01
데이터 수집
모듈 1 및 2
매장 POS 시스템에 직접 연결하여 프라이버시 규정을 준수하는 유동인구 및 상권 이동 데이터를 수집합니다.
활용 사례 01 · 리테일·소비재
리테일·모던 트레이드 마이크로 상권 인텔리전스
레거시 BI는 어제 무슨 일이 있었는지 알려줍니다. Traffelo AI는 지금 무엇을 실행해야 하는지를 시스템에 알려줍니다.
고객 니즈 및 문제점
이 워크플로가 해소하는 문제.
- 리테일 기업은 수요가 높은 마이크로 상권의 품절과 지역 유동인구 변화에 대한 대응 지연으로 매출의 12~18%를 잃고 있습니다.
- 레거시 BI 도구는 어제 무슨 일이 있었는지만 보고할 뿐, 지금 무엇을 실행해야 하는지는 알려주지 못합니다.
단계별 실행
엔진이 실행하는 방식.
02
신호 처리
모듈 3
매장 반경 내의 지역 수요 급증, 날씨 변화, 경쟁사 가격을 분석합니다.
03
에이전틱 트리거
모듈 4
자율 상업 에이전트가 안전재고 수준을 재산정하고, 인근 앱 사용자에게 초지역 푸시 프로모션을 발송하며, 회전이 느린 인근 매장에서 재고를 재배분합니다.
정량적 ROI 및 성과
상업적으로 달라지는 부분.
- 30일 이내 매장 단위 전환율 14.2% 상승.
- 신선식품 및 시즌 재고의 폐기 손실 22% 감소.
- 캠페인 실행이 4일에서 5분 미만으로 단축되고 전 과정이 자동화.
결정적 순간
“레거시 시스템은 주말이 지나서야 매출 하락을 보여줬습니다. Traffelo AI는 목요일 오전에 마이크로 유동인구 변화를 감지했고, 금요일 유동인구가 정점에 이르기 전에 초지역 오퍼 트리거를 자동으로 발송했습니다. 사후 보고에서 선제적 매출 확보로 전환한 셈입니다.”