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수천 개 매장에 대한 재고 관리와 수요 예측의 어려움

다앙한 제품 부문에 걸쳐 230억 달러 규모의 브랜드를 보유하고 있는 글로벌 식음료 회사 PepsiCo는 매일 미국 내 수천 개의 매장에서 판매량과 재고, 소비자의 구매 패턴에 대한 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 그리고 이러한 다양한 데이터를 기반으로 세밀하게 달라지는 소비자의 선호도와 쇼핑 습관을 분석하여 재고 관리와 수요 예측에 반영하고 있습니다.

이들은 20년간 동일한 방식으로 업무를 해왔고 수천 개의 스프레드 시트부터 PDF파일, Word 문서, Power Point, 데이터베이스, 이메일까지 각기 다른 종류의 방대한 데이터를 유지 관리 및 구성하는 데에 상당한 시간을 소모하고 있었습니다. 이에 PepsiCo는 발전하고 있는 기술을 적극적으로 활용해 기존 대비 업무 효율을 높이고 중요한 인사이트를 얻을 수 있는 방안을 찾기 시작했습니다. 

“이 플랫폼에서는 당신이 선호하는 언어와 알고리즘을 사용할 수 있고, 시작부터 끝까지 당신을 지원해줍니다.”

– PepsiCo의 소비자 인사이트 데이터 사이언스 및 고급 분석 수석 이사 Michael Cleavinger 

현장에서 시작된 변화

PepsiCo의 현장 직원들은 매주 소매점을 방문하여 제품을 비축하고 디스플레이를 정리합니다. 그동안 그들은 일의 우선순위를 알지 못한 채 자신의 직관과 과거 몇 년간의 데이터를 바탕으로 업무를 수행했습니다. 그러나 Azure Machine Learning을 도입한 후, 변화가 시작되었습니다. 현장직원들은 방문하는 각 매장마다 날씨, 학교 일정, 주요 스포츠 행사 등 다양한 요소에 따른 우선 순위를 매일 받아보았고 매장 별 소비자의 니즈와 재고를 더 잘 예측할 수 있었습니다.

“최근 현장 직원이 텍사스 북부에 있는 한 매장에 도착했을 때 기온이 29도였습니다. 그러나 그 다음주 일기예보가 40도라는 걸 알지 못 했죠. 만약 알고 있었다면 음료를 더 비축해뒀을텐데 말입니다. 그러나 이제는 다릅니다. 머신러닝을 활용하여 일기 예보와 같은 내외부 소스의 데이터를 통합하여 분석하고 각 권장 사항의 가치를 수치화하여 매장마다의 우선순위를 지정하고 있습니다.”

PepsiCo는 700개의 대형 소매점이 있는 미국 텍사스 북부 시장에서 Store DNA의 POC를 시행해 현장 직원들로부터 긍정적인 피드백을 받았으며, 수치적으로는 권장 사항이 85% 이상 실행되고 예측은 40% 이상 개선되는 등 실현 가능성을 확인하였습니다. 텍사스 북부 출시 성공을 시작으로 Store DNA 도입은 미국 중부로 확장되었으며 각 시장에서는 시장의 특성에 맞게 훈련된 자체 머신러닝 모델이 사용되었습니다. 

클루커스는 위와 같이 다양한 예측을 위해 사용할 수 있는 Microsoft Azure의 AI & Machine Learning에 대하여 검증된 기술력을 보유하고 있습니다. 마이크로소프트에서 까다로운 심사를 통해 부여하는 최고 등급 기술 인증 advanced specialization을 9개(국내 최다) 획득하였으며, 전문 Data Group과 AI Group을 보유하고 있습니다. 인공지능 및 머신러닝 활용에 대해 궁금하신 점이 있으시다면 언제든지 클루커스로 문의 부탁드립니다.

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