[이데일리 이유미 기자] 사람들은 매일 페이스북에 사진을 올리고 스마트폰으로 기사를 읽고 신용카드로 결제를 합니다. 큰 의미없는 일상생활인 것 같지만 행동 하나하나가 모두 데이터로 쌓이고 있습니다. 이른바 ‘빅데이터’ 시대입니다. 요즘 뜨고 있는 인공지능(AI)도 빅데이터 덕분에 더욱 발전하고 있는거죠. 빅데이터가 왜 중요한 걸까요. 사례를 통해 데이터 이야기를 해보겠습니다.

데이터분석이 가장 활발하게 사용되는 곳 중 하나가 거래 데이터를 통해 재고 상황을 예측하는 것입니다. 유통업체가 재고를 파악하는 것은 중요합니다. 예상보다 너무 많은 제품을 창고에 쌓아두면 제때 팔지도 못하고 비용만 낭비하게 됩니다. 특히 과일이나 야채 등 신선제품일수록 수요나 재고 상황 예측이 필수입니다.

글로벌 유통업체인 월마트는 데이터분석을 오랫동안 적용해왔습니다. 월마트는 고객분석기관인 '월마트랩(@WalmartLabs)'을 이용해 소비자 소비 패턴을 조사해 점포 운영에 반영했습니다. 월마트랩은 전 세계 28개국 1만1504지점에 방문하는 매주 약 2억6000만명의 고객을 분석을 했습니다. 월마트는 각 지점의 특징을 파악해 사업에 반영하는 방안을 마련하기 노력해 단순한 소매 영업점을 뛰어 넘는 높은 투자 수익률의 성과를 냈습니다.

월마트랩의 연구테마인 '소셜게놈(Social Genome)'은 대규모 데이터를 수집하고 실시간으로 추출·분석된 정보로 상품판매를 촉진하는 기법입니다. 월마트랩은 트위터와 페이스북 등에 올라온 글들을 해석해 인물, 사건, 장소, 제품, 조직 등의 관계를 분석했습니다.

소셜미디어를 통한 분석은 고객이 언제 어떤 물품을 사려고 하는지를 파악할 수 있도록 했습니다. 시시각각 변하는 소비자의 소비 패턴을 분석해 필요한 상품을 빠르게 제공해 불필요한 재고 낭비를 방지할 수 있었습니다. 또 고객이 원하는 상품을 항상 점포에 배치했기 때문에 고객 만족도도 향상시킬 수 있었죠.

의류업체 자라도 데이터분석을 통해 내부생산 및 재고 관리를 잘하기로 유명합니다. 특히나 자라는 2주마다 신상품을 내놓는 '패스트 패션(fast fashion)' 전략을 내세우고 있기 때문에 빠르게 변하는 패션 트렌드는 포착하는 것은 물론 재고물품의 빠른 순환이 생명입니다. 

자라는 미국 MIT 대학과 손을 잡고 전 세계 매장의 판매와 재고 데이터를 분석해 최대 매출을 달성할 수 있는 재고 최적 분배 시스템을 개발했습니다. 자사의 상품 판매 현황을 실시간으로 분석해 시장에서 인기 있는 제품을 생산 시스템에 직접 연결해 소비자의 선호도에 따라 빠르게 상품을 제작할 수 있는 시스템입니다.

또 점포 매니저가 요구하는 보충 수량, 과거 매상실적, 점포 진열 방침 등을 고려해 각 점포의 다음주 매출을 예측하고 이를 기반으로 매출이 최대가 될 수 있도록 물류창고에서 각 점포로 상품별 출하량을 산출했죠.

자라는 여러 매장에서 판매되는 판매 정보를 실시간으로 분석해 불필요한 재고를 감소시킬 수 있었고, 고객의 니즈를 실시간으로 담당자에게 전달해 고객의 요구사항이 반영된 제품을 생산 및 관리할 수 있었습니다. 

데이터분석은 유통업계에도 새로운 혁신을 안겨주고 있습니다. 비용절감과 운영 효율성을 높여주는 것은 이미 오래전부터 지속됐으며 이제는 향후 고객들이 좋아할만한 상품들이 어떤 것인지 트렌드도 예측하는 수준까지 발전하고 있습니다. 고객 입장에서는 구매하고 싶은 상품의 재고를 기다리지 않고 언제 어디서든 구매할 수 있는 환경이 조성된다면 이보다 더 좋은 서비스는 없을 테죠. 앞으로는 상품의 디자인이나 퀄리티 뿐 아니라, 재고를 기다리지 않고 언제든 구매할 수 있는지 여부도 상품을 결정하는데 중요한 요소가 되지 않을까 생각해봅니다.  

출처 : 이데일리(http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=shm&sid1=105&oid=018&aid=0003841482)