AWS 기반 분석을 통해 효율성과 고객 만족도를 높인 Coca-Cola Andina

라틴 아메리카에 본사를 둔 Coca-Cola Andina는 Coca-Cola와 기타 브랜드의 제품을 포장하고 유통합니다. 칠레, 아르헨티나, 브라질, 파라과이 전역에 걸쳐 10개의 생산 공장과 약 100개의 유통 센터를 감독합니다. 재고, 직원 및 트럭이 전 세계에 분포되어 있기 때문에 Coca-Cola Andina는 원활한 운영을 위해 대량의 데이터를 수집, 저장 및 추적합니다. 하지만 온프레미스 스토리지를 사용해서는 데이터를 최신 상태로 유지하고 편리하게 액세스하여 유용한 인사이트를 얻기가 어려웠습니다. 예를 들어 재고 및 배송 분석 데이터는 하루에 한 번만 업데이트되었는데 이미 24시간이 지난 것으로 추정되는 데이터로는 정확한 운영 관련 의사 결정을 내릴 수 없었습니다. Coca-Cola Andina는 모든 시설과 프로세스를 더 잘 파악하고 싶었습니다. 즉, 데이터를 더 자주 수집하고 조직의 모든 수준에서 사용하기 편리한 방식으로 간편하게 액세스할 수 있도록 만들고 싶었습니다.

Coca-Cola Andina는 2020년부터 AWS를 이용해 왔으며, 2021년에 AWS에 데이터 레이크를 구축하고 온프레미스 스토리지에서 클라우드로 모든 데이터를 마이그레이션하기 시작했습니다. Coca-Cola Andina는 매일 들어오는 새로운 데이터 외에 기존 데이터도 대량으로 마이그레이션해야 했기 때문에 확장 가능한 솔루션이 필요했습니다. Coca-Cola Andina는 어디서나 데이터의 양에 상관없이 데이터를 검색할 수 있도록 구축된 객체 스토리지인 Amazon Simple Storage Service(S3)를 사용하여 두 출처에서 수집된 데이터를 저장했습니다. Amazon S3는 필요한 스토리지를 지원하도록 원활하게 확장되었습니다.

그런 다음 Coca-Cola Andina는 내부 Thanos 애플리케이션을 구축하여 재고를 관리하고 운영 및 배송을 거의 실시간으로 추적하는 등의 작업을 수행했습니다. Coca-Cola Andina의 Internal Operations Digitalization Coporate Manager인 Pablo Sereno는 “저희는 가시성이 전혀 없는 상태에서 운영 전반의 가시성을 제공하는 클라우드 솔루션으로 전환했습니다.

Coca-Cola Andina는 Thanos를 통해 여러 시설과 나라에 걸쳐 운영 및 다양한 프로세스에 대한 가시성을 높였습니다. Thanos는 데이터를 하루에 한 번이 아닌 15분마다 업데이트합니다. Sereno는 “Thanos에서는 최초 주문부터 결제 수금, 배송 트럭 복귀에 이르기까지 제품 유통에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. Thanos는 Amazon S3에 있는 이 데이터를 바탕으로 Coca-Cola Andina의 운영 데이터를 액세스 가능하고 이해하기 쉬운 표와 그래프로 정리하는 온라인 대시보드를 제공합니다. 예를 들어 Coca-Cola Andina는 각 물류 센터의 상태를 확인하고, 직원의 이름과 생산성을 하루 종일 추적하고, 프로세스, 직원 및 트럭에 대한 다양한 기타 지표를 통합할 수 있습니다. 또한 특정 주문의 상태를 추적하고 이상 및 중단의 원인을 찾아낼 수 있습니다. 또한 Thanos는 기업 환경에서 실행되는 다양한 애플리케이션(예: B2B 플랫폼, 알림 서비스 등)에서 각 고객의 주문을 추적하는 데 사용됩니다.

Coca-Cola Andina는 Thanos를 사용하여 Amazon S3와 클라우드에서 간편하게 데이터베이스를 설치, 운영 및 규모 조정할 수 있는 관리형 서비스 모음인 Amazon Relational Database Service(RDS)에서 데이터를 가져옵니다. 또한 서버리스, 이벤트 기반 컴퓨팅 서비스인 AWS Lambda를 사용하여 분석을 수행하고 거의 실시간으로 인사이트를 생성합니다. Coca-Cola Andina는 이러한 가시성을 활용하여 운영 효율성을 개선했습니다. 이를 통해 주문 충족률이 1% 개선되었고, 품절 빈도는 0.2% 감소했으며, 미수령 주문 수는 0.3% 감소했습니다. 또한 Coca-Cola Andina는 포트폴리오의 재고 관리 단위 수를 두 배로 늘려 더 다양한 제품 범주를 제공할 수 있었습니다. 이러한 변화의 결과로 고객은 서비스에 훨씬 더 만족하고 있습니다.

또한 Coca-Cola Andina는 AWS를 이용하여 배송 시 고객의 수령 가능 여부를 예측하는 기계 학습 모델을 실행하여 배송 시도의 실패를 줄이고 있습니다. Sereno는 “도착했을 때 고객이 수령하지 못할 확률을 계산하고 예방 조치를 취하고 있습니다.”라고 말합니다.