[이마트 리테일 테크] 유통, 인간지능(Human Intelligence)에서 

                                  인공지능(Artificial Intelligence)으로 (2)

인공지능으로 고정비 줄이기

앞 글에서는 빠르게 변화하는 환경에서 오프라인 리테일이 살아남기 위해서는 “고정비"와의 싸움이 필수적이라는 것에 대해 

이야기하였다.  고정비를 줄이기 위해서는 구색 및 가격을 최적화하고, 상품 판매 수요를 예측하며, 매장 내 상품 진열을 최대한 

자동화 하고, 그 외 매장에서 상품 판매를 위해 필요한 노동을 전반적으로 효율화하고, 마지막으로 매장 내 고객의 쇼핑 경험 자체도 효율화 해야만 한다.  

이러한 효율화에 있어 가장 강력한 무기는 인공지능(Artificial Intelligence)이며, 각 분야에 걸쳐 구체적으로 어떻게 인공지능 기술을 적용할지에 대해 이후 시리즈에서 살펴보도록 하자. 

무엇을, 얼마에, 몇 개나 팔 것인가

앞에서 이야기한 여러가지 고정비 항목 중, 이번 글에서는 업의 본질에 해당하는 부분 - 무엇(구색)을, 얼마(가격)에, 몇 개나(수요) 팔 것이냐 - 들 중 무엇(구색)에 대한 부분을 인공지능 기반으로 어떻게 효율화 할 것인지에 대해 이야기해보도록 하자 

(아.  연재가 길어질 것 같은 슬픈 예감이 든다)

무엇을 팔 것인가 - 구색 최적화

구색 최적화(Assortment Planning, Assortment Optimization)란, 적절한 판매 상품을 선정하는 일련의 작업을 

이야기한다.  아래는 SAP에서 정의하고 있는 구색 관리 프로세스에 대한 예시이다.

 자세한 내용은 인공지능 1,2,3 편으로...