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DECIDE · 할 일을 제안하다

보는 AI를 넘어, 운영하는 AI.

매장에 쌓인 데이터를 대신 읽고 오늘 검토할 우선순위를 정리합니다. 최종 결정은 사람이 합니다.

지금의 한계

문제를 하나 더 풀려면 봐야 할 데이터가 또 늘어납니다.

  1. 01

    분석이 어렵다

    방문·체류·전환·재고·날씨를 함께 놓고 읽으려면 훈련된 사람이 필요합니다.

  2. 02

    축이 계속 늘어난다

    물음이 하나 늘 때마다 불러와야 할 데이터도 함께 늘어납니다.

    • 방문
    • 체류
    • 전환
    • 재고
    • 날씨
    • +1
  3. 03

    사람은 그대로다

    데이터는 늘어도 매일 아침 읽을 시간과 인력은 늘지 않습니다.

증명 장면
11:50
푸시 알림

인기 음료 3종, 1시간 내 품절 예상

점심 방문 +18% · 백룸 재고 있음

지금 채우기

* 샘플 화면 · 데이터 예시

실제 제품 화면

늘어난 데이터를 대신 읽고 근거와 함께 답합니다.

좌측에 자연어로 물으면 우측에 전용 분석 화면이 열립니다. 근거는 그 매장의 방문·체류·픽업 기록입니다.

saai agent
오늘 아침 브리핑 해줘

진행 상황 · 1/1 단계

매장 전체 브리핑

핵심: 최근 7일 매출은 +48.2%, 방문객은 −54.2% — 흐름이 엇갈렸습니다. 오늘은 폐기 상위 품목 발주를 낮추고, 상위 수익 선반부터 재배치하는 것이 우선입니다.

Task로 등록 메모
지금 매장 혼잡도는?선반 재배치 추천해줘도시락 발주 추천해줘어제 매출 분석해줘
무엇이든 물어보세요…

매장 오버뷰

최근 2주

일별 방문자수

남녀 방문 비율

%/일

연령별 방문

%/일

전환율

방문→영수증

일별 품절 추세

제품 수

일별 청소 점수

0–100

장바구니 분석

동반 구매

매대 전환율

응시→픽업

고객 분석 4 · 매장 분석 4 — 총 8개 지표

화면은 예시이며 실제 서비스와 다를 수 있습니다.

하루 네 번 먼저 확인할 일이 올라옵니다.

POS와 비전 신호를 함께 보고 그 시각에 필요한 판단을 정리합니다.

  1. 11:50

    지금, 매대부터 채울까요?

    품절되기 전에, 먼저 알려줍니다.

    푸시 알림

    인기 음료 3종, 1시간 내 품절 예상

    점심 방문 +18% · 백룸 재고 있음

    지금 채우기
  2. 15:00

    반복 패턴을, 발주 초안으로

    반복되는 패턴을 바탕으로, 발주 초안을 제안합니다.

    발주서

    삼각김밥 40개 — 오픈 전 입고

    내일 점심 수요 예측 반영

    발주서 보내기
  3. 18:00

    확인하고 승인합니다

    초안을 열어 수량을 고치고 승인하면 발주로 넘어갑니다.

    승인 대기

    오늘 권고 5건 — 4건 승인됨

    실행은 승인 후에만 진행됩니다

    승인
  4. 21:30

    피드백으로 다음 제안이 달라집니다

    남긴 피드백을 다음 제안에 반영합니다.

    주간 리포트

    “폐기율 차트도 넣어줘” — 반영 완료

    대화는 흐름을 기억합니다

    학습됨

* 샘플 화면 · 데이터 예시

전체 적용

누가 보든 같은 기준으로 판단이 정리됩니다.

담당자의 경험에 따라 결과가 갈리지 않습니다. 단일 매장부터 다점포 본사까지 같은 방식으로 씁니다.

도입 3단계

도입은 이렇게 진행됩니다

  1. 1차 방문

    현장 환경을 검토하고 최적 화각의 기존 CCTV를 선택·연결합니다.

  2. 구성 · 배송

    소형 AI 분석장치를 구성해 현장으로 배송합니다.

  3. 2차 방문

    장치를 설치하고 정상 구동을 확인한 뒤 운영 화면을 구성합니다.

1차 방문 후 약 3주 안에 시작합니다. 현장 상황에 따라 일정은 조정할 수 있습니다.

늘어난 데이터를 대신 읽게 하세요.

동선과 전환을 근거로, 공간에서 다음에 확인할 일을 제안합니다.