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성공사례 / 유통 · 이커머스
자동화 CASE 05

재고 비용 45% 절감, 매출 132% 증가

패션 이커머스 플랫폼에 수요 예측 기반 재고 관리, 고객 응대 자동화, 개인화 마케팅을 12개월에 걸쳐 단계적으로 도입했습니다. 월 매출 12억 원에서 27.8억 원으로 늘었습니다.

132%
월 매출 증가
45%
재고 비용 절감
68%
응대 시간 단축
기간
12개월
투입
3인
착수
2025 Q1
시장
국내 패션 커머스
상황

착수 전에 무엇이 막혀 있었는가

ISSUE 01
시즌 재고가 매번 남았다
수요 예측을 담당자 경험에 의존해 시즌 종료 시 재고 소진율이 62%에 머물렀습니다. 남은 재고는 할인으로 처리했습니다.
ISSUE 02
문의가 처리량을 넘어섰다
일 평균 1,400건의 문의 중 62%가 배송 조회·교환 규정 같은 반복 질문이었지만 전부 사람이 답했습니다.
ISSUE 03
마케팅이 전체 발송뿐
고객 세그먼트 구분 없이 동일 메시지를 보내 클릭률이 1.1%에 정체돼 있었습니다.
접근

어떤 순서로 처리했는가

각 단계는 앞 단계의 측정 결과를 근거로 시작했습니다. 순서를 바꾸지 않은 이유는 앞 단계 없이 다음 단계의 효과를 검증할 수 없기 때문입니다.

01
수요 예측 도입
3년 판매 이력과 날씨·검색량 데이터를 결합해 SKU 단위 주간 예측 모델을 붙였습니다. 발주 담당자 판단을 대체하지 않고 근거로 제시합니다.
4개월
02
응대 자동화
반복 문의 62%를 자동 응답으로 전환하고, 판단이 필요한 문의는 맥락 요약과 함께 상담원에게 넘겼습니다.
3개월
03
개인화 마케팅
구매 주기와 카테고리 선호로 세그먼트를 나눠 메시지를 분기시켰습니다. 발송량은 오히려 줄였습니다.
3개월
04
운영 이관
3개 파이프라인의 운영 지표와 조정 권한을 고객사 팀에 넘겼습니다. 이후 모델 재학습은 사내에서 수행합니다.
2개월
결과

착수 전 기준값과 납품 후 실측값

지표
착수 전
납품 후
월 매출
12억 원
→
27.8억 원
재고 보유 비용
기준값
→
-45%
평균 응대 시간
18분
→
5.8분
마케팅 클릭률
1.1%
→
4.3%

측정 기준과 산출 방식은 성공사례 페이지의 측정 기준 항목에 정리돼 있습니다. 매출·비용 지표는 고객사 내부 집계이며 공개 동의 범위만 게재합니다.

“예측이 100% 맞아서가 아니라, 왜 그렇게 예측했는지 근거를 보여주기 때문에 발주팀이 씁니다.”
유통 · 이커머스 · 이커머스 운영 이사
수요 예측 응대 자동화 개인화 마케팅 세그먼트 설계 운영 이관
무료 · 1영업일
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