모든 매장은 날씨, 계절, 경쟁 등에 따라 조금씩 달라지는 재고에 대한 수요와 공급을 적절하게 관리해야 합니다. 예를들어 인기 품목은 재고가 부족하고, 다른 품목은 수요가 없어 가격이 하락하게 될 수 있습니다. 두 경우 모두 힘들게 얻은 수익을 잃게 됩니다.
AI 모델은 과거 판매, 매장 디스플레이 수량, 현지 트렌드, 온라인 행동, 날씨 패턴 예측 등 다양한 요소를 파악하여 특정 매장에 어떤 제품이 가장 적합한지를 결정할 수 있습니다.
데이터 | 데이터의 종류 | 내용 | 사용방식 |
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입력데이터 | CSV | 내부 데이터: 제품별 생산량, 판매량, 반품량, 단가 등 외부 데이터: 날씨, 계절, 유행 제품, 트렌드 키워드, 경쟁 제품 유무 등 |
API |
출력데이터 | CSV | 영업점별 배치 수량 |
API |
결제 방법 | 가입 방법 | 신청 시 첨부 파일 |
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선불요금 | 온라인 | 모델 생성에 필요한 고객 데이터 |
신청절차 |
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