AI·빅데이터 기술로 이커머스 주문량 예측 시스템 개발…평균 예측 정확도 88%
CJ대한통운은 ‘이커머스 주문량 예측 시스템’을 개발해 운영에 들어간다고 17일 밝혔다. CJ대한통운의 e-풀필먼트 서비스를 이용하는 고객사를 대상으로 하며 다음날 상품이 얼마나 주문될지 주문량을 사전에 예측, 고객사에 제공해준다. 평균 예측 정확도는 88%에 이른다. 또 향후에는 시스템 고도화를 거쳐 '잘 팔리는 상품'의 추천까지 제공한다는 계획을 세우고 있다.
사전에 상품 주문량을 정확히 예측할 수 있으면 고객사는 상품 판매와 재고 수급, 마케팅 계획을 더욱 정밀하게 수립할 수 있다. 각종 비용의 절감이나 효율성 증가 효과가 기대된다. 일례로 적정한 수준의 재고를 확보함으로써 주문된 상품이 매진돼 소비자가 늦게 받아보는 일 등을 최소화할 수 있다.
CJ대한통운은 적정 작업인력의 확보를 통해 안정적인 상품 출고 및 적시 배송이 가능해진다고 설명했다. 특히 이벤트 등으로 상품 주문이 폭증할 경우 예상수량, 시기 등도 파악할 수 있어 한층 유연한 대처가 가능하다.
CJ대한통운은 주문관련 정보, 각종 판촉 이벤트, 기상청 정보 등 19개 분야의 빅데이터와 소비심리, 기상, 상품수량 변동 등 31개의 각종 변수를 기반으로, 8개의 머신러닝과 딥러닝 분석모델을 복합적으로 적용해 다음날 상품 주문량을 예측할 수 있도록 했다. 기존의 예측 프로그램과 사람의 경험을 복합적으로 적용해 예측하던 것보다 더욱 정밀한 예측이 가능하다.
고객사는 CJ대한통운이 제공하는 이커머스 물류 통합관리 시스템인 이플렉스(eFLEXs)를 통해 해당 주문량 예측 정보를 확인할 수 있다.
특히 CJ대한통운은 이커머스 주문량 예측 서비스를 안정화시키는 한편 향후 주문량 예측치와 실제 주문량을 비교하고, 이 데이터를 축적해 AI분석모델을 더욱 정밀하게 고도화할 계획이다.
이를 통해 패션, 식품, 소비재 등 상품 카테고리별로 가장 주문량이 높을 것으로 예상되는 상품이나 색상, 재질, 크기 등 트렌드를 분석해 고객사들에게 제공하는 방안도 추진중이다.
예를 들어 ‘5kg 상품보다 1kg 소포장 상품의 판매량이 더욱 높을 것으로 예상된다’ 거나, ‘무채색 계통보다 유채색 계통의 상품 주문이 더 많을 것으로 예상된다’는 식이다. 잘팔리는 상품에 대한 추천을 통해 고객사의 상품 판매를 지원하는 것이 가능해지는 것이다. 상품 판매량이 늘면 고객사의 매출이 증가하고, 상품 취급량 증가로 CJ대한통운 역시 매출이 증가하는 선순환 구조를 기대할 수 있다.
CJ대한통운 관계자는 “AI·빅데이터 기반의 데이터 분석 등 첨단기술의 개발과 도입에 박차를 가해 고객사의 성장을 돕고 소비자에게 더욱 좋은 서비스를 제공하겠다”고 밝혔다.
이명지 기자 mjlee@hankyung.com
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