IBM·롯데홈쇼핑, 기상데이터 기반 중장기 수요예측 모델 구축 협업

종합·플랫폼 / 최태우 기자 / 2020-07-13 14:27:44
▲ (왼쪽부터) 김종영 롯데홈쇼핑 마케팅부문장, 박송미 한국IBM 코그너티브 애플리케이션 웨더 비즈니스 솔루션 담당 상무 [사진=IBM]

[IT비즈뉴스 최태우 기자] 한국IBM이 기후변동에 따른 소비자 수요변화에 신속 대응하고 장기적인 계절변화에 따른 소비자 수요예측을 강화해 비즈니스에 활용하는 것을 골자로 롯데홈쇼핑과 협업을 추진한다고 밝혔다.

롯데홈쇼핑은 IBM 웨더 컴퍼니의 기상 데이터를 기반으로 개발된 수요예측 모델을 중장기 판매 전략 수립에 활용한다는 계획이다.

홈쇼핑업체는 그간 단기예보 중심의 기상자료와 MD의 경험이나 업무지식에 의존해 상품을 준비해왔다. 방송을 편성할 때 급격한 기후변화나 이상기후에 빠르게 대응하기 쉽지 않았고, 또 비즈니스 결정에 활용되는 MD의 경험이나 지식을 비즈니스 자산으로 내재화하는 데 어려움도 있었다.

한국IBM은 롯데홈쇼핑이 기존에 보유하고 있던 날씨에 따른 상품별 판매자료, 방송 효과 측정자료 등의 정보와 IBM 계절확률예측(Seasonal Probability Forecast) 데이터를 활용해 날씨정보 기반의 수요예측 모델을 구현하기로 했다.

롯데홈쇼핑은 이를 통해 날씨 영향을 많이 받는 상품군을 도출해 매출 수준을 예측하고, 날씨 편차에 따른 매출과 방송효과를 측정할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이 데이터를 기반으로 한 방송 기획으로 매출증진과 운영비용도 절감할 것으로 예상하고 있다.

단기예보 중심의 기상예측 자료는 10일 단위의 기온에 대한 단일 결정 예보 값(몇 도)을 제공하는데, 예보 값이 맞지 않을 경우 즉각적인 대응이 쉽지 않을 수 있다. 가령 “올해 1월 중순 온도는 영하15도”라는 예보 값에 따라 롱패딩 코트를 많이 준비했지만 갑자기 나타난 이상고온으로 롱패딩의 판매가 부진하면 재고가 많이 쌓이는 식이다.

IBM의 계절확률예측 데이터는 향후 6~7개월 간 매일의 4개 기상요인(최고/최저/평균기온과 강수량)에 대한 예측 값을 확률이 높은 순으로 제공한다. 롯데홈쇼핑은 이를 도입해 다수의 시나리오를 도출하고 기상 변화에 따른 빠른 대응 및 리스크 관리 전략을 수립한다는 계획이다.

김종영 롯데홈쇼핑 마케팅 부문장은 “한국IBM과 IB수요예측 모델을 개발하면 중장기 판매 및 방송 편성 계획을 세우기 용이해지고 수치화된 예측자료를 통해 과학적인 의사결정과 성과관리도 가능할 것으로 기대한다”고 말했다.

한국IBM 코그너티브 애플리케이션 웨더 비즈니스 솔루션 담당 박송미 상무는 “기상정보는 에너지, 항공, 금융, 공공 등 모든 산업에서 큰 영향을 미치는 요인이 되고 있다. IBM은 정확도가 높은 기상 정보와 업계 선도적인 과학 기술력을 결합해 기업에서 나은 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.

 

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