-
AI 새는 돈 막고 이익은 늘리는 마법: 사장님을 위한 맞춤형 AX 수익 모델
장사가 잘되어 매출이 늘어나는데도 수중에 남는 돈이 부족하다고 토로하는 중소기업 대표나 소상공인들이 많다. 이는 겉으로 보이는 매출 이면에 눈에 보이지 않게 새는 돈이 존재하기 때문이다. 필요 이상으로 쌓여 있는 재고 유지비, 유통 기한이 지나 버려지는 원자재, 비효율적인 인력 배치 등은 기업의 이익을 조용히 갉아먹는 주범이다. 이러한 숨은 손실을 찾아내고 수익성을 극대화하기 위해 기업 경영에도 인공지능 전환인 AX가 필수적인 시대가 되었다. 과거에는 사장님의 직감이나 오랜 경험에 의존해 발주량을 정하고 지출을 관리했다. 그러나 시장 변화가 빠르고 다뤄야 할 정보가 많아진 오늘날, 감에 의존한 경영은 한계를 맞이할 수밖에 없다. 디지털 시스템을 통해 회사의 모든 현황을 기록하는 단계를 넘어, 이제는 축적된 정보를 바탕으로 스스로 판단하고 최적의 대안을 제시하는 AI Transformation을 도입해야 한다. AX 시스템은 날씨, 요일, 주변 상권의 변화, 최근 소비 트렌드 등 다양한 외부 요인과 사내의 과거 판매 기록을 융합하여 미래의 수요를 정확하게 예측한다. 내일 어느 품목이 얼마나 팔릴지 미리 계산하여 꼭 필요한 만큼만 자재를 주문하도록 돕는다. 또한
- 주택규 기자
- 2026-07-22 10:02
-
AI 감과 경험을 넘어 글로벌 표준으로: 데이터 기반 품질 경영과 AX의 만남
제조 현장이나 생산 라인에서 오랫동안 일해 온 작업자들은 종종 자신만의 감과 경험에 의존해 품질을 관리한다. 기계의 미세한 소리 변화나 제품의 표면 상태를 눈으로 보고 불량 여부를 판단하는 식이다. 이러한 숙련된 기술은 중소기업의 소중한 자산이지만, 개인의 컨디션에 따라 결과가 달라질 수 있고 그 노하우를 다른 사람에게 객관적으로 전달하기 어렵다는 한계가 있다. 특히 까다로운 국제 표준 인증을 요구하는 글로벌 시장에서는 감에 의존한 품질 관리만으로는 고객사의 엄격한 기준을 통과하기 어렵다. 이러한 한계를 극복하고 글로벌 수준의 품질 신뢰도를 확보하기 위해서는 현장의 감각을 체계적인 데이터로 바꾸는 작업이 우선되어야 한다. 온도, 습도, 진동 등 공정 과정에서 발생하는 모든 현상을 센서로 측정하고 숫자로 기록하는 것이다. 이것이 바로 품질 경영의 기초 체력을 다지는 과정이다. 그리고 이렇게 모인 데이터 위에 인공지능 전환인 AX를 접목하면 생산 관리의 차원이 완전히 달라지게 된다. AX 시스템은 과거의 불량 데이터와 현재의 공정 상태를 실시간으로 비교하여, 불량이 발생할 가능성을 사전에 예측하고 작업자에게 경고를 보낸다. 사람이 눈치채기 힘든 미세한 오차까지
- 주택규 기자
- 2026-07-21 10:04
-
AI 엑셀 더미에서 보물을 찾다: 실시간 데이터 시각화를 통한 경영 의사결정과 AX
많은 중소기업과 소상공인들이 매일 수많은 숫자를 엑셀표에 기록한다. 매출 장부, 재고 현황, 고객 명단 등 사업에 필요한 모든 것이 엑셀 파일 안에 담겨 있다. 하지만 파일이 수십 개로 늘어나고 데이터가 산처럼 쌓이게 되면, 정작 중요한 순간에 필요한 숫자를 찾아내기란 모래사장에서 바늘 찾기처럼 어려워진다. 결국 방대한 기록은 창고에 방치된 짐 덩어리가 되고, 경영자는 다시 과거의 감이나 직감에 의존해 중요한 결정을 내리곤 한다. 이러한 엑셀 더미 속에서 진짜 보물을 찾아내는 첫걸음이 바로 실시간 데이터 시각화라는 디지털 전환, 즉 DX이다. 흩어져 있는 복잡한 숫자들을 표나 그래프를 활용해 한눈에 알아보기 쉬운 하나의 대시보드 화면으로 모으는 과정이다. 수많은 엑셀 파일을 일일이 열어보지 않아도, 모니터 화면 하나만 보면 이번 달 가장 잘 팔린 제품이 무엇인지, 어느 시간대에 손님이 가장 많이 몰리는지 직관적으로 파악할 수 있다. 복잡한 장부가 누구나 이해하기 쉬운 그림으로 바뀌는 셈이다. 그리고 이렇게 시각화된 데이터 기반 위에 인공지능 전환인 AX를 더하면 경영의 차원이 달라진다. AX는 시각화된 대시보드를 스스로 파악하여 다음 달의 재고 부족을 미리
- 주택규 기자
- 2026-07-20 09:09
-
AI 외부 영입 대신 내부 육성으로: 중소기업 사내 AI Transformation 훈련법
중소기업 현장에서 AI Transformation을 추진할 때 가장 먼저 부딪히는 장벽은 바로 전문 인력의 부족이다. 거액의 연봉을 주며 외부에서 기술 전문가를 영입하기에는 현실적인 자금의 한계가 뚜렷하게 존재하기 때문이다. 하지만 시각을 조금만 바꾸면 해결책은 멀리 있지 않다. 바로 회사의 현장과 실무를 가장 잘 알고 있는 기존 직원들을 교육하여 혁신 인재로 직접 육성하는 것이다. 외부에서 영입한 인재는 기술적으로 뛰어나지만 회사의 고유한 업무 방식이나 생산 현장의 세밀한 문제점을 파악하는 데 긴 적응 시간이 필요하다. 반면 사내 실무자는 회사의 상황과 업의 본질을 누구보다 정확히 이해하고 있다. 이들에게 필요한 기술적 지식과 활용법만 제대로 공급해 준다면 업무에 즉시 적용 가능한 실질적인 변화를 이끌어낼 수 있다. 성공적인 사내 인재 육성을 위해서는 단편적인 이론 교육이 아닌 현장 중심의 체계적인 직무 훈련이 필수적이다. 무작정 어려운 코딩이나 복잡한 원리부터 가르치는 것은 실패의 지름길이다. 직원들이 매일 반복하는 서류 작업, 생산 라인의 재고 파악, 고객 문의 응대 같은 실제 업무에 시스템을 어떻게 활용할 수 있는지 실습 위주로 교육을 설계해야 한다.
- 주택규 기자
- 2026-07-16 16:27
-
AI 생산 라인의 불량품, 인공지능이 먼저 잡아낸다
중소 제조기업 현장에서 가장 큰 고민거리 중 하나는 불량품 발생으로 인한 원가 상승과 납기 지연이다. 과거에는 완성된 제품을 작업자가 육안으로 검사하거나 무작위로 추출하여 품질을 관리하는 사후 처리 방식이 주를 이루었다. 이러한 방식은 이미 불량이 발생한 후에야 문제를 파악할 수 있어 원자재 낭비와 손실을 피하기 어렵다. 하지만 최근 산업 현장에서 필수 요소로 자리 잡고 있는 인공지능 전환, 즉 AI Transformation은 생산 공정의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있다. 생산 라인에 인공지능 기술을 도입하면 기계의 진동, 온도, 습도, 모터 회전수 등 현장에서 발생하는 수많은 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있다. 인공지능은 단순히 수치를 기록하는 것을 넘어 정상적인 공정 패턴을 스스로 정밀하게 학습한다. 만약 미세한 온도 변화나 평소와 다른 장비의 떨림 등 이상 징후가 감지되면 시스템은 불량품이 생산되기 전에 먼저 경고를 보낸다. 현장 작업자는 인공지능의 분석 결과에 따라 장비를 사전에 점검하고 조치하여 불량 발생 자체를 원천적으로 차단하게 된다. 이러한 고도화된 기술은 거대 기업만의 전유물이 아니다. 중소기업도 핵심 공정에 센서를 부착하고 클
- 주택규 기자
- 2026-07-15 13:54
-
AI 일 잘하는 시스템(DX)과 생각하는 시스템(AX): 우리 회사에 지금 필요한 것은?
중소기업 현장에서 디지털 전환인 DX와 인공지능 전환인 AX는 흔히 혼용되어 쓰이지만 그 역할과 목적은 분명히 다르다. 쉽게 말해 DX가 규칙대로 일 잘하는 시스템이라면 AX는 스스로 생각하고 판단하는 시스템이다. 기업의 상황에 따라 지금 당장 도입해야 할 시스템의 종류는 달라질 수밖에 없다. DX는 기존의 아날로그 업무 방식을 디지털 기술로 바꾸어 효율을 높이는 과정이다. 종이 영수증을 모아 회계를 처리하던 방식을 클라우드 기반의 회계 소프트웨어로 바꾸거나 수기로 작성하던 고객 명부를 디지털 고객 관리 프로그램으로 옮기는 것이 대표적인 예다. 사람이 정해준 규칙과 절차에 따라 빠르고 정확하게 정보를 처리하므로 반복적인 수작업을 줄이고 전반적인 업무 속도를 높이는 데 탁월한 효과를 발휘한다. 반면 AX는 이렇게 축적된 디지털 정보와 인프라를 바탕으로 인공지능이 스스로 학습하고 새로운 가치를 창출하는 단계다. 과거에는 사람이 직접 지난 기록을 살펴보고 미래의 수요를 짐작했다면 이제는 AX를 통해 다양한 변수를 조합하여 가장 최적의 대안을 제안받을 수 있다. 공장의 기계가 언제 고장 날지 미리 예측하여 알려주거나 특정 고객이 어떤 상품을 구매할지 확률을 계산하여
- 주택규 기자
- 2026-07-14 09:12
-
AI 튼튼한 고속도로와 똑똑한 자율주행차: 비유로 풀어보는 중소기업 DX와 AX
최근 중소기업과 소상공인 사이에서 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX)이라는 단어가 자주 들린다. 하지만 두 가지가 어떻게 다른지, 우리 회사에 당장 무엇이 필요한지 헷갈리는 경우가 많다. 이 두 개념은 고속도로와 자율주행차의 관계로 비유하면 아주 쉽게 이해할 수 있다. 디지털 전환인 DX는 회사 내에 튼튼한 고속도로를 까는 작업이다. 종이 문서로 주고받던 업무 지시를 사내 메신저로 바꾸고, 수기로 적던 재고 현황을 클라우드 시스템에 올리는 과정이 모두 여기에 속한다. 길이 포장되어 있지 않으면 차가 속도를 낼 수 없듯, 사내 데이터가 디지털로 연결되어 있지 않으면 업무 효율을 높일 수 없다. 즉, DX는 정보가 막힘없이 흐를 수 있도록 튼튼한 인프라를 구축하는 필수적인 기초 공사이다. 반면 인공지능 전환인 AX는 이 튼튼하게 깔린 고속도로 위를 달리는 똑똑한 자율주행차를 도입하는 것이다. 목적지만 입력하면 차가 스스로 길을 찾고 장애물을 피해 가듯, AX는 시스템에 쌓인 데이터를 바탕으로 인공지능이 스스로 분석하고 최적의 판단을 내린다. 고객의 구매 패턴을 분석해 다음 달 유행할 상품을 미리 예측하거나, 불량품이 발생하기 전에 기계의 이상 징후를 스스
- 주택규 기자
- 2026-07-09 09:09
-
AI 엑셀 장부에서 인공지능 예측까지: 진화하는 우리 회사, DX와 AX의 진짜 의미
과거 동네 구멍가게나 중소기업의 하루 마무리는 계산대 앞의 종이 장부를 정리하는 일이었다. 이후 컴퓨터가 보급되면서 종이 장부는 엑셀이라는 프로그램으로 대체되었다. 우리는 이를 전산화라고 부른다. 하지만 오늘날 기업의 생존과 경쟁력을 결정짓는 것은 단순한 전산화를 넘어선 디지털 전환 즉 DX와 인공지능 전환인 AX의 도입이다. 많은 사람이 DX와 AX를 혼용해서 사용하지만 두 개념은 명확한 차이가 있다. DX는 기업의 일하는 방식과 구조를 디지털 기술을 이용해 근본적으로 바꾸는 과정이다. 예를 들어 직원이 매일 아침 재고를 확인하고 거래처에 발주를 넣던 단순 반복 작업을 자동화된 프로그램이 대신 처리하도록 만드는 것이 DX이다. 사람의 손길이 필요했던 업무를 디지털 시스템이 빠르고 정확하게 수행하게 함으로써 업무 효율성을 극대화하는 기반을 다지는 것이다. 반면 AX는 이렇게 구축된 DX의 기반 위에서 수집된 데이터를 바탕으로 시스템이 스스로 학습하고 판단을 내리는 단계를 말한다. 과거에는 담당자가 과거 판매 데이터를 일일이 살펴보고 다음 달의 수요를 가늠했다면 이제는 인공지능이 날씨, 유행, 지역 행사 등 다양한 변수를 동시에 분석하여 최적의 발주량을 스스로
- 주택규 기자
- 2026-07-08 09:20
-
AI "쇼핑몰에 100명이 왔는데 왜 1명만 살까?": 퍼널(Funnel) 분석으로 새는 돈 막기
온라인 쇼핑몰 사장님들의 가장 흔하고 뼈아픈 착각 중 하나는 "방문자 수가 늘어나면 당연히 매출도 오르겠지"라는 생각입니다. 비싼 돈을 들여 인스타그램이나 포털 사이트에 광고를 돌려 하루 1,000명의 방문자를 끌어모았다고 가정해 봅시다. 하지만 정작 결제 완료 알림은 하루에 10건도 울리지 않는다면, 남은 990명은 도대체 어디로 사라진 것일까요? 밑빠진 독에 물을 붓는 비효율적인 광고를 멈추고, 고객이 빠져나가는 구멍을 정확히 막아내는 방법이 바로 퍼널(Funnel, 깔때기) 분석입니다. 퍼널 분석은 고객이 쇼핑몰에 들어와서 지갑을 열기까지의 전체 여정을 단계별로 쪼개어 살펴보는 기법입니다. 일반적인 온라인 쇼핑의 흐름은 쇼핑몰 방문 → 상품 클릭(상세피이지 진입) → 장바구니 담기 → 결제 창 진입 → 최종 결제 완료의 5단계로 나뉩니다. 각 단계를 거칠 때마다 고객 수는 우수수 떨어져 나가기 때문에, 그 모양이 아래로 갈수록 좁아지는 깔때기를 닮았다고 해서 붙여진 이름입니다. 이 기법의 핵심은 100명의 방문자 중 단 1명만 결제했다는 '결과'에 좌절하는 것이 아니라, '어느 단계에서 가장 많이 도망갔는가'를 수치로 확인하는 것입니다. 호스팅사(카페2
- 주택규 기자
- 2026-06-29 09:52
-
AI "삼겹살 시킨 테이블은 왜 냉면을 안 먹을까?": 장바구니 분석(Market Basket Analysis)으로 세트 메뉴 만들기
식당을 운영하다 보면 묘한 궁금증이 생길 때가 있습니다. '당연히 삼겹살을 먹으면 후식으로 냉면을 시킬 줄 알았는데, 왜 우리 가게 손님들은 볶음밥만 찾을까?' 혹은 '비가 오는 날엔 왜 유독 해물파전과 막걸리가 아니라 짬뽕탕이 잘 나갈까?' 사장님의 오랜 경험과 감으로도 어느 정도는 맞출 수 있지만, 때로는 손님들의 실제 주문 패턴이 우리의 예상을 완전히 빗나가기도 합니다. 이때 필요한 것이 바로 영수증 데이터 속에 숨겨진 진짜 메뉴 궁합을 찾아내는 장바구니 분석(Market Basket Analysis)입니다. 대형 마트에서 '기저귀를 사는 고객이 맥주도 같이 산다'는 기막힌 패턴을 발견해 쏠쏠하게 매출을 올렸다는 유명한 일화가 바로 이 분석 기법에서 나왔습니다. 원리는 생각보다 아주 단순합니다. 포스기(POS)에 찍힌 수많은 영수증 데이터를 모아놓고, "A 메뉴를 주문한 테이블이 B 메뉴도 함께 주문할 확률"을 계산하는 것입니다. 이를 데이터 분석 용어로는 '연관 규칙(Association Rules)'이라고 부릅니다. 거창한 인공지능이나 값비싼 분석 프로그램은 필요 없습니다. 사장님들이 매일 활용하시는 엑셀의 피벗 테이블 기능만으로도 두 메뉴가 같이
- 주택규 기자
- 2026-06-26 11:02
-
AI "많이 팔리는 메뉴 vs 많이 남는 메뉴, 우리 가게 진짜 효자는 누구일까?": 메뉴 엔지니어링(Menu Engineering)
많은 소상공인 사장님들이 가게 운영의 핵심을 ‘무엇이 가장 많이 팔리는가’에 둡니다. 물론 판매량은 중요합니다. 하지만 진짜 목표는 ‘많은 판매량’ 그 자체가 아니라, ‘많은 수익’입니다. 하루 종일 바쁘게 움직여서 많은 돈까스를 팔았어도, 재료비와 노동비를 빼고 남는 돈이 거의 없다면 그 장사는 지속하기 어렵습니다. 이때 우리 가게 메뉴 하나하나를 인기도와 수익성이라는 두 가지 잣대로 평가하고 관리하는 방법이 바로 메뉴 엔지니어링(Menu Engineering)입니다. 메뉴 엔지니어링은 복잡한 인공지능이나 값비싼 프로그램 없이 사장님의 포스기(POS) 데이터와 엑셀만 있으면 누구나 시작할 수 있는 매우 강력한 실무 기법입니다. 방법은 간단합니다. 모든 메뉴를 다음 네 가지 그룹으로 분류하는 것입니다. 1. 스타 (Star): 인기도 높음, 수익성 높음 우리 가게를 먹여 살리는 진짜 효자 메뉴들입니다. 손님들이 좋아하고, 마진도 많이 남습니다. 이 메뉴들은 품질을 꾸준히 유지하고, 메뉴판에서 가장 눈에 띄게 배치하여 더 많이 팔리도록 해야 합니다. 2. 황금알/워크호스 (Plowhorse): 인기도 높음, 수익성 낮음 인기는 많아서 많은 손님을 불러모으지만,
- 주택규 기자
- 2026-06-25 10:38
-
AI "한 달 전 큰손 vs 어제 온 소액 손님, 누가 더 중요할까?": RFM 고객 세분화
장사를 하다 보면 고민에 빠지는 순간이 있다. 한 달 전에 와서 30만 원어치를 크게 결제하고 간 손님과, 어제 와서 1만 원어치를 사고 갔지만 벌써 다섯 번째 방문인 손님 중 누구에게 한정판 할인 쿠폰을 보내야 할까. 보통은 한 번에 큰돈을 쓴 큰손 고객이 무조건 더 중요하다고 생각하기 쉽지만, 데이터의 관점에서는 전혀 다른 답이 나올 수 있다. 이렇게 헷갈리는 고객의 가치를 정확하게 평가하고 분류하는 마케팅 통계 기법이 바로 RFM 분석이다. RFM은 세 가지 영어 단어의 앞 글자를 딴 것이다. 얼마나 최근에 방문했는지 나타내는 최근성(Recency), 얼마나 자주 방문했는지 나타내는 빈도(Frequency), 그리고 총 얼마를 썼는지 나타내는 금액(Monetary)을 의미한다. 과거에는 단순히 매출액 하나만 보고 VIP 고객을 정했다면, RFM 분석은 이 세 가지 기준에 각각 점수를 매겨 고객을 입체적으로 평가한다. 예를 들어 최근에 오지 않았지만 과거에 돈을 많이 쓴 고객은 이탈 위기에 처한 과거의 VIP로 분류된다. 이들에게는 다시 매장을 찾게 만들 파격적인 컴백 쿠폰을 보내야 한다. 반대로 결제 금액은 작지만 최근까지 아주 자주 방문하는 고객은 잠
- 주택규 기자
- 2026-06-24 11:02
-
AI "주말엔 오르고 비 오면 떨어지고... 진짜 내 매출은 오르는 중일까?": 이동평균선(Moving Average)
장사를 하다 보면 하루하루의 매출 숫자에 감정이 널뛰기 마련이다. 주말에 손님이 몰려 매출이 껑충 뛰면 세상을 다 가진 듯 기쁘다가도, 다음 날 비가 와서 매장이 텅 비면 장사가 망해가는 것은 아닌지 덜컥 겁이 난다. 요일, 날씨, 공휴일 등 외부 요인에 따라 매일매일 들쭉날쭉 요동치는 매출표만 들여다보고 있으면, 우리 가게가 진짜 성장하고 있는지 아니면 뒷걸음질 치고 있는지 정확한 흐름을 파악하기가 매우 어렵다. 이렇게 뾰족뾰족하게 요동치는 데이터 속에서 '진짜 매출의 흐름'을 부드럽게 발라내는 가장 쉽고 확실한 방법이 바로 이동평균(Moving Average)이다. 주식 차트를 볼 때 흔히 등장하는 이 용어는 사실 동네 식당이나 카페의 매출을 분석할 때도 기가 막히게 들어맞는 실무 통계 기법이다. 복잡한 수식이나 인공지능 프로그램 없이 엑셀만 있으면 누구나 당장 계산할 수 있다. 원리는 간단하다. 매일 그날 하루의 매출만 보는 것이 아니라, 최근 일정 기간의 평균을 매일 연속해서 구하는 것이다. 예를 들어 '7일 이동평균선'을 그린다고 가정해 보자. 오늘을 기준으로 지난 7일간의 평균 매출을 구해 점을 찍고, 내일은 또 내일을 기준으로 최근 7일의 평균을
- 주택규 기자
- 2026-06-19 09:20
-
AI "우리 가게를 먹여 살리는 상위 20%는 누구일까?": 파레토 법칙과 ABC 분석
동네에서 작은 카페나 식당을 운영하다 보면 매일 오는 낯익은 얼굴들이 있다. 사장님들은 직감적으로 이 단골손님들이 장사에 큰 도움이 된다고 느끼지만 실제로 이들이 전체 매출에서 얼마나 큰 비중을 차지하는지 정확히 아는 경우는 드물다. 이때 엑셀과 같은 간단한 도구와 기본적인 통계 원리를 활용하면 우리 가게를 든든하게 받쳐주는 핵심 고객층을 명확하게 찾아낼 수 있다. 이 과정에서 가장 널리 쓰이는 원리가 바로 파레토 법칙이다. 흔히 80 대 20 법칙이라고도 불리는 이 개념은 전체 결과의 80퍼센트가 전체 원인의 20퍼센트에서 일어난다는 통계적 경험칙이다. 이를 가게 운영에 적용하면 전체 매출의 80퍼센트를 상위 20퍼센트의 단골손님이 올려준다는 의미가 된다. 모든 손님에게 똑같은 시간과 비용을 들이는 대신 이 20퍼센트의 핵심 고객에게 마케팅을 집중하는 것이 훨씬 효율적이라는 뜻이다. 그렇다면 이 핵심 고객을 어떻게 찾아낼 수 있을까. 여기서 실무적으로 쓰이는 기법이 ABC 분석이다. 방법은 매우 간단하다. 가게의 결제 데이터를 모아 고객별 누적 구매액을 계산하고 금액이 높은 순서대로 줄을 세운다. 그리고 상위 20퍼센트에 해당하는 고객을 A등급, 그다음 3
- 주택규 기자
- 2026-06-16 14:38
-
AI "커트만 하던 손님이 언제 파마를 할까?": 마르코프 체인으로 미용실 손님 마음 읽기
동네 미용실을 운영하다 보면 손님들의 방문 패턴이 궁금해질 때가 있다. 매번 앞머리 커트만 하던 손님이 어느 날 갑자기 비싼 펌이나 염색을 하는 경우가 있기 때문이다. 만약 손님이 언제 큰돈을 쓸지 미리 예측해서 절묘한 타이밍에 할인 쿠폰을 보낼 수 있다면 미용실의 매출은 크게 뛸 것이다. 사람의 마음을 읽는 것은 불가능해 보이지만 데이터와 통계 모델을 활용하면 꽤 정확한 예측이 가능하다. 이때 활약하는 수학적 모델이 바로 마르코프 체인이다. 마르코프 체인은 과거의 복잡하고 긴 역사를 모두 따지는 대신 오직 현재의 상태만을 기준으로 바로 다음 상태가 어떻게 변할지 확률을 계산하는 기법이다. 예를 들어 미용실 고객 관리 프로그램에 기록된 데이터를 분석해 보니 커트를 한 손님이 다음번 방문 때 또 커트를 할 확률이 70퍼센트, 펌을 할 확률이 20퍼센트, 염색을 할 확률이 10퍼센트라는 규칙을 찾아내는 식이다. 이 모델을 적용하면 손님들의 이동 경로를 확률로 지도를 그리듯 파악할 수 있다. 펌을 한 손님이 다음번에는 모발 클리닉을 받을 확률이 높다는 것을 알게 되면 사장님은 펌 시술을 한 고객에게 한 달 뒤 클리닉 할인 문자를 자동으로 발송하도록 시스템을 설정할
- 주택규 기자
- 2026-06-12 14:30
-
1
MZ가 이끄는 ‘필코노미’…감정이 소비를 결정한다
-
2
인산테라, ‘풀케어(Full Care)’ 출시… 병해충 관리와 친환경 농업의 새 전환점
-
3
[e커머스] 2025 온라인 식료품 시장 트렌드와 중소 셀러 생존 전략
-
4
인산테라 ‘풀케어’로 충남 아산 시범농장 고추 재배 성공… 친환경 농법 새 모델 제시
-
5
폴센트, 설립 3년 만에 MAU 100만 돌파…200억 원 투자 유치
-
6
제40회 경영지도사·기술지도사 2차 시험, 총 363명 최종 합격
-
7
미국 ‘말차’ 열풍…국산 녹차에 새로운 기회 열린다
-
8
경영지도사 시험 제40회 합격률 33.1%…“중장년층 진입·컨설팅 수요 반영”
-
2026-07-22 14:30
단 5분의 춤이 가져오는 놀라운 두뇌 및 건강상의 변화
-
2026-07-22 10:09
공급망 내 안전 및 인권 리스크 관리, 상생을 위한 경쟁력의 척도
-
2026-07-22 10:02
새는 돈 막고 이익은 늘리는 마법: 사장님을 위한 맞춤형 AX 수익 모델
-
2026-07-22 09:53
최신 스마트폰 출시일에 맞춰 수백만 대를 동시에 팔 수 있는 비결은?
-
2026-07-21 17:17
노란우산 가입자 335만명 돌파…소기업·소상공인 ‘최후의 안전망’으로 자리매김
-
2026-07-21 14:37
EU, 불법 상품 유통 방치한 알리익스프레스에 역대 최대 5억 5,000만 유로 과징금 부과
주소 : 서울 송파구 백제고분로 113, 민성빌딩 402호
등록번호: 서울 아55172 | 등록일 : 2023-11-17 | 발행인 : (주)네이블마케팅 임유정 | 편집인 : 임진우 | 전화번호 : 010-8959-2447
Copyright @한국e마케팅저널 All rights reserved.
UPDATE: 2026년 07월 22일 14시 30분