이 게시물은 Blue Yonder의 글로벌 리테일 산업 전략, 식료품 및 편의점을 담당하는 Ben Wynkoop과 공동으로 작성되었습니다.
AI 극대화: 카테고리 관리 등
오늘날의 소비자 중심 세계에서 구매 습관은 빠르게 변화합니다. 소매업체, 특히 식료품점의 경우, 인플레이션과 공급망 혼란의 영향을 헤쳐나가는 동시에 고객에게 저렴하고 신선하며 편리한 옵션을 제공하는 것이 중요합니다. 이러한 기대에 부응하려면 고객 수요를 중심으로 한 공급망을 만들고 유지해야 합니다. 공급망 기능이 분산되어 있고 데이터가 분산되어 있으며 요구 사항이 매일 바뀌는 상황에서는 쉬운 일이 아닙니다.
Blue Yonder와 Microsoft는 AI를 통해 리테일러에게 새로운 가치 시대를 열어가고 있습니다. AI 기반 솔루션을 통해 리테일러는 팀이 실시간 데이터와 지능형 통찰력에 대한 액세스를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다. AI를 통해 계획을 재구성하여 리테일러가 카테고리 관리를 광범위한 공급망과 긴밀하게 동기화된 민첩하고 반응성이 뛰어나며 지속적인 프로세스로 전환하여 보다 효과적으로 운영할 수 있게 되었습니다.
AI 기반 카테고리 관리를 통해 최종 소비자를 공급망 기능의 초점으로 유지하는 것이 간편해지며, 소매업체가 여러 가지 중요한 역량을 빠르게 달성할 수 있습니다.
- 모든 채널에서 수요를 해결하세요
- 하이퍼로컬 수준에서 계획
- 실시간 수요에 맞춰 최적화
- 공간 및 노동 매개변수를 고려하세요
- 즉시 모니터링하고 조정하세요
- 기회와 우려 사항을 신속하게 식별하고 대응합니다.
- 지속적인 공간 및 분류 성능 피드백을 통해 지속적인 학습을 가능하게 합니다.
- 공급망 전체에서 업데이트된 수요 예측을 공유합니다.
이런 방식으로 AI를 활성화하면 AI 모델이 제공된 데이터를 기반으로 반복적으로 구축되어 지속적으로 개선되는 수요 예측이 가능해져 전체 가치 사슬의 기획자가 비즈니스에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. AI가 적절하게 통합되면 단순한 기술적 진보가 아니라 고객 경험 개선, 운영 효율성, 궁극적으로 리테일러의 재정적 성장과 규모로 이어질 수 있는 전략적 도구라는 것은 분명합니다.
Blue Yonder와 Microsoft 팀은 최근 “라는 제목의 웨비나를 발표하기 위해 협력했습니다.AI 지원으로 카테고리 관리 프로세스를 강화하세요.” 이 프레젠테이션에서는 카테고리 관리자에게 AI 기반 구색이 카테고리 관리를 간소화하고 더 빠르고 스마트한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 다양한 방법을 소개했습니다.
하지만 카테고리 관리란 현대 공급망 퍼즐의 한 조각일 뿐입니다. 이 블로그 게시물에서는 카테고리 관리와 포괄적인 공급망 간의 주요 연결 지점 몇 가지와 구성 요소 간의 상호 작용을 이해하는 것이 공급망 AI로 가능성의 예술을 실현하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 논의합니다.
그러한 목적을 위해 우리는 다음을 살펴보고 있습니다. 세 가지 주요 고려 사항 보다 광범위한 AI 기반 공급망 내에서 카테고리 관리를 최대한 활용하기 위해.
1. 전체 공급망과의 동기화
소매 및 소비재에 대한 생성형 AI의 영향
고려해야 할 중요한 사항 중 하나는 민첩하고 반응성이 뛰어나며 반복적인 프로세스를 가능하게 하기 위해 카테고리 관리 프로세스를 광범위한 공급망과 동기화해야 하는 정도입니다. 이를 위해서는 초기 데이터를 얻는 방법과 이를 어떻게 운영화할 것인지, 즉 데이터를 어떻게 활용할 것인지에 대해 생각해야 합니다. 모든 것은 최종 소비자를 중심으로 구성되어야 하며 모든 채널에서 수요를 충족해야 합니다. 그렇게 하면 물리적 채널과 디지털 채널이 정상화되어 개별 매장 수준에서 하이퍼로컬 계획이 가능해집니다.
예전에는 어떤 관행이든 매장을 클러스터링하고 유사한 포맷을 가진 매장에 대해 이야기하고, 하나의 일반화된 모델을 기반으로 모든 매장 위치에 대해 유사하게 계획했습니다. 이제 AI 기반 통찰력과 분석이 통합되면서 하이퍼로컬 매장 계획에 들어가고 있습니다. 여기서는 실제 매장으로 이동하는 지역 커뮤니티 쇼핑객을 실제로 반영할 수 있을 뿐만 아니라 구매자가 온라인에서 쇼핑하고자 하는 방식을 지원하여 두 가지 경험을 정상화할 수 있습니다.
하지만 여기에는 수요 계획에 대한 예민한 인식도 필요합니다. 본질적으로 수요 계획이 실시간으로 최적화되도록 해야 하기 때문입니다. 이것이 공급망과의 상관관계가 매우 중요한 이유입니다. 최신 트렌드를 반영하는 동시에 매장의 공간 및 노동 매개변수를 고려하고 실시간으로 최적화하여 수요 계획이 그에 따라 업데이트되도록 해야 하기 때문입니다. 작업 스트림 전반에 걸쳐 끊임없이 변화하는 데이터를 실행하고 즉석에서 모니터링하고 조정할 수 있는 이러한 기능은 시장 수요에 유연하게 대응하고 비즈니스의 더 나은 마진을 창출하는 데 필요한 민첩성 부분을 달성하는 데 중요합니다.
2. 협업적 데이터 공유 활성화
데이터를 활용하세요
데이터 공유는 소매 소비재와 카테고리 관리의 교차점에 정확히 위치합니다. AI 지원 카테고리 관리 프로세스에서 카테고리 캡틴은 카테고리의 전체 선반을 관리하고 물리적 및 디지털 모두에서 선반에 있는 제품의 성과에 대한 귀중한 통찰력을 프로세스에서 얻습니다. 이러한 통찰력은 아주 최근까지는 불가능했던 방식으로 소매 파트너십을 알리고 지원합니다.
교차 역량 데이터 공유를 통해 문제와 근본 원인을 파악하고, 이를 빠르게 이해하고, 조치를 취한 다음 지속적인 학습을 구현할 수 있습니다. 상호 운용성을 통해 공간 및 구색 성과에 대한 AI 기반 지속적인 학습 구성 요소를 활용하여 해당 데이터를 예측 엔진에 다시 공급하여 공급망 전체에서 공유할 수 있는 업데이트된 수요 뷰를 생성하여 수요 예측이 지속적으로 개선되고 전체 가치 사슬의 기획자가 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
하지만 계획은 실행하는 능력만큼만 좋기 때문에 실행 부분에 대해 생각하고 이를 매장 수준의 규정 준수와 최적화하는 방법으로 넘어가겠습니다.
3. 공급망의 노드로서 매장을 끌어들이기
쇼핑 여정에 AI를 도입하세요
이러한 범주 관리 개념을 공급망과 동기화하는 것은 영향력 있는 결과를 위해 매우 중요합니다. 이는 데이터를 운영화하는 것이 현실이 되는 곳이기 때문입니다. 통합 아키텍처가 조직된 생태계가 아니라는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 비즈니스에 대한 전체적인 관점을 갖기 위해서는 동기화가 이루어져야 합니다. 다양한 공급망 기능에서 더 나은 데이터 동기화를 위해 대기 시간을 줄이고, 매장 직원과 브랜드 및 리테일러 모두와 협업을 가능하게 하고, 계획 및 실행 기능을 연결하여 적응형 의사 결정을 강화합니다.
여기서 깨달아야 할 중요한 점은 시간이 지남에 따라 더욱 두드러지게 될 테마입니다. 매장은 이제 공급망의 나머지 부분과 통합되어야 하는 거대한 데이터 소스입니다. 고객 경험이 공급망에서 점점 더 중요한 역할을 하는 것을 보면서 매장별 데이터를 통합해야 할 필요성이 더 커지고 있습니다. 더 이상 매장 운영을 단순히 옆으로 최적화하는 것이 아닙니다. 매장과 매장 운영은 이제 공급망 자체의 일부가 되었습니다.
많은 조직이 사일로화된 기술에 대한 우려를 해결하고자 하지만, 리테일 매장은 종종 간과되는 구성 요소로 남아 있습니다. 많은 리테일러는 운송 관리 솔루션(TMS)에 연결된 창고 관리 시스템을 보유하고 있지만, 실제 재고 가시성을 위한 공급망의 노드로서 매장을 연결하는 경우는 매우 드뭅니다. 따라서 전자 상거래와 이행을 통해 다양한 채널에서 최적화하고, 창고와 이행 네트워크를 구조화하는 것에 대해 생각할 때, 이러한 기능에서 데이터를 연결하는 것이 더욱 중요해집니다.
Microsoft와 Blue Yonder를 통한 연결된 공급망 구축
공급망 전반에 통합된 AI는 예측적 인텔리전스를 통해 비즈니스 성과를 향상하고 변동성을 줄일 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. Microsoft와 Blue Yonder는 함께 리테일러가 민첩성, 혁신 및 대규모 혁신 운영을 강화하는 기술을 통해 앞서 나갈 수 있도록 돕고 있습니다.
Blue Yonder와 Microsoft는 최고의 공급망 기술과 클라우드 플랫폼 기능을 결합하여 인지 혁명의 최전선에 서 있습니다. 공급망 혁신. Blue Yonder의 Luminate® 인지 플랫폼은 산업별 예측 및 생성 AI 기능을 갖춘 진정으로 지능적인 자율 공급망의 기반을 마련합니다. 마이크로소프트 애저클라우드 플랫폼 분야에서 게임 체인저인 , 중앙 집중화되고 접근 가능한 통찰력을 위해 데이터가 통합되도록 보장합니다. 당사의 파트너십은 더 나은 협업, 확장성, 보안 및 규정 준수를 위해 가치 사슬 전반에 걸쳐 정보를 연결하여 공급망 혁신을 가능하게 합니다.
세인즈버리: 결과가 말해줍니다
세인즈버리 수백만 명의 소비자에게 사랑받고 Sainsbury’s와 Argos 브랜드에서 2,000개 이상의 매장을 운영하는 신뢰할 수 있는 영국 브랜드입니다. Blue Yonder의 창고 관리를 오랫동안 사용해 온 Sainsbury’s는 새로운 AI 기반 솔루션 구현 2023년까지 예측 및 보충 역량을 개선하고 지속 가능성을 높일 계획입니다.
Blue Yonder는 Sainsbury’s가 여러 가지 중요한 목표를 달성하도록 도왔습니다.
- 머신 러닝(ML) 예측 및 다단계 보충을 통해 재고 보유 및 가용성 핵심 성과 지표(KPI) 개선 실현
- Sainsbury의 아키텍처와 비즈니스 프로세스를 이해하기 쉽고 확장 가능하며 탄력적이고 민첩하게 변환하여 향후 비즈니스 변화를 빠르게 지원할 수 있도록 합니다.
- 중복 기능을 제거하고 기술 위험을 줄이며 동료, 공급업체 및 B2B(기업 대 기업) 고객의 사용자 경험을 개선하기 위해 현재 핵심 시스템의 수를 줄입니다.
- 보다 자동화되고 간소화된 사용자 경험과 표준화된 워크플로를 제공하여 사용자 생산성을 높입니다.
세인즈버리와의 파트너십은 이미 이 조직의 미래 지향적 사업 계획의 일환으로 상당한 비용 절감으로 이어졌습니다. 세인즈버리의 리더십은 2024년 4월에 회사가 상당한 비용 절감을 실현하고 있으며 실시간 예측을 사용하여 판매, 폐기물 및 재고 방정식을 최적화하여 주변 가용성을 이미 개선했다고 확인했습니다.
복원력 있고 확장 가능한 Microsoft Azure 클라우드 플랫폼에 구축된 Blue Yonder의 솔루션을 구현한 Sainsbury’s는 새로운 기능을 통해 변화하는 고객 요구를 모니터링하고 대응하는 능력을 향상시켜 잠재적인 공급망 중단을 예측하고 예방할 수 있었습니다. Blue Yonder는 Sainsbury’s가 ML 기반 예측 및 주문 기능을 활용하여 매장에서 신선하고 부패하기 쉬운 제품을 더 잘 관리할 수 있도록 돕고, 자동화를 사용하여 엔드투엔드 공급망에서 가시성, 오케스트레이션 및 협업을 달성하고 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 도왔습니다.
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게시물 가치 실현의 새로운 시대를 위한 공급망 AI 처음 등장 Microsoft AI 블로그.
