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AI / 디지털 트랜스포메이션

"세일즈 업셀링 시간 단축"··· 美 의류회사 칼하트의 AI 활용기

2021.08.27 Thor Olavsrud  |  CIO
美 의류 회사 칼하트(Carhartt)에서 GTM(go-to-market) 사업부가 시장 점유율을 확대할 수 있도록 데이터 기반 접근법을 취하는 데 도움을 주는 AI 도구를 개발했다. 

‘칼하트(Carhartt)’는 전략적 이점을 위해 인공지능을 도입해 활용하고 있는 기업 중 하나다. 100년 넘게 작업복을 만들어 온 칼하트는 최근 각각 다른 유통채널을 가진 GTM 부서 3곳의 영업이 체계적이고 효율적이지 않다는 것을 알게 됐다. 
 
ⓒGetty Images

영업 프로스펙팅(가망 고객을 발굴하고 접촉하는 것)에 더욱더 전략적이면서 데이터 중심적인 접근법을 취하기 위해 칼하트는 ‘마켓 어택 세일즈 프로스펙팅 모듈(Market Attack Sales Prospecting Module)’이라는 AI 기반 영업 최적화 및 프로스펙팅 모듈을 구축했다. 

칼하트는 이 프로젝트로 ‘퓨처엣지 50 어워드(FutureEdge 50 Award)’에서 신기술 응용 부문 상을 수상했다. 이 회사의 BI 및 애널리틱스 부문 이사 졸리 비탈레는 해당 프로젝트를 통해 영업 부서가 계획적이고 체계적인 방식으로 시장에 제품을 출시할 수 있도록 지원하고 있다고 밝혔다. 

GTM 사업부는 ▲1만 2,000개의 고객 소매점(업계 용어로는 ‘도어(doors)’)과 800개 이상의 파트너로 이뤄진 도매 사업부, ▲미국 내 33개 소매점을 보유한 소비자 직거래 사업부, ▲급성장하고 있는 소비자 직거래 웹 사이트로 구성돼 있다(이 밖에 칼하트는 다른 기업에 직접 제품(예: 유니폼 등)을 제공하기도 한다). 

칼하트의 CIO 겸 비즈니스 계획 부문 SVP 존 힐은 “이 프로젝트의 목적은 신규 고객 확보가 아니다. 고객 최적화다. 미국 전역에 2,000개 이상의 도어(고객 소매점)가 있다고 가정해보자. 각 매장에 어떤 제품을 넣어야 할지, 각종 제품은 어떻게 판매해야 할지 최적화하려면 어떻게 해야 할까? 이 도구를 처음 시작했을 당시에는 이런 관계를 최적화하는 데 초점을 맞췄다”라고 말했다. 

대규모 모델에 맞게 확장하기
소비자 중심의 데이터 기반 조직인 칼하트는 시장 점유율을 확대하는 방법에 관해 전략적이어야 한다고 권고했다. 비탈레는 “다양한 어카운트와 고객의 니즈를 감안해 의사결정을 조율해야 한다. 그렇지 않으면 한 사업부에서 이뤄지는 선택과 변경이 (의도치 않게) 다른 사업부에 부정적인 영향을 미칠 수 있다”라고 설명했다. 

‘마켓 어택’ 엔진에 관한 아이디어는 칼하트가 GTM 조정 문제를 고려하기 위해 여러 부문의 영업 및 마케팅 리더로 그룹을 구성했을 때 착안됐다. 통합 프로세스만으로는 부담스럽고 제한적이라는 사실이 드러났으며, 예측 및 외부 요인과 같은 데이터를 프로세스에 통합할 기회가 있었다. 

해당 팀은 솔루션이 과거 판매, 판매 계획, 유통 과정 등의 퍼스트파티 데이터를 포함하여 미래 수요를 예측해야 한다고 결정하고 칼하트의 애널리틱스 그룹과 협력하기 시작했다. 또 솔루션이 기업 주변의 환경이 어떻게 변화하고 있는지, 그 변화가 칼하트의 제품 수요에 어떻게 영향을 미치는지 파악하는 계량 경제학적 솔루션이 돼야 한다고 판단했다. 

어마어마했던 프로젝트의 규모가 난관이었다. ‘마켓 어택’의 핵심인 ‘칼하트 디맨드 시스템(Carhartt Demand System)’은 약 17억 5,000만 개의 기록 데이터세트를 사용하면서, 약 8,300만 개의 매개변수를 가진 계량 경제 모델을 생성한다. 여기에는 5년 동안의 우편번호와 10개 유통 채널의 월별 판매 데이터 등이 포함돼 있었다. 처음에는 모델을 실행하는 데만 며칠이 걸렸다.  
비탈레는 이 문제를 해결하기 위해 더 크게 생각해야 했다고 언급했다. 그는 “효율적으로 프로젝트를 확장할 수 있는 분산 메모리 병렬 컴퓨팅 기능이 필요했다”라고 덧붙였다. 

그에 따르면 팀은 아키텍처 측면에서 베스트 프랙티스를 식별하고 구현하는 데 중점을 뒀다. 그리고 마이크로소프트와의 파트너십을 바탕으로 오픈소스 서비스 및 데이터브릭스(Databricks)와의 오케스트레이션을 통해 마이크로소프트 애저 인프라에 솔루션을 배포했다. 

힐은 “시장에 이를 충족시킬 만한 솔루션이 없었다”라면서, “그래서 직접 구축해야 했다. 자사 생태계에 연결하기 위해 활용할 수 있는 것이 없었다”라고 말했다. 

수용하기 
문화적 변화 또한 난관이었다. 칼하트는 유서 깊은 기업이고, 비즈니스 리더들은 오랜 전문성을 바탕으로 의사결정을 내려왔다. 하지만 새로운 엔진은 본질적으로 ‘블랙박스’를 신뢰하도록 요구했다.

비탈레는 “(우리가 하는 일의) 블랙박스 측면을 어떻게 분해하고 접근 및 이해하기 쉽게 만들 수 있을까? 모든 사람이 필요한 모든 계산을 할 수는 없다. 불가능하다”라고 지적했다.

그는 이 문제를 해결하기 위해 최대한 많은 투명성을 제공해주는 위험 점수를 도입했다고 밝혔다. 비탈레는 “사람들이 쉽게 이해할 수 있는 방법을 구축하고자 했다. 이 부분이 장애물이라는 판단을 했기 때문이다”라고 설명했다. 

현재 이 도구는 (조직의) 운영과 전략적 요구사항을 모두 충족하고 있다. 이를테면 ‘이 새로운 제품을 이러한 유형의 신규 고객에게 테스트하는 데 가장 적합한 유통 채널이 어디인가?’라는 질문에 대답할 수 있다. 영업 담당자가 현지 시장 방문을 계획할 때 (태블릿에 저장해야 할) 잠재 고객 리스트를 생성할 수도 있다. 

힐에 의하면 해당 도구는 이미 매출 증대에 도움을 주고 있다. 더 중요한 건 고객 만족도를 높이는 한편 어카운트 담당자의 업셀링 활동 시간을 며칠씩 단축하는 데 도움을 주고 있는 것이라고 그는 덧붙였다. 

한편 비탈레는 “이 팀이 성공적으로 프로젝트를 수행할 수 있었던 이유는 조직 내부에서 얽매이거나 제약받지 않았기 때문이다”라면서, “현 상태로 인해 제한되는 일이 없었다. 이런 믿음을 심어주는 것이 가장 먼저 할 일이다”라고 조언했다. ciokr@idg.co.kr



 
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