01
데이터 인제스트
모듈 1 및 2
레이어 1 인제스트를 통해 매장 POS 영수증, 지역 기상 스트림, H3 지리공간 유동인구 패턴을 수집합니다.
활용 사례 05 · 리테일·소비재
리테일 FMCG 초지역 상권 재고 및 동적 마크다운 라우팅
마이크로 상권 재고의 자율 재배분과 실시간 가격 마크다운 실행
고객 니즈 및 문제점
이 워크플로가 해소하는 문제.
- 매장 단위 수요 감지가 늦어 지역 재고 평가손실이 높게 유지되는 반면, 중앙 BI 리포트는 5~7일씩 지연됩니다.
단계별 실행
엔진이 실행하는 방식.
02
익명화
모듈 1
레이어 2 거버넌스를 통해 엣지 노드에서 지역 고객 ID를 스크러빙합니다.
03
멀티 LLM 라우팅
모듈 2 및 3
공간 수요 예측을 Claude 3.5 Sonnet으로 라우팅해 고차 추론 기반 가격 탄력성 모델링을 수행합니다.
04
에이전틱 실행
모듈 4
MCP 에이전트가 전자 선반 라벨의 가격을 자동으로 갱신하고 ERP를 통해 내부 재고 이동 지시서를 생성합니다.
정량적 ROI 및 성과
상업적으로 달라지는 부분.
- 전환율 14.2% 상승
- 30일 이내 재고 평가손실 22% 감소.
결정적 순간
“더 이상 지역별 마크다운을 추측으로 결정하지 않습니다. Traffelo AI는 고온 지역의 신선식품이 유통기한을 넘기기 전에 사람의 개입 없이 자동으로 가격을 인하했습니다.”