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의류 소매업체 H&M, 빅데이터와 AI 도입해 수익성 높인다
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의류 소매업체 H&M, 빅데이터와 AI 도입해 수익성 높인다
  • 정원석 기자
  • 승인 2018.08.16 16:24
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▲의류 소매업체 H&M이 빅데이터 및 AI로 최신 동향 및 고객 선호도 정보를 수집해 수익률을 높일 생각이다(출처=123RF)

포브스지의 보도에 따르면 의류 소매 체인 H&M이 2017년 회계연도에 14% 이익 감소를 경험한 이후 빅데이터와 인공 지능(AI)을 도입해 패션 트렌드, 고객 선호도 등의 정보를 분석하고 이 데이터를 이용해 수익 증가를 꾀하고 있다.

H&M은 불량 제품 예방, 개별 상점의 재고 관리, 창고 자동화, 고객 경험 향상 등을 위해 빅데이터와 AI를 사용한다.

다른 패션 업체와 마찬가지로 H&M 또한 불량 제품의 재고를 줄이기 위해 노력 중이다. 이들은 저렴한 가격을 내세우고 있기 때문에 불량 제품이 발생할 시 환불이나 교환으로 인한 피해가 크다. 그래서 더욱 유연하고 신속한 공급망을 구축하고 불량 제품을 줄이기 위해 빅데이터와 AI를 도입했다.

또한 H&M은 전 세계에 지점을 보유하고 있다. 그리고 각 나라의 소비자들이 원하는 상품은 해당 국가의 패션 트렌드에 따라 다르다. 따라서 H&M은 빅데이터와 AI로 개별 매장의 수익, 영수증, 고객 충성도 등을 분석해 재고 관리를 현지화하고 있다.

각 매장의 재고를 다양화하기 위해 H&M은 유럽 내라면 90%의 상품이 익일 배송되도록 자동형 창고를 만들었다. 이 창고는 알고리즘 및 데이터로 운영된다. 그리고 공급망 효율성 향상을 위한 무선 주파수 식별(RFID) 기술이 도입됐다.

H&M의 온라인 쇼핑몰을 이용하는 고객들의 데이터는 이미 개인화되고 있기 때문에 추천 상품이나 권장 상품을 확인할 수 있다. 고객은 알고리즘이 개인 맞춤형으로 특별히 선택한 상품을 검색하고 근처 오프라인 매장에서 직접 옷을 구입할 수 있는지 재고를 확인할 수 있다. 만약 가까운 오프라인 매장에 재고가 없다면 다른 오프라인 매장이나 온라인 매장에서 제품을 구입할 수 있기 때문에 간편한 쇼핑이 가능하다.