현대홈쇼핑, AI 기반 고객 분석, 캠페인 자동화 실현 - Snowflake

현대홈쇼핑은 본격적인 전환 과정과 서비스 오픈을 거치며 성능을 최적화한 결과 업무 전반에서 큰 폭의 성능 향상 효과를 얻었다. 워크로드 유형별로 장기고객 주문 데이터 분석에서 70~80%의 조회 속도 상승 효과가 나타났다. 예를 들어 프로모션에서 75%, CRM에서 90% 조회 시간을 단축했다. IT 배치 작업 시간은 20% 줄었다. 비용 최적화도 달성했다. Snowflake 도입 예산 수립 당시 전체 운영비용의 15% 절감을 예상했는데, 실제 오픈 후 10% 추가 절감 효과가 나타났다. 오픈 후에는 5%의 추가 절감도 달성했다. 이로써 최종 운영 비용을 기존 대비 30% 절감하게 됐다. 현대홈쇼핑은 비용 최적화를 위해 불필요한 반복 업무를 제거하고, 한 번에 여러 프로그램을 돌리는 등 면밀한 운영 전략을 수립했다. Snowflake의 Clone 기능을 활용해 운영계 DB를 복제, 스테이지 혹은 개발 DB를 구축하고 있다. 이는 별도 DB 구성으로 발생하는 서버 및 라이선스 등의 운영 비용을 없애고 스토리지 비용만 발생시킨다. 70~80%의 높은 데이터 압축률 덕에 스토리지 비용도 절감할 수 있었다. 일련의 최적화 과정은 단순 비용 절감 효과를 넘어 근본적인 프로그램 품질 개선 효과도 창출했다. 현업 부서는 통합된 실시간성 데이터를 다각도로 분석해 더 유의미한 가치를 뽑아낼 수 있게 됐다. 특히 AI를 활용한 고객 타깃팅 및 실시간 상품 추천서비스를 추진하고 있다. 고객의 ▲특성 ▲유입채널 ▲관심상품 ▲검색 키워드 ▲검색 시간 ▲이탈 페이지 등을 다각도로 분석하고, 상품의 키워드와 제품 그룹군을 연결해 연관 카테고리 별로 대표 상품을 벡터화했으며, 경쟁 브랜드와 비교해 로직을 설정, 고객 계층형 구조로 데이터를 표준화했다. 이를 통해 빠른 조회나 통합된 뷰로 볼 수 있는 고객 통합 분석 테이블을 갖췄다. 고객 행동 데이터 분석은 의미있는 실행으로 연결된다. 분석 결과를 실제 프로모션에 반영하고 고객 커뮤니케이션을 자동화한다. 상품 MD는 고객 타깃팅 시 데이터 분석팀과 마케팅팀에 의존하지 않고 웹 기반 환경에서 AI를 기반으로 직접 수행할 수 있다. 상품 기본 정보, 방송 정보, 고객 그룹 등의 데이터를 AI로 고객과 커뮤니케이션할 메시지 문구를 자동 생성하고, 캠페인 전 과정을 자동화한 것이다. 현대홈쇼핑은 고객 행동 데이터를 기반으로 맞춤 캠페인을 진행하고, 반응에 따라 실시간으로 전략을 수정하며 투자대비성과(ROI)를 높였다.