1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 업무 흐름 및 기존 방식

* 반품 데이터를 판매 기록과 별도로 수기로 정리

* 제품별 반품률을 계산하려면 판매수량과 반품수량을 일일이 비교해야 함

* 월별, 분기별 반품률 변화나 이상 징후 파악이 어려움

* 반품이 잦은 제품이나 기간에 대한 분석이 수작업으로 진행됨

자동화하고 싶은 업무

* 제품별 판매수량과 반품수량을 자동 비교

* 반품률 자동 계산 및 이상치 표시

* 월별/분기별 반품률 추이 분석 자동 리포트 생성

* 반품률이 일정 기준 초과 시 경고 색상 표시

* 제품군, 모델명, 판매 채널별로 세부 분석 가능

1.업종 : 소도매
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

# 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

- 연도별 판매 데이터를 기반으로 계절별로 판매량을 분석하지만, 수작업으로 정리해야 함  

- 특정 시즌(여름, 겨울, 명절 등)에 판매량이 급증하거나 감소하는데, 이를 정확히 예측하기 어려움  

- 재고를 미리 조정하지 못해 인기 상품이 품절되거나, 반대로 재고 과잉이 발생할 수 있음  

- 판매 트렌드를 분석하는 과정이 오래 걸리고, 즉각적인 재고 조정이 어렵다 보니 비용 낭비가 발생  

# 자동화하고 싶은 업무  

- 지난 몇 년간의 판매 데이터를 기반으로 계절별 판매량을 자동 예측  

- 예상 판매량을 기준으로 적정 재고 수량을 자동 계산  

- 특정 제품의 계절적 수요 변동을 분석하여 사전 재고 조정  

- 특정 시즌(할인 행사, 명절, 휴가철 등) 전후의 판매 패턴을 반영한 맞춤형 재고 관리  

- 예상 판매량과 실제 판매량을 비교하여 예측 모델을 지속적으로 개선