롯데홈쇼핑, IBM 기상 데이터로 재고 줄인다

[아이뉴스24 김국배 기자] 한국IBM은 롯데홈쇼핑이 IBM 웨더 컴퍼니의 기상 데이터를 기반으로 개발한 수요 예측 모델을 중장기 판매 계획 수립에 활용하기로 했다고 12일 발표했다.

홈쇼핑업체는 단기 예보 중심의 기상 자료와 MD의 경험 등에 의존해 상품을 준비하고, 방송을 편성하기 때문에 급격한 기후 변화나 이상 기후에 빠르게 대응하기가 쉽지 않았다.

가령 '올해 1월 중순 온도는 영하 15도'라는 예보값에 따라 롱패딩 코트를 많이 준비했다가 갑작스러운 이상 고온으로 인해 판매가 부진, 재고가 쌓이는 식이다.

이에 한국IBM은 롯데홈쇼핑이 기존에 보유하고 있던 날씨에 따른 상품별 판매 자료, 방송효과 측정 자료 등과 IBM 계절 확률 예측 데이터를 활용해 날씨 기반의 수요 예측 모델을 구현하기로 했다.

IBM의 계절 확률 예측 데이터는 향후 6~7개월 간의 일일 최고·최저·평균 기온, 강수량 등 4가지 기상 요인에 관한 예측값을 확률이 높은 순으로 제공한다.

롯데홈쇼핑은 이를 바탕으로 몇 가지 시나리오를 도출하고 기상 변화로 인한 리스크 관리 계획을 수립할 수 있다. 한국IBM은 최대 7개월까지 롯데홈쇼핑이 계절 예보를 활용할 수 있는 데이터 기반을 마련할 계획이다.

한국IBM 측은 "롯데홈쇼핑은 이를 통해 날씨 영향을 많이 받은 상품군을 도출해 매출 수준을 예측하고, 날씨 편차에 따른 매출·방송 효과를 측정할 수 있을 것"이라며 "데이터 기반 방송 기획으로 매출 증진과 운영비용 절감도 가능할 것"이라고 말했다.

김종영 롯데홈쇼핑 마케팅 부문장은 "장기 예보에 강점을 가진 IBM의 계절 확률 예측 데이터를 기반으로 수요 예측 모델을 개발하면 중장기 판매 및 방송 편성 계획을 세우기 용이해지고, 수치화된 예측 자료를 통해 보다 과학적인 의사 결정과 성과 관리가 가능할 것"이라고 기대했다.