'빅데이터로 이상기후 잡는다'…롯데홈쇼핑, 한국IBM 수요예측 도입

김종영 롯데홈쇼핑 마케팅부문장(왼쪽)과 박송미 한국IBM 코그너티브 애플리케이션 웨더 비즈니스 솔루션 담당 상무(오른쪽)가 업무협약식에서 기념촬영을 하고 있다./사진제공=한국IBM

한국IBM이 롯데홈쇼핑에 IBM 웨더컴퍼니의 기상 데이터를 기반으로 개발된 수요 예측 모델을 공급하기로 하고 업무협약을 체결했다고 12일 밝혔다.

롯데홈쇼핑은 이 모델을 활용해 갑작스러운 기후 변동에 따른 소비자 수요 변화에 신속하게 대응한다는 계획이다.


그간 홈쇼핑업체들은 단기 예보 중심의 기상 자료와 MD들의 경험이나 업무 지식에 의존해 상품을 준비했다. 그러다보니 급격한 기후 변화나 이상 기후에 대응하기 쉽지 않았다.

예를 들어 '올해 1월 중순 온도는 영하15도'라는 예보 값에 따라 롱패딩 코트의 수량을 많이 준비했으나 갑자기 이상 고온이 나타날 경우 롱패딩 판매가 부진해 재고가 쌓일 수 있다.

또 비즈니스 결정에 활용되는 MD들의 경험이나 지식을 비즈니스 자산으로 내재화하는 것도 어려웠다.


이에 한국IBM은 롯데홈쇼핑이 기존에 보유하고 있던 날씨에 따른 상품별 판매 자료, 방송 효과 측정 자료 등 비즈니스 자료와 IBM 계절 확률 예측 데이터를 활용해 날씨 정보 기반의 수요 예측 모델을 구현하기로 했다.

IBM의 계절 확률 예측 데이터는 향후 6~7개월 간 매일의 최고, 최저, 평균 기온 및 강수량 등 4가지 기상 요인에 대한 예측 값을 확률이 높은 순으로 제공한다.

롯데홈쇼핑은 이를 바탕으로 몇 가지 시나리오를 도출, 기상 변화에 따른 빠른 대응 및 리스크 관리 계획을 수립할 수 있다. 한국IBM은 최대 7개월까지 롯데홈쇼핑이 계절 예보를 활용할 수 있는 데이터 기반을 마련한다는 계획이다.

롯데홈쇼핑은 이를 통해 날씨 영향을 많이 받는 상품군을 도출해 매출 수준을 예측하고, 날씨 편차에 따른 매출 및 방송 효과를 측정하는 것이 가능할 것으로 예상하고 있다. 회사는 이 데이터를 기반으로 방송을 기획할 경우 매출이 증가하고 운영비용을 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

김종영 롯데홈쇼핑 마케팅 부문장은 "이상기후나 급격한 계절 변화 등 기상 상황에 따른 불확실성이 커지면서 보다 명확한 데이터를 기반으로 한 소비자 수요 예측이 중요해지고 있다"며 "계절 확률 예측 데이터를 기반으로 수요 예측 모델을 개발하면 중장기 판매 및 방송 편성 계획을 세우기 용이해질 것으로 기대한다"고 말했다.

박송미 한국IBM 코그너티브 애플리케이션 웨더 비즈니스 솔루션 담당 상무는 "기상 정보는 모든 산업에서 큰 영향을 미치는 요인"이라며 "IBM은 정확도가 높은 기상 정보로 기업에서 보다 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있다"고 말했다.