[해외사례] 빅데이터 분석 해외 활용 현황 및 사례

 

 

빅데이터 분석이라는 용어가 널리 사용되기도 전에 빅데이터 분석에 가까운 개념의 서비스를 가장 먼저 
제공했던 회사인 아마존과 고객 맞춤형 컨텐츠 추천 등을 앞세워 영화와 드라마 등 동영상 시청 행태를 
근본적으로 바꾸는데 성공했던 넷플릭스 등 빅데이터 분석의 대표 주자들이 지속적으로 노하우를 
축적하고 고도화하면서 높은 성과를 달성하고 있는 가운데, 이들 기업 뿐 아니라 다양한 분야의 기업들이 
빅데이터 분석을 활용해 소기의 성과를 달성하는 사례가 증가하고 있다.

 

해외에서는 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지, 고객 관계관리/경험의 변화, 내부 프로세스 효율성 개선, 신규 가치 창출의 관점별로 사례를 살펴보자.

 

1. 고객관리/경험의 변화

1) 아비바생명의 고객 맞춤형 보험 상품

영국의 아비바생명은 운전자의 운전 패턴에 기반을 둔 맞춤형 보험 상품을 제공하고 있는데, 이를 위해 
차량 내 운행기록 장치를 통해 실제 운전 행태를 수집 및 분석하고 있으며, 주로 운전하는 시간과 지역 등을 
감안해 보험료를 산정하는 ‘Pay-as-you-drive’ 상품인 ‘RateMyDrive’를 내놓아 고객들로부터 좋은 반응을 
얻었다.

 

2) 사우스웨스트 항공의 고객 맞춤형 광고

저가 항공의 대명사인 사우스웨스트 항공은 비행기 좌석 스크린에 승객별로 다른 광고를 제공하고 있는데, 
미국인의 96%를 비롯해 전세계적으로 5억 명에 달하는 고객 정보를 갖고 있는 액시엄(Acxiom)社의 DB에 
저장되어 있는 항공기 탑승객의 쇼핑 습관과 구매 패턴 등을 분석한 후 승객별 최적화된 광고를 제공하고 
있다.

 

3) 타겟(Target)의 고객 맞춤형 프로모션

타겟은 여성 고객의 임신 여부를 선제적으로 파악하기 위해 빅데이터 분석을 활용하고 있는데, 고객의 
임신을 높은 확률로 추정할 수 있게 해주는 주요 아이템에 대한 검색이나 구매 등 온/오프라인에서 
행해지는 고객의 모든 활동을 지속적으로 축적하여 고객의 임신 주기까지 알아맞힐 수 있는 수준의 정보를 
확보하고 있다. 이와 같은 분석 결과를 바탕으로 관련 상품에 대한 프로모션 등의 효과를 제고하고 있다.

 

 

 

2. 내부 프로세스 효율성 개선 

1) DHL의 물류 효율화

일별 배송 정보를 분석하여 소비자의 물류 서비스 이용 흐름과 패턴 파악에 활용하고 있는 DHL은 실시간 
교통상황, 수신자 상황, 지리적/환경적 요소를 고려한 최적화된 배송 경로를 실시간으로 분석해 적기 배송 
실패율을 제로 수준으로 만드는 한편 불필요한 연료 소모도 최소화하고 있다. 또한 이렇게 얻어진 데이터 분석 결과는 물류 서비스 수요 증가 추세를 예측하여 물류센터 확장과 배송차량 추가 등에 대한 투자 
결정에도 활용하고 있다.

 

2) 자라(Zara)의 효율적인 물류 배송망

패스트패션(SPA) 기업의 대표 주자 중 하나인 자라는 빅데이터 분석을 활용해 전세계 매장의 판매 현황을 
실시간으로 분석한 뒤 고객 수요가 높은 의류를 실시간으로 공급할 수 있는 물류망을 구축함으로써 재고 
부담은 줄이고 매출은 극대화하는 성과를 거두고 있다.

 

3) 구글의 데이터센터 성능 및 에너지 사용 최적화

구글은 데이터센터 서버와 기타 장비들의 사용시간과 에너지 사용량에 대한 방대한 분량의 운영 데이터를 
분석하여 데이터 센터의 성능과 에너지 사용량이라는 트레이드오프 관계에 있는 두 가지 지표를 최적의 
상태로 운영하고 있다.

 

 

3. 신규 Value Proposition 창출

1) 아마존의 예측 배송

빅데이터 분석을 이용한 고객 이해와 구매 추천의 선구자인 아마존은 ‘예측 배송’이라는 또 다른 
파격적 행보를 시도할 계획인데, 이를 위해 2013년 12월 고객이 구매하기 전에 배송을 준비하는 ‘예측 
배송(anticipatory shipping)’ 서비스에 대한 특허를 취득한 바 있다. 

 

‘예측 배송’은 고객이 구매할지 여부가 불확실한 상황에서 고객 주소지 근처의 물류창고로 배송을 시작하는 
것으로, 이는 기존 주문과 검색 내역, 위시 리스트와 쇼핑 카트에 담아놓은 상품, 반품 내역, 마우스 커서가 
머무른 시간 등을 활용해 고객 자신보다 고객을 더 잘 이해하는 것으로 알려져 있는 아마존의 빅데이터 
분석 역량에 바탕을 두고 있다. 이와 관련해 월스트리트저널(WSJ)은 ‘예측 배송은 방대한 고객 데이터를 
제대로 활용하고 있는 아마존만이 가능한 서비스로 경쟁 업체들과 비교해 강력한 차별화 포인트가 될 수 
있을 것이다’고 전망했다.

 

2) GE의 산업 인터넷(Industrial Internet)

“어젯밤 잠들 때는 산업재 기업이었지만, 오늘 아침 일어나면 소프트웨어 및 빅데이터 분석 기업이 되어 
있을 것이다”는 제프리 이멜트 GE 회장의 말은 산업 인터넷을 캐치프레이즈로 데이터 분석의 힘을 
통해 생산성 혁명의 원동력을 찾겠다는 GE의 야심을 상징적으로 압축한다. 

 

GE는 고객들에게 산업 
생산성 향상으로 보다 더 스마트한 Factory를 구현할 수 있도록 자사의 IT 역량을 대폭 강화하기 위해 
GE소프트웨어를 별도로 설립하는 한편 ‘Predix’라는 빅데이터 분석 플랫폼을 개발했다. 이런 노력을 통해 
2016년에는 ‘Predix’가 대부분을 차지하는 소프트웨어 사업에서 70억 달러의 매출을 달성할 계획이다.

 

 

3) 후지쯔(Fujitsu)의 농업용 빅데이터 분석 솔루션

 

후지쯔는 농지작업 실적과 작물 이미지 등 데이터를 분석해 수확량 증가와 품질을 향상시키는 클라우드 
기반의 농업용 빅데이터 분석 솔루션을 2012년부터 제공하고 있다. 이는 기후와 토양환경 등에 대해 
센서로부터 수집되는 데이터와 과거 수확실적 등을 비롯한 빅데이터를 분석하여 최적의 파종, 농약 살포, 
수확 시점을 제공하는 솔루션이다.