매출 200~300억 패션 브랜드의 수작업 자동화를 위한 AI

기업 개요

매출 200~300억 패션 브랜드에서 자주 진행하는 업무 중 수작업과 반복작업이 많이 있습니다. 패션 업계 특성상 시즌별로 다양한 상품을 다뤄야 합니다. 무신사, 에이블리, 네이버쇼핑 등 다양한 채널에 상품을 등록해야 합니다. 각 채널에 있는 리뷰들이 구매에 결정적 영향을 미치므로 관리해야 합니다. 이 과정에서 발생하는 다양한 수작업과 반복작업을 AI로 줄이고, 업무 효율을 높이고자 했습니다.

(1) 재고 분배 최적화 AI

도입 목표 : 여러 곳에 분산되어있는 재고를 파악하는 게 쉬운 일이 아니었습니다. 시즌별로 새로운 상품들이 나오기도 합니다. 따라서 재고 관리를 AI로 자동화하여 비용을 절감하고자 했습니다.

상세 내용 : AI를 통해 다양한 채널에 있는 재고 분배를 자동화 했습니다. 이를 통해 시즌이 지난 상품이 남아있거나 누락되는 일이 없도록 확인할 수 있었습니다. 재고를 효율적으로 관리함으로써 운영 효율성이 높아졌습니다.

(2) 채널 상품 자동 등록 AI

도입 목표 : 무신사, 에이블리, 네이버 쇼핑 등 다양한 채널에 상품을 등록해야 했습니다. 해당 업무를 자동화하여 업무 효율과 인건비를 절감하고자 했습니다.

상세 내용 : AI가 각 채널에 맞게 상품을 올리는 양식과 작업을 학습합니다. 이를 통해 실무자의 업무 부담을 덜고 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다.

(3) 리뷰 분석 AI

도입 목표 : 고객 리뷰는 중요한 VOC입니다. 그러나 다양한 채널에 방대한 리뷰를 정제하고 인사이트를 도출하기 어려웠습니다. AI를 통해 방대한 리뷰에서 중요한 인사이트를 도출하는데 활용하고자 했습니다.

상세 내용 : 다양한 채널에 흩어져 있는 리뷰를 AI가 학습합니다. 학습된 리뷰를 분석해 인사이트를 도출하고 카테고리화해서 제시합니다. 이를 바탕으로 브랜드와 비즈니스 전략을 수립하고 개선합니다.