AI가 소매업체가 소비자와 연결하는 방식을 어떻게 변화시키는가

AI는 효율성을 위한 도구로서뿐만 아니라 고객이 소비자와 연결하는 새로운 방식의 촉매제로서, 소매의 다음 세대를 계속해서 형성하고 있습니다. 주요 소매 브랜드들은 자신들의 데이터를 통합하고, 실시간 인사이트를 발견하며, 변화하는 고객 행동에 대응하는 적응형 모델과 AI 에이전트를 구축하기 위해 소매용 데이터 인텔리전스 플랫폼 을 활용하고 있습니다. 제품 수요 예측과 식품 낭비 감소부터 고객 감정 분석, GenAI 기반 챗봇 배포에 이르기까지, 소매업체들은 모든 접점에서 가능성을 재상상하고 있습니다.

이 블로그에서는 Pilot Flying J, adidas, Domino’s, Albert Heijn, 그리고 PRADA Group 과 같은 글로벌 브랜드들이 어떻게 Databricks와 AI를 활용하여 상호작용을 개인화하고, 운영을 간소화하며, 더 지능적이고 연결된 고객 경험을 제공하는지 보여줍니다.

Pilot는 GenAI를 활용하여 750개 이상의 위치에서 제안을 개인화합니다

Pilot Flying J, 북미에서 가장 큰 여행 센터 운영자는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 사용하여 데이터를 통합하고 AI 전략을 가속화하고 있습니다. 미국과 캐나다에 750개 이상의 위치와 30,000명의 직원을 두고 있는 Pilot은 판매 시스템과 연료 배송과 같은 구조화된 소스에서부터 고객 리뷰와 설문 조사 응답과 같은 비구조화된 데이터의 증가하는 양까지 수백 테라바이트의 데이터를 처리합니다. Databricks는 Pilot의 이전에 분리되어 있던 데이터 과학, 분석, 엔지니어링 팀들이 공유 노트북과 통합 데이터셋을 기반으로 한 환경에서 협업할 수 있게 해줍니다. 이런 횡단적 접근 방식은 운영을 간소화하고 실시간 개인화와 고객 참여를 포함한 더 고급 사용 사례를 가능하게 했습니다. 이제 Pilot는 생성 AI로 확장하면서 Databricks를 활용하여 더 똑똑한 소프트웨어를 구축하고, 마케팅 및 개인화 팀을 강화하며, 변화하는 에너지 풍경을 탐색하고 있습니다.

다음 단계는 생성 AI로 이동하는 것이며, 여기서 우리는 엔지니어링 팀을 위해 더 빠르게 혁신하고, 고객 개인화 팀과 마케팅을 위한 더 나은 소프트웨어를 구축하려고 합니다. Databricks는 우리가 GenAI 여정을 돕기 위해 종단간 플랫폼을 제공하고 있습니다. — Todd Hunt, Pilot Flying J의 데이터베이스 디렉터

아디다스는 제품 혁신을 위한 확장 가능한 GenAI 챗봇을 구축합니다

아디다스 는 Databricks에 기반한 GenAI로 제품 혁신을 변혁하고 있습니다. adidas는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 활용하여, 200만개 이상의 제품 리뷰에 대한 감정을 분석하는 확장 가능한 RAG 기반 챗봇을 구축하였으며, 이를 통해 지연 시간을 60% 줄이고, 컴퓨팅 비용을 90% 절감하며, 리뷰 분석 효율성을 최대 40%까지 향상시켰습니다. 이제, 제품, 디자인, 마케팅 전반에 걸친 글로벌 팀들은 몇 초 만에 실행 가능한 통찰력을 추출하여 의사결정을 가속화하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. Mosaic AI Vector Search, Model Serving, Unity Catalog, 그리고 MLflow에 의해 구동되는 아디다스의 GenAI 솔루션은 더 빠른 피드백 루프를 해제하고 서비스, 지식 관리 등 미래의 사용 사례를 위한 길을 닦고 있습니다.

우리는 수백만 개의 고객 리뷰에 걸쳐 감정을 분석하고 실행 가능한 통찰력을 제공하는 GenAI 챗봇 솔루션을 구축하기 위해 Databricks를 활용했습니다. 이는 팀이 기회를 발굴하고 제품 혁신을 가속화하는 데 도움이 됩니다. — Rahul Pandey, adidas의 수석 솔루션 아키텍트

도미노피자는 GenAI와 Reddit 데이터를 사용하여 실시간으로 고객에게 응답합니다

하루에 300만 개 이상의 피자를 판매하는 Domino’s는 GenAI와 Databricks를 사용하여 고객 피드백에 어떻게 반응할지 재정의하고 있습니다. Domino’s는 “피자의 목소리” 이니셔티브를 통해 Reddit과 같은 소스에서 고객 피드백을 분석하고, 원시 코멘트를 실시간 통찰력으로 변환하고 있습니다. Vector Search, Model Serving, 그리고 AI Playground와 같은 도구에 의해 구동되는 팀은 감정을 분류하고, 핵심 테마를 도출하며, 행동을 추천하는 GenAI 솔루션을 구축했으며, 이 모든 것이 낮은 지연 시간과 높은 정확도로 이루어집니다. 이 프로젝트는 개발자의 생산성을 향상시키고, 수동 작업을 줄이며, 팀이 노트북 환경에서 AI와 상호 작용하는 방식을 변혁했습니다.

AI를 Databricks 노트북 환경에 통합하는 것은 우리의 개발 과정에 있어서 게임 체인저였습니다. 한 팀원이 말했듯이, '인라인 코드 생성기는 우리의 작업 흐름을 변형시켰고, 우리를 코더에서 AI 감독으로 전환시켰습니다. — 도미노의 데이터 과학 팀

Albert Heijn은 AI를 사용하여 예측 정확도를 향상시키고 식품 낭비를 줄입니다.

고객들은 매장에 들어가서 필요한 것을 정확히 찾을 것으로 기대하지만, 이런 원활한 경험을 제공하려면 매우 지능적이고 데이터 중심의 공급 체인이 필요합니다. 네덜란드에서 가장 큰 식료품 소매업체인 Albert Heijn에서는 이러한 기대치를 충족시키기 위해 1,200개 이상의 매장과 30,000개의 SKU에서 하루에 10억 개 이상의 예측을 생성하고 있습니다. Albert Heijn은 기존 시스템에서 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 이전함으로써, 이제 Albert Heijn은 Databricks SQL 과 확장 가능한 머신러닝 모델에 의해 구동되는 실시간 통찰력을 가진 단일 진실의 원천에서 운영하고 있습니다. 이 모델들은 매장 수준의 판매를 예측하고 재고를 최적화하여, 식품 낭비를 최소화하면서도 선반에 재고가 충분히 있도록 돕습니다. Databricks를 통해 Albert Heijn은 단지 1년 만에 360만 킬로그램의 낭비를 줄였으며, 동시에 고객에게 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다.

Databricks에서의 여러 데이터 및 AI 이니셔티브를 통해, 우리는 단지 1년 만에 3.6백만 킬로그램의 식품 낭비를 줄였습니다. — Vipool Agarwal, Albert Heijn의 공급망 제품 소유자

PRADA 그룹은 AI를 사용하여 더 개인화된, 데이터 기반의 고객 경험을 제공합니다

PRADA Group 는 Databricks를 활용하여 개인화, 예측, 마케팅을 향상시키기 위해 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다. 70개국에 600개 이상의 매장을 보유한 글로벌 럭셔리 패션 리더인 PRADA는 데이터를 통합하고 혁신을 가속화하기 위해 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 도입했습니다. Unity Catalog에 의해 관리되는 단일 진실의 원천을 가지고, PRADA의 데이터 과학 팀은 이제 더 빠르게 머신러닝과 GenAI 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다. 이를 통해 더 스마트한 예측, 개인화된 경험, 최적화된 마케팅 캠페인을 추진합니다. Databricks는 비기술 사용자가 독립적으로 통찰력을 탐색하고 이를 신뢰하여 행동할 수 있도록 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터 접근을 민주화합니다.

Databricks와 Unity Catalog 덕분에, 우리는 머신러닝과 GenAI 모델에 적합한 깨끗하고 관리된 데이터를 가지고 있습니다. — PRADA 그룹 데이터 분석 팀장 Anna Codispoti

여기서 소매업에 대한 AI의 미래가 시작됩니다.

예측 공급망과 개인화된 마케팅부터 실시간 고객 피드백 분석까지, 이러한 주요 소매업체들은 AI가 통합되고 관리되는 데이터 기반과 만나면 어떤 가능성이 펼쳐지는지 보여주고 있습니다. Databricks는 그들의 여정을 지원하는 것을 자랑스럽게 생각하며, 소매업체들이 더 빠르게 움직이고, 더 똑똑하게 혁신하고, 모든 고객 접점에서 더 연결된 경험을 제공하도록 돕습니다.

오늘 소매용 데이터 인텔리전스 플랫폼을 시작하세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)