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'항공사 마일리지에 머신러닝 접목' 버진 오스트레일리아 이야기

2018.04.24 Nadia Cameron  |  CMO

호주 항공사인 버진 오스트레일리아의 마일리지 서비스인 버진 벨로시티 프리퀀트 플라이어(Virgin Velocity Frequent Flyers) 프로그램의 데이터 분석 최고 책임자에 따르면, 머신러닝을 적용한 결과 의사소통 효율이 10% 상승했으며 각 팀은 고급 분석을 10배의 속도로 적용할 수 있게 됐다.



버진이 데이터 트랜스포메이션 프로그램을 시작한 지는 12개월이 조금 넘었다. 더욱 광범위한 전사적 디지털 변신 프로그램과 함께 진행 중이다. 강조점은 2가지다. 하나는 개인화되고 의미 있게 포인트 현금화 제도를 개선함으로써 벨로시티 충성 고객 회원 전원의 고객경험을 향상하는 것이고, 다른 하나는 어떤 의사소통 및 디지털 작업이 이 작업을 지원하고 있는지 이해하고 판단하는 팀의 능력을 향상하는 것이다.

이러한 정비 작업의 일환으로 데이터 분석팀은 데이터로봇(DataRobot)의 머신러닝 플랫폼을 도입해 예측 모델링 능력 강화에 나섰다. 버진 오스트레일리아(Virgin Australia)의 데이터 분석 부문인 토크 데이터(Torque Data)의 총책임자 올리버 리스는 <CMO>와의 인터뷰에서, 그룹의 머신러닝 적용 목적은 데이터 분석과 모델링 운영의 정확성과 속도를 높여 개인화된 고객경험을 제공하는 것이라고 밝혔다.

그는 다음과 같이 말을 이었다. “디지털 환경에서 고객이 제공하는 정보에 훨씬 더 빨리 대응하기 위함이다. 옛날에는 직접 우편발송을 하거나 인쇄매체에 광고를 싣고 나서 반응을 기다리곤 했다. 몇 주 지난 후에 분석해서 어떤 점이 효과가 있는지 알아낸 다음 다시 발송하는 작업을 반복했다. 지금은 이러한 일련의 과정이 1초도 안 걸린다. 몇 초 만에 분석을 실행하기 위한 절차와 기능을 구축할 수 있어야 한다. 그러한 작업을 지금 하고 있다.”

버진은 관련성과 개인화를 목표로 하고 있다. 리스는 “개인화된 서비스 제공에 능숙해질수록 회원들과의 참여를 더 깊이 있게 추진할 수 있다”고 전했다.

“그러나 현재 서비스 제공과 아웃바운드 및 인바운드 마케팅이 가능한 도구들 때문에 제공 서비스의 복잡성은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 충성 고객 프로그램에 400명의 파트너가 있는데 누군가에게 가장 의미 있는 서비스가 무엇인지 판단하는 것은 매우 중요하다”고 리스는 이야기했다.

규칙 기반의 환경에서 데이터 분석팀은 3명의 자녀가 있고 맨리(Manly)에 거주하는 35세 고객이 피지(Fiji) 여행에 관심 있을 가능성이 높다는 식의 규칙을 작성할 수 있다.

리스는 “그러면 콘텐츠와 서비스를 제공할 수 있게 된다. 누군가가 피지에서 보내는 휴가에 관심이 있음을 인지하기 때문이다. 해당 고객이 휴가를 갔다 오는 즉시 다음 것은 무엇인지 알아내야 한다. 이 과정은 매우 빠르게 진행된다. 그들이 관심을 두는 다른 경험은 무엇인지, 해당 고객에게 신용카드나 보험이 있는지 등을 추가하면 가능한 경우의 수 조합은 빠르게 늘어난다. 그 최초의 규칙은 직접 작성할 수 있지만 나머지를 구축하려면 엔진이 필요하며 이때 머신러닝을 활용하는 것이 적절하다”고 설명했다.

그는 “회원 전원에게 차선 조치를 최대한 실시간에 가깝게 제공하는 것”이라고 전했다.
 


리스에 따르면, 숫자 입력 방식의 구식 도구나 기존 인프라 환경은 부적합하거나 버진팀의 실행 속도를 받쳐주지 못했다.

“우리는 훨씬 빠른 속도로 더 많은 데이터를 이용해 작업하고 있다. 즉, 회원들에게 더 나은 결과를 제공한다는 뜻이다. 우리가 가진 가장 귀중한 자산을 낭비하지 않고 있다. 그것은 바로 회원들의 시간이다.”

버진은 대부분 거래 데이터의 조합과 토크로 개발한 일련의 맞춤형 분할 변수를 이용해 포인트 현금화 모델을 추진하고 있다. 기여 모델에는 매체 및 대응 변수 등 전통적인 활동 추진 요인과 비전통적인 활동 추진 요인에 모두 관련된 추가 입력 내용이 포함되어 있다.

리스는 “이메일이든 아웃바운드이든 기타 채널이든 고객에게 의미 있는 것을 제공함으로써 그들이 시간이 허비되지 않게 해야 한다”고 강조했다. 이어서 “누군가가 관심이 있는지를 확인할 때마다 그 사실을 지속적인 학습 과정에 활용해서 해당 대응을 추가 변수로 포함해야 한다. 전반적으로 머신러닝은 우리가 그러한 방향으로 가는 데 도움을 준다”고 전했다.

 

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