온라인 식품 소비자를 위한 최적화 경험 제공
이상의 데이터 볼륨을 기존의 1/3수준의 엔지니어링 인력으로 유지
활성 고객 수 데이터브릭스 기반 CRM 캠페인으로 증가
이상 푸시 마케팅 투자 대비 수익률 증가
D2C 푸드테크 스타트업인 정육각은 뛰어난 IT 역량으로 기존 축산 시장의 유통 문화를 혁신하고 새로운 식품 패러다임을 구축하고 있습니다. 정육각이 2022년에 인수한 국내 최초의 친환경 식품 프랜차이즈 초록마을은 현재 전국 360여 개 매장에서 280만 고객에게 서비스를 제공하고 있습니다. 빠르게 변화하는 식품 소비 트렌드에 적합한 상품 운영과 온라인 시장 기회를 확보하기 위해 초록마을은 데이터 인사이트를 활용한 고객 경험 개선에 힘쓰고 있습니다. 기존에 사용하였던 데이터 시스템은 저장소와 분석 환경이 분리되어 있어 실시간적 데이터 인사이트를 활용하지 못하였는데, 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 전환한 후에는 실시간 탐색적 분석이 가능해져 고객 관리를 개인화할 수 있게 되었습니다. 활성 고객 현황, 프로모션 매출 등 다양한 비즈니스 성과 또한 실시간으로 관리할 수 있어 상품 관리 및 비즈니스 운영의 효율성 또한 크게 향상시켰습니다.
기존 데이터 시스템의 낮은 유연성과 확장성
초록마을은 친환경 식품 유통에 대한 오랜 노하우를 보유하고 있으나, 빠르게 변화하는 온-오프라인 식품 소비 트렌드에 대응하기 위해 개인화된 고객 경험과 데이터 기반 실시간 성과 분석을 활성화해야 하였습니다. 초록마을이 기존에 사용하던 오라클 클라우드 기반의 데이터 마트는 물동량, 객수, 매출과 같은 유통업의 기본 경영지표만을 제공할 뿐, 특정 프로모션의 멤버십 가입 회원 수 추적, 혜택 비용 정산 등 유기적으로 성과 지표를 변화하지 못하였습니다. 또한, 데이터 원천에서부터 사용 가능한 파이프라인이 부재했기 때문에, 데이터 저장소와 분석 환경이 분리되어 있어 원천 데이터 추출 후 별도의 분석 환경을 활용해야 하는 불편함이 있었습니다. 정육각과 초록마을의 권수아 데이터 총괄은 "기존의 ETL환경은 확장성과 유연성이 떨어졌으며, 원천 데이터를 통한 탐색적 분석은 실행하기 어려웠다."라고 설명했습니다.
데이터 프로세싱이 지연되는 문제로 실시간 고객 관리와 상품 현황 관리가 어려워 초록마을의 주요 비전인 신선한 식재료 유통에도 차질이 발생하였습니다. IT 인력을 통해서만 원천에서 데이터를 이동할 수 있었기에 데이터 요청부터 수신까지 약 3일이 소요되었고, 별도의 분석 환경에서 수작업으로 분석 및 모델 구축을 해야 했기 때문에 데이터 인사이트를 서비스에 적용하는 데까지 시간적 비용이 발생했습니다.
뿐만 아니라, 정육각의 인수 이후 초록마을은 IT 역량을 바탕으로 한 새로운 기획과 서비스를 출시하는 과정에서 더욱 다양한 데이터 리소스를 활용하게 되었습니다. 예를 들어, 앱 개편으로 Google Cloud Platform 및 MS Azure 리소스 사용률이 크게 증가했으며, 자체 개발한 창고 관리 시스템도 MS Azure를 활용하였습니다. 이에 따라, 새로운 기능과 서비스를 지원하기 위해서는 여러 클라우드 환경에 산재된 데이터를 하나의 멀티 클라우드 플랫폼으로 통합해야 하였기에, 초록마을은 통합 및 중앙 관리에 유능한 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼 도입을 결정하였습니다.
중앙 집중형 관리 시스템으로 탐색적 데이터 분석 실현
초록마을은 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼 도입으로 실시간으로 데이터 기반 성과 현황을 분석할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 초록마을이 새로 런칭한 영유아 ‘초록베베’ 멤버십의 가입 회원 수, 매출, 혜택 비용 등 성과를 약 하루 단위로 모니터링 할 수 있게 되었으며, 고객 피드백, 활성 사용자 증가 추이, 상품 판매 수량 등 정보를 즉시 확인할 수 있어 현황 기반 비즈니스 의사결정을 빠르게 내릴 수 있게 되었습니다. 상품 관리 측면에서도 판매량 및 공급 추이를 빠르게 분석할 수 있게 되어 용이한 추가 물량 확보, 결품 문제 해결 등 효율적인 재고관리와 수요예측이 가능해졌습니다.
초록마을은 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 전산화 이후 12년간 쌓인 천여 개의 매장 코드와 약 3만 개의 상품 스큐의 대규모 데이터를 동시 분석을 할 수 있게 되면서 각 지역 및 매장에 적합한 상품 운영 및 고객 관리 전략을 확보할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 대용량 고객 내역 분석 후 고객별 구매 주기에 따른 이탈 가능성 예측 모델을 구축하여 이탈 위험시기에 자동화 메세지를 발송하는 CRM 캠페인을 갖추게 되어 개인화된 고객 관리 전략을 강화하였습니다. 데이터 분석가들은 Python 및 Spark 엔진을 활용하여 공급망, 가격 정책 등 다양한 도메인의 대규모 데이터 또한 탐색적 분석을 할 수 있게 되었습니다.
더불어, 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼 도입으로 Azure Cosmos DB, GCP Firebase, OCI 등 다양한 원천 데이터를 중앙에서 관리할 수 있게 되어, 통합적인 데이터 관리와 공유로 새로운 앱 기능과 서비스를 효율적으로 지원할 수 있게 되었습니다. “데이터브릭스는 데이터 관리에 높은 유연성과 확장성을 보장하면서도 합리적인 시간, 인적, 금전적 비용으로 활용이 가능했다.”라고 권수아 데이터 총괄이 설명하였습니다.
나아가, 초록마을 구성원들은 데이터브릭스 플랫폼 도입을 통해 데이터 활용에 대한 의지와 공감대를 높일 수 있었습니다. 기존에 사전 설계된 지표에만 의지하는 것이 아니라, 구성원이 직접 SQL을 활용하여 데이터를 조회하고, BI 도 구로 시각화와 대시보드를 구성하며, 슈퍼셋을 통해 데이터를 모니터링할 수 있는 환경은 민주적인 데이터 중심 조직 문화를 확립하는데 큰 도움이 되었습니다.
데이터 인텔리전스 플랫폼으로 고객 관리 전략 고도화
초록마을은 데이터브릭스 플랫폼을 활용하여 데이터 엔지니어링 및 분석 역량 내재화를 이뤘습니다. 다양한 구성원의 데이터 접근이 용이해지면서 단순 데이터 추출 및 조회를 위해 발생하던 소모적인 업무 단계가 줄어들었고 이는 각 담당자의 생산성 향상으로 이어졌습니다. 데이터브릭스를 도입하기 이전과 비교하면 100배 이상 볼륨의 데이터 파이프라인과 1,000배 이상의 데이터 볼륨을 운영하고 있음에도 불구하고, 엔지니어링 인력은 ⅓ 수준으로 유지하고 있으며 비용은 2~3배 정도만 증가하여 데이터 관리 최적화를 성공적으로 실현했습니다.
더불어, 데이터브릭스는 초록마을 고객 경험 개선과 운영 효율 극대화에 많은 기여를 했습니다. 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 구축한 CRM 캠페인으로 활성 고객 수는 기존에 비해 30% 이상 증가하였고 고객 리텐션율도 기존 대비 10% 향상되었습니다. 또한, 빠른 데이터 관리 및 공유로 사용자들의 서비스 사용에도 불편함이 많이 해소되었고 서비스 제공도 더 효율적으로 이루어졌습니다. 예를 들어, 미사용 쿠폰 알림 같은 실시간성 비즈니스 액션을 빠르게 취할 수 있게 되어 고객 전환율은 기존에 비해 약 3배 증가하였고 투자 대비 수익률은 2배 이상 증가하였습니다.
또한, 효율적인 재고관 리와 수요예측으로 80% 이상의 상품 취급률을 달성하였습니다. 초록마을은 빠른 시일내에 데이터브릭스의 델타 라이브 테이블과 스트리밍 기능을 추가 강화하여, 안전 재고 관리에 실시간 판매 현황을 반영함으로써 더 유연한 안전 시기 확보를 기대하고 있습니다. 권수아 데이터 총괄은, “데이터브릭스의 분석 모델을 기반으로 생성된 결과와 인사이트를 운영 데이터베이스로 역 서빙하여 서비스에 활용하는 사례를 적극적으로 확대해 갈 예정”이라며 정육각 및 초록마을과 데이터브릭스의 미래 시너지를 기약하였습니다.
