스마트한 결정을 위한 규모 확장: Lotus's가 AI와 NLQ를 이용해 3,000개 이상의 매장에 실시간 인텔리전스를 제공하는 방법

매일의 매장 결정을 더 똑똑하고 빠르게 만들기

빠르게 변화하는 소매업계에서 매장 관리자들은 실시간 성과에 기반한 빠른 결정을 내려야 하는 지속적인 압박에 직면해 있습니다. 태국 최대의 소매업체 중 하나인 Lotus는 풍부한 데이터에 접근할 수 있음에도 불구하고, 많은 전선 팀들에게는 실행 가능한 통찰력이 도달하지 못하는 것을 인식했습니다. 이 회사는 3,000명 이상의 매장 관리자들이 손바닥에서 더 똑똑한 결정을 내릴 수 있도록 하는 방법을 찾고 있었습니다.

Amity Solutions은 Lotus's와 파트너십을 맺어 챗봇 인터페이스와 통합된 자연어 질의 (NLQ) 플랫폼을 도입하여, 비기술 사용자들이 태국어나 영어로 일반적인 언어로 질문을 하면서 인사이트를 쉽게 얻을 수 있게 만들었습니다. 예를 들어, "오늘의 판매량은 어제와 비교하여 어떤가요?" 또는 "이번 주에 성과가 떨어지는 SKU는 무엇인가요?"와 같은 질문을 통해 즉시 답변을 얻을 수 있습니다. 대시보드 없이, 지연 없이, 즉시 답변을 얻을 수 있습니다.

규모, 속도, 매장 중심의 결정을 위한 기반

Amity의 NLQ 기반 솔루션을 통해 Lotus's는 매장 수준에서 인사이트를 어떻게 접근하고 행동하는지를 재정의하였습니다. 이제 매장 팀들은 여러 시스템이나 보고서를 탐색하는 대신 자연스러운 질문을 사용하여 데이터와 직접적으로 상호작용하며, 본사에 대한 의존성을 줄이고 현장 이벤트에 대한 반응 시간을 단축시킵니다.

챗봇 인터페이스는 데스크톱과 모바일 플랫폼 모두와 통합되어 있어, 데이터가 항상 이동 중에도 사용 가능하도록 보장합니다. 성과가 떨어지는 SKU를 식별하거나 프로모션의 효과를 검증하는 것이든, 매장 리더들은 이제 즉시 그리고 독립적으로 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.

1분 이내의 실시간 소매 정보

이 거의 즉각적인 반응은 Databricks Mosaic AI Model Serving 에 의해 제공되며, 이는 낮은 지연 시간, 실시간 추론을 보장합니다. 이를 통해 매장 관리자들은 모델 배포와 유지 관리의 복잡성 없이 몇 초 만에 답변을 받을 수 있습니다. 또한 플랫폼은 각 쿼리에 가장 관련성 있는 데이터를 효율적으로 찾기 위해 Mosaic AI Vector Search 를 활용합니다.

확장 가능한 인프라에 의해 백엔드가 구동되는 Amity의 솔루션은 5초에서 1분 이내에 답변을 제공합니다. 이로 인해 인사이트 제공 시간이 평균 2-3시간에서 1분 미만으로 단축되어, 수동 보고서 의존성을 줄이고 지역 간의 린 운영 팀을 가능하게 했습니다. 하루 중 상당 부분을 차지하던 인사이트는 이제 질문을 통해 즉시 얻을 수 있습니다.

판매 이상 현상, 재고 준비, 또는 주간 알려진 손실 보고서를 확인하는 것이든, 관리자들은 더 빠르게 행동할 수 있어, 매장 수준의 효율성, 민첩성, 성능을 향상시킬 수 있습니다.

실시간 소매 인텔리전스의 사용 증가

이 차트는 두 가지 주요 지표를 추적하여 시간이 지남에 따라 AI 기반 시스템의 사용량이 어떻게 증가하는지를 보여줍니다(2024년 9월부터 2025년 4월까지).

데이터는 시스템 참여 (메시지 볼륨)와 사용자 기반 (고유 사용자)의 상승 추세를 보여주며, 조직 전체에서 AI 기능의 채택과 활용이 증가하고 있음을 보여줍니다.

Morning To-Do Lists를 통한 데이터 접근의 변화

전통적인 쿼리 기반 인사이트를 넘어서기 위해, Amity는 각 매장에 맞춤화된 일일 AI 생성 브리핑인 To-Do List (TDL) 기능을 도입했습니다. 이는 이상치, 성능 차이, 그리고 다음과 같은 분야에서의 고우선 순위 행동을 강조합니다:

• 판매량 급증 및 부진
• 재고 부족 및 과잉 재고 알림
• 마진 문제와 조정 제안
• 상세한 품목 분해를 통한 알려진 손실 추적
• 현재 재고에 기반한 프로모션 실행 가능성

매장 관리자들은 TDL을 사용하여 오전 8시에 하루를 시작하며, 이제 여러 BI 도구를 열거나 IT 보고서를 기다릴 필요가 없습니다.

TDL은 저에게 이전에 본 적 없는 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 바로 집중할 수 있습니다. 나는 비정상적인 판매를 발견하고, 재고 문제를 이해하며, 심지어 아침 라운드가 끝나기 전에 마진 차이를 볼 수 있습니다. — Lotus's 매장 관리자

Databricks와 함께하는 안전하고 확장 가능한 데이터 인프라

뒷 단에서는, 전체 데이터 및 분석 엔진이 Databricks에 구축되어 있어, 수천 개의 위치에서 속도, 확장성, 그리고 견고성을 보장합니다. Amity는 Databricks Platform 내에 Row-Level Security (RLS) 모델을 구현하여, 각 매장 관리자가 자신의 매장과 관련된 데이터에만 접근하도록 보장하며, 개인 정보 보호와 운영 무결성을 유지합니다.

Amity는 성장하는 LLM 기반 도구의 배포와 관찰성을 간소화하기 위해 Mosaic AI Gateway 를 활용합니다. 이를 통해 통합 로깅, 성능 추적, 및 기반 모델 간의 폴백 라우팅이 가능해져, 기업 규모에서의 신뢰성과 거버넌스를 보장합니다.

이 아키텍처는 실시간 데이터 파이프라인, 일일 AI 작업 생성, 그리고 보안 사용자 특정 쿼리를 모두 통합 레이크하우스 아키텍처에서 관리하는 것을 지원합니다. 결과적으로, 기업 규모의 거버넌스와 현장 사용성 사이에 완벽한 균형이 이루어집니다.

수천 개의 매장에서 인사이트 확장

Amity Solutions는 현재 태국 전역에 3,000개 이상의 매장을 운영하고 있습니다. AI 챗봇은 평균적으로 하루에 1,000개 이상의 메시지를 받아, 매장 관리자들의 일상과 장치에 적합한 소매 정보의 주요 인터페이스로 작동합니다.

데이터를 즉시 그리고 단순한 언어로 제공함으로써. Amity는 Lotus 조직의 모든 수준에서 데이터를 민주화했습니다. 전선에서의 의사결정부터 지역 전략에 이르기까지, 제공된 통찰력은 응답 시간을 단축시키고, 집중력을 높이며, 모든 매장이 최상의 성과를 내도록 힘을 실었습니다.

데이터 중심의 새로운 소매 표준

Lotus's와 Amity Solutions 간의 협업은 현대 소매 운영의 새로운 장을 열었습니다. 모든 매장 관리자는 AI 기반 인사이트에 접근할 수 있으며, 모든 결정은 실시간으로 제공되는 데이터에 의해 지원됩니다.

수천 개의 위치에서 입증된 성공을 바탕으로, 이 솔루션은 Lotus's 팀의 작업 방식을 재정의하였으며, 데이터를 단순히 접근 가능한 것이 아니라 실행 가능하고 개인화되며 일상적인 작업 흐름에 포함시키는 방식으로 만들었습니다.

Lotus's가 디지털 변혁을 이끌어가는 동안, NLQ, TDL, 그리고 Databricks로 구동되는 인프라는 기술이 가장 많이 사용하는 사람들을 위해 만들어졌을 때 가능한 것들을 증명하는 증거로 남아있습니다. 이는 명확성, 속도, 보안, 그리고 소매의 최전선에서의 확신을 제공합니다.

 

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