| 경기 침체와 유통환경의 변화, 그리고 AI 시대 변화에 대응하는 생존전략은? |
1️⃣ 시장·산업 분석 (Market & Trend Intelligence)
목적: 어떤 상품을 팔 것인가를 결정하는 상위 전략 능력
학습 영역
- 산업 구조 분석
- 소비 트렌드 분석
- 글로벌 상품 트렌드
- 플랫폼 변화 분석
- 경쟁사 분석
- 데이터 기반 상품 발굴
추천 세부 카테고리
- 소비자 행동 분석
- 커머스 플랫폼 변화
- 글로벌 소싱 트렌드
- 니치마켓 발굴
- 데이터 기반 상품 분석
- AI 기반 트렌드 분석
관련 분야
- Consumer Behavior
- Market Research
➡️ “무엇을 팔 것인가” 결정 능력
2️⃣ 상품 소싱 & 공급망 전략 (Product Sourcing & Supply Chain)
목적: 좋은 상품을 안정적으로 확보하는 능력
학습 영역
- 상품 소싱 전략
- 공급처 발굴
- 제조사 협상
- 공급망 구조
- ODM/OEM 구조
- 해외 소싱
세부 카테고리
- 신규 브랜드 발굴
- 제조사 네트워크 구축
- OEM / ODM 이해
- 글로벌 소싱 전략
- 공급 리스크 관리
- 상품 라이프사이클 관리
관련 분야
- Supply Chain Management
➡️ 상품 경쟁력 = 유통 경쟁력
3️⃣ 유통 운영 & 플랫폼 전략 (Commerce Operation)
목적: 판매 효율과 플랫폼 대응력
학습 영역
- 플랫폼별 운영 전략
- 상품 등록 전략
- 리뷰 관리
- 프로모션 전략
- 물류 관리
- 운영 자동화
세부 카테고리
- 플랫폼 알고리즘 이해
- 상품 페이지 최적화
- 리뷰 관리 전략
- 프로모션 기획
- 판매 데이터 분석
- 물류 운영 전략
관련 플랫폼
- Coupang
- Naver
- Amazon
➡️ 같은 상품도 운영 능력에 따라 매출이 달라짐
4️⃣ 가격 전략 & 브랜드 관리 (Pricing & Brand Strategy)
목적: 장기적으로 살아남는 유통 구조 구축
학습 영역
- 가격 전략
- 브랜드 전략
- 채널 충돌 관리
- 독점 계약
- 상품 포지셔닝
세부 카테고리
- 가격 정책 설계
- 경쟁 가격 분석
- 브랜드 협력 전략
- PB 브랜드 개발
- 상품 포지셔닝 전략
관련 분야
- Brand Management
- Pricing Strategy
➡️ 단순 판매자 → 브랜드 파트너
5️⃣ AI 기반 유통 혁신 (AI Commerce & New Business)
목적: AI 시대 새로운 비즈니스
학습 영역
- AI 활용 상품 분석
- AI 마케팅
- 데이터 기반 유통
- 자동화 시스템
- 신규 디지털 비즈니스
세부 카테고리
- AI 상품 분석
- AI 가격 최적화
- AI 광고 운영
- AI 고객 분석
- 커머스 자동화
- 데이터 기반 의사결정
관련 기술
- Machine Learning
- Natural Language Processing
➡️ AI를 사용하는 유통기업 vs 안 쓰는 유통기업 격차 확대
📊 전체 구조 (추천 프레임워크)
1 시장/트렌드 분석
└ 무엇을 팔 것인가
2 상품소싱 & 공급망
└ 어디서 가져올 것인가
3 유통 운영 전략
└ 어떻게 팔 것인가
4 가격 & 브랜드 전략
└ 어떻게 오래 팔 것인가
5 AI 커머스 혁신
└ 미래에 무엇을 할 것인가
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