카테고리 균형 맞추기
구성이 몰린 곳과 빈약한 곳을 확인합니다.
- 시작
- 카테고리와 세부 카테고리 항목
- 진행
- 계획한 스타일 수와 물량을 파일에 정리된 상품 구성과 비교합니다.
- 결과
- 검토가 필요한 빈 곳과 과한 곳
상품 구성 점검
라인 플랜 확정 전에 상품 구성 빈틈 찾기
XLSX나 CSV 라인 플랜을 올리세요. T-Fashion Agent가 카테고리 공백, 겹치는 스타일, 허술한 가격 구조, 시즌별 쏠림을 찾고 먼저 볼 항목부터 순서를 매깁니다.
- 런웨이 근거
- 작업 맥락 그대로
- 고쳐 쓰는 결과물
- 작업 맥락 그대로
- 팀 검토
- 작업 맥락 그대로
T-Fashion 워크스페이스
제품 간 연결 라인 플랜 · XLSX
FW27 컬렉션 기획
카테고리계획부족
아우터30-2
니트18+6
원피스12+4
액세서리22+4
여러 제품을 오가며 작업 중
플랜 확정 전에 짚어야 할 구성 빈 곳 찾아 줘
InsightsExploreStudioMoodboards
결과
FW27 상품 구성 점검
아우터 비중은 과하고, 니트는 엔트리 가격대 구성이 부족합니다.
01 카테고리 균형
02 가격대 구성
03 스타일 중복
다음 단계 준비 완료
우선순위별 점검 결과
패션 팀이 믿고 쓰는 T-Fashion
플랫폼 전체 흐름
Agent는 따로 돌지 않고 T-Fashion 안에서 일합니다
일은 여전히 T-Fashion 제품 안에서 합니다. Agent는 팀이 쓰는 도구 사이로 근거 자료와 요청 내용을 옮겨 줍니다.
- 01 읽기
Insights
런웨이를 컬러·실루엣·소재별로 정리해 이번 시즌 흐름을 읽어 냅니다.
- 02 찾기
Explore
이미지 아카이브에서 꼭 필요한 레퍼런스를 골라냅니다.
- 03 만들기
Studio
모은 레퍼런스와 정한 방향으로 시안을 뽑습니다.
- 04 공유하기
Moodboards
근거 자료와 시안을 보드 한 장에 모아 팀과 함께 봅니다.
Agent는 이 과정을 거들 뿐입니다. 제품 화면이나 팀의 결정을 대신하지 않습니다.
The Fashion OS 살펴보기 → 이런 일을 돕습니다
상품 구성을 또렷하게 보는 세 가지 관점
중복 줄이기
같은 역할을 놓고 겹치는 상품을 찾습니다.
- 시작
- 카테고리, 실루엣, 컬러, 가격 속성
- 진행
- 비슷한 스타일을 찾아 어디서 겹치는지 설명합니다.
- 결과
- 차별화하거나 뺄 후보 상품
가격 구조 다지기
가격대가 몰린 구간과 이유 없는 가격 차이를 찾습니다.
- 시작
- 입력된 판매가 또는 도매가
- 진행
- 가격 간격, 엔트리 가격, 몰린 구간을 검토합니다.
- 결과
- 영업·MD와 논의할 가격 구조 질문
실제 업무로 시작하기
다음 품평은 결정까지 끝냅니다
Agent는 올린 파일만 읽습니다. 지적 사항마다 근거를 보여 주고, 판매나 수요 데이터를 지어내지 않습니다.
- 카테고리 빈 곳이랑 역할 겹치는 상품 찾아 줘
- 가격대 중에 비었거나 몰린 구간 있는지 봐 줘
- 먼저 얘기해야 할 수정 사항 세 개만 순서대로 뽑아 줘
- 확인된 거랑 아직 검증해야 할 가정 나눠 줘
라인 플랜 · XLSX 카테고리 구조 균형 점검→
스타일 속성 역할과 중복 중복 검토→
가격 항목 가격대 분포 가격대 리스크→
기획 맥락 우선순위 판단 품평 안건→
넘기기 전에 검토
예측을 지어내지 않는 점검
Agent는 올린 라인 플랜만 검토합니다. 판매, 수요, 트렌드 자료는 반영하고 싶을 때만 추가하면 됩니다.
- 01
근거는 파일 안에서
지적 사항마다 파일에 있는 항목과 값이 연결됩니다.
- 02
가정은 따로 표시
팀이나 영업 쪽 확인이 필요한 부분을 표시해 둡니다.
- 03
논의 순서 정리
영향이 큰 상품 구성 결정을 품평 안건 맨 위에 올립니다.
FAQ
도입 전, 자주 묻는 질문
팀이 지금 쓰는 근거 자료, 제품, 검토 절차 그대로 Agent를 쓰면 됩니다.
어떤 라인 플랜 파일을 올릴 수 있나요?
라인 플랜 점검은 XLSX와 CSV 파일을 지원합니다.
Agent는 무엇을 확인하나요?
카테고리 균형, 가격 구조, 중복, 시즌 공백을 확인하고 영향이 큰 것부터 순서를 매깁니다.
판매량도 예측하나요?
라인 플랜만으로는 예측하지 않습니다. 올린 파일과 맥락을 검토할 뿐, 판매나 수요 데이터를 지어내지 않습니다.