소비자의 선호도가 변화함에 따라 소비재 기업들은 고객과 직접 연결될 수 있는 비즈니스 모델을 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 소비자 직접 소통 (DTC: Direct-to-Consumer) 기능을 통해 개인 맞춤 경험, 프리미엄 상품, 건강에 초점을 맞춘 혁신, 지속 가능한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 그러나, 소비자 직접 소통의 잠재력을 최대한 발휘하려면 소비재 기업이 데이터 접근성, 인공지능 구현, 운영 확장성이라는 세 가지 문제를 극복해야 하는데, 이 세 가지 문제는 모두 데이터 파편화라는 하나의 중요한 이슈로 인해 발생합니다.
파편화된 데이터 환경
데이터 접근성 측면에서, 소비재 기업들은 거래 시스템과 소셜 미디어 플랫폼 등 복수의 저장소에 있고, 형식이 매우 다른 파편화된 고객 데이터로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 운영 확장성 또한 공급망 시스템과 사물인터넷(IoT) 장치에 분산되어 있는 데이터의 영향을 받습니다.
인공지능은 고객 직접 소통 모델을 지원할 수 있으며, 연구 개발R의 혁신을 가속화하고, 개인화 마케팅을 개선하며, 실시간 통찰력을 통해 운영을 개선하여 효율성과 지속 가능성을 높일 수 수 있습니다. 그러나, 파편화된 데이터는 인공지능이 실행 가능한 통찰력을 제공해 주는 능력을 제한합니다. 생성형 AI는 복잡한 과정을 단순화하고 직관적인 도구와 실시간 분석을 통해 비즈니스 인사이트에 접근할 수 있도록 함으로써 통찰력을 민주화할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 이러한 통찰력을 민주화하기 위해서는 데이터 오용 방지를 위한 데이터 거버넌스 프레임워크의 구현, 투명성 강화, 인공지능 답변의 논리와 한계를 이해하려는 노력, 편견을 없애고 공정성을 촉진하기 위해 다양한 데이터 세트를 사용하는 정기적인 감사가 필요합니다. 데이터가 파편화되어 있을 경우, 이러한 모든 시도와 노력이 불가능합니다.
많은 소비재 기업들이 이러한 문제를 해결하기 위해 클라우드 데이터 레이크하우스와 같은 데이터 플랫폼을 활용하고 있습니다. 그러나, 데이터 이동을 제한하는 규정에 따른 중앙 데이터 저장소나 클라우드 시스템의 장점을 활용하기 위해 도입한 멀티클라우드 구성의 바깥에 저장되는 데이터가 항상 존재합니다.
효과적인 소비자 직접 소통을 위해서는 소비재 기업들이 파편화된 데이터를 원활하게 통합하는 동시에 시스템 전반에 걸쳐 강력한 데이터 거버넌스를 가능하게 하는 방법이 필요합니다.
소비자 직접 소통 역량 강화를 위한 논리적 데이터 관리
논리적 데이터 관리 플랫폼은 데이터 가상화를 활용하여 데이터가 저장된 위치와 저장 방식에 관계없이 데이터에 대한 실시간 논리적 연결을 가능하게 합니다. 논리적 데이터 관리 플랫폼은 공급망, 고객과의 상호소통, 소셜 미디어, 사물인터넷 장치와 같이 사일로에 있는 데이터를 원활하게 통합할 수 있기 때문에 인공지능 기반의 고객 직접 소통 성공에 필수입니다. 논리적 데이터 관리 플랫폼은 통합된 데이터 액세스를 제공하고, 개인화 마케팅 및 재고 관리 최적화를 위해 필요한 실시간 통찰력을 가능하게 하며, 개인정보 보호 규정을 준수하여 소비자 신뢰를 구축합니다.
논리적 데이터 관리 플랫폼은 인공지능에 적합한 데이터를 지원합니다. 인공지능용 데이터는 신뢰할 수 있고 체계적이며, 접근이 용이해야 합니다. 개인화를 위한 정확한 소비자 세분화를 통해 지능적인 의사 결정을 가능하게 하고, 프리미엄 상품 및 건강과 같은 시장 트렌드에 대응하기 위한 연구개발을 가속화하며, 환경 관련 지표의 모니터링을 가능하게 하고 공급망을 최적화함으로써 지속 가능성을 촉진합니다.
인공지능용 데이터는 인공지능 시스템이 다음과 같은 방식으로 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있도록 합니다.
- 개인화 마케팅 강화 – 인공지능에 적합한 데이터를 통해 개인화된 제품 추천과 마케팅을 통해 정확한 소비자 세분화가 가능합니다.
- 비즈니스 혁신 촉진 – 통합되고 민주화된 데이터는 연구개발을 가속화하여 상품의 프리미엄화, 건강, 웰빙 트렌드에 보다 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
- 기업의 지속 가능성 증대 – 인공지능에 적합한 데이터를 통해 인공지능 애플리케이션이 환경 지표를 추적하고 친환경 경영을 위한 공급망 운영을 최적화할 수 있습니다.
글로벌 소비재 기업, 데이터 기반의 정밀성을 통한 소비자 직접 소통 역량 강화
향신료와 조미료 분야의 글로벌 리더 기업은 변화하는 소비자의 기대에 부응해야 한다는 요구를 점점 더 많이 받고 있었습니다. 전자상거래의 부상, 개인화된 경험에 대한 요구, 지속 가능 경영의 중요성 증가는 식품 산업을 재편하고 있었습니다. 전통적으로 소매업 파트너십에 의존해 왔던 이 회사는 고객 관계를 강화하고 수익원을 다양화하기 위해 고객 직접 소통 채널을 구축하기로 결정했습니다.
이러한 변화와 목표를 이루기 위해서는 다음과 같은 문제를 해결해야 했습니다.
- 데이터 사일로: 소비자 데이터가 공급망, 소매업체, 디지털 플랫폼에 분산되어 있어 실행 가능한 통찰력을 얻기가 어려웠습니다.
- 개인화 한계: 통합된 데이터가 부족하여 맞춤형 추천과 개인화된 마케팅을 제공하는 데 어려움을 겪었습니다.
- 운영의 복잡성: 고객 직접 소통을 위한 원활한 재고 관리, 주문 처리, 지속 가능성 추적을 위해서는 실시간 데이터 액세스와 고급 분석이 필요했지만, 이 회사는 이러한 기능을 갖추지 못했습니다.
이 회사는 논리적 데이터 관리 솔루션인 디노도 플랫폼을 활용하여 다양한 데이터 소스를 가상화된 계층으로 통합함으로써 실시간 AI 기반 통찰력을 통해 의사 결정을 개선할 수 있도록 했습니다. 이러한 변화는 공급망, 로열티 프로그램, 전자상거래, 소셜 미디어의 데이터를 통합하여 고객 선호도에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다. 디노도 플랫폼은 원활한 소비자 직접 소통을 위한 실시간 분석, 맞춤형 추천 및 동적 가격 책정을 위한 인공지능 기반의 마케팅 개인화, 그리고 친환경 목표를 달성할 수 있도록 지속 가능성 추적을 위한 세부 정보를 지원했습니다.
디노도 솔루션은 개인화된 “나만의 조합 만들기” 기능을 통해 평균 주문 금액이 두 자릿수 비율로 증가하는 결과를 가져왔고, 실시간 재고 파악을 통해 재고 부족을 획기적으로 줄였습니다. 이 회사는 100% 재활용 가능한 포장재로 전환하고 탄소 배출량을 줄임으로써 지속 가능성 목표를 달성했습니다. 고객 직접 소통 채널은 첫해에 전체 매출의 상당 부분을 차지했으며, 전년 대비 상당한 성장을 기록했습니다. 고객 데이터에 직접 액세스할 수 있게 됨에 따라 개인화된 캠페인 및 로열티 프로그램을 통해 고객 관계를 강화하고 장기적인 브랜드 충성도를 높일 수 있었습니다. 이러한 성공 사례는 소비자의 복잡한 요구를 해결하는 데 있어 데이터와 분석의 중요성을 강조합니다. 이 회사는 디노도 플랫폼을 활용하여 분산된 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환함으로써 소비자 직접 소통의 개인화, 운영 효율성, 지속 가능성을 가능하게 했습니다.
논리적 데이터 관리, 생성형 AI을 위한 데이터 기반
소비재 기업들이 소비자 직접 판매 전략을 채택함에 따라, 비즈니스 성공은 인공지능과 민주화된 데이터를 책임감 있게 활용하는 능력에 달렸습니다. 논리적 데이터 관리는 혁신, 개인화, 지속 가능성을 촉진하는, 인공지능에 적합한 데이터 통합을 가능하게 하는 기반입니다.
