Google Cloud의 도움으로 공급업체와 고객을 만족시키는 Wayfair
Ethan Dickinson
Associate Director, Analytics Infrastructure, Wayfair
* 본 아티클의 원문은 2020년 11월 26일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.
Wayfair는 고객에게 최상의 환경을 제공한다는 궁극적인 목표하에 데이터를 사용하여 비즈니스 프로세스를 발전시키고 공급업체의 효율적인 업무 처리를 돕고 있습니다. 세계 최대의 온라인 가정용품 쇼핑몰에 손꼽힐 만큼 거대한 규모를 갖춘 덕분에 Wayfair는 데이터를 활용하여 고객을 만족시키고 수천 개의 공급업체가 기회와 병목 현상을 구별하도록 도울 수 있습니다. 이전에도 홈페이지 확장을 위해 Google Cloud와 협업했으며 구매자 경험을 지원하는 웹 서비스 확장과 관련하여 Google Cloud의 도움을 받았습니다. Wayfair가 빠른 성장세를 유지하는 가운데 Google Cloud와의 파트너십은 고객 웹 트래픽의 급증에 대처하고 보다 다양한 방식으로 쇼핑 경험을 향상하는 데 필요한 유연성을 제공할 것입니다. 그간의 협업으로 확장 작업을 지원하면서도 고객, 직원, 공급업체에 뛰어난 경험을 제공할 수 있었기에 분석 분야에서도 Google Cloud와 협업을 이어가야겠다는 확신이 들었습니다.
고객 및 공급업체 경험 개선
12,000여 개 공급업체가 1,800만 개 넘는 제품을 선보이는 방대한 공급업체 생태계에서 고객이 자신에게 필요한 상품을 정확히 찾도록 돕는 프로세스에는 온라인 카탈로그 및 인벤토리 관리에서부터 경로 최적화와 적재 등의 요소를 포함한 효과적인 물류 네트워크 구축, 공급업체와의 간편한 제품 데이터 공유에 이르는 여러 과제가 존재합니다.
Wayfair는 공급업체의 비즈니스가 성장하고 공급업체와 고객 모두에게 이로운 상품을 만들 수 있도록 공급업체와 적극 협력하고 있습니다. 이 같은 동반자적 사고 덕분에 Wayfair의 공급업체는 데이터에 기반한 추천을 지속적으로 얻는 이점을 누리고 있습니다. 예를 들어 제품 설명을 보다 자세히 작성하는 등으로 상품기획을 조정하면 특정 카테고리의 수요를 이용할 기회가 있다는 점을 공급업체에 알려줍니다. 또한 특정 스타일을 선호하는 미적 취향을 지닌 고객에게 더욱 맞춤설정된 제품을 노출할 수 있도록 제품 태그를 포함하는 방법을 공급업체와 협업하여 찾을 수도 있습니다. 공급업체 파트너와 '이 카테고리의 수요가 증가하고 있으니 상품기획 결정을 이렇게 조정하면 제품이 더 많이 노출될 수 있습니다'와 같은 대화를 지속적으로 나누고 '수만 개의 소파가 있을 때 최종 구매자에게 맞춤 추천을 어떻게 제공할 수 있을까요?'와 같은 질문을 제기하는 등으로 협력하고 있습니다. 물론 이러한 수준의 분석을 대규모로 수행하려면 여러 시스템에 존재하는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 플랫폼이 필요합니다.
Google Cloud를 선택한 이유
Google Cloud를 선택한 이유는 Wayfair의 니즈에 따라 확장할 수 있기 때문입니다. Google Cloud가 낮은 운영 오버헤드로 데이터를 플랫폼에 효과적으로 중앙화할 수 있도록 도와준 덕분에 당사의 데이터 분석가와 데이터 과학자가 비즈니스에 중요한 분석을 실행할 수 있었습니다. Google Cloud를 통해 애플리케이션 데이터 저장소, 데이터 이동, 분석, 데이터 과학 도구를 한곳으로 모두 이전할 수 있었습니다. 이에 따라 개발자와 분석가는 각 팀에서 조치를 취할 수 있는 데이터를 저장, 보호, 보강, 제시할 역량을 갖추게 되었습니다.
Dataproc과 Composer 같은 제품에 반영된 Google Cloud의 유연성과 오픈소스 솔루션에 대한 포용성을 통해 Google Cloud가 독점 기술의 비중이 과도하지 않은 플랫폼에 투자한다는 사실을 알 수 있었으며 당사의 각 팀이 수월하게 도구를 도입하고 사용할 수 있게 되었습니다. 다양한 소스에서 Google Cloud로 데이터를 쉽게 이전할 수 있었던 점 역시 만족스러웠습니다. 아울러 Google Cloud의 일관된 데이터 액세스 모델로 Wayfair의 데이터 거버넌스가 개선되었습니다. Cloud Identity and Access Management(Cloud IAM) 제어 표준화는 적절한 인력에게 데이터 액세스 권한을 부여하며 항상 보안을 유지하도록 해줍니다.
Google Cloud의 완전 관리형 플랫폼이 잘 정의된 서비스를 제공하여 포트폴리오 전반의 제품을 쉽게 사용하고 도입할 수 있었습니다. 예를 들어 Cloud DLP API는 BigQuery와 Pub/Sub 같은 다른 Google Cloud 도구와 함께 구성 가능하여 데이터 보안을 위한 통합 애플리케이션을 빌드할 수 있으며 BigQuery Storage API 및 관리형 메타스토어 제품으로 오픈소스 제품과 Google 데이터 플랫폼 제품을 원활하게 통합할 수 있습니다.
데이터 스택을 현대화한 방법
통계를 위해 스트리밍 데이터와 일괄 데이터를 빠르게 가져올 방법이 필요했습니다. 이전 환경에서는 데이터 웨어하우스 시스템을 고수했기 때문에 확장하려면 다수의 데이터 사본이 필요하고 복잡한 동기화 루틴을 거쳐야만 했습니다. 이로 인해 각 팀의 리드 타임이 길어졌습니다.
이제는 Pub/Sub 및 Dataflow에서 이벤트 데이터를 실시간 통계를 위한 데이터 파이프라인으로 수집하고 Dataproc, Cloud Storage, BigQuery 스토리지를 사용해 데이터를 중앙화할 수 있어 데이터 사일로 문제를 해결하고 활용 가능한 분석 정보를 얻고 있습니다. BigQuery는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하기 때문에 더욱 민첩한 운영이 가능합니다. 구조화되지 않은 데이터는 Dataproc에, 구조화된 데이터는 BigQuery에 상주합니다. BigQuery 및 Cloud Storage 기반 테이블의 데이터를 읽는 Hive, Presto, Spark 작업을 자동 확장하는 단일 관리형 클러스터로 Dataproc 인스턴스를 사용하고 있습니다. Looker에서 데이터를 시각화하여 대략적인 요약을 제공하며 특정 비즈니스 측정항목에 대한 원인을 진단할 수 있는 기능을 갖춘 선별된 대시보드를 개발합니다. 또한 운영 보고를 위해 BigQuery에서 손쉽게 가동되는 데이터 스튜디오를 사용합니다.
운영 SQL에서 BigQuery에 애플리케이션으로 저장한 데이터를 분석함으로써 인벤토리 및 수요 예측 능력을 향상하여 공급업체가 보다 현명한 결정을 내리고 더 많은 수익을 빠르게 창출하도록 도울 수 있었습니다. BigQuery의 정액제 옵션 덕분에 비즈니스의 가격 예측도 가능했습니다.
클라우드 데이터 플랫폼이 제공하는 혜택 누리기
언제나 Wayfair는 데이터의 가치를 신뢰했으며 성장 과정에서 볼륨, 속도, 민첩성을 유지하는 것이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. Google Cloud의 접근성 높은 강력한 인프라를 통해 당사의 데이터팀은 데이터 이전 및 관리에 드는 시간과 노력을 차세대 혁신 업무에 투자할 수 있게 되었습니다.
BigQuery와 Dataproc은 대규모 데이터에 적은 유지보수 비용으로 고성능 액세스할 수 있도록 해줍니다. Google Cloud의 분석 제품은 Google 내부 기술과 오픈소스 표준 및 기술이 효과적으로 어우러진 단일 플랫폼에서 기술적 분석부터 금지 알림, ML에 이르는 내부 및 외부 사용자의 모든 요구사항을 지원합니다.
Google Cloud 도구가 제공하는 확장성과 강력한 기능은 물론 성능에도 만족합니다. 프로덕션에서 실행하는 데 1분 넘게 걸리던 분석 쿼리의 수가 90% 넘게 감소하였습니다. 이 같은 확장성과 속도의 조합 덕분에 채택이 크게 증가하고 있습니다.
전환한 지 1년도 채 되지 않았지만 마이그레이션으로 인한 실질적인 혜택을 누리고 있습니다. 이 플랫폼 제품을 사용하는 클라우드 도구 사용자는 지원에 대한 투자가 현저히 적은 기존 대안과 비교해 NPS가 30% 더 높다고 보고합니다. Google Cloud를 사용하면서 적은 노력으로 많은 업무를 처리하며 사용자의 만족도를 높이고 있습니다.
앞으로도 고객 및 공급업체의 전반적인 경험 향상을 위해 Google Cloud와 협업을 이어가기를 기대합니다.
