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Mindprints 기술력

A.I with Fashion

Data Analysis


" 매출 데이터로 예측하여 전략 최적화, 연령별 및 판매 분석으로 고객 선호 제품 개발. "

특장점

Sales Volume Prediction

Age Preference Analysis

Design Changes

  • 회사의 매출 데이터를 바탕으로 디자인에 따른 판매량 예측을 통하여 디자인 전략을 최적화 하여 수익의 잠재력 극대화
  • 회사의  연령대 와 관련된 과거 판매 데이터를 분석하여 연령대의 선호도에 대한 판매 실적을 최적화
  • 기업은 데이터 기반으로 디자인을 최적화 고객 선호도에 부합하는 보다 매력적인 제품을 만들어 판매 잠재력을 극대화

구성

데이터 분석

  • 회사의 매출 데이터를 바탕으로 분석합니다. 
  • 이 단계에서는 어떤 디자인이 가장 많이 판매되었는지, 어떤 요소가 판매량에 영향을 주는지 등을 파악합니다. 

예측 모델 개발

  • 판매량 및 연령대 예측 모델을 개발합니다. 
  • 머신 러닝 및 데이터 분석 기술을 활용하여 과거 판매 데이터를 기반으로 미래 판매량을 예측하는 모델을 구축합니다. 
  • 이 모델은 디자인 특징, 계절성, 경제 지표 등 다양한 변수를 고려하여 정교하게 조정됩니다. 
  • 이 모델은 예측 가능성을 높이고 디자인 전략을 더욱 정확하게 최적화하는 데 도움이 됩니다. 

최적화 및 수익 극대화

  • 개발한 판매량 예측 모델을 기반으로 디자인 전략을 최적화합니다. 
  • 이 모델은 다양한 디자인 옵션에 대한 예상 판매량을 제시하며, 어떤 디자인이 가장 높은 수익을 창출할 수 있는지를 파악합니다. 
  • 이를 통해 회사는 디자인 개발 및 생산 계획을 더욱 효율적으로 조정할 수 있으며, 수익의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.