제품 분류 최적화
AI로 수요를 충족시킬 수 있는 적합한 제품 재고 확보
도전과제
전통적으로 소매업체는 계절에 따라 또는 제한된 변형만 있는 현재 제품 라인업을 특징으로 하는 동일한 제품으로 매장을 비축해 왔습니다. 그러나 매장 위치마다 고객, 날씨, 디스플레이 용량 및 재고 용량이 다르므로 요구 사항이 매우 다릅니다. 단일 크기 접근 방식의 결과는 인기 품목에 대한 “재고 없음”과 다른 품목에 대한 가격 인하로, 둘 다 소매업체가 어렵게 얻은 이익을 잃습니다. 쇼핑객이 매장에서 보고 구매한 항목을 찾을 수 없는 경우 고객 만족도와 충성도도 크게 영향을 받습니다.
기회
AI는 소매업체의 구색을 최적화하는 데 이상적입니다. AI 모델은 과거 판매, 매장 진열 공간, 지역 동향, 온라인 행동, 예측된 날씨 패턴 등을 포함한 다양한 요인을 보고 어떤 제품이 특정 매장 위치에 가장 적합한지 결정할 수 있습니다. 이 AI 기반 최적화는 제품이 가장 필요한 매장에 더 많은 재고를 보내서 품절을 방지하고 제품이 정가로 판매될 수 있는 곳에 제품이 진열되어 있는지 확인하여 가격 인하를 최소화합니다. AI 모델은 소매업체가 지역 동향을 활용할 수 있도록 매장 간에 재고 경로를 변경할 수도 있습니다.
왜 H2O.ai인가?
H2O.ai의 임무는 산업 전반에 걸쳐 더 많은 사람들이 AI의 힘을 비즈니스와 사회적 과제를 해결하는 데 사용할 수 있도록 모두를 위해 AI를 접근화시키는 것이다. Macy’s, Walgreens, eBay 및 HEB와 같은 주요 소매 브랜드들은 H2O.ai 기술을 사용하여 제품 수요를 예측하고, 개인화된 고객 경험을 창출하며, 고급 재고 계획을 추진합니다. H2O Driverless AI는 수상 경력에 빛나는 자동 머신 러닝 플랫폼으로 데이터 과학 및 기술 마케터가 고도로 정확한 예측 모델 개발 속도를 크게 높여 머신 러닝 노력을 확장할 수 있도록 지원합니다. Driverless AI에는 머신 러닝 해석 가능성(MLI), 개별 예측을 위한 이유 코드, 자동 시계열 모델링 등 금융 서비스에서 특히 관심을 갖는 혁신적인 기능이 포함되어 있습니다.