01
데이터 인제스트
모듈 1 및 2
지역 상업등기 신고 자료, 현지화된 H3 공간 이동 데이터, 상업 용도지역 변경 정보를 수집합니다.
활용 사례 35 · 리테일·소비재
국내 시장 기회 발굴 및 미개척 영역 확장
국내 상업등기, 유동인구, 지역 수요를 분석해 국내 확장을 위한 미개척 시장 권역을 찾아내는 현지화 인텔리전스 라우팅.
고객 니즈 및 문제점
이 워크플로가 해소하는 문제.
- 값비싸고 고정적인 전략 컨설팅 보고서를 기다리는 사이 확장 의사결정이 수개월씩 지연되며, 그 보고서마저 오래된 거시 인구조사 데이터에 의존합니다.
단계별 실행
엔진이 실행하는 방식.
02
지리공간 인텔리전스
모듈 2
지역 경쟁 포화도를 현지 중위소득 및 유동인구 속도와 겹쳐 분석합니다.
03
멀티 LLM 라우팅
모듈 1 및 2
고차 추론 모델로 시장 규모 잠재력과 매출 수익률 전망을 산출합니다.
04
에이전틱 AI
모듈 4
가장 시급한 물리적·디지털 확장 후보 세 곳을 짚어 주는 이사회 보고 메모를 작성합니다.
정량적 ROI 및 성과
상업적으로 달라지는 부분.
- 시장 분석 소요 시간 65% 단축
- 신규 매장 첫해 매출 수익률 28% 향상
결정적 순간
“컨설턴트와 석 달을 보내는 대신, Traffelo AI는 48시간 만에 실행 가능하고 데이터로 뒷받침된 지역 확장 지도를 이사회에 제출했습니다.”