37개 이상의 브랜드를 보유한 글로벌 미디어 대기업인 Condé Nast는 파편화된 데이터 사일로 속에서 자사 브랜드 전반에 걸쳐 타겟 소비자 경험을 제공해야 하는 과제에 직면했어. 이러한 난관을 극복하고 경쟁력을 유지하기 위해 그들은 Databricks를 도입했고, 이를 통해 인사이트 도출 및 의사 결정 시간을 크게 단축했습니다. 게다가 글로벌 규모로 일관되게 보고할 수 있어서 데이터 정확성과 운영 효율성이 향상됐어. Condé Nast는 Databricks와의 협력을 통해 인프라를 최적화하여 6백만 달러의 비용을 절감했을 뿐만 아니라, 다양한 고객층에게 맞춤형 콘텐츠 경험을 제공하는 데 있어 더욱 민첩성을 확보하여 소비자 참여도와 충성도를 향상시켰습니다.
개인화 시대의 데이터 사일로 헤쳐나가기
미디어 산업이 발전함에 따라 소비자의 기대치도 함께 진화하고 있습니다. 보그 (Vogue), 뉴요커 (The New Yorker), GQ 같은 글로벌 브랜드를 보유한 미디어 및 엔터테인먼트 세계의 강자인 Condé Nast는 청중에게 맞춤형 콘텐츠와 경험을 제공하는 것이 중요하다는 것을 깨달았어. 하지만 기존 데이터 인프라가 파편화되어 데이터를 효율적으로 분석하고 정보에 입각한 결정을 내리고 대규모로 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 데 방해가 돼. 역동적인 미디어 환경에서 경쟁력과 영향력을 유지하기 위해 그들은 데이터를 중앙 집중화하고 데이터 기반 역량을 가속화할 수 있는 솔루션이 필요했습니다. 콘데 나스트는 데이터의 중앙 집중화가 새로운 차원의 개인화와 효율성을 여는 열쇠라는 것을 깨달았어. 콘데 나스트의 데이터 엔지니어링 수석 이사인 나나 야우 에수만은 "조직 전체에 걸쳐 데이터 사일로를 해소할 방법을 찾는 데 어려움을 겪었습니다."라고 말했습니다.
Data + AI 플랫폼은 고객을 만족시키는 새로운 솔루션을 제공합니다.
Condé Nast는 소비자에 대한 통합 뷰를 제공한다는 비전을 더 잘 실현하기 위해 Databricks Data + AI Platform을 선택했습니다. Essuman은 "데이터 파이프라인을 통해 수집된 것과 완전히 동일한 데이터를 활용할 수 있어 전 세계적으로 더 일관된 보고가 가능해졌습니다."라고 말했습니다. The lakehouse architecture는 단순한 데이터의 민주화 이상의 것을 제공했습니다. 이 플랫폼은 데이터 팀에 Unity Catalog와 Databricks SQL을 포함한 포괄적인 도구 모음을 제공하여 데이터 액세스를 안전하게 관리 하고 조직 전체의 분석 및 의사 결정 프로세스를 간소화함으로써 팀이 더 빠르고 스마트하게 움직일 수 있도록 지원합니다. 새롭게 확보한 이러한 민첩성 덕분에 Essuman의 팀은 끊임없이 변화하는 시장 트렌드에 더 신속하게 대응하고 다양한 글로벌 고객의 공감을 얻는 콘텐츠 경험을 제공할 수 있게 되었습니다.
대규모의 개인화된 콘텐츠 제공
Databricks Data + AI Platform을 도입한 후 Condé Nast는 분석 및 AI를 위해 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 동시에 연간 인프라 비용을 약 600만 달러 절감했습니다. 이를 통해 재무 건전성을 강화했을 뿐만 아니라, 전 세계적으로 개인화된 소비자 경험을 창출하는 데 리소스를 재할당할 수 있게 되었습니다. Essuman은 "Databricks는 우리가 단일 뷰로 고객을 파악해 가장 매력적인 소비자 경험을 제공하도록 돕습니다."라고 결론지었습니다. 통합된 데이터 뷰와 강력한 분석 및 AI 도구를 자유롭게 사용할 수 있게 되면서 Condé Nast의 데이터 팀은 이제 소비자에게 제공하는 서비스를 개선하는 개인화된 콘텐츠 경험을 손쉽게 만들어 더 높은 참여와 충성도를 이끌어낼 수 있습니다.