[ITNEWS] 롯데홈쇼핑, IBM 날씨 데이터로 수요예측

출처: Unsplash

 

"이상 기후나 급격한 계절 변화 등 기상 상황에 따른 불확실성이 점차 커지는 상황에서 보다 명확한 데이터를 기반으로 한 소비자 수요 예측의 필요성이 커지고 있다.
장기 예보에 강점을 가진 IBM의 계절 확률 예측 데이터를 기반으로 수요 예측 모델을 개발하면,
중장기 판매 및 방송 편성 계획을 세우기 용이해지고 수치화된 예측 자료를 통해
보다 과학적인 의사 결정 및 성과 관리가 가능할 것으로 기대한다." - 롯데홈쇼핑 마케팅 부문장 -

 

WHY?

1. 기존 홈쇼핑 업체들은 단기 기상 예보와 MD 개인의 경험이나 업무 지식에 의존하여 상품 준비 및 방송 편성

2. 갑작스러운 기후 변화에 적절하게 대응하고, MD의 암묵지를 비즈니스 자산으로 내재화할 필요성 대두

* 예시: 최근 갑작스런 이상 고온 현상으로, 과거 예보값으로 계획했던 롱패딩 판매가 부진하여 재고가 많이 쌓이는 문제 발생

 

HOW?

1. 목표: 기상 상황 별 상품 수요 예측 모델 구현

2. 이용 데이터:

  1) IBM 계절 확률 예측(Seasonal Probability Forecast) 데이터

   :  6~7개월간 매일 최고·최저·평균 기온 및 강수량 등 4가지 기상 요인의 예측값을 확률이 높은 순으로 제공

  2) 롯데홈쇼핑의 날씨에 따른 상품별 판매 자료, 방송 효과 측정 자료 등 비즈니스 자료

   : IBM 날씨 데이터를 기반으로 몇 가지 비즈니스 시나리오 도출

3. 활용

  1) 날씨 영향을 많이 받는 상품군을 도출해 매출 수준 예측

  2) 날씨 편차에 따른 매출 및 방송 효과 측정

  3) 기상 변화에 따른 대응 방안 및 리스크 관리 계획 수립

 

Expected Result

1. 최대 7개월까지 롯데홈쇼핑이 계절 예보를 활용할 수 있는 데이터 기반 마련

2. 기상 데이터를 기반으로 개발된 수요 예측 모델을 중장기 판매 계획 수립에 활용

3. 데이터를 기반으로 한 방송 기획으로 매출 증진과 운영비용 절감 기대

 

 

[상담 및 문의]

수요 예측, 가격 정책, 재고 관리, 인력 및 마케팅 계획 수립에 IBM Weather Data를 활용해보세요.

sejngkim@kr.ibm.com

 

 

[참고 자료]

www.slideshare.net/SejeongKim9/ibm-twc

[한국IBM] 날씨 경영, TWC와 함께 시작하세요!

www.bikorea.net/news/articleView.html?idxno=27338