PureTech Global, AI를 활용해 결제 매출 최적화

업계의 규제 완화와 5G와 같은 기술의 출현으로 통신 회사(통신사)는 수익원을 다양화할 방법을 점점 더 모색하고 있습니다. 모바일 고부가가치 앱과 엔터테인먼트 오버더톱(OTT) 서비스는 통신사가 구독자의 충성도와 추가 지출을 유도할 수 있는 방법 중 하나입니다.

PureTech Global은 13개국의 통신사 구독자를 위해 게임, 배경 화면, 비디오 스트리밍과 같은 모바일 광고 솔루션과 콘텐츠를 개발합니다. 2008년 말레이시아에서 설립된 이 회사는 2014년부터 Amazon Web Services(AWS)를 사용하여 IT 인프라를 구축해 왔습니다.

PureTech는 통신 및 모바일 산업에서 발생하는 혁신과 이러한 혁신이 제시하는 기회를 염두에 두고 클라우드에서 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)과 같은 최신 기술 애플리케이션을 활용하기로 결정했습니다. 이 회사는 2020년에 첫 번째 AI 프로젝트를 시작했습니다. 회사는 AI를 기본 워크플로에 내장하여 소비자 데이터를 활용하고 이 회사와 통신사 고객의 수익을 높이는 더욱 개인화되고 영향력 있는 앱을 제공했습니다.

전담 데이터 팀이나 AI 경험이 없는 상태에서 PureTech는 AWS 프리미어 컨설팅 파트너인 eCloudvalley와 협력하여 말레이시아에 있는 통신사 고객을 위한 AI 이니셔티브의 첫 번째 단계를 계획하고 구현했습니다. 목표는 AI를 사용하여 월별 결제 갱신 알림의 거래 성공률을 예측하는 것이었습니다.

이전에 PureTech는 자사 앱의 모든 구독자에게 매일 같은 시간에 자동 결제 갱신 요청을 보냈습니다. 하지만 이 회사는 과거 구독 데이터에 대해 AI가 생성한 인사이트를 기반으로 특정 시간에 앱별로 맞춤 갱신 알림을 보내면 수익을 높일 수 있다고 추측했습니다. 예를 들어, 게임 고객은 저녁에 메시지를 보고 구독을 갱신하는 경향이 더 높은 반면, 뉴스 앱을 사용하는 고객은 아침에 구독을 갱신할 가능성이 더 높을 수 있습니다.

eCloudvalley는 Amazon Forecast를 사용해 시계열 예측 모델을 구현하여 PureTech의 각 앱에 대해 갱신 알림을 보내는 최적의 시간을 예측했습니다. 엔지니어들은 10~20개 앱과 4개 통신사의 통신사 구독자 30만 명에 대한 2년간의 과거 데이터를 사용했습니다. 6주간의 계획과 모델 훈련을 거친 후, 모델은 2020년 9월 가동에 들어갔습니다.

PureTech는 이제 Amazon Simple Storage Service(S3)에 데이터 레이크를 구축했습니다. 이 데이터 레이크는 원시 과거 데이터를 학습한 AI 모델과 예측 후 생성된 인사이트를 저장합니다. PureTech는 AWS Lambda를 서버리스 컴퓨팅 엔진으로 사용하여 분석 및 예측을 위한 컴퓨팅 리소스를 프로비저닝합니다. 데이터는 통합을 위해 AWS Glue로 전송됩니다. 또한 PureTech는 예측 데이터를 저장하는 저지연 데이터베이스로 Amazon DynamoDB를 사용하며, AWS AppSync를 사용해 고객에게 갱신 알림을 자동으로 보내는 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)를 개발합니다.

개발된 AI 모델은 유지 관리 오버헤드가 거의 들지 않습니다. "AI로 강화된 결제 갱신 시스템을 관리할 엔지니어는 한 명이면 됩니다. 심지어 AI에 대한 배경지식이 전혀 없어도 괜찮죠. AWS와 eCloudvalley의 도움이 없었다면 광범위한 연구와 교육은 물론 이 프로젝트를 처리할 팀 전체가 필요했을 것입니다."라고 PureTech Global의 chief technology officer인 John Lim이 전했습니다.

Lim은 다음과 같이 덧붙였습니다. "프로젝트에 최소 6개월이 걸렸을 것이고, 심지어 우리가 원하는 결과가 나오지 않았을지도 모릅니다. eCloudvalley는 우리에게 완전히 새로운 프로젝트를 원활하게 구현할 수 있게 해주었고 질문이 생길 때마다 자세히 설명해 준 덕분에 AI 지식을 지속적으로 향상시킬 수 있었습니다."

PureTech는 AWS에서 AI 모델을 구현한 이후 결제 갱신 성공률이 20% 증가했습니다. 이 회사는 추가 매출을 새로운 콘텐츠를 디자인하고 더 많은 모바일 마케팅 캠페인을 제공하는 데 사용하고 있습니다. 이 캠페인은 AI 기술 애플리케이션의 다음 단계입니다. eCloudvalley와 함께하는 AI 프로젝트의 두 번째 단계는 과거의 캠페인 데이터를 분석하고, 마케팅 팀이 향후 더 효과적이고 타겟팅된 캠페인을 설계하는 데 도움이 될 인사이트를 도출하는 것입니다.

"구현 후 처음 몇 개월 동안에도 AI 프로젝트는 더 많은 매출을 창출했습니다. 이를 통해 구독자에게 더 많은 부가가치 서비스와 양질의 콘텐츠를 제공할 수 있게 되었습니다."라고 Lim은 전했습니다. AI 모델은 비즈니스 및 시장 역학의 변동에 대응하여 지속적으로 업데이트할 수 있는 방식으로 설계되었습니다. 매일 더 많은 데이터가 파이프라인에 추가됨에 따라 현재 사용 중인 모델이 조정되고 있으며, 데이터가 많을수록 이러한 유형의 프로젝트에 대한 결과가 더 세밀하게 조정됩니다.

또한 PureTech는 새로 생성된 데이터 레이크를 활용하여 보고 기능을 개선하는 방법을 모색하고 있습니다. PureTech는 영업 및 수익 보고서를 매일 검토하여 비즈니스 성과를 모니터링합니다. Amazon S3에 구조화된 데이터 레이크를 갖춘 PureTech는 더욱 세분화된 데이터 액세스와 인사이트를 제공합니다. "원시 데이터가 너무 많아서 이전에는 가능성의 일부만 다뤄야 했습니다. 이 데이터들을 Amazon S3의 데이터 레이크로 이동하면서 정보를 더 깊이 분석하고 새로운 비즈니스 모델을 파악할 수 있었습니다."라고 Lim은 설명했습니다.

PureTech는 국제적 입지를 확대할 계획을 가지고 있으며 AI 청구 시스템을 다른 국가로 확장하는 방안을 고려하고 있습니다. 이는 시장 및 사업부 전반에서 회사의 운영을 혁신할 잠재력을 지닌 AI 여정의 시작에 불과합니다.

Lim은 "우리는 AI를 새로운 기회를 모색하는 방법이자 기존 워크플로를 개선할 수 있는 방법이라고 생각합니다."라고 전하며 "여러 해 동안 AWS를 사용해 본 결과 기능이 뛰어나고 사용이 간편했습니다. AWS와 파트너로부터 많은 지원을 받고 있으며 플랫폼의 AI 도구의 이점을 계속 누리고 있습니다."라고 설명했습니다.

아래 다이어그램은 PureTech Global의 AWS 인프라를 보여줍니다.

자세히 알아보려면 AWS에서의 기계 학습을 참조하세요.