B2B 비즈니스를 운영하든 B2C 비즈니스를 운영하든 O2C(주문-현금 처리) 프로세스를 간소화하는 것은 성공과 침체의 차이를 의미할 수 있습니다. 최근 McKinsey의 연구에 따르면 충격적인 사실이 밝혀졌습니다. EBITDA의 3~5% O2C 프로세스의 균열을 통해 빠져나가는 경우가 많습니다. 그것은 당신이 주머니에 넣을 수 있는 현금입니다! 더욱이 수동 방법으로는 현대 고객이 기대하는 경험을 따라잡을 수 없습니다.

자동화된 주문 처리가 솔루션입니다. AI, OCR 및 자동화된 워크플로우를 활용하여 주문을 정확하고 효율적으로 처리합니다. 자동화를 통해 실시간 업데이트와 오류 없는 거래를 보장하여 즉각적이고 안정적인 서비스에 대한 오늘날의 요구를 충족할 수 있습니다.

이 가이드는 자동화를 수용하여 수익을 강화하고 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 자동화된 주문 처리에 무엇이 포함되어 있는지, 기존 방식과 어떻게 다른지, 구현을 위한 실용적인 팁을 제공하는 내용을 읽어보세요.

자동 주문 처리란 무엇입니까?

자동 주문 처리(AOP)는 고객 주문 처리 방식을 변화시켜 수동 작업을 속도와 정확성을 향상시키는 디지털 시스템으로 대체합니다. 이 지능형 시스템은 주문 세부 정보 캡처 및 정확성 확인부터 재고 확인 및 배송 관리에 이르기까지 전체 프로세스를 간소화하는 동시에 사람의 개입 필요성을 줄입니다.

고급 기술은 AOP를 구동하여 작업의 원활한 실행을 보장합니다. OCR은 종이 기반 또는 전자 주문의 정보를 디지털화하여 실행 가능하게 만듭니다. AI와 ML은 이 데이터를 분석하여 패턴을 인식하고, 이전 작업을 통해 학습하며, 올바른 승인자에게 주문을 전달하거나 잠재적인 사기를 식별하는 등 지능적인 선택을 내립니다.

시스템의 자동화된 작업 흐름과 통합은 다양한 플랫폼을 통합하여 각 주문 처리 단계를 통해 데이터가 쉽게 이동할 수 있도록 합니다. 이는 오류와 지연이 발생하기 쉬운 전화 통화, 종이 기록, 지루한 데이터 입력 등 구식 수동 방식과 극명한 대조를 이룹니다. AOP를 통해 기업은 더 많은 주문을 처리하고 실수를 줄이며 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 

자동 주문 처리는 어떻게 이루어지나요?

평균적으로 조직은 O6C 프로세스 자동화에 투자한 1달러당 2달러의 수익을 얻었습니다. 일반적으로 프로세스는 디지털 방식으로 주문하는 것으로 시작하여 제품 또는 서비스에 대한 성공적인 배송 및 결제로 끝납니다.

자동화에는 두 가지 접근 방식이 있습니다. 하나는 전체 여정을 관리하는 포괄적인 도구를 채택하는 것이고, 다른 하나는 다양한 단계에 맞는 전문 소프트웨어의 기술 스택을 구축하는 것입니다. 두 가지 모두 주문 처리의 속도와 정확성을 향상시켜 주문 관리를 혁신하는 것을 목표로 합니다.

이제 자동화된 주문 처리의 단계별 여정과 각 접근 방식이 초기 캡처에서 최종 발송까지의 단계를 어떻게 향상시키는지 살펴보겠습니다.

디지털 주문 입력:

주문 시작에는 주문 세부 정보 캡처가 포함되는데, 이는 전통적으로 수동 데이터 입력이 필요하고 인적 오류의 위험이 있습니다. 그러나 OCR 소프트웨어는 전자상거래 플랫폼 및 기타 채널에서 직접 주문 세부정보를 추출할 수 있습니다. 다양한 미디어의 데이터를 신속하게 디지털화하고 주문을 시스템에 기록합니다. 수동 입력 없이 오류 가능성을 줄이고 전체 프로세스 속도를 높입니다.

자동화 도구는 OCR을 사용하여 이메일, PDF 또는 온라인 양식의 정보를 스캔하고 해석하여 수동 개입 없이 필요한 세부 정보를 정확하게 추출합니다. 이러한 즉각적인 데이터 캡처는 진입 단계를 더욱 간소화합니다. 또한 API 및 통합을 통해 이메일, Google Drive, Dropbox 또는 기타 클라우드 스토리지 서비스에서 주문 관리 시스템(OMS)으로 직접 주문 데이터를 가져올 수 있습니다.

주문 확인 및 승인:

캡처된 주문 세부정보는 가격, 할인, 재고 가용성, 고객 신용 한도 등 사전 정의된 기준에 따라 검증됩니다. AI 기반 도구는 주문 정보를 데이터베이스와 신속하게 비교하여 정확성을 확인하고 불일치를 확인할 수 있습니다. 불일치가 발생하면 시스템에서는 이를 사람이 검토하도록 표시하거나 확인을 위해 고객에게 반환합니다.

자동화된 시스템에는 구성 가능한 승인 워크플로가 함께 제공되는 경우가 많습니다. 사용자 정의 계층 구조와 라우팅 규칙을 설정하여 자동으로 올바른 직원에게 주문을 전달할 수 있습니다. 실시간 상태, 자동화된 알림 및 미리 알림을 통해 승인자는 보류 중인 작업을 완벽하게 파악할 수 있으므로 주문을 다음 단계로 이동하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. 이러한 워크플로우는 프로세스 속도를 늦추지 않고 제어 및 감독을 유지하는 데 도움이 됩니다.

재고 확인 및 구매 주문 생성:

자동화된 시스템은 재고 수준이 주문을 이행하기에 충분한지 확인합니다. 요청한 품목을 현재 재고와 대조하여 확인합니다. 이는 고객 만족도에 부정적인 영향을 미치는 이월 주문이나 지연을 방지하는 데 중요합니다. 성공하면 시스템은 이행 프로세스를 시작하는 데 필요한 구매 주문 또는 필요한 문서를 자동으로 생성합니다.

재고 관리 소프트웨어와 자동 주문 처리 시스템이 함께 작동하여 재고 수준을 모니터링하고 업데이트합니다. 사용할 수 없는 품목의 판매를 방지하고 더 나은 재고 계획 및 예측을 지원합니다. 낮은 재고 수준에 대한 경고를 통해 사전에 재고를 보충할 수 있습니다. 또한 플랫폼 간 긴밀한 통합을 통해 주문이 아무런 문제 없이 원활하게 처리되도록 보장하여 약속된 배송 일정을 충족하는 데 도움이 됩니다.

이행 및 배송:

구매 주문이 생성되면 AOP 시스템은 주문 처리 서비스와 상호 작용하여 배송 주문을 선택, 포장 및 준비합니다. 시스템은 배송 기간, 최저 비용 등 사전 설정된 기준에 따라 최상의 배송 방법을 선택합니다. 그런 다음 배송 라벨과 배송 메모를 생성하고 이에 따라 재고를 업데이트합니다.

비즈니스와 고객 모두에게 실시간 추적 정보가 제공되므로 투명성과 더 나은 고객 서비스가 가능합니다. 시스템은 배송 상태 업데이트를 자동화하고 고객이 선호하는 통신 채널로 직접 경고나 업데이트를 보냅니다.

주문 및 판매 후 서비스 마무리:

배송 후 AOP 시스템은 주문을 추적하고 피드백을 요청합니다. 또한, 회사의 정책에 따라 반품 및 교환을 처리해 드립니다. 이 프로세스는 고객 만족도와 충성도를 유지하는 데 필수적입니다.

시스템은 결제 처리, 송장 발행, 거래 조정을 통해 주문 주기를 효율적으로 마감합니다. 주문 처리 및 고객 서비스 전략을 개선하기 위해 분석할 수 있는 데이터를 캡처합니다. 이러한 통찰력을 통해 기업은 시장 변화와 고객 요구에 더욱 역동적이고 대응할 수 있습니다.

문제점 파악: 자동화가 적합한 위치

주문-결제 프로세스의 모든 단계에는 이행을 지연시키고 고객 만족도에 영향을 줄 수 있는 잠재적인 장애물이 있습니다. 이러한 병목 현상을 식별하는 것은 목표 자동화 전략을 개발하는 데 필수적입니다.

가능한 병목 현상과 자동화를 통해 이를 해결할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

Nanonets를 사용한 자동 주문 처리 설정

Nanonets는 운영 효율성이 뛰어난 AI 기반 자동 주문 처리 시스템을 제공하는 플랫폼입니다. 설정이 간단하고 코드가 필요하지 않으므로 모든 규모의 기업에서 액세스할 수 있습니다.

먼저 Nanonet이 제공하는 기능을 이해해 보겠습니다.

Nanonet을 사용한 주문 처리의 이점

Nanonets를 사용하여 자동화된 주문 처리를 설정하는 방법은 다음과 같습니다.

1단계: 시스템 통합

Gmail, Google Drive, Typeform 또는 Webflow 기반 웹사이트를 통해 주문을 수집하거나 SAP 또는 Oracle과 같은 보다 복잡한 시스템을 사용하든 Nanonets는 완벽하게 통합될 수 있습니다. API, Zapier 통합 또는 직접 통합을 통해 주문 수집 플랫폼에서 Nanonets로 주문 자동 가져오기를 설정할 수 있습니다.

2단계: 모델 학습

시스템을 교육하려면 과거 주문 몇 개를 업로드하세요. Nanonets는 OCR, ML 및 AI 기술을 사용하여 주문 양식을 이해하고 데이터를 정확하게 추출합니다. 새로운 데이터로 모델을 미세 조정하고 재교육하여 정확성을 높이고 변화하는 주문 형식에 적응할 수 있습니다.

3단계: 워크플로 구성

비즈니스 요구 사항에 따라 워크플로를 사용자 정의할 수 있습니다. 라우팅 및 승인을 위한 작업 순서와 규칙을 정의합니다. 주문 양식에서 추출된 데이터에 불일치가 있거나 재고 수준이 부족한 경우와 같은 특정 이벤트에 대한 트리거를 구성합니다.

4단계: 데이터 내보내기

시스템이 주문에서 데이터를 추출하고 검증한 후에는 해당 데이터를 원하는 대상으로 내보낼 수 있습니다. Nanonets는 JSON, XML, CSV 및 다른 시스템에 대한 직접 API 호출을 포함한 다양한 출력 형식을 지원합니다. 재고 관리 시스템, CRM 또는 사용하는 기타 시스템으로 데이터 내보내기를 자동화할 수 있습니다.

5단계: 모니터링 및 최적화

내장된 분석을 통해 자동화된 주문 처리 성능을 모니터링할 수 있습니다. 주요 지표를 추적하고, 병목 현상을 식별하고, 데이터 기반 결정을 내려 프로세스를 지속적으로 최적화하세요. 워크플로우를 정기적으로 검토하고 업데이트하면 운영 효율성을 유지하고 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

자동 주문 처리 모범 사례

자동화된 주문 처리에 모범 사례를 채택하면 비즈니스를 놀라운 효율성과 고객 만족으로 이끌 수 있습니다. 이러한 방법을 구현하면 오늘날 빠르게 변화하는 시장에서 운영이 원활하고 적응력 있게 실행될 수 있습니다.

1. 엔드투엔드 자동화 구현

부분 자동화는 특정 병목 현상을 해결할 수 있지만 운영을 진정으로 변화시키는 것은 엔드투엔드 자동화입니다. 주문 접수부터 이행까지 모든 단계에서 수동 개입이 줄어들어 오류가 최소화되고 주문-결제 주기가 가속화되며 궁극적으로 고객 만족도가 향상됩니다.

엔드투엔드 자동화를 위한 체크리스트:

• 모든 소스로부터 주문 접수 및 입력을 자동화합니다.
• 자동화된 데이터 추출 및 검증을 사용합니다.
• 승인 및 처리를 위한 자동 라우팅을 설정합니다.
• 자동화된 배송 및 재고 업데이트 시스템을 통합합니다.
• 시스템 알림을 사용하여 재고 수준을 관리하고 이월 주문을 사전에 방지하세요.

2. AI 기반 분석 수용

주문 데이터 분석에 인공 지능을 활용하면 보다 지능적인 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. AI를 사용하면 추세를 예측하고, 고객 행동을 이해하고, 재고를 최적화할 수 있으므로 수요 예측이 향상되고 재고 부족 또는 과잉 상황이 감소됩니다.

AI 기반 분석의 실제 사례:

• 과거 주문 데이터를 분석하여 미래 수요 패턴을 예측합니다.
• 실시간 분석을 구현하여 재고 수준을 동적으로 조정합니다.

3. 고객 중심 자동화 우선순위

고객의 요구에 초점을 맞춘 자동화를 통합하면 더욱 개인화되고 만족스러운 구매 경험이 가능해집니다. 여기에는 주문 상태에 대한 시기적절한 업데이트와 구매 내역을 기반으로 한 맞춤형 추천을 제공하는 시스템 구현, 고객 충성도 강화, 재구매 장려 등이 포함됩니다.

고객 중심 자동화를 위한 조치 항목:

• 실시간 주문 추적 및 문의를 위한 챗봇을 도입하세요.
• AI를 활용한 추천 엔진을 설치하여 고객 프로필 및 구매 내역을 기반으로 상향 판매 및 교차 판매 제안을 개인화합니다.
• 배송 후 자동 피드백 메커니즘을 사용하여 고객 통찰력을 수집하고 서비스를 개선합니다.

4. 귀하의 비즈니스에 적합한 자동화 도구를 선택하십시오

상황에 따라 자동화된 주문 처리로 전환하는 첫 번째 단계는 비즈니스 요구 사항에 맞는 도구를 선택하는 것입니다. 다양한 주문 형식과 시스템을 처리할 수 있을 만큼 다재다능해야 하며 비즈니스 변화와 확장을 수용할 수 있을 만큼 적응력이 있어야 합니다.

예를 들어 Nanonets를 사용하면 Gmail이나 SAP 또는 Oracle과 같은 고급 도구 등 다양한 운영 관리 시스템과 원활한 통합을 제공하는 도구를 선택하게 됩니다. 기계 학습 기능을 통해 주문 형식을 지속적으로 학습할 수 있으므로 변화하는 비즈니스 요구에 부응할 수 있습니다.

5. 머신러닝 모델을 지속적으로 훈련하세요.

주문 처리 자동화에서 흔히 저지르는 실수는 "설정하고 잊어버리는" 사고방식입니다. 기업은 기계 학습 모델에 새로운 데이터를 지속적으로 제공하여 정확성과 효율성을 향상하고 진화하는 주문 처리 요구 사항의 미묘한 차이에 적응해야 합니다.

예를 들어 기업은 Nanonets의 지속적인 학습 기능을 활용하여 익명화된 주문 데이터를 제공하여 모델을 개선할 수 있습니다. 이것의 실용적인 측면은 주문 처리 오류가 줄어들고 특정 주문 형식에 대한 미묘한 인식이 향상되어 고객 경험이 향상된다는 점에서 나타납니다.

6. 데이터 보안 및 규정 준수 강화

주문 처리를 자동화한다는 것은 데이터가 안전하고 시스템이 관련 규정을 준수한다는 것을 의미합니다. 데이터 위반이나 규정 위반으로 인해 상당한 금전적 벌금이 부과되고 고객 신뢰가 상실될 수 있으므로 이는 매우 중요합니다.

보안 및 규정 준수 강화를 위한 지침:

• 자동화된 시스템이 GDPR, HIPAA 등과 같은 데이터 보호법을 준수하는지 확인하세요.
• 자동화된 주문 처리 시스템에 대한 정기적인 감사 및 위험 평가를 수행합니다.
• 자동화된 시스템의 맥락에서 데이터 보안 모범 사례에 대해 직원을 교육합니다.
• 저장 데이터와 전송 중인 데이터에 대해 강력한 암호화를 구현합니다.

7. 반품 처리 간소화

효율적인 반품 프로세스는 최초 주문 이행만큼 필요합니다. 자동화된 반품 처리는 상품 반품에 대한 고객의 노력을 단순화하고 신속한 신용 또는 교환을 보장함으로써 고객 만족도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

반품 처리를 효과적으로 자동화하는 단계:

• 고객이 번거로움 없이 반품을 시작할 수 있도록 셀프 서비스 포털을 설정하세요.
• 반품된 품목을 분류, 검사 및 재입고하는 데 자동화 시스템을 사용합니다.
• 환불이나 교환을 신속하게 처리할 수 있는 소프트웨어를 배포하세요.

8. 클라우드 기반 주문 처리 시스템 활용

클라우드 기반 주문 시스템으로 전환하면 성장에 필수적인 유연성과 확장성이 제공됩니다. 클라우드를 사용하면 기업은 성수기 동안 성능이나 고객 경험을 저하시키지 않고 주문 급증을 쉽게 관리할 수 있습니다.

최대한의 이점을 얻으려면:

• 강력한 가동 시간 기록을 갖춘 클라우드 솔루션을 선택하세요.
• 수요가 급증하는 동안 솔루션이 리소스를 확장할 수 있는지 확인하세요.
• 강력한 보안 조치와 데이터 보호를 제공하는 제공업체를 선택하세요.
• 더 나은 의사결정을 위해 통합 분석 기능을 갖춘 클라우드 솔루션을 찾아보세요.
• 다른 도구 및 플랫폼과 쉽게 통합할 수 있는 시스템을 선택하십시오.

9. 워크플로를 정기적으로 검토하고 최적화합니다.

효과적인 자동화 전략을 유지하려면 지속적인 개선이 중요합니다. 자동화된 워크플로를 정기적으로 분석하고 개선하면 비효율성을 식별하고 해결하는 데 도움이 되며 변화하는 비즈니스 환경에 맞춰 시스템을 유지할 수 있습니다.

Nanonets 사용자인 경우 다음 워크플로를 설정하여 시스템을 최대한 활용할 수 있습니다.

• QuickBooks에 대한 데이터 입력을 자동화합니다.
• Webflow 양식 제출을 주문 항목으로 전환합니다.
• 특정 주문 처리 마일스톤이나 문제에 대해 Slack 또는 Microsoft Teams에서 이벤트 트리거를 만듭니다.
• 확장된 작업 흐름 자동화를 위해 Zapier를 사용하여 Nanonet을 다른 앱과 연결하세요.
• CRM과 통합하여 모든 고객 정보를 동기화하고 최신 상태로 유지하세요.

효율적이고 자동화된 주문 처리 시스템을 유지하는 것은 단순히 새로운 기술을 채택하는 것이 아닙니다. 또한 기존 프로세스를 간소화하고 직원이 새로운 애플리케이션을 처리할 수 있도록 잘 훈련시키는 것도 포함됩니다.

이러한 단계를 준수함으로써 기업은 자동화의 수많은 이점을 누리고 오늘날 빠르게 변화하는 시장에서 성공할 수 있는 입지를 확보할 수 있습니다.

마무리

주문 처리의 미래는 자동화의 전략적 구현과 틀림없이 연결되어 있습니다. 이러한 기술 발전을 수용하는 기업은 더 높은 효율성, 정확성 및 고객 만족을 달성할 준비가 되어 있습니다.

디지털 환경이 발전함에 따라 자동화의 최전선에 머무르는 것은 단순한 자산이 아니라 경쟁력을 유지하고 신속하고 원활한 서비스에 대한 소비자 기대를 충족시키려는 기업에게 필수 요소가 될 것입니다.

모든 비즈니스의 핵심 내용은 분명합니다. 자동화에 투자하되 시장과 고객의 변화하는 요구에 맞게 신중하고 지속적으로 발전시키십시오. 고객 중심 접근 방식과 적응 의지를 통해 기업은 주문 처리를 성장을 위한 강력한 자산으로 전환할 수 있습니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://nanonets.com/blog/automated-order-processing/