Obviously AI의 노코드 AI 예측 기술을 활용하여, 한국 소매·유통 중소기업의 매출을 예측하고 최적 재고량을 자동 산출하는 SaaS. 엑셀 데이터만 업로드하면 AI가 분석한다.
2026년 1월 31일
예상 수익
월 400~2,000만원
난이도
중급
타겟
재고 관리가 필요한 소매업, 유통업, 제조업 중소기업
수익 모델
B2B SaaS 구독
한국 중소 소매·유통업체의 60%가 감이나 경험에 의존하여 발주량을 결정한다. 과다 발주로 재고가 쌓이거나, 과소 발주로 품절이 발생하여 연간 매출의 5~15%가 손실된다.
AI가 과거 매출 데이터, 시즌, 날씨, 이벤트 등을 분석하여 주간·월간 매출을 예측하고, 품목별 최적 재고량을 자동으로 산출한다. 엑셀/POS 데이터만 연동하면 별도 개발 없이 사용 가능하다.
Obviously AI는 노코드 AI 예측 플랫폼으로, CSV 파일을 업로드하면 몇 분 만에 머신러닝 예측 모델을 자동으로 구축한다. 데이터 사이언스 지식 없이도 정확한 매출 예측, 이탈 예측, 수요 예측이 가능하다.
이 기술을 한국 소매·유통 중소기업에 특화하여, **AI 매출 예측 및 재고 관리 SaaS**를 구축한다.
자동 매출 예측: 과거 데이터 + 외부 변수로 주간/월간 매출 AI 예측
최적 재고 산출: 품목별 적정 재고량과 발주 타이밍 자동 계산
이상치 알림: 예상 밖 수요 급증/급감 시 실시간 알림
시즌 분석: 한국 명절, 기념일, 날씨 데이터 자동 반영
대시보드: 직관적인 예측 결과 시각화 및 트렌드 분석
• 편의점·슈퍼마켓 점주 (발주 최적화)
• 의류·잡화 소매점 (시즌 재고 관리)
• 식자재 유통업체 (유통기한 관리)
구독형: 스타터 19만원/월, 비즈니스 49만원/월
POS 연동 셋업: 50만원 (1회)
500개 업체 구독 시 월 매출 약 1~2.5억원
1. 한국 소매업 매출 데이터 패턴 분석 (명절, 시즌, 날씨 변수)
2. Obviously AI API 또는 자체 시계열 예측 모델 구축
3. POS 데이터 연동 모듈 개발 (키오스크, 배달의민족 등)
4. 편의점·마트 점주 10곳 파일럿 진행
5. 예측 정확도 검증 후 정식 런칭
1) POS 또는 엑셀 매출 데이터 업로드 2) AI가 자동으로 시계열 분석 + 외부 변수(날씨, 시즌) 반영 3) 주간/월간 매출 예측 대시보드 제공 4) 품목별 최적 재고량 및 발주 타이밍 자동 산출 5) 이상치 알림(급격한 수요 변화 등) 자동 발송
스타터 월 19만원(품목 100개), 비즈니스 월 49만원(1,000개), 엔터프라이즈 맞춤. POS 연동 초기 셋업비 50만원.
ECount, 마이창고, SAP. 차이점: ERP 수준의 복잡한 시스템이 아닌, 엑셀 업로드만으로 즉시 시작 가능한 AI 예측 특화 서비스.
노코드 AI로 데이터 사이언티스트 없이도 정교한 매출 예측이 가능하다. 한국 소매 시장 특성(명절, 시즌, 날씨)을 반영한 예측 모델을 기본 탑재한다.
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