Logistic수요 예측
중장기적 관점에서 고객 수요 및 수송 물량의 수요예측은 고객 만족도향상 뿐 아니라 기업의 수익을 증가 시키는데 있어서 중요한 역할을 합니다. 이 과정의 핵심은 최소의 오차와 최대의 정확도를 갖춘 수요예측 인공지능을 선택하는 것입니다. 최근에는 예측할 수 없는 외부 변수들이 많아지면서, 유연하고 빠른 대응이 더욱 어려워졌습니다. 이러한 상황에서 대량의 데이터를 빠르게 학습하는 인공지능이 제공하는 보다 정확한 수요예측을 통해 Supply Chain의 자재 조달 및 생산, 운송에서 줄이지 못하는 리드 타임을 줄일 수 있습니다.
Logistic재고 최적화를 통한 창고 관리
창고 관리 과정에서 발생하는 작업자 오류나 재고 이동 지연 등의 문제는 서비스 품질과 고객 만족도에 부정적인 영향을 미칩니다. 물류 최적화 과정은 수요량 예측과 상황에 맞는 판매처 선택이 핵심입니다. 특정 날짜에 이동해야하는 팔레트 또는 패키지 수를 계산하고, 해당 이동을 처리하는데 필요한 장비의 양을 계산하는데 오류가 발생하게 된다면 그 이후의 작업 모두 영향을 받게 됩니다. 이 과정에서 인공지능을 도입한다면 상세한 재고 이동 예측 및 관리를 통해 자재 처리를 조정할 수 있습니다. 이는 작업자 오류 및 처리 시간을 줄일 수 있으며 전반적인 작업 효율성과 생산성을 향상시킵니다. 또한 중단 시기, 중단 발생시 원인 등을 분석하여 파악할 수 있습니다. 이를 통해 물품을 보관하는 창고의 공급과 사용시점의 시간적 효용을 증대시켜주고 창고의 운영을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
Logistic주문 관리 최적화
고객의 주문이 들어왔을 때, 적시에 해당 상품의 주문이 들어가지 못하게 되면 리드타임이 길어지면서 고객 만족도에 크게 영향을 끼치게 됩니다. 하지만 주문량을 미리 알 수 있는 것이 아니므로, 최적의 판매처 선택과 상품의 전달 시기 예측은 주문 관리의 핵심이 됩니다. 인공지능을 도입하여 계절 변화, 매출 변동, 매입이나 판매처로의 출하에 걸리는 기간 등의 데이터를 분석하여 제품을 구매할지 말지에 대한 구매 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 AI를 통해 결정을 자동화 하면 전략 및 고급 의사 결정에 도움이 될 수 있습니다.
Logistic선박 유지 보수 관리
선박 엔진 고장은 선박 사고로 이어 질수 있는 큰 요인이 될 수 있습니다. 이는 기업의 매출 손실 뿐만 아니라 기업 이미지에도 매우 부정적인 영향을 줍니다. 엔진 고장의 패턴을 인공지능이 학습한다면 미리 엔진 고장을 방지할 수 있습니다. 엔진 장비의 노후 정도, 온도, 속도, 압력 등의 요소로 엔진의 교체 시기를 정할 수 있도록 데이터 기반으로 결과를 도출합니다. 또한 고장을 비롯한 사후의 변수를 미리 예측하여, 안전 운항을 지원하고 선박의 원활한 유지 및 보수에 기여합니다.
Logistic배송 지연 예측
최근 발생한 유행성 전염병으로 인해 배송 물량이 급증하면서 다양한 배송 문제가 발생하고 있습니다. 뿐만 아니라 당일 배송, 새벽 배송 등 고속 배송에 대한 고객들의 수요가 높아지면서 최적의 배송 서비스의 제공은 매출에 큰 영향을 미치고 있는 상황입니다. 인공지능으로 물류 전반의 데이터를 분석한다면 배송 지연을 야기하는 요소를 확인할 수 있고, 실시간 모니터링을 통해 문제를 개선할 수 있습니다. 특정 주문에 대한 배송 정보 입력 후 해당 상품이 배송 지연이 될 것인지를 도출할 수 있다면, 이를 고객에게 미리 전달하고 이유를 파악하여 지속적으로 서비스를 발전시킬 수 있습니다.
Marketing타겟팅 분석 및 예측
마케팅 과정에서 가장 흔히 발생하는 문제 중 하나는 타겟층에 대해 제대로 인지하고 있다고 생각하는 것입니다. 잘못된 타겟 정보를 기반으로 마켓팅 전략을 세우게 된다면 매출의 향상을 기대할 수 없을 뿐만 아니라 고객의 이탈로 이어집니다. 데이터가 학습된 딥러닝 인공지능으로 타겟팅을 분석한다면, 특정 고객의 미래의 구매 패턴을 더 효율적으로 예측할 수 있습니다.
Marketing평판관리 및 개선 (감정인식 분석)
브랜드 관리의 핵심은 좋은 브랜드 평판을 유지, 포지셔닝, 정의 하는 것입니다. 따라서 고객의 피드백을 반영하지 않은 마켓팅 전략은 기대 효과 만큼의 성과를 낼 수 없습니다. 게다가 서비스가 확장될수록 일일이 리뷰와 피드백을 분석하여 결과를 도출하는 것은 공수가 굉장히 많이 드는 작업입니다. 이 역할을 인공지능이 담당하게 된다면 더욱 객관적인 피드백 분석 결과를 통해 앞으로의 기획 과정에 대한 방향을 제시할 수 있습니다. 데이터를 기반으로 고객 리뷰나 관련 소셜 미디어 게시물을 분석하여 고객 경험 향상, 온라인 평판 보호, 브랜드 평판 모니터링을 통해 브랜드 가치를 높이는데 핵심적인 역할을 할수 있습니다. 고객의 리뷰 사이트, 소셜 미디어 게시물 등을 감정 해석 방법으로 분석함으로써 고객의 만족도 등의 정보를 도출할 수 있습니다. 이를 통하여 브랜드 평판을 모니터링 하고 보호하는 역할을 할 수 있습니다.
Marketing챗봇 알고리즘 개선
챗봇은 고객의 편의성을 더함과 동시에 잠재 고객을 육성하기 위해 구축되어 있습니다. 특히 딥러닝을 이용하여 고도화된 수준에서 작동하는 많은 챗봇들이 많이 등장하고 있습니다. 하지만 이러한 챗봇 조차도 고객이 원하는 바를 올바르게 도출하지 못하는 경우가 발생합니다. 따라서 챗봇 대화와 구매율 간의 상관 관계를 분석하여, 구매율을 높일 수 있는 방향으로 챗봇 알고리즘을 점층적으로 보완해야합니다. 챗봇과의 대화에서 나타나는 고객의 감정 분석을 통해 방문자가 웹사이트에서 무엇을 찾고 있는지, 챗봇과의 대화를 통해 구매로 이어졌는지를 예측하여 구매율을 높일 수 있도록 제안합니다.
Marketing고객 이탈 방지 및 예측
고객을 유지하는 것이 신규 고객을 획득하는 것보다 비용적인 관점에서 평가한다면 중요합니다. 기존 고객들 중 이탈할 가능성이 높은 고객을 미리 알아내 이탈을 방지할 수 있다면 그 효과는 신규 고객을 획득하는 것보다 클 수 있습니다. 고객 속성, 행동,참여 및 외부 요인을 분석하여 이탈 가능성이 가장 높은 고객을 예측할 수 있도록 하고 고객 이탈을 방지를 합니다. 고객 이탈 방지는 기업의 수익을 최적화 시킬 수 있습니다. 고객 이탈을 예측을 통해 금융 서비스 회사는 고객의 만족도를 높일 뿐만 아니라 고객 생애 가치를 높일 수 잇습니다.
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