기능 01
인과 변수 분석
수요와 반응에 실제로 영향을 주는 변수와 그렇지 않은 변수를 구분합니다.
- 상관관계가 아닌 인과 추론 관점으로 핵심 변수 도출
- 시나리오별 영향도 비교와 가설 검증 지원
- 설명 가능한 분석 결과를 바탕으로 의사결정 근거 제공
시장 분석
Market Sensing
외부 변화와 시장 반응을 함께 읽는 수요·시장 분석 솔루션
시장 수요에 영향을 주는 핵심 변수와 외부 신호를 함께 분석하여, 변동성이 큰 환경에서도 근거 있는 예측과 대응 기준을 제공합니다.
- 적용 산업
- 제조, 유통, 마케팅
- 도입 초점
- 내부 실적 데이터와 환율, 원자재, 검색 추이, 뉴스 등 외부 변수를 함께 해석해 시장 변화에 더 빠르게 대응합니다.
이 솔루션이 적합한 경우
- 수요 예측 정확도를 높여야 하는 조직
- 가격·프로모션·외부 환경 변화를 함께 분석해야 하는 조직
핵심 기능
도입 시 제공되는 기능을 업무 기준으로 구분해 정리했습니다.
기능 02
외부 신호 결합
외부 환경 변화가 예측 결과에 반영되도록 데이터 파이프라인을 구성합니다.
- 환율, 원자재 가격, 검색 추이, 뉴스 감성 등 외부 신호 연계
- 내부 실적과 외부 데이터를 함께 보는 대시보드 구성
- 변동 상황에 따라 예측 결과와 대응 시나리오를 갱신
도입 절차
ZTC Foundry 기준으로 과제 정의부터 운영 적용까지의 흐름을 단계별로 정리했습니다.
단계 01
Foundry Hub
분석 기준 정리
시장·수요 예측 문제를 현재 운영 방식과 데이터 기준으로 다시 정리합니다.
- 핵심 KPI와 의사결정 시점을 확인
- 기존 예측 방식과 데이터 수집 구조 파악
단계 02
Foundry Lens
영향 변수 도출
예측 결과에 영향을 주는 내부·외부 요인을 우선순위화합니다.
- 인과 추론 대상 변수 선정
- 외부 신호 연계 범위와 품질 기준 정의
단계 03
Foundry Lab
모델 검증
분석 모델과 외부 데이터 결합 방식이 실제 업무에 유효한지 검증합니다.
- 인과 모델 학습과 정확도 비교
- 시나리오별 예측 결과와 설명 가능성 점검
단계 04
Foundry Stage
운영 적용
현업이 바로 활용할 수 있도록 화면, 알림, 운영 절차를 연결합니다.
- 실시간 대시보드와 알림 기준 설정
- 업무 회의와 보고 체계에 맞는 활용 방식 정착
기대 효과
대표 수치와 운영 측면의 기대 효과를 함께 확인할 수 있습니다.
예측 정확도
88%+
외부 변수 반영 기준
의사결정 불확실성
30% 감소
핵심 변수 식별 기준
마케팅 효율
25% 향상
캠페인 운영 기준
운영 관점의 기대 효과
- 시장 변화 원인을 데이터로 설명할 수 있습니다.
- 외부 환경 변동을 운영 판단에 더 빠르게 반영할 수 있습니다.
- 예측 결과를 현업 의사결정과 직접 연결할 수 있습니다.
적용 사례
유사한 업종에서 어떤 과제를 해결했는지 요약해 소개합니다.
- 적용 기관
- 대형 유통사 A
- 산업
- 유통
도입 배경
계절과 프로모션, 외부 환경 변화가 복합적으로 작용해 수요 예측 편차가 커진 상황이었습니다.
적용 방식
매출 데이터와 외부 신호를 함께 분석해 영향 변수를 재정의하고, 예측 결과를 대시보드와 연결했습니다.
주요 결과
- 날씨와 행사, 검색 추이 등 핵심 영향 변수를 식별했습니다.
- 예측 정확도를 73%에서 88% 수준으로 개선했습니다.
- 재고 낭비를 30% 줄이고 대응 속도를 높였습니다.
기술 환경
모델, 인프라, 운영 도구를 역할별로 구분해 표시했습니다.
AI·분석
- DoWhy
- CausalML
- LangGraph
- 시나리오 분석 모델
데이터·인프라
- Google Trends API
- News API
- FastAPI
- Kafka
- Docker
- Kubernetes
운영 도구
- React
- Recharts
- 알림 시스템
- 대시보드 연계