미국유통·이커머스2019 – 진행 중어소시에이티드 푸드 스토어스
매장 실행력 개선을 위한 CB4 판매 데이터 분석
어소시에이티드 푸드 스토어스는 AI 추천으로 매장 운영 문제의 처리 순서를 정했다
문제
매장 관리자들은 방대한 상품 구성 속에서 매장 운영 문제를 찾아내야 했다. 눈에 잘 띄지 않거나 진열대에서 빠진 상품은 눈치채지 못하는 사이 매출을 잃을 수 있었다.
접근 방식
어소시에이티드 푸드 스토어스는 CB4를 도입했다. CB4는 기존 판매시점관리(POS) 데이터를 분석해 매장 운영 문제의 영향을 받는 상품을 찾아냈다. 이 소프트웨어는 추정 매출 기회가 큰 순서로 상품의 우선순위를 매기고 개선 조치를 제안했다. 이 회사 CIO는 관리자 교육을 마쳤고 몇 주 안에 효과가 나타나기 시작했다고 설명했다.
주요 수치
공개된 수치 없음
시사점
이 시스템은 매장에 새 장비를 들이지 않고 기존 판매 기록을 활용했다. 보고된 효과는 정성적이었고, 고객사별 매출 증가분은 공개되지 않았다.
분류
출처
출처 요약
[1]Perishable News2019년 3월 21일
CB4가 낸 보도자료는 어소시에이티드 푸드 스토어스의 관리자들이 CB4의 AI 추천을 쓰고 있다고 밝혔다. 고객사 CIO는 짧은 구축 기간과 몇 주 안에 나타난 효과를 설명했으나, 측정된 매출 결과는 밝히지 않았다.
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등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일