캐나다유통·이커머스2022 – 진행 중에어 마일스
로열티 회원 대상 개인화 이메일 혜택용 머신러닝
에어 마일스는 로열티 데이터와 모델을 데이터브릭스로 옮긴 뒤 개인화 이메일의 상품 판매가 4배 늘었다고 밝혔다
문제
에어 마일스 로열티 프로그램에는 활성 회원 계정이 1,000만 개 가까이 있고 소매업체 300곳이 넘게 참여한다. 데이터 접근은 5년으로 제한됐고 새 데이터 파이프라인을 만드는 데 3~4개월이 걸렸다. 팀은 혜택을 개인화할 만큼 회원을 잘 알고 싶었다.
접근 방식
데이터팀은 소매 소비자 데이터를 데이터브릭스 플랫폼으로 옮기고 250개가 넘는 머신러닝 모델을 만들었다. 개인화 이메일 캠페인용 상품 추천 모델과, 회원이 프로모션 혜택에 반응하는 방식을 개선하는 강화학습 모델이 포함됐다. 회사는 매출 예측, 웹 트래픽 분석, 혜택 사용 사기 탐지에도 머신러닝을 썼다.
주요 수치
4배개인화 이메일 캠페인의 상품 판매 증가, 데이터브릭스 기준
2배프로모션 혜택에 대한 회원 반응률 증가, 데이터브릭스 기준
시사점
에어 마일스는 마케팅 성과를 5년이 아닌 30년 치 이력을 담은 데이터 기반과 연결했다. 회사는 판매와 반응 수치를 어떻게 측정했는지 밝히지 않았다.
분류
출처
출처 요약
[1]Databricks2022년 12월 22일
데이터브릭스는 에어 마일스 프로그램이 회원 데이터를 데이터브릭스 플랫폼으로 옮기고 250개가 넘는 머신러닝 모델을 만든 과정을 설명했다. 개인화 이메일 캠페인의 상품 판매 4배 증가, 회원 반응률 2배 증가를 제시했다. 월 1억 건의 개인화 혜택, 파이프라인 구축 기간 3~4개월에서 2일로 단축 같은 규모 수치도 제시했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일
