옴니커머스를 사용하기 전에는 매달 상품 태그 입력을 위해 20~30명이 필요했는데, 이젠 옴니커머스가 제공하는 결과만 확인하면 됩니다.
- 롯데온, 데이터 분석 담당자 -
해결하고자 했던 고민
- 7개의 이커머스를 하나의 플랫폼으로 통합하는 과정에서 방대한 상품 정보를 체계적으로 관리할 수 있는 방안이 필요했어요.
‘태거(TAGGER)’ 도입 이후 결과
- 단 하루만에 100만개 이상의 상품 속성 태깅 및 데이터 통합 완료했어요.
- 스마트 상품 필터 구축으로 검색 필터 클릭률 3배가 증가했어요.
- 업무 리소스 90% 이상이 절감됐어요.
'롯데온'은 롯데백화점, 롯데마트, 롯데슈퍼, 롯데닷텀, 롭스, 롯데홈쇼핑, 롯데하이마트 등 롯데 유통 계열사 7개 쇼핑몰의 온/오프라인 데이터를 통합한 쇼핑 플랫폼입니다. 최근 '편리한 쇼핑'에 방점을 두고 라이프 스타일에 맞춘 개인화 실행으로 성과를 내고 있어요.
Point 1. 필터 클릭률 3배를 높인 ‘스마트 상품 필터’ 구축
이커머스라면 검색 효율을 높이기 위해 고도화된 필터 구축을 고민해보셨을텐데요. 브랜드, 사이즈, 컬러, 가격 등 수백 여가지의 필터를 통해 원하는 상품을 쉽게 찾을 수 있도록 돕고 역제안할 수 있기 때문입니다. 롯데온도 고도화된 필터 구축을 위해 ‘상품 속성 자동 태깅’을 도입하고 상품 속성을 분류해 ‘스마트 상품 필터’를 구축했어요.
단 하루만에 100만개 이상의 상품 속성 자동 태깅
단 하루만에 100만개 이상의 상품을 1,000개 이상의 속성으로 세분화해 자동 태깅했습니다. 이후 수작업 없이도 상품 데이터 관리가 가능해졌어요.
스마트 상품 필터 구축
일관되고 체계적인 상품 속성을 통해 스마트 상품 필터를 구축하고 클릭률 3배가 증가되었어요.
Point 2. 소비자가 원하는 카테고리로 개편
MD가 수작업으로 태깅을 진행할 때 상품의 일부 속성이 누락되고 세분화된 카테고리 제공이 어려운데요. 롯데온도 같은 어려움을 겪고 있었습니다. ‘상품 속성 자동 태깅’을 이용해 이 문제를 해결하고 일관된 기준으로 카테고리를 정립하고 정확한 결과를 제공했습니다.
33가지 카테고리 정립
의류, 액세서리, 신발 등 패션 분야의 방대한 상품 정보를 33가지 카테고리로 정립했어요. AI 활용으로 카테고리 매핑의 정확도가 높아지면서 고객이 원하는 상품을 빠르게 찾을 수 있도록 개선하기도 했습니다.
Point 3. 데이터분석 리소스 90% 이상을 절감한 자동 태깅
“원래 매월 상품 태그 입력을 위해 20~30명의 리소스가 필요했는데 도입 이후부터는 태거가 제공하는 결과만 확인하면 되니 리소스가 90% 정도 절감됐어요.” - 롯데온 데이터 분석 담당자 -
모든 상품의 태깅을 자동화하면서 리소스를 절감했어요. 데이터 팀의 업무 속도도 향상 될 뿐 아니라 매출을 높일 수 있는 데이터 분석 업무에 집중하면서 구매 전환율도 높아졌습니다.
