Swag Kicks, AI로 중고 거래 운영 자동화하고 배출량 감축

파키스탄 최대 온라인 중고 거래 기업 중 하나인 Swag Kicks는 성장하면서 점점 더 큰 어려움에 직면했다. 기증된 각 품목은 개별 검사, 분류, 등급 평가, 촬영, 수동 가격 책정이 필요했고, 이는 수익을 제한하고 운영 속도를 늦췄다.

이를 극복하기 위해 CEO 노팔 칸은 ThriftOps라는 독자적인 AI 머신러닝 시스템 개발을 주도했다. 이 도구는 노동 집약적인 단계를 자동화하여 회사가 판매되지 않은 상품을 대륙 간에 운송할 필요성을 줄임으로써 환경 영향을 낮추면서 중고 거래 사업을 확장할 수 있게 했다.

ThriftOps는 분류, 가격 책정, 등록을 자동화하여 인건비를 절감하고, 판매되지 않은 상품의 대륙 간 운송을 없애 탄소 배출을 줄였다.

수동 워크플로는 회사가 수요를 충족하고 재고에서 완전한 가치를 확보하는 것을 막는 병목을 만들었다.

틈새 중고 거래 업계의 워크플로에 맞는 기성 솔루션은 존재하지 않았기 때문에 사내 기술 개발을 하게 되었다.

이러한 단계를 자동화한 것은 처리량을 개선했을 뿐 아니라, 중고 거래를 진정으로 친환경적으로 만든다는 지속가능성 목표와 사업을 일치시켰다.

AI는 노동 집약적인 프로세스를 확장 가능하고 친환경적인 운영으로 전환하여 전통적인 소매 모델을 더 큰 지속가능성과 효율성을 위해 개조할 수 있다.

ThriftOps를 도입한 이후 Swag Kicks는 등록 상품의 처리 시간 단축, 운영 비용 절감, 공급망과 관련된 탄소 배출의 측정 가능한 감소를 보고했다. 회사는 AI 모델을 계속 개선하고 있으며, 이 접근법이 수익성과 환경적 책임을 결합하려는 다른 중고 거래 지향 기업들을 위한 청사진이라고 보고 있다.