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자체 제품을 생산하는 사업주는 재고 관리에 있어 여러 가지 어려움에 직면합니다. 이는 데이터가 서로 연결되지 않은 여러 개의 이질적인 시스템에 분산되어 있기 때문입니다. 그 결과 수많은 시간의 수동 데이터 입력과 재고 부족을 초래할 수 있는 불일치가 발생합니다.
여기서 Kaizntree가 등장합니다. 모든 데이터를 하나의 인터페이스로 통합하여 재고 관리 프로세스를 중앙 집중화하는 온라인 플랫폼입니다. 또한 인공 지능을 활용하여 수요 추세를 예측하고 비즈니스 성장을 위한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. Kaizntree가 전 세계 사업주가 재고를 더 잘 관리하는 데 어떻게 도움을 주는지 자세히 알아보세요.
자체 제품을 생산하는 사업주는 다양한 분리된 플랫폼에서 운영하는 경향이 있습니다. 따라서 사람들은 종종 Shopify와 같은 전자상거래 웹사이트가 제품 사업을 관리하는 데 필요한 전부라고 생각하지만, 현실은 대부분의 전자상거래 플랫폼이 완제품만 관리하는 데 도움이 된다는 것입니다. 사업주는 포장, 원자재 및 생산을 다른 곳에서 추적해야 합니다.
그 결과, 대부분의 사업주는 재고와 물류를 관리할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼이 부족하여 매달 평균 30시간을 판매 채널, 스프레드시트, 회계 소프트웨어에서 수동으로 데이터를 다시 입력하는 데 소비하게 됩니다.
이러한 단편적이고 지루한 작업 흐름은 인적 오류가 발생하기 쉽고 종종 잘못된 재고 수와 같은 부정확한 데이터를 기반으로 한 결정으로 이어지며 보고서에는 다음과 같은 내용이 표시됩니다.
바로 여기서 카이즈앤트리가 등장합니다.
NYU 상하이 졸업생인 마르코스 브리슨과 브누아 반 키어는 비즈니스 컨설턴트로 일하면서 처음으로 Kaizntree에 대한 아이디어를 개발했습니다. 그들은 고객 기반을 구축하면서 많은 소규모 사업주가 재고를 추적하고 각 제품의 수익을 얼마나 낼지 아는 데 어려움을 겪는 것을 알게 되었습니다. 브리슨에 따르면, "우리는 사업주가 매출을 늘리기 위해 모든 것을 다 쏟아부은 다음 재고 문제로 무너지는 것을 직접 보았습니다."
설립자들은 이 문제를 사업주가 운영하는 분산된 생태계와 모든 것을 하나로 묶는 간단한 솔루션의 부족에 기인했습니다. 시중에는 소규모 사업주를 위한 것이라고 주장하는 다양한 재고 플랫폼이 있지만, "이러한 시스템은 사업주가 아닌 회계사를 위해 만들어진 것 같습니다."라고 Brisson은 말합니다.
이를 염두에 두고 쌍은 개발했습니다.
Kaizntree를 다른 솔루션과 차별화하는 점은 수동 데이터 입력을 자동화하는 데 중점을 두는 것뿐만 아니라 기업에 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 중점을 둔다는 것입니다. 예를 들어, Kaizntree는 판매 수요를 예측한 다음 정확히 어떤 제품을 만들어야 하고 어떤 원자재를 주문해야 하는지 알려줄 수 있습니다.
또 다른 핵심 포인트는 Kaizntree의 간소화된 온보딩 프로세스입니다. 기존 스프레드시트를 업로드하고 영업 채널을 Kaizntree에 연결하기만 하면 시스템의 AI가 자동으로 필요한 세부 정보를 채워 수동 데이터 입력이 필요 없게 됩니다.
데이터가 성공적으로 업로드되면 Kaizntree는 제품이 제조되거나 판매될 때마다 판매 채널을 업데이트합니다. 또한 원자재 비용을 추적하고 재고 수준이 낮아질 때마다 알림을 보내므로 재고 부족에 대한 걱정 없이 성장에 집중할 수 있습니다.
또한 Kaizntree는 판매 내역을 분석하여 최적의 재고 수준에 대한 데이터 기반 제안을 하는 내장된 예측 알고리즘을 활용합니다. 이를 통해 완제품, 원자재 또는 포장 수준에서 향후 재고 부족을 방지하는 데 도움이 됩니다. 원자재에 대한 구매 주문을 생성하여 플랫폼에서 직접 공급업체에 보낼 수도 있는데, 이는 효율적인 생산 워크플로를 유지하고 수요에 따라 확장하는 데 필수적입니다.
Kaizntree가 자동화 기능을 계속 확장함에 따라, 정확한 데이터와 AI 기반 통찰력을 활용하여 워크플로를 개선하고 운영을 성공적으로 성장시킬 수 있습니다. Brisson이 말했듯이, "저희의 목표는 전 세계 사업주가 전체 운영을 시작하고, 확장하고, 관리할 수 있는 기반이 되는 것입니다."