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브랜드뉴스 2018-10-31

[인터뷰] 풀무원 빅데이터분석팀, 심도 깊은 분석 통해 소비자에게 새로운 경험을 주는 것이 목표

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최근 ‘빅데이터’라는 말을 많이 들어보셨을텐데요. 디지털 환경의 발달로 이전과는 규모가 다른 데이터가 쏟아지며 다양한 형태, 다량의 데이터를 분석하는 ‘빅데이터 분석’에 기업들의 관심이 쏠리고 있습니다. 

 

 

 

 

이러한 빅데이터 분석은 과연 기업에서 어떻게, 어디까지 활용되고 있을까요? 궁금증을 해결하기 위해, 풀무원 빅데이터분석팀의 전지원 팀장을 만났습니다. 


막연히 알고 있던 ‘경험’을 ‘결과’로… 소비자의 구매 패턴부터 소셜 트렌드까지

 

Q. 풀무원 빅데이터 분석팀을 소개해주세요. 
안녕하세요, 저는 풀무원 빅데이터분석팀 팀장 전지원입니다. 빅데이터분석팀은 4명으로 구성되어 다양한 업무를 진행하고 있습니다. 크게 소비자 관련 업무로는 구매패턴, 소셜 등의 소비자 관련 빅데이터 분석 업무가 있고 운영 관련 업무로는 업무의 효율성을 높이고 비용을 줄일 수 있는 최적화 분석 등의 업무를 담당하고 있습니다. 

 

Q. 빅데이터분석팀에서는 매출, 제품 데이터를 기반으로 구매 예측 및 전략 제품 선정도 지원합니다. 소비자 접점 채널에서의 특징적인 빅데이터 분석 사례를 소개해주세요. 
최근 진행한 올가 소비자 분석을 예로 들면, 전략 품목과 개선 품목, 홍보 품목등을 도출하는 분석이 있습니다. 어떤 신규 고객이 특정 상품을 구입했을 때 지속적인 구매가 일어난다, 하는 제품들은 전략 품목이나 홍보 품목이 될 수 있겠죠. 반면 해당 제품을 구입하고 나서 재방문, 재구매도가 떨어진다면 해당 제품은 개선이 필요한 품목입니다. 그런데 개선 품목이라 해서 해당 제품의 절대적인 퀄리티가 떨어지는 것은 아닙니다. 예를 들어 같은 바나나라 해도 포장 단위에 따라 개선 품목이 되기도 하고 전략 품목이 되기도 하거든요. 

 

풀무원이 운영하고 있는 온라인몰의 데이터를 조금 더 살펴보면, 배송 일자에서 재미있는 점도 있습니다. 일반적으로 온라인 몰은 목요일에 매출이 가장 높습니다. 같은 제품을 판매해도 주말의 판매량은 목요일의 절반도 못 미치는 경우가 있죠. 특이한 점은 이전에는 수요일에 온라인몰의 매출이 가장 높았다는 것입니다. 왜 소비자들의 구매가 수요일에서 목요일로 이동했을까요? 보통 2~3일 걸리던 배송이 대부분 익일 발송이 가능해지며 목요일에 주말을 준비하는 소비자들의 주문이 늘어났기 때문입니다. 따라서 당일 발송이 어려운 주말에는 상대적으로 매출이 적어지는 것이고요. 

 

 


▲올가 온라인 몰에서 제공하는 당일배송 및 새벽배송 현황

 

 

빅데이터분석팀은 이처럼 방대한 양의 데이터를 분석해 유의미한 분석 결과를 도출해내는 작업을 담당합니다. 이러한 분석 결과는 각 담당 부서에서 마케팅 전략을 수립하는 근거가 됩니다. 

 

빅데이터 분석 결과는 사실 담당자의 예상과 크게 벗어나지 않는 경우도 많습니다. 사람의 경험치라는 것도 무시할 수 없기 때문이죠. 하지만 ‘막연히 알고 있던 것’이 정확한 분석 결과로 나오면 업무 진행 시의 효과도 예상이 가능하겠죠? 또한 담당자가 바뀐다고 해서 데이터에 공백이 생기지도 않고요. 

 

Q. 소셜 트렌드는 해당 데이터의 분석뿐 아니라 해석, 가공도 중요한 것 같습니다. 이러한 결과 해석에 있어 중점적으로 생각하시는 부분은 무엇인지 궁금합니다.  
빅데이터분석팀에서는 소셜 트렌드를 분석해 내부에 인스타그램 분석 뉴스레터를 발행하고 있습니다.

 

 


▲빅데이터분석팀이 발행한 인스타그램 분석 뉴스레터 예시

 

 

소셜, 특히 인스타그램 데이터의 특징 중 하나는 실제 내용과 무관한 해시태그가 많다는 것입니다. 예를 들어 #선팔, #맞팔 등의 해시태그가 대표적이죠. 소셜 분석을 할 때에는 데이터를 일차적으로 검토한 후, 필터링키워드를 정해 2차적으로 검토합니다. 

 

데이터를 실제 활용하기 위한 추가적인 고민과 다른 부서와의 협업을 통한 스터디도 중요합니다. 다이어트를 예로 들어보면, 인스타그램에서의 ‘다이어트’는 단순히 체중 감량에 국한된 것이 아니라 건강한 식습관, 운동 등 다양한 의미를 포괄해 사용되고 있습니다. 유관된 키워드로 최근에는 ‘잇 클린’, ‘클린 이팅’ 또는 ‘클린 푸드’ 이라는 식문화가 유행하고 있는데요, 느낌상으로는 가볍고 건강한 음식일 것 같죠? 특히 다이어트 식품 브랜드들에서 적극적으로 활용하고 있는 키워드이기도 합니다. 

 

 


▲인스타그램 상에서의 ‘잇클린’ 분석 내용

 

 

그러나 이 키워드들이 인기있다고 해서 풀무원 마케팅에 바로 적용 제안을 할 수 있는 것은 아닙니다. 학술 조사 결과 ‘잇클린’은 학문적으로 정의된 바나 과학적인 근거가 없습니다. 이러한 키워드를 풀무원에서 활용하기는 어렵습니다. 다만 ‘클린 푸드’는 풀무원  HNRC(Health and Nutrition Research Cener)팀의 학술조사 결과 ‘자연재료, 유기농 재료를 최소 가공 및 소비자가 꺼리는 화학적 첨가물을 배제하거나 최소로 사용한 식품’이라는 학술적인 정의가 있고 소셜 언급량도 많아지고 있으므로, ‘클린푸드’라는 단어 사용을 마케팅 활동에 적용할 수 있도록 제안했습니다. 이렇듯 유의미한 결과를 도출하기 위해 다른 부서와의 협업도 진행합니다. 

 

Q. 빅데이터 분석을 고객 대상 실무에서 활용하기 위해 중요한 것은 무엇이 있을까요?
빅데이터 분석에서 중요한 것은 꾸준함입니다. 또한 빅데이터 분석은 시점이 중요하기때문에, 특정 시기의 분석 결과만 가지고 실무에서 계속 활용하기는 어렵습니다. 소비자들의 성향과 트렌드는 이전보다 빠르게 변하고 있으니까요. 

빅데이터 분석을 위해 중요한 것이 하나 더 있다면 실패 데이터의 축적입니다. 성공 데이터 뿐 아니라 실패 데이터도 제대로 분류하고 저장해두어야 추후 데이터 분석을 통해 더 유의미한 결과를 얻을 수 있습니다. 


빅데이터로 더 효율적인 업무 환경 구축,
불필요한 업무 줄이고 소비자 위해 고민하는 시간 늘리는 것이 목표 

 

Q. 현재 빅데이터 분석 시스템 도입으로 풀무원의 주력 제품인 두부의 주간 MS(Market Share) 추정이 가능해졌습니다. 이러한 시스템 자동화는 실제 업무에 어떠한 영향을 미치는지요? 
일반적으로는 전주 목, 금요일부터 차주 마케팅 내용을 결정하는데, 한 주간의 성과를 모르는 상태에서는 다음 주 계획에 비효율적인 비용 집행이 발생할 수 있습니다. 또한 주간 MS 결과가 나온 후에 대응책을 수립하면 늦은 대응이 될 수 있고요. 현장에서는 주간 MS추정치를 통해 보다 효율적으로 차주에 투입할 마케팅 비용과 전략을 결정합니다. 

 

 


▲ 두부 MS 추정 자동화 프로세스

 

 

또한 MS 추정을 위해 자료를 일일히 다운받고 송부하고 분석하는 ‘단순노동’시간이 줄어드는 것도 장점입니다. 불필요한 업무 시간을 줄여 차주 계획 수립에 더 많은 고민을 할애할 수 있죠.  
 
Q. 데이터 분석 시에는 로우 데이터의 수집만큼이나 분석 기준이 중요할 것 같습니다. 예를 들어 빅데이터분석팀에서는 풀무원식품의 물류 운반구 입출고 현황을 분석해 출고량이 4.6% 상승했음에도 불구하고 운반구 구매 비용을 1.6억이나 절감했는데요, 유의미한 분석을 위한 분석 기준을 수립할 수 있는 노하우가 있다면 무엇일까요?
가장 중요한 것은 해당 업무를 알아야 한다는 것입니다. 빅데이터팀에서는 풀무원식품의 물류 운반구 손실 비용을 절감하기 위해 회수 기간, 월별 트렌드, 손실 발생 주요 매장 등 다각도로 분석을 진행했습니다. 이러한 분석 기준을 수립하기 위해서는 물류 업무를 현업 담당자만큼 충분히 이해하고 있어야 합니다. 유의미한 분석 결과를 도출하려면 데이터를 보는 것만큼, 현업부서와의 적극적인 커뮤니케이션이 중요합니다. 

 

Q. 전국에 단체급식을 제공하는 푸드머스의 경우, 학사일정을 자동으로 수집하는 시스템을 개발해 단순업무를 정확하게 수행하고 있습니다. 이러한 자동화 시스템을 추가적으로 도입 예정인 계열사가 있는지요? 

 

 


▲학사 일정 자동 수집 솔루션 개발로 업무 시간을 단축했다

 

 

내부적으로는 계속 단순업무의 자동화를 추진하고 있습니다. 각 사업부마다 효율성을 높일 수 있는 자동화 시스템 도입을 검토하고 있습니다. 또한 앞서 설명드린 주간 MS추정을 비롯해 자동발주 시스템 등 다양한 단위에서의 자동화가 진행될 예정입니다.

 

Q. 빅데이터 분석 결과를 실제 업무에 적용하기 어려웠던 사례도 있나요?
빅데이터 분석과 활용 사이에는 다양하고 넓은 간극이 존재합니다. 특히 당장 비용이 투입되는 일에는 더 그렇고요. 소비자 접점 업무에 있어서는 분석 A를 통해 마케팅 플랜 A’가 도출됐다고 말하기엔 어려운 부분도 있습니다. 앞서 말씀드린 것처럼 빅데이터 분석 결과는 ‘목요일에 바나나를 팔아라’와 같이 직접적인 한 가지 방법을 도출 하는 것이 아니라, 다양한 마케팅 활동의 근거로 활용 될 수 있는 분석 자료를 제시하는 것이기 때문입니다.

 

Q. 이외에 최근 빅데이터분석팀에서 진행 중인 업무를 소개해주세요.
최근에는 인공지능을 업무에 도입하는 방안을 테스트 하고 있습니다. 현재 테스트중인 계열사는 풀무원 푸드앤컬쳐입니다. 이전에는 학교, 어린이집 등의 급식 사업장을 운영하는 영양사들이 식단을 작성하려고 하면 메뉴명의 일부를 정확히 입력해야만 검색이 가능했습니다. ‘고등어 무조림’처럼요. 현재 IBM 인공지능 왓슨을 활용해서 ‘여름철 보양식’, ‘소화 잘 되는 음식’ 등만 검색해도 원재료와 메뉴 설명을 조합해 다양한 메뉴를 제시할 수 있도록 인공지능을 활용한 검색 개선 작업을 진행하고 있습니다. 이러한 인공지능은 추후 풀무원 푸드앤컬처 내부에서 사용될 뿐 아니라 가전제품과의 협업으로도 이어질 수 있겠고, 풀무원에서 운영하고 있는 풀무원샵 등의 온라인 몰에도 도입될 수 있겠죠. 

 

Q. 풀무원 빅데이터분석팀의 장기적인 목표가 있다면?

 

 

 

 

지능형 자동화라고 할 수 있습니다. 내부적으로는 더 많은 지능형 자동화를 통해 구성원들이 불필요한 업무를 줄이고, 다각도의 깊은 분석과 고민을 통해 더 좋은 전략을 낼 수 있도록 하고, 소비자에게는 새로운 경험을 주는 것이 저희의 최종 목표입니다. 
 

풀무원 편집실 나세희

shna@pulmuone.com

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