고객 사례

‌‌데이터와 ML을 활용한 경험 개인화‌‌‌‌‌‌‌‌

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"C360 플랫폼 덕분에 각 팀은 대규모로 소비자 기능을 개발하고, 이렇게 개발한 기능을 다른 시장과 다른 팀으로 확장할 수 있었습니다. 이는 엔지니어링 오버헤드와 비용을 엄청나게 절감하는 효과를 낳았습니다."

– Nikhil Dwarakanath, Grab, 분석 책임자

Grab이 소비자의 요구 사항과 선호를 정확히 예측하기 위해서는 8개 국가 351개 도시에서 수백만 명의 사용자를 지속해서 조회할 수 있는 능력이 있어야 합니다. 동남아시아 최대 규모의 온라인-오프라인 플랫폼인 Grab은 2억 회 이상 다운로드되었고, 운송, 식품, 식료품 배달, 디지털 결제에서 60억 건 이상의 거래가 발생했습니다. Grab은 데이터를 통합해 다양한 제품 세그먼트에 대한 소비자 통합 정보를 구축하고 각 실무 팀에 제공해야 했습니다. 그래야 기능을 개선하고, 소비자의 특정 요구 사항과 선호에 맞는 서비스를 제공할 수 있기 때문입니다. Customer 360과 Databricks의 힘을 빌려 Grab 팀은 더욱 혁신적인 기능을 만드는 데 협력하고 실험, 개발을 통해 소비자 중심 환경을 지속해서 향상할 수 있게 되었습니다.

모든 팀에 일관적인 데이터 뷰 제공

Grab은 각 제품 기능을 담당하는 데이터 팀이 저마다 다르고 각 소비자 세그먼트에 따라 서로 다른 기능을 구축하기 때문에 소비자에 대해 일관적으로 파악할 수 없었습니다. 제품 팀, 데이터 사이언스 팀, 분석 팀은 서로 다른 팀에서 알고 있는 기능별 사용자 특성 간 관계를 놓치기 일쑤였습니다. Grab은 소비자를 움직이는 것이 무엇인지 알아내, 마케팅 캠페인 ROI를 개선하고 여러 다른 사용자 타입에 맞는 적절한 기능을 구현해야 했습니다.

팀마다 대규모로 여러 시스템을 서로 다르게 구축했기 때문에 관리와 갱신에 여러 데이터 파이프라인이 필요했습니다. 따라서 상당한 엔지니어링 오버헤드와 기하급수적인 비용이 발생했습니다.

Grab의 분석 책임자 Nikhil Dwarakanath 님 “동남아시아 소비자 6명 중 1명꼴로 Grab을 사용합니다. 체계적이고 일관적인 방식으로 방대한 데이터를 민주화해서, 모든 팀이 통합된 방식으로 데이터의 잠재력을 활용하고 더욱 풍부한 인사이트를 얻도록 지원해야 하는 과제에 당면했습니다."라고 말했습니다.

Grab은 데이터 용량과 관계없이 확장과 협업이 가능한 통합 데이터 분석 플랫폼이 필요했습니다. 한 곳에서 소비자 세그먼트에 대한 일관적인 뷰를 제공하고, 개인화된 소비자 경험을 구현하기 위한 기능을 개발할 솔루션도 필요했습니다.

통합적인 데이터 전략과 신속한 기능 간 협업으로 실천 가능한 소비자 인사이트를 확보한 비결

Databricks 레이크하우스 플랫폼에 기반한 Grab 내부의 셀프 서비스 소비자 데이터 솔루션(C360)은 각 비즈니스 및 기술 데이터 팀에서 크라우드소싱으로 제공하는 소비자 중심적 특성 수천 개를 모아둔 단일 통합 정보 출처의 역할을 합니다. 스태프는 어디서나 민주화된 소비자 데이터에 안전하게 액세스해서, 소비자의 습관과 요구 사항을 명확하게 이해하고 앱 내 환경을 향상할 수 있습니다.

Dwarakanath 님은 "Azure Databricks 기반의 C360을 사용한 이후로 Grab은 지역이나 거래에 구애받지 않고 소비자 데이터를 활용하고 다양한 제품 세그먼트와 기능에 대해 소비자를 일관적으로 이해할 수 있게 되었습니다."라고 말했습니다.

이제 Grab은 웹사이트와 애플리케이션에서 발생하는 수천 개의 사용자 생성 신호와 데이터 소스를 데이터 무결성과 보안을 향상하는 방식으로 Delta Lake를 통해 수집하고 최적화할 수 있습니다. 몇 주가 걸리던 고된 작업을 몇 시간 내로 완료할 수 있습니다.

매끄럽게 데이터를 통합하는 Databricks 기능 덕분에 소비자 세그먼트가 세분화되었고, 더욱 심층적인 프로필을 구축할 수 있게 되었습니다. 완전한 셀프서비스형 내부 포털을 통해 각 팀에서는 손쉽게 협업하며, 소비자 데이터, 인사이트, 특성 및 생애 가치를 탐색할 수 있습니다. 이제 Grab은 더욱 적절한 추천을 보다 효율적이고 효과적으로 제공하고, 소비자 선호에 더욱 알맞은 새로운 기능을 설계함으로써 앱 내 환경을 개선하고 소비자에게 향상된 서비스를 제공할 수 있습니다.

숨은 스토리: 데이터 팀 효과

Grab을 든든히 뒷받침하는 우수한 데이터 팀 소개

소비자의 요구 사항에 맞춘 풍부한 인사이트

Grab 사내 팀은 C360을 사용한 뒤부터 더욱 효과적이고 빠르게 협업할 수 있었습니다. 지금은 데이터 플랫폼을 사용하여 소비자에 대한 통합적인 이해를 얻고 추천 및 앱 내 기능을 개인화하고 있습니다. Attribute Discovery 플랫폼과 셀프서비스 API 포털에서 지원하는 새로운 소비자 기능은 개발 속도가 빨라져 실험 비용 절감하고 앱에 적용하는 기간을 단축할 수 있습니다.

이 시스템을 활용한 초기 프로덕션 사용 사례의 예시를 들자면, 소비자가 전화를 걸었을 때 소비자 세그먼트 정보를 상담원에게 제공하는 사례가 있습니다. 불과 몇 주 만에 상담 센터 팀을 위해 새로운 기능을 설계했습니다. 예전 같았으면 이 개발에만 매달려야 했고, 동시에 관리가 필요한 중복된 데이터 파이프라인이 생겼을 것입니다.