인사이드빅데이터(insidebigdata.com) 사이트에 아마존 관련 글이 올라와서 핵심만 간단하게 번역했다. 우리가 대부분 아는 사실이지만, 다시 한 번 생각해볼만한 내용이다.
아마존이 성장하는 이유 중 하나는 바로 빅데이터다. 아마존은 빅데이터를 어떻게 활용하고 있나?
첫째, 다이내믹 가격 정책을 사용한다. 고객은 과거에는 웹사이트 방문 횟수와 관계없이 같은 가격의 상품을 접했다. 이제는 가격이 자주 바뀐다. 빅데이터 플랫폼이 소비자의 구매 의지를 평가하기 때문이다. (예를 들어, 비행기나 호텔 객실 요금의 경우 사람들이 같은 목적지를 여러 번 검색하면 가격이 높아지거나 변경될 수 있다). 아마존은 매일 약 250만 번 상품 가격을 변경한다. 아마존은 빅데이터로 경쟁사 가격부터 자사 재고까지 파악한 후 분석해 제품 가격을 변경할 수 있다.
고객은 과거에는 웹사이트 방문 횟수와 관계없이 같은 가격의 상품을 접했다. 이제는 가격이 자주 바뀐다. 빅데이터 플랫폼이 소비자의 구매 의지를 평가하기 때문이다. (예를 들어, 비행기나 호텔 객실 요금의 경우 사람들이 같은 목적지를 여러 번 검색하면 가격이 높아지거나 변경될 수 있다). 아마존은 매일 약 250만 번 상품 가격을 변경한다. 아마존은 빅데이터로 경쟁사 가격부터 자사 재고까지 파악한 후 분석해 제품 가격을 변경할 수 있다.
둘째, 사기를 방지한다. 아마존은 회사의 모든 주문에서 2,000개가 넘는 데이터 수집 포인트와 머신러닝 알고리즘을 활용해 사기 가능성이 높은 거래를 찾아낸다. 아마존은 이러한 시스템을 통해 매년 수백만 달러에 달하는 사기 거래를 차단한다. 예를 들어, 지난 몇 개월 동안 한 사람이 비정상적으로 높은 비율로 반품한 경우 등을 파악하고 계정을 차단한다.
셋째, 더 구매하도록 추천한다. 상품 추천은 가장 친숙한 빅데이터 애플리케이션이다. 기본적으로 장바구니나 구매 이력을 기준으로 작동한다. 개인화 추천으로 소비자에게 다양한 옵션을 보여주면서 아마존은 필요한 모든 것이 있다는 인식을 심어줄 수 있다. (아마존이 공개한 아마존 퍼스널라이즈, Amazon Personalize를 통해 아마존의 추천 기술을 활용할 수 있다).
넷째, 데이터를 사용해 오프라인을 변화시킨다. 아마존은 홀푸즈(Whole Foods)를 인수하자마자 인기 상품의 가격 인하를 포함해 데이터를 오프라인에서 활용하기 시작했다. 아마존 고 역시 카메라와 센서를 통해 쇼핑객의 데이터를 수집하고 분석한다. 예를 들어, 유모차를 타는 사람들이 통로를 지나가기 어려워하는 데이터를 수집하면 통로 넓이와 매대 위치를 개선할 수 있다.
다섯째, 물류센터에서 활용한다. 아마존의 풀필먼트 센터에서는 물류센터 근로자의 생산성이나 작업 속도에 대해 경고를 보내거나, 소비자가 자주 구매하는 품목, 재고 부족 여부 파악 등에 빅데이터를 활용한다. 특히, 아마존의 ‘예상 배송’ 특허를 보면 아마존이 얼마나 데이터를 잘 활용하는지 알 수 있다.
테크니들 인사이트
‘Data is King’ 이라고 한다. 데이터의 중요성에 대해서는 더 무슨 말이 필요할까 싶다. 아마존이 아마존 데이터 왕국(Amazon Data Kingdom)을 만들 수 있었던 일등공신에는 데이터가 있다. 아마존은 20년간 수집한 광범위한 데이터로 아마존을 성장시켰다. 아마존의 데이터 분석 기술은 매우 다양하다. 소비자가 선택하는 상품, 콘텐츠의 색깔과 색조에 기반해 데이터를 분류해 개인화 추천을 구성하는 특허도 있다. 특히, 앞으로 아마존의 빅데이터가 더 무서워질 이유는 오프라인 진출로 인해 새로 추가되는 오프라인 데이터에 있다. 온라인과 오프라인 데이터를 모두 가지고 소비자를 입체적으로 분석하는 기업의 경쟁력은 다른 경쟁 기업을 압도할 수밖에 없다.
출처: insidebigdata
