1.업종 : 유통업
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 제품이 도매와 소매를 포함한 다양한 유통 채널을 통해 판매되고 있지만, 어느 채널이 가장 효율적인지 분석하는 데 어려움이 있습니다. 각 유통 채널별 판매 실적을 자동으로 분석하여 어떤 채널이 수익성이 높은지, 재고 배분을 어떻게 조정해야 하는지 확인할 수 있는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 유통 채널(도매, 소매, 온라인몰, 오프라인 매장 등)별 판매 데이터를 개별적으로 관리  

   - 판매량을 엑셀에서 수동으로 정리하여 비교 분석 진행  

   - 도매와 소매 간 수익성을 비교하기 어려움 (단가 차이, 할인율 반영 문제 등)  

   - 특정 유통 채널에서 재고가 빠르게 소진될 경우, 이를 사전에 예측하기 어려움  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 유통 채널별 판매량 및 매출 실적 자동 집계 및 비교  

   - 도매/소매별 수익성 분석 (마진율, 판매 단가 차이 반영)  

   - 유통 채널별 재고 소진 속도 분석 및 수요 예측  

   - 기간별(월별/분기별/연간) 실적 비교 및 시각화  

   - 특정 채널의 판매량 급증/급감 시 자동 알림 발송  

1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 대학 입시를 준비하는 학생들은 자신의 성적이 목표 대학에 합격할 가능성이 얼마나 되는지 정확히 알기 어려운 상황입니다.  

학교에서는 과거 합격자들의 성적 데이터와 현재 지원자의 성적을 비교해 어느 정도 예측을 하지만,  

체계적인 분석 시스템이 없어 학생들이 직접 여러 자료를 찾아 분석해야 하는 번거로움이 있습니다.  

이를 해결하기 위해 학생 개별 성적과 과거 합격 데이터를 기반으로 합격 가능성을 예측하는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 학생들이 자신의 성적을 기반으로 개별적으로 대학별 입시 정보를 조사  

   - 학교 또는 학원이 수집한 이전 합격자 데이터와 비교해 대략적인 예상  

   - 지원 전략을 세울 때 정확한 분석보다는 감에 의존하는 경우가 많음  

   - 학생별 맞춤형 추천이 어려움  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 과거 합격 데이터와 현재 지원자의 성적 비교 후 합격 가능성 자동 분석  

   - 대학별 최저 학력 기준 및 경쟁률 반영  

   - 지원 대학 리스트 입력 시 합격 가능성이 높은 대학 추천  

   - 특정 과목 비중이 높은 대학의 경우 가중치를 적용하여 분석 정밀도 향상  

   - 학생별 최적의 지원 전략 자동 추천