이번에 도입하는 시스템은 머신 러닝(Machine Learning) 기술을 기반으로 상황에 따라 알고리즘을 적용해 각 상품의 시간대별 매출을 예측하고 최적의 편성을 조합하는 솔루션이다.
이를 위해 지난 6년 동안 70만건의 빅데이터를 분석해 상품, 프로그램, 마케팅, 외부 환경, 시청률 등 홈쇼핑 상품 편성에 필요한 요인을 5가지 카테고리로 분류했다. 또한 판매실적, 날씨, 고객특성, 채널 요인 등 50여가지의 항목으로 세분화해 알고리즘에 적용했다.
이에 따라 TV홈쇼핑에서 판매할 예정인 상품 정보를 입력하면 최대 매출 달성이 예상되는 편성표가 자동으로 완성된다.
롯데홈쇼핑은 이 시스템을 통해 과거의 판매 실적을 기반으로 상품기획자(MD)와 편성 담당자의 경험과 주관에 따라 결정되던 기존의 편성 방식에서 벗어나 객관적이고 효율적인 상품 편성이 가능할 것으로 기대하고 있다.
김종영 롯데홈쇼핑 마케팅부문장은 "급변하는 미디어 환경 및 소비 트렌드에 발맞춰 업계 최초로 개발하게 됐다"며 "앞으로도 인공지능 및 빅데이터를 기반으로 한 고객 맞춤형 스마트쇼핑 서비스를 선도적으로 제공할 계획"이라고 말했다.
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