영국에 기반을 둔 소매업체인 Tesco PLC는 12개 국가에서 530,000명이 넘는 직원을 보유하고 있습니다. 세계에서 세 번째로 큰 슈퍼마켓 그룹인 Tesco 매장에는 매주 7,500만 명 이상의 고객이 방문하고 있습니다.
이 동영상에서는 공급망 개발 부문의 선임 분석가 Adam Yeoman이 Tesco가 Tableau에서 제공하는 데이터 통찰력을 통해 매출을 증대한 방법에 대해 설명합니다.
Tableau: 귀하는 세계에서 가장 큰 소매업체 중 하나인 Tesco에서 공급망 개발 분석을 담당하고 있습니다. 처리하는 데이터의 범위에 대해 말씀해 주시겠습니까?
Adam Yeoman(Tesco, 공급망 개발 부문 선임 분석가): Tesco는 영국에만 3,000개 이상의 매장을 보유하고 있으며 일반 매장의 경우 15,000개가 넘는 제품을 취급합니다. 따라서 동시에 검토해야 하는 데이터가 엄청나게 많습니다.
우리는 대부분의 데이터를 용량이 100테라바이트에 달하는 Teradata 데이터 웨어하우스를 사용하여 보관하고 있으며, 이러한 데이터에는 5년간의 판매, 폐기, 제품, 매장 관련 자료가 포함됩니다. 우리는 Tableau를 실시간으로 Teradata에 연결하기만 해도 작업이 아주 잘 수행된다는 사실을 알게 되었습니다.
Tableau: Tableau가 효율성을 높이는 데 어떤 도움이 되고 있습니까?
Adam: Tableau를 사용하면 더 효과적인 방법으로 데이터를 시각화할 수 있으므로 빠르게 트렌드를 파악하거나 개선이 용이한 영역을 찾아낼 수 있습니다. 이제 아이디어를 전달할 때 표와 수치를 통해 설명하려고 노력하는 대신 시각적으로 보여주기만 하면 훨씬 더 쉽고 빠르게 아이디어를 전달할 수 있습니다.
우리가 목격하는 많은 트렌드는 지역마다 다르므로 소매 부문은 특히 데이터 시각화에 적합하다고 생각합니다. 스코틀랜드 고지대의 따뜻한 날은 사우스 코스트 저지대의 따뜻한 날과는 느낌이 다릅니다. 따라서 매장이 위치한 지역에 따라 상황이 각기 다르며 Tableau를 사용하면 그러한 다양한 상황을 파악할 수 있습니다.
Tableau: 그러한 정보를 어떻게 사용하십니까?
Adam: 우리는 제품이 공급업체에서 매장에 도착하는 순간부터 공급망 전체를 살펴서 고객이 매장에서 구매하는 제품의 품질과 가용성을 개선함으로써 고객 환경을 개선하기 위해 노력하고 있습니다.
Tableau: 예를 들어 주실 수 있습니까?
Adam: 우리는 날씨가 매출에 미치는 영향을 예측하기 위해 날씨 모델을 개발했습니다. 날씨 모델 덕분에 우리는 "더운 주말"이라는 이벤트가 생기거나, 날씨가 좋아지기 시작하거나, 모든 사람이 특별한 주말에 바비큐를 먹기로 결정하는 시점을 예측하는 데 능숙해졌습니다.
우리는 그러한 주말을 대비해 매장에 모든 바비큐 재료와 샐러드, 롤이 구비되어 있는지 확인합니다. 또한 과거에 더운 주말을 겪으면서 개선이 가능하고 고객을 위해 더 나은 가용성을 제공할 수 있는 일부 매장이 있다는 사실도 알게 되었습니다. Tableau에 데이터를 입력하여 맵에 표시하기만 하면 “개선해야 하는 매장이 있다”는 것을 바로 알 수 있습니다.
우리가 발견한 Tableau의 또 다른 용도는 재고 조사였습니다. 이전에는 결과를 검토하여 런던 매장의 성과가 전국의 매장에 미치지 못한다는 것을 확인한 경우 개선해야 한다는 메시지를 책임자에게 보내야 했습니다. 이제는 Tableau에 결과를 입력하면 기본적으로 맵에 컬러 점이 표시되므로 책임자에게 이 맵을 보여주기만 하면 됩니다. 따라서 책임자가 매우 신속하게 문제를 파악할 수 있으며 사용 중인 솔루션에 대한 대화로 바로 전환하여 문제를 해결할 수 있습니다.
Tableau: 그러한 말씀을 들으니 기분이 좋습니다. 더 많은 개발자 또는 비즈니스 사용자가 Tableau를 사용하고 있습니까?
Adam: Tesco의 일부 팀에는 사용자 지정 SQL을 작성할 수 있는 기술을 보유한 인력이 없으므로 Tableau는 Tesco에서 활용폭이 무척 넓습니다. 사용자 지정 SQL을 작성할 수 없는 직원도 Tableau를 통해 데이터를 사용할 수 있으니까요.
Tableau: 귀하는 어떻습니까? Tableau를 사용하면서 느낀 차이점은 무엇입니까?
Adam: 훨씬 더 빠르고 즐겁게 분석을 완료할 수 있게 되었습니다. 데이터를 특정 형식으로 조작할 필요 없이 끌어다 놓기만 하면 트렌드를 쉽게 파악할 수 있다는 것이 큰 장점입니다.