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유통업의 변화를 이끄는 빅데이터 part1
  • 작성자
    관리자
  • 등록일
    2020-06-17 16:52:31
    조회수
    115

 

안녕하세요! 한국직업전문학교입니다 :D

 

최근 여러 업계에서 주목하고 있는 '빅데이터'

그만큼 활용 사례도 많이 찾아볼 수 있는데요.

 

그렇다면, 유통업에서도 빅데이터를 활용하고 있다는 사실.

알고 계셨나요?

 

이번 시간에는 유통업에서는 어떤 방식으로

빅데이터를 활용하고 있는지

알아보도록 하겠습니다 :D

 


 



4차 산업혁명시대에 돌입하며

우리 사회는 수많은 스마트 디바이스가 생산해내는

디지털 데이터를 기반으로 작동하게 됩니다.

 

데이터만 수집·분석하고 가공하여도 수익이 생기는 사회인데요.

그렇기 때문에 우리는 '데이터를 4차산업 시대의 원유'라고 부르게 되었습니다.

 

따라서 이 자원을 어떻게 활용하느냐에 따라

비즈니스의 흥망성쇠가 결정될 것이고,

여러 산업에서 데이터 수집과 분석의 중요성이 부각되고 있습니다.

 




여러 업계에서 이 4차 산업 시대의 원유인 데이터를 활용하고 있는데요.

그 중 가장 빠르게 움직인 분야는 바로 금융업입니다.

 

소비자들의 소비 데이터를 분석하여 그에 맞는 상품을 개발하고,

분석한 데이터를 기반으로 타깃을 설정하여 금융 상품을 제공하는 등

발 빠른 모습을 보였습니다.

 

그리고 금융업 못지않게 빠르게 데이터를 활용하는 분야가 있었습니다.

바로 유통업입니다.





방대한 양의 데이터를 뜻하는 말인 빅데이터.

유통업계에서는 이러한 빅데이터와 함께

인공지능, 사물인터넷, 클라우드 기술 등을 유통업에 접목시켜

유통 서비스의 새로운 패러다임인 '유통 4.0'이라는 용어를 탄생시켰습니다.

 

그렇다면 ‘유통 4.0’에서는 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는 것일까요??

지금부터 한번 알아보도록 하겠습니다 :)

 

 



유통업X빅데이터 #1. 판매 전략

 

판매 전략은 유통업에서 가장 중요한 부분일 것입니다.

그렇기 때문에 빅데이터를 가장 잘 활용하는 분야이기도 한데요.

 

판매 전략을 세울 때,

유통업계에서는 여러 가지 데이터를 분석하여

특정 상품이나 브랜드가 잘 팔릴 수 있는 위치를 선점하는 방식으로 접근합니다.

 

이와 관련해서 KT는 최근 유통업에서 활용 가능한 인공지능 빅데이터 분석 플랫폼을 내놓기도 했습니다.

이 플랫폼에서는 현재 판매 현황, 향후 성장 예측도, 유동 인구와 소비 데이터를 융합해서

인구 유입 대비 판매 현황 등을 분석할 수 있다고 합니다.

 

소비자의 구매 데이터 분석을 통해 상품을 기획하는 방법도 사용되고 있습니다.

특정 상품을 구매하는 소비자들의 구매 패턴과 구매 성향을 분석하여,

그들이 좋아할 만한 상품과 함께 이벤트성으로 상품을 판매하는 방법 등이 있죠.

 

 

 

유통업X빅데이터 #2. 재고 관리

 

유통업계에서 창고에 재고가 쌓이는 상황은 정말 피하고 싶을 것입니다.

이렇게 창고에 재고가 쌓이는 경우는 다양한 이유가 있겠지만,

가장 큰 원인은 바로 ‘상품의 수요를 정확히 파악하지 못해서’입니다

.

그렇게 때문에 ‘수요 예측 데이터’는 재고 관리에 가장 중요한 데이터 분석입니다.

오랫동안 쌓인 많은 양의 수요 데이터를 분석하여

수요될 상품의 물량을 정확히 예측한다면

매우 효과적인 재고 관리가 이루어지겠죠?

 

 

새벽배송은 최근 유통업계에서 매우 주목받고 있습니다.

새벽배송은 저녁에 주문을 하면 다음날 새벽에 받을 수 있는 것인데요.

여기에서도 빅데이터는 매우 중요합니다.

 

새벽배송을 하려면

주문이 들어오는 동시에 상품을 물류센터에서 발송하는 시스템이 필요한데,

빅데이터 분석을 통해 수요를 예측하여

필요한 상품을 미리 비축해 놓는다면

새벽배송이 원활하게 잘 이루어질 것입니다.






실 예로, 새벽배송의 선두주자인 마켓컬리는 자신들의 인공지능 빅데이터 분석 프로그램인

‘데이터를 물어다 주는 멍멍이(데멍이)’를 통해

소비자들의 과거 주문 데이터를 분석하여 상품을 미리 준비합니다.

이 시스템을 통해 마켓컬리의 신선식품 폐기율은 불과 1%대라고 하니, 매우 놀랍지 않나요?




유통업X빅데이터 #3. 상품 홍보·마케팅

 

위에서 언급한 판매 전략, 수요 예측과 함께

빅데이터는 홍보·마케팅에도 쓰이고 있습니다.

 

예컨대 특정 상품의 구매 데이터를 기반으로 재구매율이 높은 고객군을 찾는다든지,

특정 상품 구매자 데이터와 비슷한 성향의 잠재 고객군을 찾는 식입니다.

이렇게 분석한 결과는 타깃팅 광고 등에 사용되죠.







삼성카드는 빅데이터 기반의 가맹점 지원 통합 서비스 BMP(Big-data Marketing Partnership)를 선보였습니다.

BMP는 가맹점 맞춤형 분석과 컨설팅을 제공하고,

가맹점 혜택을 타깃 회원에게 자동으로 제공하는 등 다양한 기능을 제공합니다.

 

국내 한 할인점이 신규 점포를 오픈하면서 이 서비스를 활용했는데, 결과는 어땠을까요?

놀랍게도 고객 이용률이 기존 DM 마케팅 대비 6배 수준으로 상승했다고 하네요.

 

이와 같은 데이터 분석 마케팅 플랫폼이 등장함에 따라

기존 유통업 마케팅의 흐름도 달라질 것으로 기대되고 있습니다.



(유통업의 변화를 이끄는 빅데이터 part2 에서 계속됩니다!)

 

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