안녕하세요 소너본입니다.
이번 블로그 글은 빅데이터의 활용 중 유통 사례입니다. 유통사례는 리테일의 절대강자 월마트에 대해서 알아보겠습니다.
월마트 기업 개요입니다.

세계에서 가장 큰 할인마트입니다.
본사는 미국 아칸소주에 위치해있고 창업자는 유명한 샘월튼입니다.
2020년 매출액은 한화로 거의 600조에 가까운 전세계에서 가장 큰 유통 기업입니다.
600조는 아르헨티나 GDP와 맞먹는 엄청난 액수입니다. 직원수는 230만명입니다.
월마트의 핵심정책은 유통을 공부하는 사람이라면 누구나 알고 있는 EDLP(Every Day Low Price) 매일 낮은 가격을 핵심 정책으로 삼고 있습니다.
낮은 가격에 물건을 제공하기 위해서 월마트는 대도시보다는 교외지역에 주로 매장을 출점했으며 대량구매를 통해 매입단가를 낮췄습니다. 또 물류비용을 낮추기 위해 크로스 도킹이라는 시스템을 도입하였고
이를 위해 1983년 인공위성을 쏘아올리고 1988년에는 전지점에 POS Register를 도입할 정도였습니다.
다음은 월마트의 빅데이터 활용 추진 배경입니다.

2010년부터 온라인 쇼핑 아마존의 폭발적인 성장에 따라서 월마트도 온라인 경쟁력 향상 및 오프라인 수익성 개선 필요하였습니다.
월마트는 온라인 매출을 늘리기 위해 다방면으로 노력하였습니다. 하지만 여러 노력에도 불구하고 2013년 기준 월마트이 온라인 매출은 전체 매출의 2%에 불과한 실정이었습니다. 온라인 매출은 기대만큼 늘지 않았습니다.
미국 유통 솔루션 업체인 마켓식스에 따르면 미국 슈퍼마켓 매장의 평균 재고량은 7.9%이고 연말과 같이 물량 확보 경쟁률이 심한 경우 13.4%까지 재고율이 올라갑니다.
이로 인해서 상위 25개 품목의 재고량에 따라 점포당 20만 달러 손실이 발생하는 것으로 추측하였습니다.
상위품목의 불필요한 재고를 줄여도 최소 2,000만달러 추가 이익을 얻을 수 있을 것으로 파악하였습니다.
이러한 이슈를 해결하기 위해 월마트는 소비자의 데이터를 분석하기 시작했습니다.
다음은 월마트의 기존 ICT 기법 도입 사례입니다.

월마트는 전통적으로 데이터에 강한 기업이었습니다.
창고 보관을 최소화 하는 1) 크로스 도킹 시스템,
2) 바코드 시스템, 3) EDI(전자데이터교환) 시스템,
4) POS시스템, 5) 스캐너 자동발주시스템, 6) RFID 시스템 등 다양한ICT 기법을 도입하였습니다.
월마트는 이러한 물류시스템 개발과 투자로 1995년부터 1999년까지 생산성을 3배나 증가시킨 것으로 평가받고 있습니다.
다음은 월마트의 대표적인 빅데이터 활용 사례인 월마트 랩스의 폴라리스 입니다.
월마트는 빅데이터에도 지속적으로 투자하고 있습니다.
가장 대표적인 사례가 바로 월마트 랩스입니다.
월마트 랩스는 데이터 과학자가 주축이 된 월마트의 자회사로 현장에 당장 적용 가능한 시범 서비스를 개발하고 있으며 소비 패턴 데이터를 활용해 온오프라인 매장의 연계를 강화시킬 수 있는 방안도 제안하고 있습니다.
월마트랩스는 소셜미디어에서 수집한 빅데이터를 분석하여 소비자들의 심리와 행동양식을 파악합니다.

대표적인 서비스가 폴라리스라는 검색 엔진입니다.
월마트 온라인 쇼핑몰 walmart.com과 모바일쇼핑 사이트에 적용된 이 검색 기술은 ‘소셜 게놈’을 적용하였습니다.
‘소셜 게놈’이란 소셜 미디어를 통해 데이터를 수집하여 실시간으로 분석한 정보를 바탕으로 소비자 소비 패턴을 분석하고 상품 판매를 촉진하는 기법인데요.
SNS서비스에 개인이 올린 글의 빈도, SNS관계망, 성향 등을 파악하여 작동됩니다.
예를 들어 A란 사람이 “기사단장 죽이기가 너무 재미있다”라는 글을 올리면
A의 지인 B의 검색창에 “A가 무라카미 하루키의 ‘소설 기사단장 죽이기’를 좋아하는데
무카미 하루키의 ‘해변의 카프카’를 선물하는게 어떨까요?와 같이 제안하는 방식입니다.
A가 언급한 기사단장 죽이기’가 소설이라는 것을 파악한 이유는
A가 평소에 ‘상실에 시대’나 ‘1Q84’와 같은 무라카미 하루키 작품을 언급했다는 데이터를 축적하고 있었기 때문입니다.
소셜 게놈은 고객의 소비패턴을 분석하고 이를 점포 운영에 반영하는데도 활용될 수 있습니다. 월마트는 소셜 정보 외에도 가격, 상품의 구성, 재고, 고객 정보 등을 실시간으로 수집하고 있습니다.
이를 소셜 게놈과 연계하여 소비자 니즈를 파악하고 매장별로 소비자가 원하는 제품을 공급하는 것입니다.
예를 들어 캘리포니아 마운틴뷰 지역에는 자전거에 관심이 있는 고객이 많다는 사실을 파악하고 해당지점에 자전거 라인업을 확대하여 성과를 본 사례가 있습니다.
월마트 빅데이터 활용의 성과 및 시사점입니다.

월마트는 SNS 분석을 통해 고객 소비 패턴을 분석하여 유통 효율성을 높일 수 있었습니다.
시시각각 변화하는 소비자의 패턴을 분석하여 적재적소에 필요한 물품을 빠르게 제공하여 불필요한 재고 낭비를 방지할 수 있었습니다.
예를 들어 휴가 계획을 이야기한 고객의 수를 파악하여 자외선 차단제의 재고가 얼마나 필요한지 추정하는 등의 방식까지 확장해 나가고 있습니다.
다음으로 소비자 니즈에 맞는 물품을 적절히 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있었습니다.
타키스라는 매운맛의 멕시칸 스낵을 취급할 때는 미국 남서부의 반응이 좋다는 사실을 확인하였고 해당지역에 다이너마이트라는 유사 브랜드를 만들어 고객의 만족도를 높인 사례가 있었습니다. 또 어벤져스와 같은 영화가 개봉할 때 SNS정보를 분석하여 충분한 양의 관련 상품을 매장에 배치한 사례도 있습니다.
마지막으로 온라인에서도 빅데이터 활용을 통해 고객 만족도를 높일 수 있었습니다.
빅데이터를 활용한 검색 서비스를 통해 검색 결과 클릭양을 20%나 높였습니다.
즉 검색결과에 대한 고객의 만족도가 높았다고 볼 수 있습니다.
그 결과 시범 적용한 결과 검색 후 구매 비율이 기존보다 10~15% 높아졌다는 결과를 확인할 수 있었습니다.
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