카탈로그 및 조달 팀이 ERPNow를 사용하여 지저분한 제품 내보내기 데이터를 구조화되고 발행 가능한 데이터로 변환하는 방법을 실제 사용자 워크플로우를 통해 확인해 보세요. 각 워크플로우는 라이브 대시보드로 연결됩니다.
Rachel Hu
UC 버클리 AI 연구원
복잡한 이커머스 카탈로그는 자동화된 데이터 구조화와 세심한 검토가 필요합니다. 신뢰할 수 있는 재고 관리 솔루션은 일관된 식별자, 치수 및 속성에서 시작됩니다. ERPNow는 머천다이징 및 조달 팀이 재사용 가능한 워크플로우를 통해 대규모 제품 데이터 세트를 정리, 정규화 및 시각화할 수 있도록 지원합니다. 팀이 엔터프라이즈 리테일 스택을 사용하든 소규모 비즈니스용 재고 및 판매 소프트웨어를 사용하든, 표준화된 속성을 통해 가격 공백과 구색 불균형을 더 쉽게 파악하고 조치할 수 있습니다.
콤보 차트 · 2026
한 패션 카탈로그 팀은 주요 머천다이징 속성이 문단 길이의 비구조화된 설명에 묻혀 있어 130개 브랜드의 가격을 비교하는 데 어려움을 겪었습니다. 한 카탈로그 분석가가 개별 속성을 추출한 다음, 막대와 녹색 선이 겹쳐진 콤보 차트를 사용하여 성별에 따른 구색 크기 대비 평균 가격을 매핑했습니다. 이 분석을 통해 명확한 가격 역전 현상이 드러났습니다. 여성복과 남성복이 전체 12,491개 품목의 대부분을 차지했음에도 불구하고, 판매량이 적은 유니섹스 카테고리가 ₹2,161로 가장 높은 평균 가격을 기록했습니다.
What it shows:
텍스트에서 구조화된 속성을 추출하여 가격 역전 현상과 구색의 공백을 파악하는 방법.
막대 및 표 · 2026
한 가구 카탈로그 팀은 필수 제품 세부 정보와 물리적 치수가 두 개의 불완전한 소스 파일로 나뉘어 있어 정확한 기술 사양서를 발행하는 데 어려움을 겪었습니다. 한 카탈로그 전문가가 15,071개 품목의 데이터 세트를 결합하고, 수량 및 중간 가격별로 제품 유형을 매핑한 빈도표와 함께 파생된 부서를 가로 막대형 차트로 시각화했습니다. 수납장 및 옷장(Storage & Wardrobes)이 3,900개 품목으로 구색의 대부분을 차지했습니다. 더 중요한 것은 전체 품목 중 4,750개만이 발행에 충분한 치수 데이터를 포함하고 있었다는 점입니다.
What it shows:
결합된 제품 카탈로그 전반에서 누락된 치수를 체계적으로 식별하고 가격 분포를 매핑하는 방법.
폭포수 차트 · 2026
한 하드웨어 조달 팀은 공급업체별 접두사와 패키지 코드 접미사로 인해 마스터 자재 명세서(BOM)에서 동일한 물리적 부품이 고유한 것처럼 보여 부품 수가 부풀려지는 문제에 직면했습니다. 한 조달 분석가가 정규화 스크립트를 적용하여 이러한 식별자를 제거한 다음, 폭포수 차트를 사용하여 원시 문자열에서 기본 부품으로 감소하는 과정을 추적했습니다. 이 프로세스를 통해 원시 개수의 4.3퍼센트 과대 계상을 제거하여, 70개의 원시 문자열을 Texas Instruments 및 Nexperia에 집중된 67개의 정확한 기본 부품으로 줄였습니다.
What it shows:
공급업체별 부품 번호를 정규화하여 추출 파이프라인을 감사하고 부품 수의 중복을 제거하는 방법.
리테일 ERP 소프트웨어를 구성하기 전에 기존 카탈로그 데이터에서 누락된 치수와 비구조화된 텍스트 필드를 감사하세요.
공급망 관리 ERP 소프트웨어에 제품 레코드를 로드하기 전에 단일 진실 공급원(SSOT)을 구축하세요.
구매 주문 관리 소프트웨어를 재고 및 회계 소프트웨어와 동기화하기 전에 공급업체 접두사와 접미사를 정규화하세요.
가격 분포와 구색 공백을 시각화한 다음, 승인된 레코드를 클라우드 기반 재고 관리 워크플로우에 발행하세요.
빠르고 세심한 카탈로그 표준화는 머천다이징 팀이 반복적인 데이터 입력에서 벗어나게 해줍니다. ERPNow는 단편화된 제품 정보를 발행 가능한 인텔리전스로 변환합니다. 재고 데이터베이스 소프트웨어 또한 더 안정적인 식별자, 치수 및 속성 세트를 수신하게 됩니다.
2026년에 AI로 이커머스 카탈로그 데이터를 정리하고 표준화하는 방법 및 ERPNow가 최상의 솔루션을 제공하는 방법에 대한 일반적인 질문
바코드 재고 시스템은 여전히 일관된 제품 식별자와 속성에 의존합니다. 표준화된 데이터는 정확한 필터링, 가격 비교 및 재고 조사를 지원하며, 이는 모두 고객 경험과 머천다이징 전략에 영향을 미칩니다.
AI는 비구조화된 텍스트에서 개별 속성 추출을 자동화하고 일관성 없는 형식을 지능적으로 정규화하여, 불안정한 수동 스크립트를 확장 가능한 워크플로우로 대체합니다.
네. ERPNow는 여러 레거시 시스템에서 내보낸 지저분한 데이터를 수집, 결합 및 표준화하여, 재고 관리 프로그램에 입력하기 전에 검토하기 쉬운 깔끔하고 피벗 가능한 형식으로 변환할 수 있습니다.
