한국IBM이 기상 데이터를 바탕으로 롯데홈쇼핑 수요 예측을 강화한다. 날씨 영향을 많이 받는 상품군을 도출해 매출 수준을 예측하고 날씨 편차에 따른 매출과 방송 효과를 측정한다.
롯데홈쇼핑은 IBM 웨더 컴퍼니 기상 데이터 기반 수요 예측 모델을 개발해 중장기 판매 계획 수립에 활용한다. 롯데홈쇼핑이 보유한 날씨에 따른 상품별 판매, 방송 효과 측정 자료에 IBM 계절 확률 예측 데이터를 활용, 날씨 정보 기반 수요 예측 모델을 구현한다.
기존에는 단기 예보에 의존해 상품을 준비하고 방송을 편성했기 때문에 급격한 기후 변화나 이상 기후에 대응하기 쉽지 않았다. '1월 중순 영하15도'라는 예보 값에 따라 롱패딩 코트 수량을 많이 준비했으나 갑작스런 이상 고온으로 판매가 부진한 식이다. 또 비즈니스 결정에 활용되는 상품기획자(MD) 경험과 지식을 비즈니스 자산으로 내재화하기도 어려웠다.
IBM 계절 확률 예측 데이터는 향후 6~7개월 간 매일 최고, 최저, 평균 기온, 강수량 등 4가지 기상 요인에 대한 예측 값을 확률이 높은 순으로 제공한다. 이를 바탕으로 몇 가지 시나리오를 도출, 기상 변화에 따른 대응과 리스크 관리 계획을 수립할 수 있다. 한국IBM은 롯데홈쇼핑이 최대 7개월까지 계절 예보를 활용할 수 있는 데이터 기반을 마련할 계획이다.
박송미 한국IBM 코그너티브 애플리케이션 웨더 비즈니스 솔루션 담당 상무는 “IBM은 기상 정보와 과학 기술력을 결합, 기업에서 보다 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는다”면서 “유통 분야 글로벌 기업은 수요 예측, 가격 정책, 재고 관리, 인력·마케팅 계획 수립에 IBM 웨더 데이터를 활용해 매출 증대와 운영비용 절감 혜택을 누린다”고 말했다.
오다인기자 ohdain@etnews.com
