More Quality First

More Retail

More Retail은 인도의 옴니채널 식료품 소매 부문을 선도하는 기업으로, 인도 소비자들이 가장 선호하는 식료품 업체가 되겠다는 사명을 실현하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이 회사가 인도 전역에서 운영하는 22개의 하이퍼마켓과 624개의 수퍼마켓은 13개의 유통 센터, 7개의 청과물 집하 센터 그리고 6개의 기본 식품 가공 센터 네트워크를 통해 지원됩니다.

“More Quality First는 인도 식품 및 식료품 부문의 ‘신선 품목’ 범주를 주도하고 있습니다. 생존 가능한 비즈니스를 운영하려면 신선한 청과물의 재고 물량을 관리하는 동시에 폐기되는 분량을 최소화해야 합니다. 이처럼 상충하는 우선 순위를 적절히 조정하기 위해 AWS는 물론, 데이터 과학 컨설팅 기업인 Ganit와 협력하여 Amazon Forecast를 기반으로 구축된 수요 예측 및 자동 주문 시스템을 배포했습니다. 매장-품목-날짜 수준으로 매우 세분화하여 예측해야 하기 때문에 ABC-XYZ 프레임워크를 기반으로 한 개발 노력을 우선적으로 수행했습니다.
 
매장-품목 조합은 3x3 행렬로 작성했습니다. 기록 패턴을 기반으로 ABC축(A - 높음, B - 보통, C - 낮음)은 판매량 증가를 나타내고 XYZ축(X - 예측하기 쉬움, Z - 예측하기 어려움)은 예측 가능성을 나타냈습니다. 예상대로 ABC-XY 버킷의 품목 예측 정확도는 Z 버킷보다 훨씬 뛰어났습니다. 하지만 Z 버킷에 있는 조합의 경우 Amazon DeepAR+는 지수 평활(Exponential Smoothing) 같은 기존 방식보다 훨씬 뛰어났으며 10%의 증분 예측 정확도를 나타냈습니다. 이는 Amazon Forecast가 다른 SKU(XY) 패턴을 학습하고 Z 버킷의 고도로 불안정한 품목에 적용할 수 있기 때문이었습니다.
 
Amazon Forecast를 사용한 덕분에 신선 청과물 범주에서 예측 정확도를 27%에서 76%로 개선하고 폐기 분량을 20% 줄일 수 있게 되었습니다. Amazon Forecast에서 제공하는 예측 분포를 활용한 결과, 부족 및 초과 예측 비용을 손쉽게 최적화하여 재고 소진 상태가 3%가 된 것은 물론 매출 총 이익도 개선되었습니다. 그에 따라 매장 관리자가 일일 예측을 살펴보고 구매 주문을 더 쉽고 정확하게 접수할 수 있게 되었습니다. 현재 이 모델을 다른 범주로 확장하고, 추가 관련 데이터 세트로 반복하고, 최신 데이터를 Amazon Forecast에 추가하여 모델 정확도를 지속적으로 개선하고 있습니다.”

Supratim Banerjee, More Retail 최고 혁신 책임자

Shivaprasad KT, Ganit 설립자 겸 CEO

Anaplan

Anaplan

Anaplan Inc.는 글로벌 엔터프라이즈가 비즈니스 성과를 조율할 수 있도록 지원하는 클라우드 네이티브 엔터프라이즈 SaaS 회사입니다. 각 업계의 선두 기업은 당사 플랫폼을 기반으로 팀 시스템과 전사적인 인사이트를 연결하여 변화에 지속적으로 적응함으로써 운영 방식을 혁신하고 새로운 가치를 창출해 나가고 있습니다. 샌프란시스코에 본사를 둔 Anaplan은 해외 지사 20여 개와 175개 파트너사, 그리고 전 세계에 약 1,500명에 달하는 직원을 보유하고 있습니다. 

“글로벌 엔터프라이즈는 Anaplan의 클라우드 네이티브 플랫폼을 사용하여 지속적인 예측 및 애자일 시나리오 모델링을 통해 성과를 조율하고 있습니다. Amazon Forecast를 우리 회사의 플랫폼에 통합한 이후로 금융, 공급망, 영업, HR 전반에 걸친 당사 고객은 임베디드 기계 학습을 통해 더 풍부해진 인텔리전스를 활용하여 더 빠르고 신뢰할 수 있는 예측 자료를 만들 수 있게 되었습니다. 우리는 Amazon Forecast를 통해 Anaplan PlanIQ를 제공하여 고객이 예측의 정확도를 높일 수 있도록 지원합니다. 그 결과 고객이 인텔리전스에 기반한 의사 결정을 수행하여 경쟁 우위를 강화하게 된다는 점에 자부심을 느낍니다.”

Rohit Shrivastava, Anaplan, 제품 및 UX 부문 SVP

AffordableTours.com

AffordableTours.com은 미국에서 가장 큰 에스코트 투어, 크루즈, 리버 크루즈 및 활동적인 휴가 여행 판매업체 중 하나이며, 수상 경력에 빛나는 서비스 팀을 통해 최고 품질의 고객 서비스를 낮은 가격에 제공함으로써 꿈의 휴가를 전 세계 여행자에게 선사합니다.

“AffordableTours.com은 고객이 전화를 받고 전화할 만한 강력한 동기를 부여합니다. 우리는 많은 고객이 새로운 경이로움을 보고 경험할 수 있도록 여행 패키지를 낮은 가격으로 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 비즈니스가 번창하고 더 낮은 가격을 제공하려면 가능한 모든 곳에서 효율성을 찾아야 합니다. 글로벌 규모로 확장하면서 우리는 고객의 통화량 처리와 관련하여 불균형한 리소스 문제를 정기적으로 겪고 있습니다. 어떤 날에는 상담원이 너무 많았고 다른 날에는 너무 적어서 일관되지 않은 고객 경험을 형성하고 부재중 전화 요금과 운영 비용을 증가시키게 되었습니다. 이제 Amazon Forecast를 사용하면서 고객 수요 통화량을 예측하여 매일 적절한 수의 상담원을 확보함으로써 부재중 전화율을 약 20% 향상시킬 수 있게 되었습니다."

Affordabletours.com 선임 프로젝트 관리자, Marc Rosenthal

Axiom Telecom

Axiom Telecom

Axiom Telecom은 중동 리전에서 모바일 단말기 및 기술 유통 부문의 통신사업자 중 시장을 선도하는 기업으로, 시장 점유율은 약 55%이며 현재 점유율을 60% 이상 높이려는 목표를 갖고 있습니다. 현재 Axiom Telecom은 10,000여 개 이상의 독립 고객사 및 기업형 소매 고객사에 통신 제품을 유통하고 있습니다. 이 회사의 업무에는 도매, 소매, 부가가치 서비스, 무선 모바일 디바이스(예: Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola, Samsung)의 A/S가 통합되어 있습니다. 이 그룹은 창고 30개와 300대 이상의 운송용 화물차를 보유하고 있습니다.

“Amazon Forecast를 사용한 결과 판매량을 정확하게 예측하고 더 개선된 재고 계획을 제공할 수 있게 되었습니다. 이는 우리 회사와 비즈니스에 국한되지 않으며, 고객에게도 매우 값진 혜택입니다. Amazon Forecast를 사용하기 전에는 통계 모델과 수작업 프로세스를 조합하여 판매량을 예측하고 재고를 관리하는 방식에 크게 의존했습니다. 이와 같은 수동 예측 방식을 유지하려면 막대한 시간과 인력 리소스를 할당해야 했고, 오류가 발생할 여지도 있었습니다. Amazon Forecast를 사용한 결과 가용성이 20% 이상 증가하고 재고 최적화는 15% 향상된 것으로 나타났습니다. 그뿐만 아니라, 수작업으로 예측을 하던 팀원들이 이제는 새로운 예측 결과에서 인사이트를 도출하는 더 부가가치가 높은 작업에 참여할 수 있게 되었으므로 비즈니스 성과를 향상하는 데 도움이 됩니다.”

Wassim Al Khayat - 기술 및 혁신 부문 담당 이사

CasaOne

CasaOne

CasaOne은 설계 지침, 원활한 프로젝트 관리 및 화이트 글로브 이동, 배송 및 설치 환경을 갖춘 비용 효율적인 원스톱 가구 임대/리스 솔루션을 제공합니다.

“CasaOne에서는 고객이 며칠 내에 가구를 사용할 수 있도록 합니다. CasaOne 고객이 Bay Area에서 임대할 수 있는 소파 수 또는 고객이 NY에서 임대할 수 있는 커피 테이블 수를 더 잘 예측하기 위해 Amazon Forecast의 기능을 활용합니다. Amazon Forecast 사용으로 기존 예측 알고리즘에 비해 판매 예측 정확도가 20% 향상되었습니다. 즉, 적합한 제품을 갖추어 수천 달러의 구매 비용을 절약할 수 있습니다. 제품 선택이 개선되면 장기적으로 고객 경험도 향상될 것입니다."

Madhusudan Kagwad, CasaOne의 공동 창립자 및 제품 책임자 

Heroleads

Heroleads

Heroleads는 동남아시아 최고의 성과를 내는 마케팅 회사로, 고객의 마케팅 요구에 맞게 조정되고 MROI를 극대화하는 통합된 포괄적인 솔루션을 고객에게 제공합니다.

“우리의 미디어 기획자 팀은 수동 예측 모델을 구축하고 유지하는 데 업무 시간의 60% 이상을 소비하며 영업 및 운영 팀을 지원하여 다양한 디지털 마케팅 채널 및 산업의 성과 추세를 이해하고 KPI 달성 방법을 계획했습니다. Amazon Forecast를 통합하면 팀이 더 많은 부가가치 작업에 집중하고 다른 팀에서 사용할 모델의 범위를 확장하며 예측 모델 정확도를 99%로 향상시킬 수 있게 될 것입니다. Forecast를 사용하면 더 빠른 통찰력, 개선된 예측 가능성, 성과 경고 시스템, 동적 예산 계획 및 보다 정확한 투자 모델을 통해 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 능력이 향상되고 모든 마케팅 캠페인 KPI가 적시에 효율적으로 올바르게 충족되도록 보장할 수 있습니다."

Heroleads 리드 데이터 엔지니어, Amit Das

OMotor

OMOTOR

OMOTOR는 WhatsApp 및 기타 플랫폼을 통해 통신할 수 있는 최고의 기계 학습 알고리즘, 컴퓨터 비전 기술 및 인지 봇을 제공하여 AI를 통해 비즈니스를 개선할 수 있도록 도와줍니다.

“OMOTOR는 고객을 대신하여 혁신을 위해 AI를 사용하므로 고객의 성공을 위해 AWS의 최첨단 딥 러닝 기술을 사용해야 합니다. Amazon Forecast를 사용하면 매번 수동으로 모델을 구축하고 교육할 필요 없이 시계열 데이터에서 다양한 예측을 생성하고 구체화할 수 있습니다. 향후 12개월 동안의 실제 판매량을 예측하므로 인벤토리 계획을 적절히 계획하고 향후 수익성을 예측하며 시장 점유율 손익을 추적하고 기타 통찰력을 확보할 수 있습니다. 따라서 보다 상황에 맞는 데이터를 사용하고, 더 자주 최적화하고, 정확도를 50% 이상 개선하여 예측을 생성하고, 빠른 속도로 운영할 수 있습니다. 예를 들어 OMOTOR는 브라질에서 자동차 산업 분야의 고객이 185대 차량의 판매량을 예측하도록 돕고 있습니다.”

Marcio Rodrigues, OMOTOR의 CEO

OMNYS

OMNYS

OMNYS는 시스템 통합, 웹과 모바일 기술, IoT, 기계 학습 및 빅 데이터를 기반으로 디지털 플랫폼을 설계하고 구축하여 획기적인 솔루션을 제공합니다. 최고의 기술 습득, R&D, 시장 요구 분석 등의 전반에서 OMNYS는 다양한 산업에 혁신을 가져옵니다.

"Amazon Forecast는 OMNYS가 당사 고객이자 매일 천 백만 개의 IoT 레코드를 수집하는 냉장고 제조업체의 글로벌 리더인 Arneg S.p.A.를 위해 새로운 통찰력과 비즈니스 가치를 창출하도록 돕고 있습니다. Amazon Forecast를 사용함으로써 단 몇 시간 내에 모델 구축을 시작할 수 있었습니다. 과거에는 시작하는 데만 몇 주나 몇 개월이 소요되었습니다. 고객은 회사의 원시 데이터에서 가치를 추출하기를 원했을 뿐인데 저희는 Amazon Forecast를 통해 이보다 훨씬 많은 것을 이룰 수 있었습니다. 전 세계 쇼핑몰에 설치된 냉장고에 대해 3일 전에 에너지 소비를 예측하는 모델을 91%의 정확도로 구축하고, 유지 보수 예측 모델을 사용하여 최소 1일 전에 디바이스 중단의 위험을 더 잘 평가하여 결과적으로 고객으로부터의 긴급 호출 수를 줄였습니다. 고객이 자사의 고객 경험을 관리하는 방법을 개선하기 위해 이러한 통찰력을 활용하는 방법은 무궁무진합니다.

Davide Pozza, OMNYS의 CTO 

Planalytics, Inc.

Planalytics, Inc.

Planalytics, Inc.는 Business Weather Intelligence®의 글로벌 리더로서 조직이 보다 강력한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 포괄적인 날씨 분석 기능을 제공합니다. Planalytics를 사용하여 고급 기상 분석 기술, 계획 및 최적화 솔루션 및 산업별 전문 지식을 통해 날씨 중심의 영향을 정확하게 평가하고 측정하며 끝없는 날씨 변화를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

"Planalytics에서 우리는 시장 주도권을 당연하게 여기지 않고 항상 분석을 개선하는 도구와 기술을 찾고 있습니다. Amazon Forecast를 사용하면서 최상급 정보를 원하는 고객에게 제공하는 원시 날씨 데이터에 대한 예측을 어떻게 개선할 수 있는지를 빠르고 효과적으로 수량화할 수 있게 되었습니다. 수량화는 획기적인 변화를 일으켜, Planalytics는 고객에게 실제 ROI를 증명할 수 있게 되었습니다."

Planalytics 최고 운영 책임자, Derron Simon

Puget Sound Energy

Puget Sound Energy

Puget Sound Energy(PSE)는 워싱턴 주 10개 카운티의 커뮤니티에서 전기 분야 110만 명의 고객과 천연 가스 분야 825,000명의 고객을 지원하는 주 최대 공익 사업체입니다.

“PSE에서는 Amazon Forecast를 사용하여 일반 주택의 전기 및 가스 소비량을 예측했습니다. 우리는 과거 소비 및 날씨 데이터가 매우 제한적임에도 불구하고 수작업을 거의 거치지 않고 30일을 예측하는 데 Amazon Forecast가 뛰어난 성능을 보여주는 것을 확인했습니다. 환경 친화적인 에너지 솔루션에 대한 중요성이 강조됨에 따라 PSE와 같은 에너지 서비스 공급업체에게는 각 고객의 가정과 비즈니스에서 보다 정확한 에너지 사용량 예측을 생성하는 기능이 필수적입니다. 이러한 향상된 분석 기능을 통해 PSE는 맞춤형 에너지 절약 프로그램 및 서비스를 식별하여 궁극적으로 고객 청구액을 줄일 수 있을 것입니다.” 

PSE 수석 클라우드 아키텍트 Paul Johnson 

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Amazon Forecast 사용 지침은 개발자 안내서를 참조하세요.

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