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Q. 의류 브랜드 Carhartt는 아래에서 정답 공개! 도입 후

효과적인데이터분석으로 매출을 200% 초과 달성하였다

시장 경쟁력을 유지하기 위한 선택

지난 15년간 Carhartt는 미국에서 8천만개 이상의 의류와 액세서리를 생산하였습니다. Carhartt의 제품은 유명 전자 상거래 사이트나 소매 체인점, 개인 소유 상점 등 다양한 브랜드 매장을 통해 구매될 수 있었습니다.

Carhartt팀은 데이터 기반의 인사이트를 바탕으로 고객에 효과적으로 다가가고자 하였습니다. 그러나 의사결정은 빠르게 내려야 하는 데에 반해 고려해야 하는 변수는 너무 많았습니다. 수많은 데이터 소스를 기반으로 분석이 이루어졌지만, 거시 경제나 지리적 특성에 대한 복잡한 트렌드까지 고려하기란 어려웠습니다.

이러한 문제를 해결하고 점점 더 규모를 키워가는 온라인 소매 대기업에 대한 경쟁력을 유지하기 위해 Carhartt는 포괄적인 데이터 기반의 솔루션을 사용하기로 결정했습니다. 그리고 고객의 요구 방향을 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 사용하여 보다 견고한 시장 전략을 개발하기 시작했습니다.

“작년에 잘 팔린 것이 올해도 잘 팔리거나 꼭 사람들이 원하는 것은 아닙니다.”

– Carhartt의 비즈니스 인텔리전스 및 분석 담당 이사 Jolie Vitale

뛰어난 데이터 인사이트를 기반으로 이룬 성장과 확장

Carhartt 팀은 메모리의 병목 현상을 해결하고 속도와 확장성을 높이기 위해 Microsoft와 협력하여 Azure Machine Learning의 고성능 솔루션을 사용해 모델을 확장하였습니다.

Azure Machine Learning은 Carhartt가 바이너리 컴퓨팅을 넘어 새로운 예측, 선택 및 출시 툴을 개발할 수 있도록 지원했습니다. 툴의 핵심에 있는 머신 러닝 모델은 소비자 행동 데이터, 판매 데이터, 고용 및 노동력 데이터, 사회경제 데이터 등에서 수집된 100개 이상의 변수, 총 8,300만개의 파라미터와 20억 개의 기록을 결합하였습니다.

머신러닝의 이점은 명확하고도 즉각적이었습니다. 기후, 날씨, 노동력 부문의 결과를 바탕으로 특정 지역에서 가장 적합한 Carhartt 의류를 결정하는 데에 큰 도움이 되었고, 지리 공간적 인식을 강화함으로써 역동적이고 다양한 고객의 요구를 더욱 확실하게 이해할 수 있었습니다.

Carhartt는 고객의 계절적 요구를 충족시키기 위해 자신 있게 새로운 거점을 계획하고 타겟 광고 지출을 늘렸습니다. 속도와 정밀도도 비약적으로 높아져 자사의 유통 채널을 최적화해 고객에게 최적의 서비스를 제공할 수 있었습니다.

이러한 인사이트를 바탕으로 Carhartt는 2019년 신규 점포 목록을 작성하고 3개의 신규 점포를 오픈했습니다. 시즌이 한창이던 12월, 이들 신규 점포의 매출은 예상치를 200% 이상 초과하여 달성했으며, 오픈 후 몇 달만에 해당 구역에서 가장 실적이 좋은 점포가 되었습니다.