01
멀티 브랜드 패션 기업
패션 그룹 데이터 웨어하우스 구축
- 문제
- 20년 넘게 쓴 기간계는 현재 상태만 갖고 있어 시점·시계열 분석이 불가능했고, 대시보드는 사람이 쿼리를 돌려 갱신하는 정적 파일이었습니다.
- 해결
- 매출·재고 스냅샷을 쌓는 데이터 웨어하우스를 구축하고 실시간 BI 대시보드로 전환했습니다. 수십 초 걸리던 조회를 수 초로 줄였고, 데이터 플랫폼 확장 재계약까지 이어졌습니다.
- 데이터 웨어하우스
- BI 대시보드
- 재계약 확장
Pooolingforest for 패션
브랜드, 채널, 재고가하나로 잡히는 패션 시스템
채널 어드민마다 따로 입력하는 상품정보, 수기로 옮기는 온라인 실적, 어제 시점 재고를 모르는 리포트. 멀티 브랜드 패션 기업이 실제로 막히는 지점부터 해결합니다.
01 · 온라인 채널 실적 연동
온라인 채널
연동 배치
기간계
10분 주기 자동 동기화
01
문제
패션 기업이
실제로 문의하는 이유
01온라인 실적 취합
“온라인 몰 판매 실적을 직원이 뽑아서 기간계에 수기로 등록합니다. 채널이 늘수록 마감이 늦어지고 숫자가 어긋납니다.”
02재고 시점 분석
“지금 재고는 보이는데 지난달 그 시점의 재고는 아무도 모릅니다. 시즌 분석을 하려면 매번 엑셀을 다시 만듭니다.”
03수작업 리포팅
“대시보드 하나 갱신하는 데 쿼리 여섯 개를 사람이 돌려 파일을 옮겨 넣습니다. 지표 원장은 엑셀 수식 수천 개로 버팁니다.”
04상품정보·이미지
“채널 어드민마다 상품정보를 따로 타이핑하고, 시즌마다 이미지 수만 장을 손으로 올립니다. 브랜드끼리 비교조차 어렵습니다.”
02
범위
패션 업무에 맞춰
구축하는 범위
필요한 범위만 골라 시작하고, 회사가 성장하는 만큼 넓혀 갑니다.
자사몰·오픈마켓 주문 수집 시스템과 기간계 사이의 출고, 반품, 금액 정정을 자동 배치로 연동합니다.
01 / 08
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* 화면 예시이며, 실제 구축 시 고객사 업무에 맞게 재구성됩니다.
* 화면 예시이며, 실제 구축 시 고객사 업무에 맞게 재구성됩니다.
03
AI
패션 업무에서
AI가 대신하는 일
모아진 데이터 위에 AI를 얹습니다.
반복 업무부터 적용합니다.
01 · 태깅 AI
상품 카테고리·컬러 자동 태깅
브랜드마다 다르게 적던 카테고리와 컬러를 AI가 상품 이미지와 정보에서 읽어 같은 기준으로 붙입니다. 브랜드끼리 비교가 같은 기준에서 시작됩니다.
02 · 콘텐츠 AI
상품 상세·소재 문안 자동 생성
상품 정보와 소재 데이터에서 채널별 상세 문안 초안을 생성합니다. 등록 리드타임이 시즌 승부처를 놓치지 않게 합니다.
03 · 예측
판매 속도 기반 리오더 제안
스타일·컬러·사이즈별 판매 속도를 학습해 리오더 시점과 수량을 제안합니다. 히트 상품 품절과 시즌 말 재고를 함께 줄입니다.
04 · 리포트 AI
경영 리포트 자동 작성
매일 쌓이는 매출·재고 스냅샷에서 브랜드별 진도율과 재고 상태를 AI가 요약합니다. 사람이 쿼리를 돌려 파일을 옮기던 일이 없어집니다.
Human in the Loop
AI 처리 결과는 검수 큐로 통제합니다.
신뢰도 기준에 미달하는 건은 사람의 확인을 거쳐 반영하고, 모든 AI 처리에 권한·로그·예외 검수를 남깁니다.
04
사례
실계약으로 검증된
패션 사례
02
멀티 브랜드 패션 기업
AI 상품 태깅·이미지 파이프라인
- 문제
- 채널마다 상품정보를 따로 입력하고 브랜드마다 컬러·카테고리 표기가 달라 그룹 차원의 비교가 불가능했습니다. 시즌 이미지 수만 장은 수동 업로드였습니다.
- 해결
- AI 태깅으로 카테고리와 대표 컬러를 표준화하고, 드래그 업로드에서 자동 매칭·리사이즈·배포까지 이어지는 이미지 파이프라인을 구축했습니다.
- AI 태깅
- 이미지 자동화
- 표준화
05
도입
도입 프로세스
- 01
상담·범위 확정
현재 업무 흐름을 듣고 1차 구축 범위와 견적을 확정합니다. 상담과 견적 산정은 무료입니다.
- 02
설계·프로토타입
실제 데이터 구조를 설계하고 핵심 화면을 프로토타입으로 먼저 확인합니다.
- 03
구축·검수
주 단위로 진행 상황을 공유하며 구축하고, 시나리오 검수를 함께 진행합니다.
- 04
가동·안정화
실 데이터로 가동을 시작하고 안정화 기간 동안 현장 피드백을 반영합니다.
06
자주 묻는 질문
자주 묻는 질문
01기존 기간계를 바꾸지 않고도 가능한가요?
가능합니다. 기간계는 유지한 채 연동 계층, 데이터 플랫폼, 웹 화면을 주변부터 현대화하는 방식으로 구축합니다. 차세대 전환은 데이터와 코드 체계가 준비된 뒤 진행해도 늦지 않습니다.
02자사몰·오픈마켓 채널 연동이 되나요?
주문 수집 시스템과 기간계 사이의 출고, 반품, 금액 정정 연동을 자동 배치로 구축한 실적이 있습니다. 채널이 늘어나는 것을 전제로 설계합니다.
03데이터가 지저분한데 분석이 가능할까요?
코드 체계와 마스터 정비가 분석의 절반입니다. 파이프라인 구축과 함께 데이터 품질을 진단하고 정비 우선순위를 함께 제시합니다.
04AI는 실제로 어떤 업무에 적용되나요?
상품 카테고리·컬러 자동 태깅, 상품설명 생성, 경영 리포트 자동화처럼 데이터가 쌓이는 업무부터 적용합니다. 모든 AI 처리는 검수를 거쳐 반영됩니다.
07
시작하기
패션 업무,
시스템으로 옮길 준비가 되셨나요?
상담과 범위별 견적 산정은 무료입니다.
업무 흐름만 알려주시면 됩니다.