Consumer Products Goods

소비재 산업

소비자들이 점점 건강, 뷰티, 편리한, 환경 친화적인, 그리고 프리미엄 제품에 대한 정보를 접하게 되면서 소비재 산업은 상당히 유동적인 상태입니다. 충분한 인지도를 갖춘 소비재(CPG) 브랜드는 소비자의 성향에 맞추고, 시장 점유율과 경쟁력을 유지하기 위해 싸우고 있습니다.

엔터프라이즈 AI를 활용하여 귀사의 소비재 비즈니스를 혁신하십시오.

소비재 산업

소비재 산업은 유사 이래 전례 없이 빠르게 변화하고 있습니다. AI의 도움으로 기업은 목소리가 커진 소비자와 더 원활히 소통하고, 소비자가 원하는 시점과 장소에 제품을 공급하기 위해 제품 범위를 최적화하며, 동시에 운영 효율성을 개선하고 있습니다.AI는 귀사가 보유한 고객 관련 데이터를 활용하여 고객의 니즈가 어떻게 변화하고 있는지, 귀사의 조직은 급변하는 시장 상황에 어떻게 적응할 수 있는지 파악할 수 있도록 도와드립니다.

소비자 참여

  • 디지털 및 전통적인 채널에서 마케팅 ROI 달성
  • 고객 전체의 감정을 파악하기 위하여 설문 및 리뷰 데이터를 사용함으로써 고객 만족도 향상
  • 이전 구매 내역 및 고객 구분 데이터에 기반하여 다음 구매 주문 시점 예측
  • 다음 고객의 CRM 상태를 예측(예: 활성화, 정기적, 높은 가치, 거부, 휴면, 이탈 등)하여 향후 마케팅 커뮤니케이션 전략 정보 제공
  • 과거 기록된 데이터를 기반으로 각 개별 고객에 맞는 초개인화 및 가장 효과적인 제품 식별

상품 분류 및 공급

  • AI기반 예측으로 혁신 제품 및 신제품이 시장에 나오기 전에 판매량 예측
  • 다양한 채널를 통해 판매된 모든 제품의 반환 가능성을 예측함으로써  "역공급망(reverse supply chain)"의 축적된 데이터 자원을 활용하여 과잉 생산 및 재고 부족 사태 최소화
  • 개별 SKU및 점포별 판매 제품 확보 능력 개선 및 문제 발생 전에 시정 조치 이행
  • 가격 최적화 및 탄력성을 활용하여 품목, 브랜드, 카테고리 등 다양한 요인의 영향을 받는 최적의 가격대 식별

운영 효율성

  • 수요 변화에 대응하여 고객 서비스 및 물류 센터의 인력 배치 예측
  • 가장 비용 효율적인 제조업체 및 배송 파트너를 식별하고 협상
  • AI 기반 HR 분석으로 직원 퇴사율 감소
  • 운영 효율성 향상을 위한 배송 시간 예측 개선
  • 리테일 업체 및 지역별로 개별화되어 있는 공급망 전반에 걸쳐 상호 이익이 되는 파트너십을 위한 메트릭스정의
  • 소비자 참여
    • 디지털 및 전통적인 채널에서 마케팅 ROI 달성
    • 고객 전체의 감정을 파악하기 위하여 설문 및 리뷰 데이터를 사용함으로써 고객 만족도 향상
    • 이전 구매 내역 및 고객 구분 데이터에 기반하여 다음 구매 주문 시점 예측
    • 다음 고객의 CRM 상태를 예측(예: 활성화, 정기적, 높은 가치, 거부, 휴면, 이탈 등)하여 향후 마케팅 커뮤니케이션 전략 정보 제공
    • 과거 기록된 데이터를 기반으로 각 개별 고객에 맞는 초개인화 및 가장 효과적인 제품 식별
  • 상품 분류 및 공급
    • AI기반 예측으로 혁신 제품 및 신제품이 시장에 나오기 전에 판매량 예측
    • 다양한 채널를 통해 판매된 모든 제품의 반환 가능성을 예측함으로써  "역공급망(reverse supply chain)"의 축적된 데이터 자원을 활용하여 과잉 생산 및 재고 부족 사태 최소화
    • 개별 SKU및 점포별 판매 제품 확보 능력 개선 및 문제 발생 전에 시정 조치 이행
    • 가격 최적화 및 탄력성을 활용하여 품목, 브랜드, 카테고리 등 다양한 요인의 영향을 받는 최적의 가격대 식별
  • 운영 효율성
    • 수요 변화에 대응하여 고객 서비스 및 물류 센터의 인력 배치 예측
    • 가장 비용 효율적인 제조업체 및 배송 파트너를 식별하고 협상
    • AI 기반 HR 분석으로 직원 퇴사율 감소
    • 운영 효율성 향상을 위한 배송 시간 예측 개선
    • 리테일 업체 및 지역별로 개별화되어 있는 공급망 전반에 걸쳐 상호 이익이 되는 파트너십을 위한 메트릭스정의
Consumer Products use cases

소비재 산업의 AI 분석 과제

AI 기반 소비재 기업은 고객 행동과 쇼핑 습관의 변화를 분석하기 위하여 데이터를 사용할 수 있는 모든 기회를 포착합니다. 이를 통해 적절한 상품 분류, 프로모션 그리고 개인화된 대고객(DTC) 커뮤니케이션을 실행합니다. 동시에, 소비재 기업은 전통적인 예측 기법에서 최고 수준의 정확성을 확보한 AI 수요 예측 기반으로 변화하여 고객이 제품을 구매하고 싶을 때 언제나 제품이 공급될 수 있도록 합니다.

  • 소비자 참여

    오늘날의 소비자들은 이슈에 대해 참지 못하고, 자신이 원할 때 원하는 것을 구매하고 싶어 하며, 그 어느때보다 이동성이 강합니다.또한 몇 년 전 보다, 건강, 웰빙, 그리고 피트니스 등을 지출의 가장 높은 우선순위로 여기는 경향이 많아졌습니다. 소비재 브랜드는 고객의 구매 결정에 긍정적으로 연관되고 영향을 주기 위하여 이와 같은 트렌드에 적응해야 합니다.

  • 상품 분류 및 공급

    소비재 산업과 회사들은 AI를 사용하여 판매 제품의 범위, 최적의 가격대, 시장에 진입하는 신제품의 매출 등을 예측하고 있습니다. 더우기, AI 기반 수요 예측을 활용하면 매장별, 날짜별, SKU별로 고객 수요에 대응하는 데 필요한 생산 및 배송 수준에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

  • 운영 효율성

    소비재 기업은 AI를 채택하여 운영 효율성을 증가시키면서 동시에 비용을 절감할 수 있는 기회를 더 잘 식별하여 원활한 고객 경험을 확보합니다.

    소비재 산업이 직면하고 있는 가장 큰 문제 중 하나는 소비자의 기대를 충족하기 위해 제품 재고량과 제품 유형을 결정하는 일입니다.머신러닝 자동화는 소비재 기업이 소비자의 제품 수요에 대한 예측 능력을 향상할 수 있도록 도와드립니다.

DataRobot은 다음을 돕습니다:

  • AI 기반 의사결정
    DataRobot은 귀사의 소비재(CPG) 비즈니스 내에 배포된 AI 머신러닝 솔루션의 숫자를 크게 늘려 수익이 가장 많이 발생하는 소비자 제품 브랜드에 전략적으로 초점을 맞출 수 있도록 지원합니다.
  • 기존 인력으로 AI 도입 증가
    채용이 가능한 데이터 사이언티스트의 부족한 상황에서 DataRobot은 숙련된 비즈니스 분석가를 AI 프로듀서로 변모시킬 수 있도록 지원합니다. DataRobot 플랫폼에 내장된 가드 레일을 통해 전사적으로 AI를 안전하게 대중화할 수 있습니다.
  • 귀사의 비즈니스를 설명에서 예측으로 전환
    DataRobot은 과거 이벤트를 기반으로 의사 결정을 하는 비즈니스에서 미래 예측을 기반으로 전략적 의사 결정을 하는 비즈니스로의 전환을 돕습니다.
  • 고객 참여로 개인 맞춤화 증대
    DataRobot은 과거의 행동에서 지속적으로 학습하는 모델을 통해 고객을 위한 차선책을 쉽게 예측할 수 있습니다.
  • 제품 수요에 대한 정확성 향상
    소비재 기업이 직면한 가장 큰 문제 중 하나는 소비자나 유통업자들의 예상 수요를 충족하기 위해 파악해야 하는 제품 재고량과 제품 유형을 결정하는 것입니다. DataRobot은 유통기업이 머신러닝 자동화를 사용하여 상품에 대한 소비자 수요를 예측하는 능력을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
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Renato Piai

데이터 인사이트 및 분석팀 리더, Reckitt Benckiser

AI와 함께 CPG 비즈니스를 혁신하십시오.