AI POWERED

신상품 생산·판매·리오더 분석

기획 단계부터 시즌 마감까지, 신상품 라이프사이클 전 과정을 데이터로 의사결정합니다.

관리 SKU

885개

원가회수율

212.6%

AI 예측 vs 실제 판매

실제

예측

적중률

94.2%

손실 절감

-37%

모니터링

전 SKU

01 · 생산량 예측

데이터로 결정하는
적정 초도 생산량

과거 동일 시즌, 유사 디자인, 가격대, 판매 채널 데이터를 종합 분석해 SKU별 적정 생산량을 자동 산출합니다.

✓
SKU·컬러·사이즈별 세분화 예측
✓
시즌·트렌드 가중치 자동 반영
✓
과잉생산·결품 동시 최소화

SKU별 권장 생산량

FW25-OT-001

롱 코트 · 베이지

1,240

FW25-KN-014

울 니트 · 차콜

2,860

FW25-PT-007

슬랙스 · 블랙

3,420

생산량 비교

OT-001

1,240

KN-014

2,860

PT-007

3,420

02 · 매장별 초도 배분

팔리는 곳에
먼저 보냅니다

매장별 과거 판매 패턴, 상권 특성, 고객층을 분석해 신상품 초도 물량을 매장 단위로 최적 배분합니다.

✓
매장별 판매력·재고 회전율 기반
✓
상권·고객층 특성 반영
✓
매장 간 재고 불균형 사전 방지

매장별 초도 물량 (FW25-KN-014)

강남점

320

홍대점

240

판교점

190

부산점

140

대구점

100

총 배분 수량 990개

03 · 리오더 제안

다품목을 동시에
한눈에 관리

진행 중인 모든 SKU의 판매 속도를 동시 분석해, 리오더가 필요한 시점과 적정 수량을 자동 제안합니다.

✓
전 SKU 동시 모니터링
✓
리드타임 고려한 발주 시점 산출
✓
우선순위 자동 정렬

리오더 우선순위

FW25-KN-014

긴급 · 5일 후 결품

+1,800

FW25-OT-001

주의 · 14일 후 결품

+800

FW25-PT-007

여유 · 28일 후 결품

+400

재고 소진 속도

KN-014

OT-001

PT-007

04 · 재고 이동 매출 증대

팔리는 곳으로
재고를 옮깁니다

AI 판매 분석을 통해 매장별 재고 과부족을 파악하고, 최적 이동 경로를 제안해 원가회수율을 높입니다.

✓
매장별 판매 속도 실시간 비교 분석
✓
과잉 재고 매장 → 결품 매장 이동 제안
✓
원가회수율 평균 10% 증가

재고 이동 제안

강남점 → 홍대점

FW25-KN-014 · 블랙 M

80개

판교점 → 부산점

FW25-OT-001 · 베이지 L

45개

이동 후 판매율 증가

+10%

05 · AI 가상 모델 피팅

아이템별 AI
가상 모델 피팅

저장된 상품 이미지를 AI 모델에 적용해 실착 이미지를 자동 생성합니다. 각 아이템을 코디한 스타일링 이미지도 함께 제공해 고객의 구매 결정을 돕습니다.

✓
상품 이미지로 AI 가상 모델 착용 이미지 자동 생성
✓
아이템별 코디 스타일링 이미지 제공
✓
별도 촬영 없이 상품 이미지만으로 적용 가능

AI 가상 모델 피팅

상품 이미지

AI 생성

AI 실착 이미지

상의 + 하의 → 합성 실착 이미지

상의

하의

→

AI 실착

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