리테일 산업의 트렌드
변화와
신제품 수요를 예측하세요
생활용품, 패션, 리빙 등 트렌드 변화에 민감하고 신제품의 출시 주기가 
짧은 산업의 예측력을 높여 물류·보관 비용을 최적화합니다.
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Mission
변동성이 극심한 리테일 시장
다수의 리테일 시장 내 산업들은 빠른 유행 주기, 잦은 신제품 출시(NPD)에 더불어
부피가 큰 제품이 많아 재고 보관 비용의 압박이 큽니다. 실무자의 직관만으로는
급변하는 트렌드와 시즌성을 예측하기 어려워 대규모의 재고와 물류 리스크를 떠안게 됩니다.
Case

리테일 시장의 변화를
앞서 읽는 예측 AI

신제품 출시부터 복잡한 유통 채널까지,
까다로운 리테일 밸류체인을
데이터로 연결해 기업의 수익성을 강화합니다.
라이프사이클 및
시즌성 정밀 예측
계절의 변화, 소비 시즌, 주기 등
라이프스타일의 사이클을
깊이 있게 학습

패션·가구·생활용품 등 소비재 제품 수명 주기 분석
연말 소비 시즌·이사 등 리테일 특유의 시즌성 반영
검색 트렌드 등 소비 트렌드의 적정 수요예측
라이프사이클 및
시즌성 정밀 예측
계절의 변화, 소비 시즌, 주기 등
라이프스타일의 사이클을
깊이 있게 학습

패션·가구·생활용품 등 소비재 제품 수명 주기 분석
연말 소비 시즌·이사 등 리테일 특유의 시즌성 반영
검색 트렌드 등 소비 트렌드의 적정 수요예측
라이프사이클 및
시즌성 정밀 예측
계절의 변화, 소비 시즌, 주기 등
라이프스타일의 사이클을
깊이 있게 학습

패션·가구·생활용품 등 소비재 제품 수명 주기 분석
연말 소비 시즌·이사 등 리테일 특유의 시즌성 반영
검색 트렌드 등 소비 트렌드의 적정 수요예측
라이프사이클 및
시즌성 정밀 예측
계절의 변화, 소비 시즌, 주기 등
라이프스타일의 사이클을
깊이 있게 학습

패션·가구·생활용품 등 소비재 제품 수명 주기 분석
연말 소비 시즌·이사 등 리테일 특유의 시즌성 반영
검색 트렌드 등 소비 트렌드의 적정 수요예측
라이프사이클 및
시즌성 정밀 예측
과거 데이터가 부족한
신제품 수요예측
물류 및 창고 보관 비용
최소화
제품 수명주기에 맞는 주기별/채널별 예측
라이프사이클 및
시즌성 정밀 예측
패션·가구·생활용품 등 소비재 제품 수명 주기 분석
연말 소비 시즌·이사 등 리테일 특유의 시즌성 반영
검색 트렌드 등 소비 트렌드에 맞춰 적정 수요예측
과거 데이터가
부족한 신제품 수요예측
제품별 고유 속성 정보를 학습한 초기 수요 예측
소재, 디자인, 사이즈, 가격대 등 핵심 속성 연계 분석
최신 시장 트렌드 데이터를 결합해 신규 론칭 리스크 절감
물류 및 창고
보관 비용 최소화
적정 베이스라인 수요예측을 통해 불필요한 과잉 생산 방지
장기 재고 유지비 및 보관 비용 절감
지역·채널별 수요예측을 통한 물류 비용 절감
제품 수명주기에 맞는
주기별/채널별 예측
제품 생산 및 유통 리드타임에 따라 주기별 AI모델 지원
주기별 데이터 업데이트 통해 최신 트렌드 경향성 학습
다양한 BI 대시보드로 데이터 흐름 시각화 지원

악성 재고 및 물류 비용 평균 30% 절감

딥플로우는 복잡한 리테일 영역의 예측 정밀도를 AI 기반으로 강화합니다.
다품종 제품 라인업과 급변하는 소비 트렌드 변수를 AI가 학습하여, 리테일 기업의 악성 재고 발생률과 결품 리스크를 평균 30% 이상 감소시키고 있습니다.

유행에 민감한 패션 기업은 타겟 고객의 수요 변화와 제품 라이프사이클을 예측해 시즌 오프 시점에 발생하는 잉여 재고를 획기적으로 낮췄습니다. 또한, 수천 개의 SKU를 운영하는 D2C 플랫폼은 일간·주간 단위의 다채널 정밀 예측을 도입해 핵심 상품의 결품을 방지하고 고객 이탈을 막아냈습니다. 특히 부피가 커서 보관 리스크가 큰 가구 산업의 경우, 불필요한 과잉 생산을 방지하여 창고 적재 공간의 효율성을 극대화하고 막대한 장기 물류비를 절감하는 실질적인 성과를 거두고 있습니다.
수강료 전액 무료 (기존 수강료 9,856,080원)
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