startup-7days: 오프닝 퀴즈N - 미네르바 AI - Minerva AI 소개/ POS 시스템 /

#오프닝 퀴즈N : - https://quizn.show/main/main.do

1. 몸풀기 :

아테나의 부엉이(영어: Owl of Athena) 또는 미네르바의 부엉이(영어: Owl of Minerva)는 로마 신화에서 미네르바와 항상 함께 다니는 신조(神鳥)인 부엉이를 말하는데 지혜의 상징이다. 19세기 독일의 철학자 게오르크 빌헬름 프리드리히 헤겔은 그의 저서 《법철학》(Grundlinien der Philosophie des Rechts, 1820년) 서문에 "미네르바의 부엉이는 황혼이 저물어야 그 날개를 편다"라는 유명한 경구를 남겼다.-https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%95%84%ED%85%8C%EB%82%98%EC%9D%98_%EB%B6%80%EC%97%89%EC%9D%B4

2. 구글 & Minerva AI활용하기 : - https://shouter.ai/

미네르바 v0.86

미네르바 AI는 20여개의 AI를 혼합하여 사용하는 보호하는 인공 지능 챗봇입니다. 현재 에이스 서비스중입니다.

하이브리드 AI는 다양한 AI 기술을 분리하여 복합 문제를 해결합니다. 미네르바 AI는 검색, 보고서 작성, 이미지/비디오 생성, 코딩 지원, 위저드, 캔버스, 에이전트 등의 기능을 제공합니다.

##사용법
1.채팅하기: 날씨, 안녕, 검색, 답변 작성, 이미지/비디오 생성 등 다양한 요청을 환영합니다.
2.문서 활용: AI와 작업한 결과물 문서를 저장하고, 추가 작업 요청이 가능합니다.
3.드래그앤드롭: 자료, 링크, 텍스트 등을 끌어서 소개화면에 드롭하여 추가 작업을 요청합니다.
4. 위저드 사용: 다양한 기능을 제공하는 위저드 버튼을 클릭하여 사용하세요.
5. 이미지/동영상 추가: 위저드를 통해 컴퓨터의 이미지/동영상을 업로드합니다.
6.에이전트 사용법: 100여 개의 에이전트를 드래그하여 인사화면에서 사용합니다.
7.캔버스: 인터랙티브한 HTML5 개발 환경 지원.
8.저장기간: 생성된 이미지, 동영상, 글자파일은 30일간 서버에 보관됩니다.
9.사용 제한: 키스 서비스 기간중 이미지 생성 하루 10건, 동영상 생성 하루 5건으로 제한.

서비스 문의: minerva@shouter.ai

+ https://www.ncs.go.kr/unity/th03/ncsSearchMain.do

-https://www.google.com/intl/ko/inputtools/services/products/search.html

3. 예시- POS 시스템으로 수집할 수 있는 기본 데이터는 ?

POS(Point Of Sales), POS/POR(Payable On Receipt), SA(Store Automation) 데이터 등

PB(Private Brand), DM(Direct Message), 고객 관계 관리(Customer Relationship Management)

텔레마케팅(Tele Marketing), 데이터마케팅(Data Marketing), 홈페이지(homepage)

데이터 마이닝(Data Mining), 데이터 웨어하우스(Data Warehouse), 데이터 웨어하우징(Data Warehousing), 빅 데이터(Big Data), RFM 기법 : 최종구입일(Recency), 구매 빈도(Frequency), 구매 금액 합계(Monetary)

POS 스캐너(scanner),ATM(Automated Teller Machine, 웹 서버(web server), 전화교환기 등으로부터 생성되는기록들은 데이터마이닝의 원자재가 된다.

핵심성과지표(KPI, Key Performance Indicators), CSF(Critical Success Factor)

AIDMA 원리5단계를 응용하여 설계할 수 있다.

(1) 주의(Attention)(2) 흥미와 관심(Interest)(3) 구매 욕망(Desire)(4) 기억(Memory)(5) 구매 행동(Action)

데이터 가공

- 고객관리, 마케팅에 필요한 데이터 추출 지식 파악 능력 / - 고객정보를 필요한 데이터로 활용할 수 있는 기술 능력

데이터 활용

- 고객정보를 타깃팅과 충성도 제고에 활용할 수 있는 능력 / - 가공된 데이터를 마케팅에 활용할 수 있는 기술 능력

POS(판매 시점) 시스템은 소매업체 및 서비스 제공업체에서 판매 및 거래를 관리하기 위해 사용하는 시스템입니다. 이 시스템은 다양한 데이터를 수집할 수 있으며, 이러한 데이터는 비즈니스 운영에 중요한 역할을 합니다. 아래는 POS 시스템으로 수집할 수 있는 기본 데이터 목록입니다.

1. 판매 데이터: 특정 시간 동안의 판매량, 판매된 상품, 거래 금액 등.

2. 고객 데이터: 고객의 구매 이력, 선호 상품, 고객 연락처 정보 등.

3. 재고 데이터: 현재 재고 수준, 품절된 상품, 재고 회전율 등.

4. 결제 정보: 결제 수단(신용카드, 현금 등), 결제 시간, 환불 내역 등.

5. 프로모션 데이터: 할인 행사, 쿠폰 사용 내역, 프로모션 효과 분석 등.

6. 직원 데이터: 직원별 판매 실적, 근무 시간, 직원 교육 이력 등.

7. 매출 분석: 일별, 주별, 월별 매출 보고서, 매출 추세 분석 등.

8. 고객 피드백: 고객 리뷰, 불만 사항, 만족도 조사 결과 등.

9. 트렌드 데이터: 계절별 판매 트렌드, 인기 상품 분석 등.

10. 지역별 판매 데이터: 매장별, 지역별 판매 실적 및 비교 분석 등.

이 데이터들은 비즈니스의 의사 결정, 마케팅 전략, 재고 관리, 고객 서비스 개선 등에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 마케팅을 진행하거나, 재고 데이터를 통해 효율적인 재고 관리를 할 수 있습니다. 또한, 판매 데이터와 트렌드 데이터를 결합하여 미래의 판매 예측을 할 수 있습니다.

POS 시스템은 이러한 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있는 기능을 제공하여, 기업이 보다 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 따라서, POS 시스템의 활용은 현대 비즈니스 환경에서 매우 중요하다고 할 수 있습니다.

연관된 지식을 더 알아볼까요?

(1) POS 시스템의 중요성과 비즈니스 운영의 효율성

(2) 고객 데이터 분석을 통한 맞춤형 마케팅 전략

POS 시스템의 중요성과 비즈니스 운영의 효율성에 대해 다음과 같은 아이템 리스트로 정리해 보겠습니다.

1. 실시간 데이터 수집: POS 시스템은 판매가 이루어지는 순간에 데이터를 수집하여, 재고 및 매출 정보를 즉시 업데이트합니다. 이를 통해 경영자는 항상 최신 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 매출 분석: POS 시스템은 매출 데이터를 분석하여 일별, 주별, 월별 매출 추세를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 시점에 매출이 증가하거나 감소하는지를 알 수 있어, 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

3. 고객 관리: 고객의 구매 이력을 기록하여, 선호하는 상품이나 구매 패턴을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 개인 맞춤형 프로모션이나 마케팅 전략을 통해 고객의 재방문율을 높일 수 있습니다.

4. 재고 관리: POS 시스템은 재고 수준을 실시간으로 모니터링하여, 품절이나 과잉 재고를 예방할 수 있습니다. 이는 비용 절감과 함께 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다.

5. 효율적인 결제 처리: 다양한 결제 수단을 지원하여, 고객이 편리하게 결제할 수 있도록 합니다. 이는 고객의 쇼핑 경험을 개선하고, 결제 과정에서의 오류를 줄이는 데 도움을 줍니다.

6. 프로모션 효과 분석: 할인 행사나 쿠폰 사용 내역을 분석하여, 어떤 프로모션이 효과적이었는지를 평가할 수 있습니다. 이를 통해 향후 마케팅 전략을 더욱 효과적으로 계획할 수 있습니다.

7. 직원 성과 관리: 직원별 판매 실적을 기록하고 분석하여, 성과가 우수한 직원과 개선이 필요한 직원을 구분할 수 있습니다. 이는 직원 교육 및 인센티브 프로그램을 설계하는 데 유용합니다.

8. 고객 피드백 수집: 고객의 리뷰와 불만 사항을 수집하여, 서비스 개선 및 품질 향상에 활용할 수 있습니다. 고객의 목소리를 반영하여 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다.

9. 트렌드 분석: 계절별 또는 특정 이벤트에 따른 판매 트렌드를 분석하여, 적절한 재고 및 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이는 비즈니스의 성장 가능성을 높이는 데 기여합니다.

10. 지역별 판매 데이터 분석: 매장별 또는 지역별 판매 데이터를 비교 분석하여, 특정 지역에서의 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다. 이는 지역 특성에 맞춘 맞춤형 판매 전략을 개발하는 데 유용합니다.

이러한 데이터들은 비즈니스의 전반적인 운영 효율성을 높이고, 고객 만족도를 개선하는 데 큰 역할을 합니다. POS 시스템을 통해 수집된 데이터는 단순한 정보에 그치지 않고, 전략적 의사 결정을 위한 중요한 자산으로 활용될 수 있습니다.

다음 내용이 궁금하신가요?

(1) POS 시스템을 통해 수집 된 데이터를 어떻게 분석할 수 있을까요?

(2) 고객 관리에서 POS 시스템이 어떤 역할을 할 수 있을까요?

현재 데이터를 분석하고, 어떤 차트 타입으로 어떻게 그릴지 구상하고 있습니다. 잠시만 기다려 주세요...

POS 시스템으로 수집할 수 있는 기본 데이터

1. 차트 종류:

막대 차트 (Bar Chart)

2. 데이터:

- 판매 데이터: ["상품 A", 150], ["상품 B", 200], ["상품 C", 100]

- 고객 데이터: ["고객 1", 5], ["고객 2", 3], ["고객 3", 8]

- 재고 데이터: ["상품 A", 50], ["상품 B", 30], ["상품 C", 60]

데이터 셋의 구조: [레이블, 값]

3. 축 (X축, Y축):

- X축: "항목"

- Y축: "수량"

- 축의 범위와 단위: 0에서 최대값까지 적절한 단위로 설정

- 그리드 라인: 있음, 점선 스타일

4. 레이블:

- 각 데이터 포인트에 값을 표시

- 레이블 위치: 막대 위

- 레이블 스타일: 폰트 색상은 검정색

5. 색상 및 스타일:

- 데이터 포인트 색상: 상품 A - 파란색, 상품 B - 빨간색, 상품 C - 초록색

6. 범례:

- 범례 스타일: 각 항목의 색상과 일치하도록 설정

- 차트 상단의 오른쪽에 배치

7. 인터랙티브 요소:

- 특정 데이터 포인트에 마우스를 올렸을 때 툴팁을 표시

- 툴팁 내용: 레이블과 값 표시

간단하게 표로 만들어줘...

현재 데이터를 분석하고, 어떤 차트 타입으로 어떻게 그릴지 구상하고 있습니다. 잠시만 기다려 주세요...

POS 시스템으로 수집할 수 있는 기본 데이터

이제 SVG 코딩을 시작하겠습니다

<!DOCTYPE html>

<head>

<title>POS 시스템으로 수집할 수 있는 기본 데이터</title>

<style>

body {

font-family: Arial, sans-serif;

margin: 0;

padding: 0;

display: flex;

justify-content: center;

align-items: center;

height: 100vh;

background-color: #f0f0f0;

}

#chartContainer {

width: 80%;

height: 80%;

background-color: white;

box-shadow: 0 0 10px rgba(0,0,0,0.1);

border-radius: 10px;

padding: 20px;

}

h1 {

text-align: center;

margin-top: 0;

}

</style>

</head>

<body>

<h1>POS 시스템으로 수집할 수 있는 기본 데이터</h1>

</div>

const data = [

{category: "판매 데이터", items: [

{name: "상품 A", value: 150},

{name: "상품 B", value: 200},

{name: "상품 C", value: 100}

]},

{category: "고객 데이터", items: [

{name: "고객 1", value: 5},

{name: "고객 2", value: 3},

{name: "고객 3", value: 8}

]},

{category: "재고 데이터", items: [

{name: "상품 A", value: 50},

{name: "상품 B", value: 30},

{name: "상품 C", value: 60}

]}

];

const colors = d3.scaleOrdinal()

.domain(["상품 A", "상품 B", "상품 C", "고객 1", "고객 2", "고객 3"])

.range(["#4e79a7", "#f28e2c", "#59a14f", "#e15759", "#76b7b2", "#edc949"]);

const margin = {top: 50, right: 30, bottom: 50, left: 50};

const container = d3.select("#chartContainer");

const svg = d3.select("#chart");

function updateChart() {

const width = container.node().getBoundingClientRect().width - margin.left - margin.right;

const height = container.node().getBoundingClientRect().height - margin.top - margin.bottom;

svg.attr("width", width + margin.left + margin.right)

.attr("height", height + margin.top + margin.bottom);

const chart = svg.selectAll("g").data([null]);

const chartEnter = chart.enter().append("g");

const chartGroup = chart.merge(chartEnter)

.attr("transform", `translate(${margin.left},${margin.top})`);

const x0 = d3.scaleBand()

.domain(data.map(d => d.category))

.rangeRound([0, width])

.paddingInner(0.1);

const x1 = d3.scaleBand()

.domain(data[0].items.map(d => d.name))

.rangeRound([0, x0.bandwidth()])

.padding(0.05);

const y = d3.scaleLinear()

.domain([0, d3.max(data, d => d3.max(d.items, i => i.value))])

.nice()

.rangeRound([height, 0]);

chartGroup.selectAll(".x-axis").data([null])

.enter().append("g")

.attr("class", "x-axis")

.merge(chartGroup.select(".x-axis"))

.attr("transform", `translate(0,${height})`)

.call(d3.axisBottom(x0));

chartGroup.selectAll(".y-axis").data([null])

.enter().append("g")

.attr("class", "y-axis")

.merge(chartGroup.select(".y-axis"))

.call(d3.axisLeft(y).ticks(null, "s"));

const categoryGroup = chartGroup.selectAll(".category")

.data(data)

.enter().append("g")

.attr("class", "category")

.attr("transform", d => `translate(${x0(d.category)},0)`);

categoryGroup.selectAll("rect")

.data(d => d.items)

.enter().append("rect")

.attr("x", d => x1(d.name))

.attr("y", d => y(d.value))

.attr("width", x1.bandwidth())

.attr("height", d => height - y(d.value))

.attr("fill", d => colors(d.name))

.attr("rx", 3)

.attr("ry", 3);

categoryGroup.selectAll(".value-label")

.data(d => d.items)

.enter().append("text")

.attr("class", "value-label")

.attr("x", d => x1(d.name) + x1.bandwidth() / 2)

.attr("y", d => y(d.value) - 5)

.attr("text-anchor", "middle")

.attr("fill", "black")

.text(d => d.value);

const legend = chartGroup.selectAll(".legend")

.data(colors.domain())

.enter().append("g")

.attr("class", "legend")

.attr("transform", (d, i) => `translate(0,${i * 20})`);

legend.append("rect")

.attr("x", width - 18)

.attr("width", 18)

.attr("height", 18)

.style("fill", colors);

legend.append("text")

.attr("x", width - 24)

.attr("y", 9)

.attr("dy", ".35em")

.style("text-anchor", "end")

.text(d => d);

}

updateChart();

window.addEventListener("resize", updateChart);

</script>

</body>

</html>

현재 데이터 분석을 완료하고 현재 차트를 설계하고 있습니다...

https://shouter.ai/minerva/738043a1590cef048d3b17e761161be8

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2025년 1월 1일 수요일

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