3,500억 달러 규모의 "케이크"
산업통상부에 따르면, 베트남의 소매산업 시장 규모는 현재 1,420억 달러이며, 2025년까지 3,500억 달러로 증가하여 국내 총 GDP 예산의 59%를 차지할 것으로 예상됩니다.
그러나 소매업계는 여전히 상품 공급망의 당사자(제조업체, 유통업체, 운송업체, 소비자) 간의 긴밀한 연계가 부족하며, 특히 필수 식품의 경우 더욱 그렇습니다. 따라서 시장은 소비자 심리의 영향으로 인해 변동에 취약합니다.
따라서 소매업체는 소비자에게 쉽게 다가가 가치를 창출하기 위해 시장 동향에 맞춰 변화를 이루어야 합니다. 특히 디지털 혁신, AI(인공지능) 및 ML(머신러닝) 기술의 적용은 소매 소비자 사업체가 3,500억 달러 규모의 시장 점유율을 차지하기 위한 전제 조건 중 하나입니다.
마산은 현대 소비자 소매업계에서 가장 큰 규모의 시스템을 갖춘 선도적 기업으로서, 2021년부터 기업을 소비자 기술 그룹으로 전환하기 위해 디지털 혁신을 추진해 왔으며, 2022년부터 현재까지 혁신을 가속화해 왔습니다.
기술 소비자 플랫폼, 어려운 시장 문제 해결
JP모건의 최근 보고서에 따르면, 베트남은 아시아 지역에서 가장 매력적인 소매 소비 성장 사례 중 하나입니다.
마산은 소비자 부문에서 27년 이상의 경험을 바탕으로 시장의 과제를 잘 알고 있습니다. "소비-소매 부문에서 AI, ML 및 데이터 과학 기술의 적용" 행사에서 이 기업은 소비자 가치 사슬 전반의 어려움을 명확하게 지적했습니다.
첫째, 브랜드, 제품, 서비스에 대한 첫 번째이자 가장 중요한 과제는 혁신의 목적과 비즈니스 사용자의 가치 증대에 필요한 데이터가 부족하다는 것입니다.
예를 들어, 제품 포장을 변경할 때 기업은 소비자가 선호하는 색상, 포장재, 패턴 등의 데이터가 필요하며, 이를 바탕으로 최적의 솔루션을 찾아야 합니다.
게다가, 높은 구매 비용도 기업이 직면한 큰 과제 중 하나입니다. 기업은 판매하는 제품에 대한 시장 수요에 대한 데이터를 기반으로 구매 목록을 작성하여 이러한 비용을 통제할 수 있습니다.
마지막으로 가장 중요한 위험은 판매 시점에 재고가 부족하여 매출이 감소할 수 있다는 것입니다. 이는 기업이 소비 지점에서 합리적인 재고 계획을 수립하지 않았기 때문에 발생합니다.
둘째, 소매업체의 경우 부적절한 재고는 많은 기업이 직면하는 문제 중 하나입니다. 다양한 판매 채널의 상품 흐름과 재고를 추적하는 것 역시 소매업체 운영에 있어서 큰 과제입니다.
또한 기업은 매출을 늘리기 위해 마케팅 프로그램을 실행하는 경우가 많은데, 기업이 마케팅 비용을 부당하게 사용할 경우 이러한 활동이 잠재적으로 수익에 영향을 미칠 수 있습니다.
셋째, 고객에게는 다음과 같습니다. 기업이 운영 비용을 최적화하지 못하면 고객은 제품과 서비스에 대해 더 높은 가격을 지불해야 합니다.
개인화 추세가 확대됨에 따라 고객 경험 또한 우려되는 문제 중 하나입니다. 소비자의 신뢰를 얻고 판매 전환율을 높이려면 기업은 구매 내역 등의 데이터를 활용해 개별 고객에게 실제로 관련성이 높은 제품을 출시하여 소비자를 이해해야 합니다.
마산그룹의 대니 리 사장은 위와 같은 과제에 대한 해결책을 제시하며, 마산의 POL(Point of Life) 네트워크 구축 전략을 명확하게 설명했습니다. 따라서 POL 소비자-기술 생태계는 마산이 제공하는 제품 및 서비스, 오프라인에서 온라인으로 연결되는 세 가지 주요 요소로 구성된 생태계입니다. 생태계의 모든 파트너를 연결하는 상업 인프라, 그리고 AI와 ML을 통한 데이터 분석이 가능한 기술 플랫폼, 그리고 마산 사람과 조직의 조합입니다.
마산의 POL 생태계는 많은 중요한 문제를 해결하고, 소비자 가치 사슬 전반에 걸쳐 사업 운영을 최적화할 것입니다. 구체적으로, WinCommerce 체인에 속한 3,600개 이상의 매장과 슈퍼마켓을 Supra 물류 시스템에 통합하면 전국적인 플랫폼이 구축되어 비용을 절감하고 소비자 접근성을 높이는 데 도움이 됩니다.
현재 수프라는 3개 지역 모두에 10개의 창고 클러스터(건조 및 냉장 보관 포함)로 구성된 유통 센터 시스템을 소유하고 있습니다. Supra는 WinCommerce 전체 상품 거래량의 60%를 담당합니다. 이 부서는 또한 주문, 배송, 창고에서의 상품 분류, 창고에서의 제품 품질 중앙 제어, 시스템으로 운송되는 상품의 품질과 수량이 일관되고 비용이 최적화되도록 보장하는 단계에 AI 기술을 적용하고 있습니다.
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