01예측 대시보드 02수요 예측 03재고 최적화 04이탈 예측 05What-if 시나리오 06모델 관리 07연동 08설정

AI·머신러닝 모듈 — No.07

AI 예측·수요 분석

Predictive Analytics · Demand & Churn Forecasting

매출·수요·재고·고객 이탈을 머신러닝으로 예측해 데이터 기반 의사결정을 돕는 예측 분석 솔루션. 아래에서 실제 예측 대시보드 화면을 그대로 둘러보세요.

매출 예측수요 예측재고 최적화이탈 예측What-if 시나리오신뢰구간

94.2%예측
정확도(MAPE)

12주예측
기간(forecast)

−23%재고
비용 절감

예측 대시보드

핵심 지표의 현재값과 예측값을 한눈에 봅니다. 매출 시계열에 실측·예측선과 신뢰구간 밴드를 함께 표시하고, 예측을 이끄는 주요 변수를 분석합니다.

시계열 예측신뢰구간주요 변수

🔒 forecast.bluetag.io / dashboard

예상 매출 12주

₩4.82억

▲ 8.4% 예측

예상 수요 12주

24.1K

▲ 6.1%

재고 부족 위험

7 SKU

▲ 2 증가

이탈 위험 고객

312

▲ 4.2%

주간 매출 예측 실측 + 12주 예측

실측예측신뢰구간 95%

예측 주요 변수

계절성 (여름 성수기)+88

프로모션 일정+64

전년 동기 추세+52

경쟁사 할인−34

AI 인사이트

7월 2주차 여름 성수기 + 프로모션이 겹쳐 수요가 +18% 급증할 전망입니다. 주력 5개 SKU의 선제 발주를 권장합니다.

수요 예측 (상품별)

상품·카테고리·지점 단위로 미래 수요를 예측합니다. 예측 수량과 신뢰구간, 추천 발주량을 제공해 결품과 과잉 재고를 동시에 줄입니다.

SKU별 예측추천 발주정확도 추적

🔒 forecast.bluetag.io / demand

비타민C 세럼 30ml SKU-2406-018 · 주간 수요

실측예측95% CI

다음 4주 예측

7월 1주1,240

7월 2주1,680

7월 3주1,420

7월 4주1,180

권장 발주량

5,520 EA

결품 확률 3% 이하 유지 기준

상품	최근 4주	예측 4주	증감	권장 발주	신뢰도	상태
🧴 비타민C 세럼 30ml SKU-2406-018	4,180	5,520	▲ 32%	5,520	94%	발주 권장
🧴 수분 크림 50ml SKU-2406-019	3,020	2,840	▼ 6%	2,600	91%	정상
☀️ 선크림 SPF50 SKU-2406-020	2,440	4,120	▲ 69%	4,500	89%	긴급 발주
🧼 클렌징 폼 150ml SKU-2406-021	1,860	1,920	▲ 3%	2,000	93%	정상
💧 미스트 100ml SKU-2406-023	980	760	▼ 22%	600	86%	감산

재고 최적화

예측 수요에 맞춰 적정 재고와 발주 시점을 계산합니다. 결품 위험과 과잉 재고를 동시에 모니터링해 재고 비용을 최소화합니다.

적정 재고발주 시점결품 경고

🔒 forecast.bluetag.io / inventory

결품 위험 SKU

즉시 발주 필요

과잉 재고 SKU

재고 회전 ↓

적정 재고율

82%

▲ 6%p

예상 재고비 절감

₩31M

분기 기준

상품	현재고	적정재고	소진 예상	발주 시점	권장량	상태
☀️ 선크림 SPF50 SKU-2406-020	820	4,200	6일 후	오늘	4,500	결품 임박
🧴 비타민C 세럼 SKU-2406-018	2,140	5,500	11일 후	3일 내	5,520	발주 권장
🧼 클렌징 폼 150ml SKU-2406-021	3,200	2,000	42일 후	여유	—	정상
💧 미스트 100ml SKU-2406-023	4,800	1,200	96일 후	—	—	과잉 재고
🧴 수분 크림 50ml SKU-2406-019	2,600	2,800	26일 후	2주 내	800	정상

고객 이탈 예측

고객별 이탈 확률을 예측하고 위험 등급으로 분류합니다. 이탈 요인과 추천 대응을 함께 제공해 선제적으로 고객을 유지합니다.

이탈 확률위험 등급대응 추천

🔒 forecast.bluetag.io / churn

고위험 (이탈확률 70%↑)

86명

즉시 대응 필요

중위험 (40–70%)

226명

관찰·관리

유지 예상

7,108명

안정 고객

고객	등급	이탈 확률	주요 이탈 요인	LTV	추천 대응
👤 김** CUST-08812 · VIP	고위험	84%	최근 60일 미구매 · 문의 불만	₩2.4M	전담 케어 + 쿠폰
👤 이** CUST-07740 · 일반	고위험	76%	구매 주기 2배 증가	₩680K	리텐션 메시지
👤 박** CUST-06621 · 일반	중위험	58%	경쟁사 가입 추정	₩1.1M	맞춤 혜택
👤 정** CUST-05530 · VIP	중위험	46%	앱 접속 빈도 감소	₩3.2M	VIP 전용 제안
👤 최** CUST-04410 · 일반	유지	12%	—	₩540K	정기 관리

What-if 시나리오

가격·프로모션·마케팅 예산 같은 변수를 조정하면 예측 결과가 실시간으로 바뀝니다. 의사결정 전에 여러 시나리오의 영향을 비교합니다.

변수 시뮬레이션실시간 예측시나리오 비교

🔒 forecast.bluetag.io / scenario

할인율 15%

0%25%50%

마케팅 예산 +40%

0+50%+100%

프로모션 기간 3주

1주3주6주

가격 변동 0%

−20%0+20%

기준선 비교예측 실행

예상 매출

₩5.61억

▲ +16.4% vs 기준

예상 판매량

28.4K

▲ +18%

예상 이익률

31.2%

▼ −2.1%p (할인)

시나리오 매출 예측 비교

기준선시나리오

모델 관리

예측 모델의 정확도와 변수 중요도를 모니터링합니다. 재학습 이력과 성능 추이를 추적해 모델을 신뢰성 있게 운영합니다.

정확도 지표변수 중요도재학습 이력

🔒 forecast.bluetag.io / model

94.2%

정확도 (1−MAPE)

0.038

RMSE (정규화)

0.91

R² 결정계수

±4.2%

평균 오차

변수 중요도 (Feature Importance)

계절성0.31

과거 판매 추세0.27

프로모션 여부0.18

요일·공휴일0.12

날씨0.07

경쟁사 활동0.05

정확도 추이 & 재학습 이력

v4.2

정기 재학습 · 정확도 94.2%

2026-06-09 23:00 · 자동

운영중

v4.1

변수 추가(날씨) · 93.1%

2026-06-02 · 수동

v4.0

알고리즘 교체 · 91.8%

2026-05-20 · 수동

데이터 연동

ERP·POS·CRM 데이터를 연결해 예측 모델을 학습시킵니다. 예측 결과는 발주·마케팅 시스템으로 자동 전달됩니다.

데이터 소스자동 동기화결과 전달

🔒 forecast.bluetag.io / integrations

// 데이터 소스 (학습 입력)

ERP / 매출 DB

매출·주문 이력

동기화1시간 주기

레코드2.4M건

POS / 판매 데이터

실시간 판매·재고

매장42개

동기화실시간

// 결과 전달

발주 시스템

권장 발주량 자동 전송

전송일 1회

웹훅 / API

예측 결과 외부 전송

GET https://api.client.co/v1/forecast

예측 · 모델 설정

예측 기간·재학습 주기·신뢰구간·알림 임계값을 설정합니다. 비즈니스 주기에 맞춰 예측 정책을 조정합니다.

예측 기간재학습 주기알림 임계값

🔒 forecast.bluetag.io / settings

예측 설정

예측 기간

미래 예측 구간

12주

예측 단위

집계 주기

일주월

신뢰구간

예측 밴드 범위

95%

계절성 자동 감지

주기 패턴 학습

ONOFF

재학습 · 알림

자동 재학습

새 데이터로 주기 학습

매일 23:00

결품 위험 알림

소진 예상 임계일

7일 이내

정확도 저하 알림

MAPE 임계값 초과 시

> 10%

이탈 위험 알림

고위험 고객 발생 시

ONOFF

＋

이 모듈에 포함된 기능

위 화면들을 움직이는 핵심 예측 기능입니다. 데이터와 목표에 맞게 구성해 도입하고, 운영하며 확장합니다.

시계열 예측

매출·수요를 신뢰구간과 함께 예측해 미래를 정량적으로 내다봅니다.

수요·발주 최적화

SKU별 수요 예측으로 적정 재고와 발주량·시점을 자동 산출합니다.

고객 이탈 예측

이탈 확률과 요인을 예측해 선제적 리텐션 대응을 가능하게 합니다.

What-if 시나리오

변수를 바꿔가며 결과 영향을 비교해 의사결정을 사전에 검증합니다.

모델 모니터링

정확도·변수 중요도를 추적하고 자동 재학습으로 성능을 유지합니다.

데이터 연동

ERP·POS·CRM을 연결해 학습하고 예측을 발주·마케팅에 전달합니다.