
다중 계정 매출 취합 자동화
직영, 가맹, 샵인샵 등 여러 운영 형태에서 발생하는 배달 계정, 마스터 계정, POS 데이터를 자동으로 취합했습니다.
포스페이스랩은 외식업 데이터를 다뤄온 7년의 경험으로, 본사와 지점이 반복 업무를 덜고 본질에 집중할 수 있는 기반을 만듭니다.
POS·배달 데이터 통합, 물류 관리, 입지 분석용 맞춤 솔루션까지 외식 기업과 프랜차이즈 본사가 마주한 데이터 문제를 해결해 왔습니다. 그 과정에서 현장 운영에 필요한 기준과 본사가 반복적으로 겪는 병목을 구체적으로 이해했습니다.
2019년부터 포스페이스랩은 프랜차이즈 본사를 위한 데이터 솔루션을 만들어 왔습니다. 수십억 건의 주문·매출·리뷰 데이터를 다루며, 현장에서 실제로 쓰이는 데이터 구조와 운영 방식을 검증해 왔습니다.
좋은 데이터 기술은 일부 대형 조직만의 도구에 머물러서는 안 됩니다. 본사와 지점이 같은 기준으로 현장을 이해하고, 더 중요한 일에 시간을 쓸 수 있어야 합니다.
이제 AI와 함께 그 기반을 더 넓게 확장하고 있습니다. 복잡한 대시보드를 더하는 대신, 본사와 지점이 필요한 판단을 더 빠르게 할 수 있도록 데이터와 업무 흐름을 연결합니다.
우리가 만들고 싶은 것은 더 많은 화면이 아니라 더 가벼운 운영입니다. 데이터 정리와 반복 업무에 쓰이던 시간을 줄이고, 고객과 브랜드의 본질에 집중할 수 있는 기반을 만듭니다.
우리는 데이터를 모으는 일에서 끝내지 않습니다. POS, 배달 플랫폼, 물류, 리뷰 데이터를 본사 업무에 맞게 정리하고, AI가 실제로 활용할 수 있는 형태로 연결합니다.
온·오프라인 매출, 리뷰, 광고, 물류 데이터를 안정적으로 수집하고 브랜드·지점 기준으로 분석할 수 있게 정리합니다.
범용 AI 도구를 그대로 얹는 대신, 외식·프랜차이즈 운영 데이터를 이해하는 업무 흐름과 에이전트를 설계합니다.
외식 기업과 프랜차이즈 본사의 데이터를 실제 업무에 쓰이도록 바꾼 사례들입니다.

직영, 가맹, 샵인샵 등 여러 운영 형태에서 발생하는 배달 계정, 마스터 계정, POS 데이터를 자동으로 취합했습니다.

배달, POS, 물류 데이터를 통합해 메뉴와 자재를 연결했습니다. 레시피 준수 여부와 판매량 대비 매입량을 추적해 물류 매입 효율을 개선했습니다.

특정 메뉴 판매가 다른 메뉴·자재 소진과 함께 관리되어야 하는 브랜드를 위해 판매량과 재고 흐름을 함께 추적하는 시스템을 구축했습니다.

배달앱 내 주변 경쟁 지점의 주문수, 최소주문금액, 쿠폰 사용 여부를 자동 취합해 고객사 지점과 비교했습니다. 수기 작업을 줄이고 상위 지점과의 차이를 더 빠르게 파악할 수 있게 했습니다.

각 지점의 배달앱 임시중지 내역을 수집해 운영 상태가 흔들리는 지점을 조기에 발견했습니다. 본사가 매출 하락 전에 이상 징후를 확인하고 대응할 수 있게 했습니다.

고객사 브랜드와 관련 업종의 배달 데이터를 분석해 입지 후보와 배달 전략을 제시했습니다. 실제 월 5,000만원 매출 입지를 발굴하는 결과로 이어졌습니다.
데이터퓨레를 만든 팀이 외식업 데이터와 AI를 바탕으로 본사 업무의 다음 기반을 함께 설계합니다.