실행 가능한 인텔리전스란 무엇인가요?

실행 가능한 인텔리전스 는 인공 지능과 머신 러닝으로 구동되는 소프트웨어 방법론으로, 여러 데이터 소스를 통합하고 일련의 알고리즘을 사용하여 데이터 동작을 기반으로 다음을 식별하고 알려줍니다:

• 무슨 일이 일어나고 있는지
• 왜 그런 일이 발생했는지
• 조치를 취하지 않으면 비용이 얼마나 드는지
• 결과를 최적화하기 위해 무엇을 해야 하는지
• 누가 조치를 취해야 하는지

실행 가능한 인텔리전스 는 데이터를 사용하여 최선의 조치 코스를 안내함으로써 기업이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는 데이터 분석을 제공할 수 있습니다. 실행 가능한 인텔리전스를 통해 기업은 미래에 일어날 수 있는 일을 예측하고 이를 방지하거나 기회를 활용하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 소매점은 실행 가능한 인텔리전스를 사용하여 어떤 제품을 재고로 확보하고 매장 내 어디에 배치해야 매출을 극대화하고 수익을 증대할 수 있는지 파악할 수 있습니다.

실행 가능한 인텔리전스의 목적은 무엇인가요?

실행 가능한 인텔리전스 는 조직 내 문제를 신속하게 식별하고 적절한 담당자에게 다음에 무엇을 해야 하는지 정확히 알려줌으로써 빠르게 알림을 제공하는 수단입니다. 기존 분석 플랫폼보다 더 빠르고 정확하게 문제를 식별할 수 있습니다. 기존 플랫폼은 사람이 데이터를 분석하고 해석하며, 문제를 식별하고, 해결책을 결정하고, 해당 시정 조치를 최적의 이해관계자에게 할당해야 하는 경우가 많습니다.

실행 가능한 인텔리전스 는 기업이 더 스마트하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕기 때문에 중요합니다. 이를 통해 더 나은 결과, 향상된 효율성, 증대된 수익을 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 제조 회사는 실행 가능한 인텔리전스를 사용하여 공급망을 최적화할 수 있습니다. 재고 수준, 운송 비용, 리드 타임에 대한 데이터를 분석함으로써 회사는 자재를 언제 주문할지, 얼마나 주문할지, 어떤 공급업체로부터 주문할지에 대해 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 더욱 효율적인 운영, 낭비 감소, 비용 절감을 달성할 수 있습니다. 전반적으로, 실행 가능한 인텔리전스는 기업이 복잡한 데이터를 탐색하고 다양한 산업 분야에서 정보에 입각한 판단을 내릴 수 있도록 도울 수 있습니다.

실제 실행 가능한 인텔리전스의 예는 무엇인가요?

실행 가능한 인텔리전스 는 직원들이 대규모 데이터 세트를 분석하고 이상 징후를 식별하여 신속하게 조치를 취할 수 있도록 도울 수 있습니다. 또한 복잡한 데이터를 분석하여 직원과 관리자가 조치를 취할 수 있는 실행 가능한 데이터를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.  예를 들어, 실행 가능한 인텔리전스는 직원들이 잠재적 위험을 식별하고 이를 완화하는 방법에 대한 권장 사항을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 실행 가능한 인텔리전스는 어떤 리소스가 가장 필요한지, 어디에 할당해야 하는지를 파악하여 관리자가 리소스를 보다 효과적으로 배분할 수 있도록 지원합니다. 고객 경험 측면에서, 실행 가능한 인텔리전스는 고객 데이터를 분석하고 브랜드나 매장에 대한 고객의 전반적인 인상을 개선하는 방법에 대한 권장 사항을 제공함으로써 직원들이 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.

비즈니스 기능을 위한 실행 가능한 인텔리전스의 이점은 무엇입니까?

실행 가능한 인텔리전스는 운영을 최적화하고, 의사 결정을 개선하며, 비용 절감을 지원하고, 고객 만족도를 향상시키며, 수익을 증대시킴으로써 다양한 산업에 도움이 될 수 있습니다. 실행 가능한 인텔리전스는 다음과 같은 다양한 비즈니스 기능에 도움이 될 수 있습니다:

판촉

• 재고 부족 상태인 고수익 제품을 파악하여 계획 및 할당을 지원하며, 이는 판매 손실로 이어질 수 있습니다. 할당 매개변수를 수정하는 조치를 제공하여 판매를 잠재적으로 증대시키고, 개선된 계획 실행, 예측 정확도 및 할당을 통해 비용을 절감합니다
• 특정 제품의 손상률이 증가할 경우 상품 담당자가 공급업체에 연락하여 설명과 크레딧을 요청할 수 있도록 함으로써 공급업체 및 품질 준수를 향상시키고 생산성과 협상력을 개선합니다
  
  

물류창고 및 유통

• 로봇에서 수집한 데이터의 분석 및 활용을 통해 투자 수익률을 높이고  인간 노동력, 기록 시스템 및 기계("협동 로봇") 간의 협업을 개선하는 자동화 프로세스에서 지원합니다
• 활성화된 장치로 전달되는 정기적인 정책 알림을 통해 더 나은 지식 보존을 제공함으로써 부적절한 취급, 안전 위반 및 사기와 관련된 위험을 줄이기 위한 규정 준수를 지원합니다
• 유통 코디네이터/작업자당 벤치마크 처리 시간/리드 타임을 개선합니다
• 비효율성과 병목 현상을 유발하는 슬로팅/피킹 문제를 파악하고 해결하며, 일관되지 않은 재고 관리 단위 속도와 관련된 복잡성 및 가동 중단을 줄입니다
• 배송/수령 내 적재 및 하역 활동 간의 동기화를 개선하고 분류/재적재 시간 단축을 통해 크로스 도킹을 최적화합니다
• 주요 핵심 성과 표시기에 영향을 미치는 요인에 대한 가시성 향상을 통해 효율성과 효과를 높여 노동력의 가동 중단을 줄입니다. 실시간 현장 교육을 통해 직원의 온보딩 및 역량 강화를 가속화하는 데 도움이 됩니다
  
  

소매점 운영

• 대량 반품의 신속한 파악을 통해 고객 만족도를 높이고 더 나은 공급업체 반품 준수를 통해 마진을 보호함으로써 품질 및 반품을 지원합니다
• 더 나은 순환 및 배송 정확도를 통해 마크다운 및 가격 책정을 제한하여 남용 및 가격 오류의 신속한 파악을 통해 수익, 준수 및 마진을 개선하는 데 도움이 됩니다
• 더 나은 제품 가용성, 품질 및 신선도를 통해 고객 만족도를 높이고 제품 행동에 대한 면밀한 분석을 통해 재고를 최적화하는 데 도움이 되도록 재고 정확도를 개선합니다
• 유통 기한 만료, 손상 및 예상 대비 역물류의 폐기물 중량으로 인한 손실을 최소화하여 판매 손실을 줄이는 데 도움이 됩니다
• 감사, 노동력 및 순환 재고 조사의 효율성을 실행하고 증대시키며, 직접 매장 배송 및 수령 가정 팔레트의 정확도를 개선합니다
• 제품 이동이 적은 것을 파악한 다음 매장 관리자에게 플래노그램과 선반을 확인하도록 조치를 보냅니다. 이는 판매, 마진, 진열대 가용성 및 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다
• 소매 공급망의 경우, "누락"으로 표시된 카톤이 증가하는 매장 수준에서 스캐닝 준수를 확인/점검하도록 수령 관리자에게 조치를 제공하여 인건비를 절감하고 유통 코디네이터 효율성을 높이며 생산성과 재고 회전율을 개선합니다
  
  

계획 및 구매

• 실행 가능한 인텔리전스 는 제조업체가 공급업체 규정 준수 및 일회성 배송 완료율을 높이고 판매 및 운영 계획 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다
• 창고에서는 더 나은 수요 감지를 통해 크로스도킹 운영/효율성을 개선하여 창고와 다른 공급망 노드 간의 협업 및 동기화를 향상시킵니다
• 가정 배송의 경우, 정확성, 품질 및 가용성 향상을 통해 고객 만족도를 개선합니다. 또한 비용에 영향을 미치는 변수 및 요인에 대한 면밀한 분석을 통해 서비스 비용을 최적화할 수 있습니다
• 매장에서는 개선된 수요 감지를 통해 선반 공간과 레이아웃을 최적화할 수 있으며, 이는 리얼로그램 대 플래노그램 준수 개선을 통해 판매 및 고객 만족도를 극대화하는 데 도움이 됩니다
  
  

재무

• 교차 판매 기회를 활용하고 상향 판매 모범 사례 식별을 통해 장바구니 크기를 늘려 충성도를 높이는 데 도움이 됩니다
• 할인 활동에 대한 면밀한 분석을 통해 할인 규정 준수를 보장하고 위험을 줄여 마진을 보호하는 데 도움이 됩니다
• 판매 감사에서는 예금, 픽업 및 감사에 대한 면밀한 모니터링을 통해 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다
• 현금 처리의 효율성 & 정확성을 높입니다
• 무효 및 반품에 대한 가시성 향상을 통해 이익 & 마진을 보호하고 비준수에 대한 신속한 알림을 통해 위험을 완화하여 판매 환불을 지원합니다
• 계산원이 영수증 없이 쿠폰을 환불할 수 있는 자산 보호에 도움이 되며, CCTV를 확인할 수 있어 더 빠른 사례 식별 및 해결을 통해 내부, 외부 및 ORC 사기를 줄여 총 소매 손실을 최소화하는 데 도움이 됩니다
• 본사에서는 오프라인 매장과 온라인 모두에 대한 수요를 감지하여 예측 정확도를 개선하는 데 사용됩니다. 또한 세부적인 할당을 통해 운송 비용을 최적화하고 근본 원인 분석을 통해 워터폴 예측 및 계획 정확도를 높이는 데 사용할 수 있습니다
  
  

실행 가능한 인텔리전스 사용의 주요 차별화 요소는 무엇입니까?

처방적 조치

머신 러닝 및 AI 엔진이 데이터를 분석하고 해석합니다. 모든 결과는 처방적 조치로 적절한 이해관계자에게 자동으로 전송되며, 무슨 일이 일어나고 있는지, 그리고 판매 및 수익을 늘리기 위해 어떤 조치를 취해야 하는지를 간단하고 이해하기 쉬운 언어로 알려줍니다.

쉬운 우선순위 지정

기회를 전송하기 전에 머신 러닝이 해당 결과가 비즈니스에 얼마나 많은 비용을 초래하는지 자동으로 계산합니다. 이를 통해 신속하게 조치를 취하지 않을 경우 문제가 야기할 수 있는 잠재적 손실을 기반으로 대응의 우선순위를 쉽게 지정할 수 있습니다.

보고서 감소

많은 소매업체가 보고서 기반 분석 시스템에 의존합니다. 보고서는 데이터만 표시하며, 사람이 이를 해석하고 조치 여부와 방법을 결정해야 합니다. 실행 가능한 인텔리전스는 모든 해석을 수행하고 처방적 조치를 통해 적절한 담당자에게 작업을 위임합니다. 관리자는 백오피스에서 보고서를 읽는 시간을 줄이고 매장에서 더 많은 시간을 보낼 수 있습니다.

일반 텍스트 지시사항

보고서는 여러 가지 방식으로 해석될 수 있습니다. 예를 들어, 매장으로 배송된 많은 화물에 품목이 누락되어 있다는 보고서는 배송 부서("창고 부서가 품목을 포장하는 것을 잊었습니다!")와 창고 부서("배송 부서의 배송 기사들이 훔치고 있습니다!") 간의 책임 공방을 촉발할 수 있습니다. 실행 가능한 인텔리전스는 일반 텍스트로 처방적 조치를 제공합니다("자산 보호 관리자에게: 트럭 #3, 8, 11이 목적지로 가는 도중 무단 정차를 했으며 품목이 누락된 채 도착했습니다. 운전자들을 면담하세요."). 이는 정확히 무슨 일이 일어났고 그것에 대해 정확히 무엇을 해야 하는지에 대한 단 하나의 진실만 존재한다는 것을 의미합니다. 

실시간 알림

많은 보고서는 일일, 주간 또는 심지어 월간 주기로 발표됩니다. 실제로 해당 보고서를 받아 해석할 때쯤이면, 발견한 문제들은 더 이상 조치를 취할 수 없거나 이미 막대한 손실을 초래했을 수 있습니다. 실행 가능한 인텔리전스는 거의 실시간으로 데이터를 분석하여 문제를 초기 단계에서 포착하는 데 도움을 줍니다.