PowerPoint 프레젠테이션

Team Project A-I 기반 관리회계 의사결정 최적화 코카콜라(C-C-Z--) 경영 시뮬레이션: 원가, 수익성, 그리고 A-I 예측 모델링 1. 도입 (Opening) 슬라이드 1: 제목 (Coca Cola 로고와 함께) 안녕하십니까. 오늘 발표를 맡은 [본인 이름]입니다. 저희 팀 프로젝트 주제는 **'ai 기반 관리회계 의사결정 최적화'**이며, 특히 코카콜라 제로(ccz) 경영 시뮬레이션을 통해 원가, 수익성, 그리고 Ai 예측 모델링의 중요성을 분석했습니다. 우리는 복잡한 비즈니스 환경에서 직관이 아닌 데이터 기반의 의사결정 시스템이 어떻게 기업의 지속 가능한 성장을 담보할 수 있는지 보여드리고자 합니다..

[Audio] 프로젝트 개요: 직관 vs 데이터 A-I 기반 해결책 기존의 문제점 Dart 공시 데이터와 가상 시나리오를 바탕으로 Ai 시뮬레이션을 수행합니다. 3가지 시나리오의 경제성을 분석하고, 목표 이익 달성을 위한 최적의 Bep(손익분기점) 판매량을 도출합니다. 단순한 원가 절감이나 공격적인 마케팅(1 plus 1)은 종종 예상치 못한 이익 감소를 초래합니다. 직관에 의존한 결정은 복잡한 변수(소비자 감성, BEP 이동 등)를 놓치기 쉽습니다. 2. 기존 문제점 및 A-I 기반 해결책 제시 슬라이드 2: 기존의 문제점 / A-I 기반 해결책 기존의 문제점은 무엇이었을까요? 단순한 원가 절감이나 공격적인 마케팅, 예를 들어 '1 plus 1' 행사와 같은 전략은 종종 우리가 예상치 못한 이익 감소를 초래합니다. 또한, 경영진의 직관에만 의존한 결정은 소비자 감성 변화나 손익분기점(B-E-P--) 이동 같은 복잡한 변수를 놓치기 쉽습니다. A-I 기반 해결책은 명확합니다. 저희는 Dart 공시 데이터와 가상 시나리오를 바탕으로 Ai 시뮬레이션을 수행했습니다. 이 시뮬레이션을 통해 세 가지 주요 시나리오의 경제성을 정량적으로 분석하고, 목표 이익 달성을 위한 최적의 손익분기점(bep) 판매량을 도출했습니다..

[Audio] CVS 1 plus 1 promotion uplift 프로세스 비교 비교 항목 현업 방식 A-I 활용 방식 1. 분석 범위 부서별 개별 분석 -Sales : Customer 들과 논의하여 제품, 판촉기간,브랜드 개수 등을 분석 Marketing : 전체 브랜드 포트폴리오를 분석하여. 가격 할인으로 인하여 브랜드에 영향을 줄 수 있는 부분까지 확인 Finance : 각 제품별로 시나리오 작성, BEP 및 Cannibalization 을 고려하여 P&L 을 각 부서에 공유 통합 데이터 분석 2. 시간 소요 여러 부서 협의 필요 Ex) 최소한의 리드타임 1주일 이상 소요 자동화된 프로세스 3. 부서 간 협업 직접 협의 및 정보 공유 통합 플랫폼에서 자동화 4. Price simulation 긴 리드타임 소요 여러 시나리오 동시 분석 5. 분석 정확도 부서별 데이터 기반 Ex) 서로 상이한 데이터로 인한 커뮤니케이션 이슈 전체 데이터 포트폴리오 기반 ex) 파워비아이, 타블루 활용 Ai 도입의 기대효과 프로세스의 효율성 향상 부서별 R&R 을 명확히 나누고 통합 분석 프로세스 통해 시간 단축 분석 범위 확대 브랜드 포트폴리오와 마케팅 비용, 가격 할인 영향까지 포괄적 분석 판매 증대 기여 : 1 plus 1 프로모션의 실제 영향력 측정을 통해 보다 효과적인 프로모션 전략 수립 CVS 1 plus 1 프로모션 uplift 분석을 현업 방식과 A-I 활용 방식으로 비교한 프로세스를 공유드리겠습니다. 비교를 통해 프로모션 분석 효율성과 정확성을 어떻게 개선할 수 있을지 살펴보겠습니다. 1. 현업 방식 설명 먼저, 현업에서는 부서별로 개별 분석을 진행합니다. Sales팀은 CVS 채널(GS25, CU, E-Mart, 세븐일레븐)과 논의하며 판매 저조 제품이나 프로모션 기간, 브랜드 개수를 검토합니다. 마케팅팀은 전체 브랜드 포트폴리오를 분석하고, 가격 할인으로 인한 브랜딩 영향을 확인합니다. 파이낸스팀은 후보 제품별로 Current vs To Be 시나리오를 작성하고, BEP와 Cannibalization을 고려한 P&L을 만들고 부서에 공유합니다. 하지만 이런 방식은 협의가 여러 번 필요하고, 최소 일주일 이상 소요될 수 있습니다. 데이터도 부서별로 흩어져 있고, Price simulatio은 시간이 많이 걸리며, 분석 결과가 부서별 데이터에 기반하다 보니 커뮤니케이션 이슈도 발생합니다. 2. A-I 활용 방식 설명 AI를 활용하면 이런 과정이 통합 데이터 플랫폼에서 한번에 자동화됩니다. Sales, 마케팅, 재무 데이터를 모두 결합해 통합 분석이 가능하고, 여러 시나리오를 동시에 분석할 수 있습니다. Price simulation도 자동으로 돌려서 B-E-P--, Cannibalization, 할인 영향까지 바로 확인할 수 있습니다. 결과적으로 분석 속도가 빨라지고, 모든 부서가 하나의 대시보드를 공유하면서 의사결정이 훨씬 짧아집니다. 3. A-I 도입 기대 효과 A-I 도입 효과는 크게 두 가지입니다. 첫째, 프로세스 효율성 향상입니다. 부서별 R&R을 명확히 나누고, 통합 분석 프로세스 덕분에 의사결정 시간이 단축됩니다. 둘째, 분석 범위 확대입니다. 브랜드 포트폴리오, 마케팅 비용, 가격 할인 영향을 종합적으로 분석할.

[Audio] A-I 도입의 4 Key Benefits Data Integrity Process Velocity 각 부서(영업/마케팅/재무)의 파편화된 데이터를 통합하여 전사적으로 단일화된 기준인 Single Source of Truth를 확보합니다. 1주일 이상 소요되던 순차적 분석 과정을 실시간(Real time) 자동 분석으로 전환하여 의사결정 속도를 획기적으로 단축합니다. Simulation Agility Collaboration Efficiency 단일 대안 검토에 그치던 한계를 넘어, 가격 및 경쟁 변수를 고려한 다차원 시나리오를 동시에 검증하여 최적안을 도출합니다. 엑셀 파일 공유와 소모적인 미팅을 줄이고, 통합 플랫폼 대시보드를 통해 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성합니다. "다음으로, 이번 6P A-I 도입이 우리 조직에 가져올 4가지 핵심 가치에 대해 말씀드리겠습니다. 첫 번째는 Data Integrity(데이터 정합성)입니다. 그동안 영업, 마케팅, 재무팀이 각자 다른 데이터를 보며 숫자를 맞추느라 소모했던 시간을 기억하실 겁니다. 이제는 A-I 통합 플랫폼을 통해 전사가 오직 하나의 기준, Single Source of Truth'를 공유하게 됩니다. 부서 간 데이터 불일치가 완전히 사라지는 것입니다. 두 번째는 Process Velocity(속도의 혁신)입니다. 기존에 데이터를 취합하고 분석하는 데 1주일 이상 걸리던 과정이, 이제는 데이터 입력과 동시에 실시간(Real time)으로 완료됩니다. 시장 변화에 즉각적으로 대응할 수 있는 속도를 갖추게 되는 것입니다. 세 번째는 Simulation Agility(시뮬레이션 민첩성)입니다. 과거에는 시간 제약 때문에 한두 가지 안만 검토했다면, 이제는 가격, 경쟁사 대응 등 다양한 변수를 조합한 다차원 시나리오를 동시에 돌려보고, 그중 수익성이 가장 높은 'Best Option'을 과학적으로 찾아냅니다. 마지막으로 Collaboration Efficiency(협업 효율성)입니다. 더 이상 엑셀 파일을 메일로 주고받거나 단순 확인을 위한 회의를 할 필요가 없습니다. 자동화된 대시보드를 통해, 우리는 단순 반복 업무에서 벗어나 진짜 전략을 고민하는 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 될 것입니다. 결국 이 4가지 변화는, 우리 조직이 '직관'에 의존하던 방식에서 벗어나 '데이터와 과학'으로 일하는 조직으로 거듭나는 핵심 동력이 될 것입니다.".

[Audio] Scenario 1: 1 plus 1 프로모션 효과 분석 (단위: 백만원) "매출 폭증의 함정" 1 plus 1 행사를 통해 판매량은 5배(30→150) 증가했고, 총매출 또한 400% 급증했습니다. 하지만 할인 지원금(-1050)과 변동비 증가로 인해, 실제 영업이익은 240에서 150으로 37.5% 감소했습니다. A-I 분석: 240000개 3. 시나리오 분석: '매출 폭증의 함정' 슬라이드 3: Scenario 1: 1 plus 1 프로모션 효과 분석 첫 번째 시나리오, 1 plus 1 프로모션 분석 결과입니다. 이 슬라이드의 제목은 **"매출 폭증의 함정"**입니다. 행사를 통해 판매량은 기존 30(천개)에서 150(천개)으로 5배 증가했고, 총매출 또한 400% 급증했습니다. 그러나 **할인 지원금(-1050 백만원)**과 변동비 증가로 인해, 실제 영업이익은 기존 240(백만원)에서 150(백만원)으로 37.5% 감소했습니다. Ai 분석 결과, 기존 이익(240 백만원)을 유지하기 위해서는 판매량이 무려 240000개까지 늘어야 했습니다. 시뮬레이션 결과인 150000개는 이 Bep에 미달한 것입니다..

[Audio] Scenario 2: 원가 절감 시뮬레이션 원료 대체 및 원가 절감 저렴한 원료 사용으로 단위당 원가(C-O-G-S-)를 4.0에서 2.5로 37.5% 절감했습니다. 구분 Current Scenario 2 변동률 단위당 원가 4.0 2.5 -37.5% 판매량 (천개) 30 20 -33.3% 영업이익 240190 -20.8% 리스크 분석 (Sentiment) 단순 계산상으로는 이익이 증가해야 하나, 품질 저하로 인한 판매량 감소(30→20)가 발목을 잡았습니다. Ai는 소셜 미디어 감성 분석(nlp)을 통해 원료 변경 시 발생할 수 있는 부정적 여론과 판매량 하락 폭을 사전에 예측하여 경고합니다. 4. 시나리오 분석: '원가 절감의 리스크' 슬라이드 4: Scenario 2: 원가 절감 시뮬레이션 두 번째 시나리오인 **'원료 대체 및 원가 절감'**입니다. 저희는 저렴한 원료 사용으로 단위당 원가(C-O-G-S-)를 4.0에서 2.5로 37.5% 절감하는 시뮬레이션을 진행했습니다. 단순 계산으로는 이익이 증가해야 하지만, 시뮬레이션 결과 영업이익은 기존 240(백만원)에서 190(백만원)으로 오히려 감소했습니다. 왜일까요? 리스크 분석 결과, **품질 저하로 인한 판매량 감소(30천개 → 20천개)**가 발목을 잡았기 때문입니다. **ai는 소셜 미디어 감성 분석(nlp)**을 통해 원료 변경 시 발생할 수 있는 부정적 여론과 판매량 하락 폭을 사전에 예측하여 경고했습니다..

[Audio] Scenario 3: 복합 전략의 실패 원가 절감 plus 1 plus 1 프로모션 원가를 줄이면서 동시에 공격적인 프로모션을 진행한 경우입니다. 판매량 45000개 (증가) 영업이익 112.5 백만원 분석 결과: 3가지 시나리오 중 가장 낮은 이익(-53%)을 기록했습니다. 마진이 줄어든 상태(할인)에서 원가 절감 효과만으로는 수익성을 방어할 수 없음을 시사합니다. 5. 시나리오 분석: '복합 전략의 실패' 슬라이드 5: Scenario 3: 복합 전략의 실패 마지막으로 원가 절감과 1 plus 1 프로모션을 동시에 진행한 복합 전략입니다. 분석 결과, 이 시나리오가 **세 가지 중 가장 낮은 이익(-53%)**을 기록했습니다. 마진이 줄어든 상태(할인)에서 원가 절감 효과만으로는 수익성을 방어할 수 없음을 시사합니다..

[Audio] AI가 제시하는 최적의 솔루션 (BEP Target) 기존 이익(240 백만원)을 유지하기 위해 달성해야 할 최소 판매량(Target Volume)을 AI가 산출했습니다. Scenario 1 (1 plus 1) Scenario 2 (Cost Cut) Scenario 3 (Combined) 240k 25.3k 96k Sim Result: 150k (Fail) Sim Result: 20k (Fail) Sim Result: 45k (Fail) 9만개 추가 판매 필요 단 5300개만 더 팔면 성공 2배 이상 판매 필요 의사결정 제안: Scenario 2가 가장 현실적인 대안입니다. 단, A-I 마케팅 타겟팅을 통해 판매량을 20k에서 25.3k 이상으로 끌어올리는 전략이 병행되어야 합니다. . AI가 제시하는 최적의 솔루션 슬라이드 6: AI가 제시하는 최적의 솔루션 (BEP Target) 그렇다면 AI는 목표 이익(기존 이익 240 백만원)을 유지하기 위해 어떤 의사결정을 제안했을까요? AI는 각 시나리오별 **목표 달성을 위한 최소 판매량(Target Volume)**을 산출했습니다. * Scenario 1 (1 plus 1): 240k 필요했으나 150k 달성 (9만 개 추가 필요) * Scenario 3 (복합): 96k 필요했으나 45k 달성 (2배 이상 판매 필요) * Scenario 2 (원가 절감): 25.3k 필요했으나 20k 달성 (단 5300개만 더 팔면 성공) 의사결정 제안: Scenario 2가 가장 현실적인 대안입니다. 비록 시뮬레이션 결과(20k)만으로는 목표 이익에 미달했지만, A-I 마케팅 타겟팅을 통해 판매량을 20k에서 25.3k 이상으로 단 5300개만 더 끌어올리면 성공할 수 있기 때문입니다..

[Audio] "AI는 단순한 계산기가 아니라, 불확실한 미래를 검증하는 시뮬레이터입니다." 코카콜라의 지속 가능한 성장을 위해, 직관이 아닌 데이터 기반의 의사결정 시스템 도입이 필요합니다. 감사합니다 | Q&A 7. 결론 (Closing) 슬라이드 7: 결론 및 Q&A AI는 단순한 계산기가 아니라, 불확실한 미래를 검증하는 시뮬레이터입니다. 코카콜라의 지속 가능한 성장을 위해서는, 이제 직관이 아닌 데이터 기반의 의사결정 시스템 도입이 필수적입니다. 저희의 분석이 향후 CCZ 경영 의사결정에 중요한 참고 자료가 되기를 바랍니다. 감사합니다. 질문 있으시면 해 주십시오..

[Audio] Image Sources citypng Source: www.citypng.com pngtree Source: pngtree.com theodmgroup Source: www.theodmgroup.com.