카탈리스트 솔루션 프레젠테이션 요약

콘텐츠 타입

• 프레젠테이션

제목

통합 AI 기반 도매 유통 플랫폼 구축 및 확장 로드맵

개요

• 회사는 30억 투자 유치 및 3SL 펀딩으로 기업가치 약 2000억 원 달성.
• ERP, 프론트 서비스(바위스케어닷컴), 카탈로그 관리, 분석(Business Intelligence) 등 내부 시스템 보유.
• 브랜드와 리테일러의 원천 데이터를 확보해 카탈로그 샵에 업로드, 유통 프로세스의 중간 유통 리스크 제거 목표.
• 크로스보더 수출입 확대: 롯데실라, 신세계 면세점가 주요 바이어.
• 해외 확장: 중국, 일본, 미국 등으로 진출. 서울시 우수기업 선정 및 기술혁신상 수상.
• 비전은 데이터 자산화를 위한 AI 기반 솔루션의 모듈화와 글로벌 SaaS(서비스로서의 소프트웨어) 제공.

핵심 내용

핵심 가치 제안

• 브랜드와 바이오(바이럴) 관점의 페인포인트를 해결하는 AI 기반 데이터 자산화.
• 비정형 데이터(엑셀/PDF 등)를 구조화해 스퀴 단위로 디지털 자산화.
• 가격 침하 방지 및 글로벌 거래 프로세스 자동화, 밸류체인 관리 강화.
• 디지털 오더링/주문 자동화 및 옴니채널 채택으로 현장 주문 간소화.

기술 아키텍처 및 모듈

• 카탈로그 샵: 클라우드 기반 카탈로그 관리, 쇼피파이 MCP 연동으로 상품 상세 페이지 자동 구성.
• 데이터 관리: AI/ML 기반 데이터 구조화, 수작업 감소(수작업 90% 이상 감소 기대).
• 가격/다중 환율 관리: 국가별 가격 정책 및 마진(딜) 관리 자동화.
• 오더 및 공급망 관리: 바이럴 주문/오더 처리 자동화, 멀티플라이싱 및 1대1 가격 최적화.
• 보안형 폐쇄형 환경: 브랜드 자산 보호 및 민감 정보 유출 방지.

운영/시장 확장

• 현재 입점 브랜드 50~60개, 향후 확장 계획 다수.
• 국내외 매장/편집샵 팝업, 백화점 입점 사례 다수.
• 글로벌 진출: 싱가포르, 베트남, 말레이시아 등 추가 확장 예정.
• 미국, 일본, 중국 등 주요 시장에서의 데이터 트렌드 및 외부 데이터 활용으로 타깃 국가 확장 전략 수립.

핵심 기능 및 향후 로드맵

• AI 기반 자동 데이터 인식 및 분류: 카테고리/속성/이미지 인식 자동화.
• 대시보드 기반 인사이트: 주문 데이터 분석 및 매출 기여도 파악.
• 오퍼/딜 관리: 바이어별 맞춤형 딜 구성 및 노출.
• 다국어/다화폐 지원: 자동 번역 및 지역화된 가격 표시.
• 배송/추적 연동 가능성: API 연동으로 배송 추적 및 송장 매칭 지원.
• 연동 및 확장: TT(전신 송금) 외 간편결제/법인카드 연동 계획.

운영 체계 및 지원

• 초기 도입 시 현장 교육, 웨비나, 매뉴얼 제공.
• 아이템별 관리 차이에 따른 설정 옵션 제공(기본 30으로 설정, 필요 시 조정).
• 계정별 권한 관리: 국가별 계정 발급 및 규정 적용.
• 업데이트 주기: 정기 릴리즈를 통한 기능 개선 및 버전 관리.

문제점-해결점 연결

• 데이터 관리 비효율 → AI 기반 통합 디지털 자산화로 개선.
• 아날로그 수조 운영 → 옴니채널 도입으로 디지털화 및现场 주문 강화.
• 브랜드 자산/보안 우려 → 폐쇄형 환경 및 바이벌 가격 노출 제어로 보안 강화.

핵심 기능 상세

• 카탈로그 샵의 등록/연동 프로세스: 쇼피파이 MCP 연동으로 URL 입력만으로 상세 페이지 자동 구성.
• 가격 관리 자동화: 엑셀 재정리/이메일 발송의 수동 작업을 AI로 대체.
• 수요/공급 예측, 국가별 시장 데이터 기반 추천으로 신규 진출 지역의 초기 브랜드 매칭 제안.
• 다국어 지원: 한국어/영어/중국어/일본어 기본 제공; 필요 시 자동 번역 보완.
• 주문/결제 프로세스: 초기에는 수기로 기록하는 방식 가능; 향후 간편결제/카드 연동으로 자동화 확대 계획.
• 배송/물류 추적: 주요 물류사 API 연동으로 주문 추적 및 송장 매칭 가능.

기대 효과

• 중개 수수료/중간 마진 제거를 통한 가격 안정화 및 수익성 개선.
• 브랜드 운영의 집중도 향상과 효율성 증대.
• 글로벌 확장에 따른 매출 증가 및 해외 시장 데이터 활용 강화.

주의 및 리스크 관리

• 초기 도입 시 국가별 설정 차이 및 데이터 품질 이슈 존재 가능.
• 업데이트 및 새 기능 릴리즈 시 사용자 교육 필요.
• 비용 구조(연간 구독료 등) 및 규모 확장에 따른 비용 증가에 대한 관리 필요.

총평: AI 기반 데이터 자산화와 모듈화된 SaaS 플랫폼으로 브랜드-바이어 간 거래의 투명성, 자동화, 확장성을 극대화하는 글로벌 유통 플랫폼 구축이 주된 목표이며, 가격 안정화와 운영 효율화에 중점을 두고 있다.