伊莱克斯에서는영업성과를정확하게예상하고매출을전망하는데고객의구매동향이핵심적인역할을합니다。400여하지만155개시장에곳의유통센터를두고연간6천만점이넘는제품물량이이동하는고도로복잡한글로벌인프라에서는이런작업을해내기가말처럼쉽지만은않습니다。伊莱克斯는砖와손을잡고머신러닝을활용해영업예측을개선하고공급망을간소화하여매출을예측하고,제품을제때수급하여고객만족도를높일수있었습니다。
미래를예측하기란불가능한일입니다。하지만적절한수준의인사이트를갖추고있다면,어느정도는예측에가까운수준에도달할수도있습니다。伊莱克斯의경우,고객을움직이는원동력이무엇인지파악하여마케팅캠페인ROI와영업성과예측을개선한다는목표를세웠습니다。
伊莱克斯는극히복잡한글로벌공급망을보유하고있습니다。물류창고와유통센터만해도400곳이넘고,연간이동하는제품물량은6천만점을웃돕니다。이렇게구조가복잡한탓에경쟁사의압박,원자재가격변동등다양한문제도뒤따릅니다。“저희데이터팀은불가능한것에무모하게덤벼들기보다는데이터사이언스를활용해비즈니스의영업과마케팅부분을개선하는데주력하려했습니다。”伊莱克斯의데이터사이언스사업부글로벌총책인Johan Vallin님의설명입니다。
Excel이전에는팀원들이스프레드시트를사용해여러데이터소스에보관된기록정보(예:가격,무역박람회,온라인등급평가,리뷰등)를입력하여전략적의사결정을했습니다이프로세스는고도로리소스집약적이면서,마케팅캠페인의영향력을명확하게파악하지않아정확하지않은내용을예측했습니다。
“저희는공급망이워낙복잡하고관리해야할모델수가많아서,데이터자산을관리할방법만이아니라온갖다양한모델의버전관리도개선할방법을찾아야했습니다。”라고约翰님이언급했습니다。“이제는이모든업무를数据库플랫폼을통해처리하고있습니다。”
伊莱克斯는砖와협력한이후손쉽게대량의소비자와제품데이터를수집,대규모로머신러닝을활용하여가치사슬을최적화하는방법을더욱잘파악하게되었으며결과적으로마케팅ROI와영업성과예측을개선할수있었습니다。
여러데이터타입과소스를다룰때는다운스트림머신러닝에데이터안정성이매우중요합니다。伊莱克斯데이터팀에서는三角洲湖를이용하여수백만개의데이터포인트를손쉽게수집하고강력한프로덕션데이터파이프라인을구축하면서도데이터품질은전혀걱정할필요가없었습니다。
그런다음이러한파이프라인이끊임없이개선을거듭하는수천개의모델에데이터를주입하는것입니다。MLflow로伊莱克斯의머신러닝수명주기전체를간소화할수있었습니다。约翰님”砖와협력하면서다양한버전의실험과시뮬레이션을추적하고,전사적으로모델을패키징하고공유할수도있으며모델을신속하게배포할수도있게되었습니다。”라고설명했습니다。"그결과예측모델을전보다훨씬빠른속도로반복재현할수있게되어더욱정확한예측결과를내놓을수있게되었죠。”
또한데이터팀에서실행가능한인사이트를제공하여기술과무관한팀원들도활용할수있게지원하는것도매우중요한일입니다。砖는微软클라우드에코시스템과기본통합되기때문에伊莱克斯에서인사이트를제공하는영업성과규모예측대시보드를개발하도록지원할수있었습니다。가격동향,경쟁력,캠페인비용과활동등다양한인사이트를통해영업과마케팅캠페인을최적화할수단을마련한것입니다。전반적으로,데이터사이언스와엔지니어링,애널리스트팀을모두같은플랫폼에통일하면서팀간협업이크게향상되고새로운데이터기반기회가발견되어비즈니스전체적으로매출을증진하고영업방식을개선할수있게되었습니다。
伊莱克斯의영업성과예측엔진을砖중심으로재구성하면서복잡한글로벌공급망이계속발전하면서스마트해지는모델을수천개나확보한것과같아지면서오히려귀한자산이자경쟁사와의차별점으로여겨지게되었습니다。
이회사에서는이제소비자와시장의향후행동을더욱정확하게예측할수있게되었습니다。이처럼새로발견한사이트덕분에공급망의중한측면이전면적으로개선되었습니다。특히영업과마케팅캠페인이영업성과예측에미치는영향이단연괄목할만한면모입니다。砖와함께하면서伊莱克斯의영업판촉활동이좀더적절한성격을띠게되었지만,그뿐만이아니라적절한시점에적절한소비자에게적합한제품을제공할수있게되면서손익에직결되는유익한파급력을확인할수있었으며,분기가지날수록지속적인성장을위해신뢰할수있는수단이라는사실이입증되었습니다。
砖덕분에영업업무를운영하는방식에좀더과학적인견해를갖고접근할수있게되었습니다。그결과업판촉성과예측의정확도가세배나높아졌습니다。”
- Johan Vallin，伊莱克斯데이터사이언스사업부글로벌총책
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