롯데홈쇼핑, AI 기상예보로 수요 예측한다

롯데홈쇼핑(대표 이완신)은 지난 10일 서울 영등포구 양평동 본사에서 한국IBM과 인공지능(AI) 기반 기상 예측 시스템 도입에 관한 업무협약을 가졌다고 12일 밝혔다.

이날 협약식에는 롯데홈쇼핑 김종영 마케팅부문장, 한국IBM 코그너티브 애플리케이션부문 박송미 상무를 비롯한 관계자들이 참석했다.

양사는 ▲6개월 이상 일(日)단위 기상 예측 정보 제공 ▲기상 상황별 상품 수요 예측 모델 구현 등에 관해 협력하기로 했다. 롯데홈쇼핑은 한국IBM이 인공지능(AI)을 기반으로 정교하게 분석한 기상 예측 정보를 전달 받아 상품 기획, 편성, 마케팅 등에 활용하는 한편, 기상 상황과 상품 수요 변동 관계를 도출해 현재 운영 중인 ‘스마트 AI 편성 시스템’에 적용할 예정이다.

날씨는 TV홈쇼핑 매출에 중요한 영향을 끼치는 요인으로, 롯데홈쇼핑은 그 동안 개괄적인 단기 예보와 과거 판매 실적을 바탕으로 상품 기획, 편성 업무를 진행해 왔다. 객관적인 지표를 기반으로 한 장기적인 기상 예보를 통해 보다 정확하게 상품 수요를 예측해 시의성 있는 상품을 기획하고, 편성에도 반영하기 위해 이번 업무협약을 맺게 됐다. 또한 디지털 기술을 활용해 사업 전반에 혁신을 추진하는 ‘디지털 전환’(DT)’의 일환이기도 하다. 롯데홈쇼핑은 기온, 강수량 등 날씨의 영향을 많이 받는 계절상품 판매, 신상품 론칭 시기 등 중장기 판매 전략 수립이 용이해질 것으로 기대하고 있다.

홈쇼핑업체들이 단기 예보 중심의 기상 자료와 MD들의 경험이나 업무 지식에 의존해 상품을 준비하고, 방송을 편성할 경우 급격한 기후 변화나 이상 기후에 빠르게 대응하기 쉽지 않았다. 비즈니스 결정에 활용되는 MD들의 경험이나 지식은 비즈니스 자산으로 내재화하기가 쉽지 않았다.

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. 롯데 홈쇼핑은 이를 통해 날씨 영향을 많이 받는 상품군을 도출해 매출 수준을 예측하고, 날씨 편차에 따른 매출 및 방송 효과를 측정하는 것이 가능할 것으로 예상하고 있다. 그리고, 이 데이터를 기반으로 한 방송 기획으로 매출 증진과 운영비용 절감에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다. .

단기 예보 중심의 기상 예측 자료는 ‘몇 월 초순 몇 도’와 같이 10일 단위의 기온에 대한 단일 결정 예보 값(몇 도)을 제공해 이 예보 값이 맞지 않을 경우 즉각적인 대응이 쉽지 않을 수 있다. 예를 들어, ‘올해 1월 중순 온도는 영하15도’라는 예보 값에 따라 롱패딩 코트의 수량을 많이 준비했으나 갑자기 나타난 이상 고온으로 롱패딩의 판매가 부진, 재고가 많이 쌓이는 식이다.

이에 반해 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. 따라서, 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.