Al-Futtaim - 200개 이상의 브랜드에서 통합된 고객 뷰 만들기

자동차 판매 10% 증가
손실 판매 기회 및 재고 보유 비용 30% 감소
인사이트 도출 시간 4배 단축

 

Image Source: ZAWYA

산업: 리테일 및 소비재
솔루션: 추천 엔진, 고객 생애 가치, 수요 예측, 광고 효과
플랫폼 사용 사례: 레이크하우스, 델타 레이크, 데이터 사이언스, 데이터브릭스 SQL, ETL
CLOUD: Azure

 

"Al-Futtaim은 자동차부터 소매업까지 조직의 모든 부서가 데이터브릭스 레이크하우스를 활용하여 비즈니스 전반에 걸쳐 고객에 대한 통합된 뷰를 확보할 수 있습니다. 이를 통해 예측, 공급망 관리, 개인화된 마케팅 캠페인, 교차 판매 전략, 로열티 프로그램 강화 등 모든 영역을 최적화할 수 있습니다."

- Dmitriy Dovgan, Al-Futtaim 그룹 데이터 사이언스 책임자

중동 경제 성장의 주요 동력인 Al-Futtaim은 Toyota, IKEA, Ace Hardware, Marks & Spencer와 같은 글로벌 브랜드의 유통과 운영을 통해 수백만 명의 중동 지역 주민에게 영향을 미치고 있습니다. 이처럼 다양한 브랜드에서는 인구통계 및 거래 내역과 같은 다양한 데이터가 생성되는데, Al-Futtaim은 이러한 데이터를 활용하여 공급망 간소화부터 마케팅 전략 최적화까지 비즈니스의 모든 영역을 개선하는 데 주력하고 있습니다. 그러나 많은 양의 다양한 데이터를 수집하고 있는 만큼, 레거시 시스템은 데이터 사일로와 분석 요구 사항을 충족시키기 위한 효율적인 확장이 어려워 고객에 대한 통합된 뷰를 제공하는 데 어려움을 겪었습니다. 비즈니스 인텔리전스는 새로운 대시보드 개발이 느렸고, 예측은 확장성이 제한되어 기존 알고리즘에 의존해야 했으며, 고객 인사이트는 너무 일반화되어 결과에 빠르게 영향을 주지 못했습니다. 그러나 Al-Futtaim은 데이터브릭스 레이크하우스를 도입하여 데이터 전략과 운영을 혁신함으로써 수요 예측부터 글로벌 로열티 프로그램 강화에 이르기까지 모든 의사 결정을 개선하는 '황금 고객 레코드'를 관리할 수 있었습니다.

 

데이터 팀을 지원하지 못하는 레거시 시스템

다양한 분야에서 Al-Futtaim은 소비자들의 삶을 풍요롭게 하기 위해 사람 중심의 접근 방식을 채택합니다. 고객 중심의 기업으로서, Al-Futtaim은 데이터의 힘을 활용하여 비즈니스 부서와 고객이 더 현명한 의사결정을 할 수 있도록 지원합니다. 하지만, 제조 및 운영, 구매 행동 및 참여와 관련된 데이터를 활용해야 할 때, 이질적인 데이터 집합을 통합하는 능력이 부족했습니다.

 

Al-Futtaim의 기존 온프레미스 데이터 웨어하우스를 사용하는 데이터 팀은 데이터의 잠재력을 최대화할 수 없었습니다. 데이터 엔지니어링팀은 메모리 및 CPU 제약으로 인해 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축하는 데 어려움을 겪었습니다. 데이터 사이언티스트들은 레거시 ML 접근 방식과 유연하지 못한 도구로 인해 어려움을 겪었고, 데이터 분석가들은 소량의 데이터를 처리하는 데 많은 시간이 걸려 인사이트를 얻는 시간과 새로운 아이디어를 시장에 출시하는 시간이 늦어지게 되었습니다. 데이터, AI, 분석에 대한 통합된 접근 방식이 없어서 팀 간의 협업이 어려웠고, 데이터 사일로가 큰 장애물이 되었으며, 파이프라인 생성과 데이터 인사이트가 특정 목적에만 부합했습니다.

 

Al-Futtaim의 데이터 과학 책임자인 드미트리 도브간은 이러한 상황을 다음과 같이 설명합니다: "데이터 준비를 확장할 수 없었고, Python과 기존 ML 모델 이외에 적용할 수 있는 도구나 방법이 없었으며, 다른 브랜드에 솔루션을 재사용할 수 없었습니다. 예를 들어, 자동차 업계에는 여러 브랜드가 있습니다: 렉서스, 도요타, 크라이슬러... 하지만 통합 플랫폼이 없으면 각 솔루션은 해당 전용 사용 사례에만 사용할 수 있었습니다." 이로 인해 데이터 프로젝트를 재설계, 구현, 테스트 및 출시하는 데 필요한 추가 시간, 노력 및 리소스가 발생하여 불필요한 비용이 추가되었고, 사업부 간의 격차가 커지며, 궁극적으로 혁신이 둔화되었습니다.

레이크하우스 아키텍처로 다양한 새로운 데이터 가능성 실현

Al-Futtaim은 데이터브릭스 레이크하우스 플랫폼을 도입하여 AI 기반의 목표를 달성하고자 하였습니다. 이로써 Al-Futtaim은 신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스를 보장한 후, 다양한 부서에서 이를 활용할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 자동차 사업부는 델타 레이크와 함께 ETL 파이프라인을 빠르게 구축하여 고객 참여와 판매 개선을 위한 10~15개의 사용 사례를 신속하게 개발할 수 있었습니다. 또한, 데이터브릭스 SQL을 통해 더 많은 팀원들이 데이터를 조작하고 시각화할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 데이터 플랫폼 책임자인 UdayKumarReddy Srinatham은 데이터 엔지니어링 팀이 Databricks SQL을 사용하여 자체 SQL 쿼리를 작성하고 데이터를 분석하여 고객 세분화 사용 사례에 적용할 수 있는 인사이트를 추출하고 정확한 ML 모델을 구축할 수 있게 되었다고 말했습니다. 이를 통해 타겟팅 마케팅 캠페인을 진행할 수 있게 되었습니다. Al-Futtaim은 사용자 친화적인 도구를 제공하여 사용자가 데이터 프로젝트에서 더 자율적으로 작업할 수 있도록 지원하고, AI 중심 문화를 지원하기 위해 채택률을 높이며, 숙련된 데이터 사이언스 팀이 집중할 수 있도록 도움을 주고 있습니다. 현재 Al-Futtaim에는 데이터 팀 전체에서 50명 이상의 데이터브릭스 사용자가 있으며, 이 수는 계속해서 증가하고 있습니다.

 

델타 레이크를 통해 Al-Futtaim은 모든 부서에서 활용할 수 있는 단일 고객 뷰를 만들 수 있게 되었습니다. 이는 조직 전체에서 다양한 소스를 활용하여 고객 통합 알고리즘을 구축하는 데 도움이 되었습니다. 이를 통해 연락 가능성 (contactability), 마케팅, 세분화, 개인화 등 다양한 사용 사례에서 이 단일 뷰를 활용하고 있습니다.

 

또한, 비즈니스 이해관계자들은 Power BI를 통해 시각적 대시보드에 액세스하여 더 현명한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 전체 조직과 사업부 내 상황을 파악하고, 방대한 기록 데이터 아카이브에 액세스하여 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. 이전에 액세스할 수 없었던 10년 이상의 데이터를 사용하여 다양한 데이터 집합을 발견하고, 비즈니스 프로세스의 잠재적인 결함을 발견할 수 있었습니다. 이러한 인사이트를 통해 매출을 늘리고 비효율을 간소화할 수 있는 추가적인 기회가 제공되고 있습니다.

 

데이터로 조직 전체의 역량 강화

Al-Futtaim은 데이터브릭스 레이크하우스 플랫폼으로 전환한 후 조직 전체의 역량을 강화하고 있습니다. 이를 통해 Al-Futtaim은 다양한 사용 사례를 신속하게 배포하며, 비즈니스 이해관계자에게 이전보다 4배 더 빠르게 인사이트를 제공하고 있습니다. 데이터 공유와 협업이 향상되어 시장 출시 기간을 단축하는 데 큰 역할을 하였으며, 데이터 부서 간의 협업이 증가함으로써 글로벌 로열티 프로그램과 같은 새로운 사례를 구축할 수 있었습니다.

 

예를 들어, Al-Futtaim은 Marks & Spencer라는 리테일 비즈니스의 주문 예측 및 재고 관리 모델을 제작하였습니다. 이 모델은 과거 주문 및 재고 데이터를 기반으로 다음 해의 계절별 주문을 예측할 수 있게 되었고, 이를 통해 주문 계획과 준비 요건을 간소화하고 손실 판매 기회와 재고 보유 비용을 30% 절감하는 데 성공하였습니다.

 

또한, Toyota 판매를 담당하는 사업부에서는 Al-Futtaim의 데이터와 AI를 활용하여 특정 대상에게 아랍에미리트 자동차를 마케팅하는데 성공하였으며, 이를 통해 매출이 10% 증가하였습니다. Al-Futtaim은 데이터 브릭스 레이크하우스의 도입을 확대하면서 데이터 거버넌스를 위한 유니티 카탈로그와 같은 새로운 기능을 개발하고 있습니다.

 

이를 통해 조직 전체에 성공적인 데이터 및 AI 사용 사례를 지속적으로 확장하여 매출과 수익성을 높이고자 합니다. 앞으로도 Al-Futtaim은 데이터와 AI를 활용하여 조직 전체의 성장과 혁신을 이끌어내는데 주력할 것입니다.