빅데이터 사례
1.아마존
빅데이터 활용 사례에서 아마존을 언급하지 않는 것은 어불성설입니다.
아마존만큼 적극적이고,성공적으로 빅데이터를 활용하는 기업도 없기 때문이죠.
특히 아마존은 고객들의 쇼핑 경험을 향상시키는데 빅데이터를 적극 활용하고 있습니다.
예를 들어,아마존은 빅데이터 분석 시스템을 통해 "18세에서 45세 남성이면서,외국 영화를 즐겨 보며,
3,000달러 이상의 수입을 가진,임대주택에 사는 고객"이 어떤 상품을 좋아할지
정확히 예측할 수 있습니다.
빅데이터가 예측한 추천상품은 고객이 아마존에서 쇼핑을 하는 동안
배너 형태로 공개 됩니다.
또한 가격을 최적화 하는 데에도 아마존은 빅데이터를 활용합니다.
아마존은 경쟁 업체의 가격,주문 내역,예상 이익률,웹 사이트에서의 활동 등
방대한 데이터를 수집해 가격을 10분마다 최적화합니다.
이렇게 가격을 관리하여 아마존은 매년 25%의 수익을 올린다고 합니다.
2.할리우드
영화 흥행은 오랫동안 예측 불가능한 것으로 여겨졌습니다.
그러나 빅데이터가 사용되면서 난공불략이었던 영화 흥행 예측도 가능해졌습니다.
할리우드에서는 갈수록 영화 한 편당 제작 예산이 늘어납니다.
블록버스터 장르가 크게 인기를 끄면서,영화사들은 너도나도 예산이 수천 억 드는
영화를 제작하기 시작했습니다.
이렇게 많은 돈을 들여 만든 영화가 흥행에 실패하면,제작사는
자연스럽게 파산을 하게 됩니다.
그런 일이 없도록 할리우드에서는 마케팅을 적극적으로 이용해왔습니다.
무슨 일이 있어도 영화사의 운명을 좌우할 대규모 영화를 흥행시키기 위해,
전체 영화 제작 예산의 10% 이상을 마케팅 비용으로 사용합니다.
인터스텔라,행오버 등을 제작한 영화사 Legendary Entertainment는
빅데이터로 신작 영화 블랙코드의 실패를 미리 예측했습니다.
대중들의 SNS를 텍스트마이닝 기법으로 분석하여 블랙 코드가 흥행에
처참히 실패할 것이라는 결론을 얻었습니다.
안타깝게도,영화사에서 이 사실을 알게 된 것은 영화가 개봉하기 직전이었습니다.
실패할 영화를 제작하지 않았다면 더 좋았겠지만,이미 제작이 끝난 상황이라 그럴 수는 없었습니다.
대신에,Legendary Enterainment는 블랙 코드의 마케팅 예산을 최소화했습니다.
빅데이터가 예상한대로 신작 블록버스터 블랙 코드는 실패했습니다.
이로 인해 영화제작사는 큰 타격을 입었지만,
마케팅 비용을 줄인 덕분에 망하는 것은 피할 수 있었습니다.
3.스타벅스
왜 스타벅스 매장은 150m 안에 두세 곳이 있어도 망하지 않는 걸까요?
스타벅스의 성공 역시 빅데이터와 연관이 있습니다.
스타벅스는 매장을 내기 전에 빅데이터를 기반으로 상권을 철저히 분석합니다.
다른 스타벅스의 위치,교통 패턴,지역 인구 통계 등의 데이터를 다량 수집하고,이를 분석하여
최상의 입점 위치를 찾아 냅니다.
또한 이 분석을 통해 신규 스타벅스 매장에 의해 기존 매장이 얼마나 타격을 입게
될 지도 에측해낸다고 합니다.
스타벅스는 빅데이터를 활용해서 고객에게 최상의 경험을 제공하고 있기도 합니다.
스타벅스는 자체 어플리케이션을 통해 소비자들의 정보를 수집합니다.
앱으로 수집한 정보를 바탕으로,개별 고객의 커피 취향부터 방문 예상 시간까지 알아냅니다.
그리고 그 정보를 기반으로,고객에 취향에 맞을 법한 신메뉴를 추천해주는
서비스도 제공하고 있습니다,
4.미국판 배달의 민족,Doordash
Doordash는 피자만 배달되던 미국의 배달 시장을 획기적으로 변화시킨,미국의 배달의 민족입니다.
이들은 적시적소에 음식을 최상의 상태로 배달하기 위해,빅데이터를 적극적으로 활용합니다.
"DoorDash는 음식이 외부인 출입 제한 주택에 도착하는 그 순간까지의
모든 것들을 수집하고 분석합니다. 음식이 배달되기 까지의 모든 단계를 이해하고,
신호를 분석하고,그런 다음 모든 것들에 대해 세심하게 준비합니다.
앞으로의 배달을 위해 우리는 각각의 요소들을 예측하고,배달 기사를 준비시키고,
또한 고객들을 위한 예측을 하는데에 이런 정보를 사용합니다".
DoorDash는 해당 레스토랑의 실적,평균적인 음식 준비 시간,현재 교통 상황,
배달을 할 차의 종류,주차장 현황 등의 최소 15가지 이상의 데이터를 분석하여
배달 기사가 레스토랑에 방문하는 시간을 최적으로 계산하였습니다.
그 결과,DoorDash는 점점 더 정확하게 배달 도착 시간을 예측할 수 있게 되었을
뿐만 아니라 소비자,배달 기사,레스토랑 상인들에게 더 많은 가치를 제공할 수 있게 되었습니다.
소비자들은 자신의 원하는 정확한 시간에 음식을 배달 받을 수 있게 되었으며,
배달 기사들은 아까운 시간은 곧 나올 음식 만을 기다리며 하릴 없이 기다릴 필요가 없어졌고,
레스토랑 상인들은 온라인을 통해 더 많은 음식을 판매할 수 있게 되었습니다.
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