소매유통용 Oracle Data Platform

가격 최적화

소매유통 최적화 관련 과제 및 기회

시장에서의 입지 공고화와 수익성 극대화를 목표로 하는 소매유통 기업들은 수많은 도전 과제에 직면하게 됩니다. 가격 정책은 소매유통 기업이 매출을 높이고, 새로운 고객을 확보하고, 기존 고객을 유지하고, 시장 점유율을 높이는 데 중요한 핵심 요소 중 하나로 작용해 왔습니다. 그러나 지난 10년간 가격 정책의 중요성은 훨씬 더 커졌습니다. 전자상거래 및 옴니채널 쇼핑이 소비자의 손쉬운 구매 활동을 지원할 뿐만 아니라, 쇼핑 전에 여러 소매유통 기업의 제품 가격을 비교할 수 있게 했기 때문입니다.

부정확하거나 단편화된 정보는 물론, 심지어 지나치게 많은 정보 역시 소매유통 기업이 적절한 가격 결정을 내리는 데 걸림돌로 작용할 수 있습니다. 전략적 가격 정책은 소매유통 기업이 스스로를 경쟁사와 차별화할 수 있는 중요한 방법인 반면, 정보에 입각하지 않은 가격 결정은 수입, 수익성, 고객 만족도에 대단히 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 대부분의 소매유통 기업이 미미한 판매 수익에 고전하고 있음을 고려하면, 제품의 매출, 수익성, 시장 점유율을 극대화할 수 있는 최적의 가격을 결정하는 일은 매우 중요합니다. 하지만 데이터 관리의 어려움으로 인해 많은 소매유통 기업이 수요 또는 가격 변경의 영향이 매출 및 판매수익에 미치는 영향을 이해하지 못한 채 가격 결정을 내려야 하는 상황입니다. 게다가 이와 같이 정보에 입각하지 않은 가격 결정을 수만 건의 상품에 적용해야 하죠.

다양한 데이터세트를 결합하고 고급 분석 기술 및 머신러닝을 대규모로 적용하는 기술은 소매유통 기업이 경쟁력 있는 가격 정책, 심리적 가격 정책, 프로모션 가격 정책, 가격 번들링, 동적 가격 정책 등으로 가격 전략을 확장할 수 있게 해 줍니다. 또한 적합한 가격 전략(또는 전략의 조합)을 파악하고 가격 정책을 최적화할 수 있게 해 줍니다. 이를 바탕으로 소매유통 기업은 적절한 가격이 책정된 적합한 제품 및 서비스를 적합한 채널을 통해 적시에 적절한 고객에게 제공할 수 있게 됩니다.

고급 분석 및 머신러닝 기술을 통한 소매유통 계획 수립 간소화

Oracle Data Platform이 소매유통 기업이 개별 제품별로 알맞은 가격 정책을 파악하고, 제품 수명 주기 전반의 가격 정책을 최적화하고, 가격-수량-시장-시간 간의 관계를 파악할 수 있게 지원하는 방법을 확인해 보세요.

가격 최적화

이 이미지는 소매유통용 Oracle Data Platform이 가격 최적화를 지원하는 방식과, 소매유통 기업이 이를 사용해 시장에서의 입지를 굳히고 수익성을 최적화하는 방식을 보여줍니다. 본 플랫폼의 구성 요소들은 다음의 5가지 제품군으로 분류됩니다:

  1. 1. 데이터 소스, 검색
  2. 2. 수집, 변환
  3. 3. 유지, 선별, 생성
  4. 4. 분석, 학습, 예측
  5. 5. 측정, 실행

데이터 소스, 검색 제품군에는 3가지 범주의 데이터가 포함됩니다.

  1. 1. 비즈니스 기록(제1자) 데이터는 매출처 거래, 고객, 공급업체, 재고, POS 시스템, 수익, 마진 데이터로 구성됩니다.
  2. 2. 애플리케이션 데이터는 ERP, SCM, CX, WMS, Fusion SaaS, NetSuite, Oracle E-Business Suite, PeopleSoft, JD Edwards, SAP, Salesforce, Workday 등의 애플리케이션으로부터 수집합니다.
  3. 3. 제3자 데이터에는 경쟁사 데이터, Oracle Advertising으로부터 수집한 데이터, 경제 데이터, 사회 데이터가 포함됩니다.

수집, 변환 제품군은 3가지 기능으로 구성됩니다.

  1. 1. 일괄 수집은 OCI Data Integration, Oracle Data Integrator 및 DB 도구들을 사용합니다.
  2. 2. 일괄 전송은 OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT, OCI CLI를 사용합니다.
  3. 3. 변경 데이터 캡처는 OCI GoldenGate를 사용합니다.

3가지 기능 모두 유지, 선별, 생성 제품군 내 클라우드 스토리지/데이터 레이크에 단방향으로 연결됩니다.

유지, 선별, 생성 제품군은 4가지 기능으로 구성됩니다.

  1. 1. 서빙 데이터 저장소는 Oracle Autonomous Data Warehouse를 사용합니다.
  2. 2. 클라우드 스토리지/데이터 레이크는 OCI Object Storage를 사용합니다.
  3. 3. 일괄 처리는 OCI Data Flow를 사용합니다.
  4. 4. 거버넌스는 OCI Data Catalog를 사용합니다.

이상의 기능들은 해당하는 제품군 내에서 서로 연결됩니다. 클라우드 스토리지/데이터 레이크는 서비스 데이터 저장소에 단방향으로 연결되고, 일괄 처리와는 양방향으로 연결됩니다.

1가지 기능이 분석, 학습, 예측 제품군에 연결됩니다: 서빙 데이터 저장소는 분석 및 시각화 기능과 머신러닝 기능에 연결됩니다.

분석, 학습, 예측 제품군은 2가지 기능으로 구성됩니다.

  1. 1. 분석 및 시각화 기능은 Oracle Analytics Cloud, GraphStudio, ISV를 사용합니다.
  2. 2. 머신러닝은 OCI Data Science, Oracle ML, Oracle ML Notebooks을 사용합니다.

측정, 실행 제품군은 3가지 제품으로 구성됩니다: 대시보드 및 보고서, 애플리케이션, 머신러닝 모델.

대시보드 및 보고서는 매출, 성능, 재고 수준, 경쟁사 가격 정책으로 구성됩니다.

애플리케이션은 가격 탄력성, 모델, 가격 규칙으로 구성됩니다.

머신러닝 모델은 고객 행동 패턴 및 시장별 가격 정책으로 구성됩니다.

3가지 주요 제품군(수집 및 변환, 유지 및 선별, 생성 및 분석, 학습 및 예측)에는 인프라, 네트워크, 보안 솔루션, IAM 등이 지원됩니다.



소매유통 기업이 가격을 최적화할 수 있도록 아키텍처에 데이터를 삽입하는 3가지 주요 방법이 있습니다.

  • 먼저 제품의 재고 과잉 또는 재고 부족 상황을 방지하기 위해 전반적인 재고 상황을 파악해야 합니다. 이 데이터를 바탕으로 재고 이전 또는 재고 부족을 피하기 위해 가격을 조정해야 하는지 여부를 결정할 수 있습니다. 이를 위해 OCI GoldenGate를 사용해 전체 또는 하위 제품 라인에 대한 운영 데이터베이스로부터 거의 실시간으로 웨어하우스 재고 데이터의 변경 데이터 캡처 수집을 수행할 수 있습니다.
  • 이제 고객(고객의 선호도, 행동, 구매 패턴 등), 비용(생산 비용, 영업 비용 등), 소매유통 수요(POS 정보 등)와 관련된 데이터세트를 추가할 수 있습니다. 고객 행동 변화를 예측하기 위해서는 시장 상황(공급과 수요 등), 경제 추세, 고객 심리 역시 파악해야 합니다. 또한 소매유통 기업은 경쟁사의 가격 및 프로모션 정책을 모니터링해 자사의 경쟁력을 유지해야 합니다. 이러한 데이터세트는 대량의 온프레미스 데이터로 구성되는 경우가 많으며, 대부분의 경우 일괄 수집이 가장 효율적인 수집 방식입니다. POS 데이터의 경우 Oracle Data Integrator를 사용하여 4시간 주기로 데이터를 수집합니다.
  • 일괄 수집 방식은 온프레미스 데이터 저장소로부터의 초기 데이터 로딩 또는 마이그레이션에 사용될 수 있습니다.

데이터 지속성 및 처리는 3개의 구성 요소를 기반으로 구축됩니다.

  • 수집된 원시 데이터는 클라우드 스토리지에 저장됩니다. 우리는 재고 수준, 지리적 매핑 데이터, 제품 참조 데이터 등 영구 데이터의 일괄 처리를 위해 OCI Data Flow를 사용하겠습니다. 이 처리된 데이터세트는 클라우드 스토리지로 반환돼 꾸준한 유지, 선별 및 분석에 사용되며, 궁극적으로는 서빙 데이터 저장소에 최적화된 양식으로 로딩됩니다.
  • 이제 처리된 데이터세트가 완성되었습니다. 이 데이터세트는 Oracle Autonomous Data Warehouse가 제공한 서빙 데이터 저장소에 선별 성능 및 쿼리 성능에 최적화된 관계형 양식으로 저장될 준비를 마친 상태입니다. 이를 통해 가격, 수요 프로필, 재고 수준, 위치별로 제품을 식별 및 반환할 수 있게 됩니다.

분석, 학습, 예측 역량은 2가지 기술을 바탕으로 구축됩니다.

  • 분석 및 시각화 서비스는 다음의 기능들을 제공합니다:
    • 기술 분석(히스토그램 및 차트를 통해 현재의 추세를 설명)은 규칙 기반 가격 알고리즘을 지원합니다. 이 알고리즘은 사전 정의된 규칙을 사용하여 매출 성과, 재고 수준, 경쟁사 가격 등 특정 범주별로 가격을 조정합니다. 예를 들어 한 소매유통사의 특정 제품이 30일 이상 재고 상태로 남아있고, 이로 인해 신규 구입이 지연되는 경우, 시장 판매 가격을 10% 할인하도록 규칙을 설정할 수 있습니다.
    • 예측 분석(앞으로 생길 이슈를 예측하고, 추세를 파악하고, 특정 결과의 가능성을 판단)은 과거 매출 데이터를 기반으로 가격과 수요의 상관관계를 파악합니다. 소매유통 기업은 이 분석을 사용해 가격 변화가 수요에 어떤 영향을 미치는지 예측하고, 그에 따라 가격을 변경할 수 있습니다. 또한 예측 분석은 가격 탄력성 모델을 제공할 수 있습니다. 이 모델은 통계 모델을 사용해 가격 변화에 수요가 얼마나 민감하게 반응하는지 측정합니다. 이로써, 기업은 분석을 사용해 매출 및 수익성 극대화를 위한 최적의 가격을 파악할 수 있습니다.
    • 동적 가격 정책 수립을 위해 처방 분석(최적의 의사결정 지원을 위해 적합한 조치 제안)이 활용될 수 있습니다. 이 알고리즘은 재고 수준, 경쟁사 가격 정책, 고객 행동 등 실시간 데이터를 사용해 실시간으로 가격을 조정합니다. 소매유통 기업은 이를 활용해 시장 변화에 신속히 대응하고 수익성 극대화를 위해 가격을 최적화할 수 있습니다.
  • 고급 분석의 사용 외에도 여러 머신러닝 모델이 개발, 훈련, 배포됩니다. 이 모델은 인공지능을 사용해 대량의 데이터를 분석하고, 가격 최적화에 사용될 수 있는 패턴 및 추세를 파악합니다. 소매유통 기업은 머신러닝 알고리즘을 사용해 고객 행동을 예측하고, 가격 조정 기회를 파악하고, 여러 제품 및 시장 전반에 대해 가격을 최적화할 수 있습니다.
  • Oracle이 선별 및 테스트한 고품질 데이터 및 모델에는 거버넌스 규칙 및 정책을 적용할 수 있으며, 헬스케어 조직 전반에 대한 배포 목적으로 데이터 메시 아키텍처 내에 '데이터 제품(API)'으로 노출될 수 있습니다.

소매유통 데이터 플랫폼을 통한 수익성 향상

적절한 가격 전략으로 수입, 수익성, 시장 점유율, 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 하지만 적절한 가격 전략을 개발하기 위해서는 재고 수준, 주문, 수요, 현재 가격 및 프로모션, 고객에 대한 전방위적인 뷰에 대한 실시간 액세스가 필요합니다. 여러 소스로부터 데이터를 통합하고, 고급 분석 기술을 지원하는 데이터 플랫폼을 사용하면 소매유통 기업은 자사의 가격 정책을 제품 수준에서 손쉽게 맞춤 설정할 수 있고, 동시에 모든 판매 채널 전반에서 가격과 기업 및 카테고리별 목표를 연계할 수 있습니다. 이와 같은 유연성 덕분에 소매유통 기업은 목표 마진, 경쟁력 있는 가격 연계 또는 다양한 시장 사이의 선호 가격 관계를 바탕으로 제품의 정가를 제시하고, 프로모션 및 할인 전략의 가치를 극대화할 수 있습니다. 동시에 개별 고객이 모든 접점에서 일관적인 가격 정책을 경험할 수 있게 함으로써 우수한 옴니채널 고객 여정도 제공할 수 있습니다.

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    이 실습에서는 로드 밸런서를 이용해 고가용성 모드로 구성된 OCI(Oracle Cloud Infrastructure)에서 웹서버를 두 개의 컴퓨트 인스턴스에 배치합니다.

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인기 아키텍처

  • MySQL Database 서비스를 사용하는 Apache Tomcat
  • Jenkins를 사용하는 Kubernetes 기반 Oracle Weblogic
  • 머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI)환경
  • Arm 환경의 Tomcat과 Oracle Autonomous Database
  • ELK 스택을 활용한 로그 분석
  • OpenFOAM를 사용하는 HPC

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    • OCI를 위한 최적의 업무는 무엇입니까?
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