버버리 - 글로벌 패션 리더, 더 좋은 데이터 활용으로 매출 증가를 이루다

고객 클릭스트림 데이터 지연 시간 99% 감소
쿠키 지속 시간 52배 증가

 

이미지 출처: 데이터브릭스

산업: 리테일 및 소비재
솔루션: Customer 360
플랫폼 사용 사례: 델타 레이크, 데이터 사이언스, 머신 러닝
파트너: Snowplow
CLOUD: AWS

 

"Burberry.com에서 제품을 찾아보는 고객들은 자신이 정말로 찾고 있는 것이 무엇인지 우리에게 알려줍니다. 데이터브릭스와 스노우플로를 활용하게 되면서, 고객들이 매장에 방문하는 순간부터 그들의 정보를 파악하고, 이를 통해 맞춤화된 차세대 고객 경험을 제공하는 AI-Ready Customer 360을 구현할 수 있게 되었습니다." 
- Benjamin Stephens, 의사 결정 분석 부문 선임 관리자, 버버리

 

버버리는 영국의 깊은 전통을 자랑하는 글로벌 럭셔리 브랜드입니다. 전 세계에 413개의 매장을 운영하며, 탁월한 개인화된 고객 경험을 제공하여 지속적으로 성장을 이루고 있습니다. 그러나 최근까지는 데이터 처리 지연으로 인해 Burberry.com의 클릭스트림 데이터를 즉시 분석하지 못해 이러한 목표 달성이 어려웠습니다. 버버리는 이를 해결하기 위해 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼과 스노우플로의 행동 데이터 플랫폼을 도입하여 각 고객에 대한 완전한 이해(AI-Ready Customer 360)를 구현할 수 있었습니다. 이제 매장 내 고객 상담원들은 스마트폰이나 태블릿을 통해 고객의 최신 온라인 행동 정보를 확인하고, 이를 바탕으로 진정으로 뛰어난 차세대 고객 경험을 제공할 수 있게 되었습니다.

 

일일 클릭스트림 데이터 배치의 지연성 과제

버버리의 트렌치코트나 다른 명품 의류를 구매하고자 하는 전 세계 쇼핑객들은 맞춤형 쇼핑 경험을 위해 버버리 매장을 찾습니다. 그러나 대다수의 사람들은 온라인에서 먼저 버버리 제품을 검색하며, 이런 현상을 웹루밍(webrooming)이라고 합니다. 버버리는 온라인 사용자의 행동을 분석해 서비스를 최적화하고 매출을 증가시키는 방안을 모색합니다. 수년 동안 클라우드 기반 데이터 웨어하우스에서 클릭스트림 데이터를 활용했으나, 데이터 전송을 더욱 세밀하게 관리하고자 했습니다.

 

버버리의 의사 결정 분석 부문 선임 관리자인 벤자민 스티븐스는 "데이터 웨어하우스를 통해 전날의 데이터를 오후 2시에서 7시(GMT) 사이에 받을 수 있었습니다."라며 회고합니다. "이런 속도가 다른 기업에서는 충분할 수 있지만, 버버리는 전 세계 매장의 고객 상담원들에게 웹 데이터를 실시간으로 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 그래서 버버리의 명성에 걸맞는 더욱 빠른 서비스가 필요하게 되었습니다."

 

또한 버버리는 데이터의 가시성을 향상시켜야 했습니다. 버버리의 데이터 웨어하우스는 자동으로 데이터를 사전 집계하고 정제했기 때문에, 고객 방문에 대한 세부 정보를 완전히 신뢰하기 어려웠습니다. 버버리는 웹 데이터의 신뢰성을 정기적으로 검증하고, 이를 바탕으로 실행 가능한 전략을 수립해야 했습니다.

 

스티븐스는 "데이터를 더 깊게 분석할수록, 결론을 도출하는 능력에 대한 확신이 떨어졌습니다."라고 말합니다. "어제 웹사이트에서 무슨 일이 있었나요?"와 같은 간단한 질문에도 답변하기 어려웠습니다. 우리는 종종 빠른 결정을 내리는 것과 올바른 결정을 내리는 것 중 하나를 선택해야 하는 상황에 직면하게 되었습니다."

 

더욱 정확하고 빠른 데이터를 활용하여 머신러닝 모델을 통한 차세대 CX 추진

이러한 어려움을 극복하기 위해 버버리는 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼과 스노우플로우의 행동 데이터 플랫폼(BDP)을 도입했습니다. 이 솔루션을 통해 버버리는 신뢰할 수 있는 고품질 데이터를 기반으로 차세대 CX를 제공할 수 있게 되었습니다. 클릭스트림 데이터가 Burberry.com으로 유입되면, 버버리는 스노우플로 BDP를 통해 디지털 접점 전체에서 실시간 AI 지원 고객 360을 구현합니다. 이후 데이터는 제품 추천, 성향 점수, 생애 가치 등의 작업을 수행하는 40개의 맞춤형 모델을 포함하는 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 이동하게 됩니다. 이 모델들은 데이터를 즉시 재계산하여 회사의 실행 시스템으로 전송합니다.

 

"차세대 CX 프로그램은 데이터의 속도와 정확성에 비례하여 효과를 발휘합니다."라며 스티븐스는 설명합니다. "데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼과 스노우플로 BDP를 통해, 우리는 일일 데이터 배치에서 벗어나 고객의 디지털 활동에 대한 실시간 정보를 제공할 수 있게 되었습니다. 맞춤형 모델들은 행동 데이터를 사용하여 자동으로 최신 상태를 유지합니다. 이 과정에서 스노우플로는 고객으로부터 수집하는 정보의 양을 완벽하게 제어하고, 사용자 동의를 추적하여 데이터 프라이버시를 보장합니다."

 

또한 버버리는 마케팅 어트리뷰션 접근 방식을 개선하여 마케팅 ROI를 보다 정확하게 파악할 수 있게 되었습니다. 버버리는 스노우플로를 활용하여 모든 마케팅 활동과 분류 체계를 세분화했습니다. 데이터브릭스용 dbt 플러그인을 사용하여 추천 소스, 동의 배너, 서버 측 쿠키에서 추가 세부 정보를 수집했습니다. 이 결과, 버버리는 거의 실시간으로 어떤 마케팅 방법이 효과적인지 파악할 수 있는 풍부하고 완전한 마케팅 데이터를 확보하게 되었습니다. "스노우플로의 행동 데이터를 활용해 다양한 변수를 통합하는 마지막 클릭 어트리뷰션 뷰를 구축했습니다. 데이터 기반의 어트리뷰션 모델을 구축하는 방식이 훨씬 더 스마트해져서, 앞으로의 마케팅 지출을 어디에 집중할지 더욱 효과적으로 결정할 수 있게 되었습니다."

 

강력한 개인화를 통한 차세대 CX 추진

데이터브릭스와 스노우플로를 도입한 후, 버버리는 장기적인 개인화 문제를 해결할 수 있었습니다. 이전에는 Safari 브라우저의 쿠키 유효기간이 일주일로 제한되어 있어 쿠키 사용에 제약이 있었습니다. 스노우플로를 통해 서버 측 쿠키로 전환한 후, 버버리의 쿠키는 이제 1년 동안 유효합니다. 무엇보다도 서버 측 쿠키는 타사 쿠키보다 고객 개인정보를 존중하며, 버버리의 최우선 과제인 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 준수하는 데 더욱 효과적입니다.

 

"익명 쿠키의 유효 기간을 일주일에서 1년으로 늘린 것은 큰 발전이었습니다."라고 스티븐스는 말합니다. "한 사용자를 최대 1년 동안 추적할 수 있게 되면 사용자가 이메일을 클릭하여 자신의 신원을 밝힐 가능성이 더욱 높아집니다. 이를 통해 고객의 이력을 실제 고객과 연결하여 보다 개인화된 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다."

 

버버리는 웹루밍 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 초점을 맞추어 좋은 성과를 거두었습니다. 버버리 고객이 온라인에서 제품을 검색하기 시작한 시점부터 버버리 매장에 도착할 때까지의 평균 웹루밍 경과 시간은 2시간에서 6시간입니다. 버버리는 데이터브릭스와 스노우플로우를 통해 고객 어드바이저에게 데이터를 제공하므로, 고객 어드바이저는 옵트인 고객의 온라인 행동에 기반한 지식 기반 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.

 

"고객 상담원들은 iPad 또는 iPhone 기기를 이용해 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지, 어떤 제품을 추천해야 하는지 즉시 파악할 수 있습니다."라고 스티븐스는 말합니다. "이런 기회를 놓치면 고객이 다시 방문할 때까지 1~2주를 더 기다려야 할 수 있으므로, 이는 판매에 매우 중요합니다. 클릭스트림 데이터를 일일이 일괄 처리하는 방식이라면 이런 사용 사례를 지원하기 어려웠을 것입니다."

 

데이터브릭스와 스노우플로우의 시너지 효과 덕분에 버버리는 데이터 제공업체의 일정에 맞추지 않고도 클릭스트림 데이터를 자체 일정에 맞춰 사용할 수 있게 되었습니다. "우리는 데이터 지연 시간을 5분으로 줄이려고 노력하고 있으며, 이는 우리 비즈니스에 큰 도움이 됩니다."라고 스티븐스는 결론을 내립니다. "스노우플로우를 통해 다양한 데이터 원본과 그 변환을 단일 정의 집합으로 통합할 수 있었습니다. 그리고 다양한 소스에서 다양한 행동 데이터를 다양한 주기로 결합하기 위해 데이터브릭스를 활용하고 있습니다. 이는 버버리 고객 서비스의 새로운 시대를 열었습니다."