빅데이터 - 적용 사례

빅데이터 적용 사례

 소상공인 창업 지원 서비스

 초보 창업 예정자의 경우 창업 정보를 얻을 수 있는 수단은 프랜차이즈 설명회 정도에 의존할 수밖에 없어 창업 정보 인프라가 매우 부족한 상황입니다. 이를 개선하기 위해 민간,공공 데이터를 연계하여 창업 의사결정에 도움이 되는 인프라 시스템을 제공하였습니다. 

 

 이는 점포의 개업, 폐업 이력 및 다양한 경쟁 지표를 중심으로 분석하여 업종을 추천해 주기도 하고, 기존의 데이터를 창업 예정자에게 맞는 데이터로 재가공함으로써 보다 다양한 콘텐츠를 만들어 상권 입지 분석에 활용할 수 있도록 제공하는 서비스입니다.

 제약회사의 마케팅

 유유제약은 타 회사와 비교하였을때, 재품의 인지도가 떨어지는것을 개선하기 위해 빅데이터를 활용하였습니다. 관련 제품의 효능과 관련된 단어들이 소비자로 하여금 어떻게 인식되어 있는지 분석을 하였고, 그 결과 '멍'의 경우 특정 연고와는 관련성이 없고 오히려 민간요법에 더욱 밀접한 연관성이 있다는 것을 찾아내게 되었습니다.

 이에 유유제약은 그 점을 파고들어 자사의 제품은 멍을 치료한다는 것을 소비자에게 각인시켜, 멍 치료제의 선발주자로서 인식되는 효과를 가질 수 있었습니다. 그 결과 '멍' 과 민간요법의 상관관계는 낮아지고, 유유제약의 제품과 멍의 상관관계가 높아지는 성과를 얻을 수 있었습니다.

신세계몰의 빅데이터 활용

 신세계몰은 홈페이지의 개편을 추진하는데 빅데이터를 활용하였습니다. 추진 내용은 개인화 서비스를 구축하는 것이었습니다. 소비자의 니즈를 실시간 분석 시스템을 통해 사용자가 원하는 관점을 제공하는것을 목적으로 하였으며, 신속성을 추구하는 서비스를 개편하였습니다.

 그 결과, 온라인 쇼핑의 수요가 급격하게 증가하였으며, 레드오션의 온라인 시장에서 발 빠른 대응력으로 상위 포지션을 선점할 수 있게 되었습니다. 이는 신세계몰의 경쟁력을 상승시키고, 업무의 효율성, 성과 달성률을 실시간으로 모니터링 하는것에도 크게 도움이 되었습니다.

신한카드의 빅데이터 활용

 신용카드의 사용이 급증하면서 카드업계의 경쟁이 과열되는 상황에 직면하자, 신한카드는 이를 극복하기 위하여 고객들의 소비 패턴을 분석하여 회원층을 확보하는 전략을 사용합니다.

 고객들의 정보를 분석하여 새로운 가치를 다시 창출해 고객에게 서비스해주는 방식의 빅데이터 센터를 구축하게 됩니다. 이 서비스는 빅데이터를 통해 고객들의 소비성향을 분석하여 선호도가 가장 높은 품목에 대해서 할인혜택을 집중적으로 제공하는 형식입니다.

 이는 과거의 단순 마케팅을 넘어 개개인의 요구에 대한 수렴을 통해 고객과 기업의 소통을 활성화 시키고, 매출액을 증대시키는 등 많은 성과를 거두었습니다.

코오롱 소비자 맞춤형 매칭

 제조와 유통이 통합된 패션 산업은 트렌드와 디자인, 감성 등 사업을 추진하는데 있어 주관적인 영역의 개입이 많다는 특징이 있습니다. 이는 오히려 트렌드에 뒤쳐지거나 기업의 성장에 걸림돌이 될 수 있는데, 코오롱은 이를 빅데이터의 분석을 통하여 해결하였습니다.

 코오롱은 쇼핑몰의 방문 로그 데이터를 분석하여 구매력을 등급별로 세분화하였습니다. 특정 브랜드의 매출을 고객의 분류와 구매 단계 분석을 통해 시각화하고 고객의 자선성장 모형을 통해 브랜드의 상태를 예측하였습니다.

GS 맞춤형 고객 상품 추천 서비스

 온라인 커머스 시장에서의 경쟁력 강화를 위해서는 개인의 기호에 맞는 상품 추천 서비스 플랫폼의 구축이 필요했습니다. 이에 GS는 아마존의 추천 시스템을 벤치마킹하여 맞춤형 상품 추천 서비스를 구축하였습니다.

 소비자들의 구매 내역을 바탕으로 상품 선택 패턴을 분석한 후, 그 결과를 토대로 관심을 가질만한 상품을 맞춤식으로 추천하는 상품 추천 서비스를 구축하였습니다. 

 이는 상품의 기획과 준비 단계에서 뿐만 아니라 정교한 실시간 상품의 추천에도 도움이 되는 효과를 가져왔습니다.

CJ 대한통운의 빅데이터 활용

 최근 DHL이 물류 산업에서 빅데이터 인 로지스틱스를 발표하여 많은 물류 기업들은 빅데이터의 활용의 중요성을 깨닫게 되었습니다.

 CJ대한통운은 빅데이터를 통해 차량의 위치, 경로, 화물상태, 연료 등을 실시간으로 파악하고 물류 차의 전반적인 관리와 통제를 효과적으로 관리하도록 하였습니다.

 또한, 정보의 수집과 저장 시스템을 단일화하여 화물 비용에 대한 데이터를 한곳에서 처리 가능하도록 하였으며, 수집된 정보는 다시 빅데이터 분석을 통해 물류의 효율성과, 연료 절감의 효과를 가져왔습니다. 또한, 서비스 속도의 향상과 연속성을 보장하는 안정성을 확대하여 물류 시스템 전반적으로 퍼포먼스의 상승을 보였고, 운영 관리 비용이 절감되었습니다.

오바마 정부의 빅데이터 활용

 오바마 정부는 미국퇴역군인에 대한 의료 정보 데이터를 수집하여 약에 대한 신뢰성 있는 정보를 제공하는 PillBox 모델을 제시하였습니다.

 또한, 대통령 선거에서 오바마는 유권자들에게 맞춤형 선거 전략을 펼쳤습니다. 인종, 종교, 나이, 소비수준, 구독잡지 등의 세세한 정보를 수집하여 유권자에 대한 예측을 통해 대통령으로 당선될 수 있었습니다.

기타 빅데이터 적용 사례

 밀라노는 경찰청의 사건정보, 기상청의 날씨정보, 도로교통 상황, 주변 건물과 도로공사 상황, 시위 등 관련된 모든 데이터를 수집하여 교통 예측 시스템을 구현하였고, 일본은 재난대응 시스템에 빅데이터를 활용하여 국가차원의 방재계획에 따라 인터넷과 공준전화 무료 개방등을 통해 지진현상관측 시스템을 구축하였습니다.