고객사는 30개의 온·오프라인 채널로 900개의
여성 패션 상품을 판매합니다
고객사는 30개의 온·오프라인 채널로 900개의 여성 패션 상품을 판매합니다
고객사는 30개의 온·오프라인 채널로 900개의 여성 패션 상품을 판매합니다
접수되는 주문의 빠른 배송을 위해 매일 채널별 주문을 집계합니다
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매일 채널별 주문을 집계합니다
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매일 채널별 주문을 집계합니다
"Fast fashion" 특성 상 고객사는
복잡한 데이터를 신속·정확히 처리해야합니다
"Fast fashion" 특성 상
고객사는 복잡한 데이터를
신속·정확히 처리해야합니다
"Fast fashion" 특성 상 고객사는 복잡한 데이터를 신속·정확히 처리해야합니다
방대한 데이터
900개의 SKU, 30개의 채널, 매일 수 백개의 주문
높은 복잡성
상품, 고객, 채널, 주문, 기간 등 다양한 변수
높은 변동성
유행, 날씨, 계절성 등 예측이 어려운 판매 변화
빠른 템포
판매, 재고 회전의 변화가 급격히 발생
고객사는 상품 등록·주문 수집·매출 집계를 모두 수작업으로 하고 있었습니다
고객사는 상품 등록·주문 수집·매출 집계를 모두 수작업으로 하고 있었습니다
주문 수집
주문 수집
상품코드 매칭
상품코드 매칭
매출 집계·분석
매출 집계·분석
주문 수집 수작업
주문 수집 수작업
매일 직원들이 30개의 온라인 채널에 접속, 주문 데이터를 엑셀로 다운로드 합니다
30개의 엑셀의 데이터 구조가 모두 달라, 수작업으로 데이터 구조를 통일시킵니다
이 노가다를 매일 2번씩 합니다
매일 직원들이 40개의 온라인 채널에 접속, 주문 데이터를 엑셀로 다운로드 합니다. 40개의 엑셀의 데이터 구조가 모두 달라,
수작업으로 데이터 구조를 통일시킵니다
매일 직원들이 30개의 온라인 채널에 접속, 주문 데이터를 엑셀로 다운로드 합니다
30개의 엑셀의 데이터 구조가 모두 달라, 수작업으로 데이터 구조를 통일시킵니다
이 노가다를 매일 2번씩 합니다
상품코드 매칭 수작업
상품코드 매칭 수작업
온라인 채널별 주문 데이터에 있는 상품코드가 채널별로 다르고,
고객사의 상품코드와 달라, VLOOKUP으로 매칭합니다
신상품이 매월 출시되기 때문에 계속 수작업으로 조정해야 하며, 종종 온라인 채널도 추가됩니다
온라인 채널별 주문 데이터에 있는 상품코드가 채널별로 다르고, 고객사의 상품코드와 달라, Vlookup으로 매칭합니다
신상품이 매월 출시되기 때문에 계속 수작업으로
조정해야 하며, 가끔씩 온라인 채널도 추가됩니다
온라인 채널별 주문 데이터에 있는 상품코드가 채널별로 다르고, 고객사의 상품코드와 달라, VLOOKUP으로 매칭합니다. 신상품이 매월 출시되기 때문에 계속 수작업으로 조정해야 하며, 종종 온라인 채널도 추가됩니다
주문별 상품 정보 이외의 정보 처리 수작업
주문별 상품 정보 이외의
정보 처리 수작업
주문별 상품 정보 이외의 정보 처리 수작업
옵션명, 사은품, 번들링, 할인 가격, 쿠폰 적용 등의 데이터가 섞여있어 온라인 채널별 주문 데이터는 무엇이 몇개가 얼마에 팔렸는지파악이 어렵습니다. 이를 다 수작업으로 분리해야합니다
옵션명, 사은품, 번들링, 할인 가격, 쿠폰 적용 등의 데이터가 섞여있어 온라인 채널별 주문 데이터는 무엇이 몇개가 얼마에 팔렸는지파악이 어렵습니다. 이를 다 수작업으로 분리해야합니다
옵션명, 사은품, 번들링, 할인 가격, 쿠폰 적용 등의 데이터가 섞여있어 온라인 채널별 주문 데이터는 무엇이 몇개가 얼마에 팔렸는지파악이 어렵습니다. 이를 다 수작업으로 분리해야합니다
직원들은 하루에 80번, 한달이면 2,400번,
1년에 29,200번 반복 노가다를 해야합니다.
직원들은 하루에 80번, 한달이면 2,400번, 1년에 29,200번 반복 노가다를 해야합니다.
직원들은 하루에 80번,
한달이면 2,400번,
1년에 29,200번
반복 노가다를 해야합니다.
방대한 데이터를 반복 노가다로 다루는 것은 에러가 발생할 수 밖에 없습니다
한번 주문 데이터가 100개일 경우 (이 수는 많을수록 회사에 좋습니다!) 매일 처리하는 데이터는 100개 x 40개 채널 x 하루 2회 = 8,000개입니다
방대한 데이터를 반복 노가다로 다루는 것은 에러가 발생할 수 밖에 없습니다
한번 주문 데이터가 100개일 경우 (이 수는 많을수록 회사에 좋습니다!) 매일 처리하는 데이터는 100개 x 40개 채널 x 하루 2회 = 8,000개입니다
8,000개의 데이터는 SKU, 상품 카테고리, 채널 등 다양한 항목으로 이루어져 있어 꼼꼼한 직원이 99.9%의 정확도로 일을 해도 매일 8개의 주문 데이터는 에러가 납니다
에러는 오배송이고, 오배송은 비용이며 고객 불만·고객 이탈입니다
8,000개의 데이터는 SKU, 상품 카테고리, 채널 등 다양한 항목으로 이루어져 있어 꼼꼼한 직원이 99.9%의 정확도로 일을 해도 매일 8개의 주문 데이터는 에러가 납니다
에러는 오배송이고, 오배송은 비용이며 고객 불만·고객 이탈입니다
어패럴업은 변덕스럽기 때문에 어느 상품이 어디에서 얼마나 팔리는지, 갑자기 “뜨는” 상품은 무엇인지 등을 주단위로, 일단위로 파악하여 대응하는 것이 중요합니다
주문 데이터가 너무 무거워 원활한 작업이 어렵기 때문에 의뢰사는 한달에 한번밖에 판매 분석을 할 수 없습니다
어패럴업은 변덕스럽기 때문에 어느 상품이 어디에서 얼마나 팔리는지, 갑자기 “뜨는” 상품은 무엇인지 등을 주단위로, 일단위로 파악하여 대응하는 것이 중요합니다
주문 데이터가 너무 무거워 원활한 작업이 어렵기 때문에 의뢰사는 한달에 한번밖에 판매 분석을 할 수 없습니다
결국은 무슨 물건이 어디에서 얼마에 팔리고 있는지를 모르는채로 사업을 하고 있던 것입니다
프로모션, 가격 조정, 재고 push out, 발주 등 액션을 취할 수 있도록 실시간 현황을 알 수 있다면 훨씬 더 사업을 잘 할 수 있지 않을까요?
결국은 무슨 물건이 어디에서 얼마에 팔리고 있는지를 모르는채로 사업을 하고 있던 것입니다
프로모션, 가격 조정, 재고 push out, 발주 등 액션을 취할 수 있도록 실시간 현황을 알 수 있다면 훨씬 더 사업을 잘 할 수 있지 않을까요?
DeepLogic은 고객 주문 처리와 관련된 업무의
시작부터 끝까지 전 과정을 자동화했습니다
DeepLogic은 고객 주문 처리와 관련된 업무의 시작부터 끝까지 전 과정을 자동화했습니다
DeepLogic은 고객 주문 처리와 관련된 업무의
시작부터 끝까지 전 과정을 자동화했습니다
업무의 정확도는 높아지고 속도는 빨라집니다
업무의 정확도는 높아지고
속도는 빨라집니다
업무의 정확도는 높아지고
속도는 빨라집니다
상품 주문 관련된 모든 작업이 자동으로 처리됩니다
상품 주문 관련된 모든 작업이
자동으로 처리됩니다
After
Before
After
Before
일일이 30개 채널에서 다운로드 하지 않아도, DeepLogic web bot이
데이터를 자동으로 수집합니다
일일이 30개 채널에서 다운로드 하지 않아도, DeepLogic web bot이 데이터를 자동으로 수집합니다
일일이 30개 채널에서 다운로드 하지 않아도, DeepLogic web bot이
데이터를 자동 수집합니다
채널 별로 다른 상품코드 매칭과, 쿠폰 적용 여부 등주문 정보 외 데이터까지 DeepLogic web bot이 처리 후 클라우드 데이터베이스에 보관합니다
일일이 30개 채널에서 다운로드 하지 않아도, DeepLogic web bot이 데이터를 자동으로 수집합니다
채널 별로 다른 상품코드 매칭과, 쿠폰 적용 여부 등주문 정보 외 데이터까지 DeepLogic web bot이 처리 후 클라우드 데이터베이스에 보관합니다
DB에 축적된 정제된 데이터를 통해
클릭 한 번으로 매출 집계를 확인할 수 있습니다
클릭 한 번으로 매출 집계를
확인할 수 있습니다
DB에 축적된 정제된 데이터를 통해 클릭 한 번으로 매출 집계를 확인할 수 있습니다
가격 정보를 포함한 다차원의 매출 정보 조회
가격 정보를 포함한
다차원의 매출 정보 조회
원하는 형태로 데이터 분석 결과 조회
원하는 형태로
데이터 분석 결과 조회
커스텀 시스템으로 회사가 낮과 밤같이 바뀝니다
커스텀 시스템으로
회사가 낮과 밤같이 바뀝니다
커스텀 시스템으로 회사가
낮과 밤같이 바뀝니다
업의 특성에 맞는 커스텀 시스템으로
고객사가 하지 못했던 일들이 가능해집니다
업의 특성에 맞는 커스텀 시스템으로 고객사가 하지 못했던 일들이 가능해집니다
업의 특성에 맞는 커스텀 시스템으로 고객사가 하지 못했던 일들이 가능해집니다
커스텀 시스템은 기업이 돈을 덜 잘 벌 수 있게 도와줍니다
커스텀 시스템은 기업이
돈을 덜 잘 벌 수 있게 도와줍니다
1분안에 자동 주문 수집
1분안에 자동 주문 수집
월 수 백시간 걸리는 데이터 다운로드와 엑셀 수작업 없이, 몇 번의 클릭으로 일 단위 (daily) 마감 집계 완료
월 수 백시간 걸리는 데이터 다운로드와 엑셀 수작업 없이, 몇 번의 클릭으로 일 단위 (daily) 마감 집계 완료
판가 정보를 포함한 매출 집계
판가 정보를 포함한
매출 집계
재고처럼 판가 및 매출도 쉽고 정확하고 빠르게 실시간으로 파악, 다면적 분석을 쉽고 빠르게 수행
재고처럼 판가 및 매출도 쉽고 정확하고 빠르게 실시간으로 파악, 다면적 분석을 쉽고 빠르게 수행
정확한 손익의 손쉬운 파악
정확한 손익의 손쉬운 파악
매입가 차이, 각 채널에서 일어나는 쿠폰 등 손익에 영향을 미치는 모든 요인을 정확히 반영한 “true” 손익을 실시간으로 파악
매입가 차이, 각 채널에서 일어나는 쿠폰 등 손익에 영향을 미치는 모든 요인을 정확히 반영한 “true” 손익을 실시간으로 파악
주문 데이터 중 유의미한 정보의
자동 분석·push 알림
주문 데이터 중 유의미한 정보의 자동 분석·push 알림
주문 데이터 중 유의미한 정보의 자동 분석·push 알림
수만줄의 주문 데이터에서 사전 정의한 룰에 따라 유의미한 정보를 시스템이 자동으로 찾아서 알림
수만줄의 주문 데이터에서 사전 정의한 룰에 따라 유의미한 정보를 시스템이 자동으로 찾아서 알림
타이밍이 중요한 정보의
실시간 분석
타이밍이 중요한 정보의
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상품별 회전율, 부진 재고 등 파악의 빈도 증가
상품별 회전율, 부진 재고 등 파악의 빈도 증가
