아랍에미리트물류·운송2021 – 진행 중아라멕스
배송 소요 시간의 기계 학습 예측
아라멕스가 기계 학습 모델로 배송 시간 추정을 개선해 콜센터 문의량을 40% 줄였다
문제
아라멕스는 고객이 라스트마일에서 더 현실적인 배송 시간대를 받기를 원했다. 추정이 부정확하면 고객이 소포 상황을 묻는 전화를 걸었다.
접근 방식
아라멕스는 아마존 세이지메이커에서 배송 데이터 630만 행과 변수 12개로 XGBoost 모델을 학습시켰다. AWS 파트너 이나위스덤이 아라멕스가 노트북에서 개발한 모델을 바탕으로 8주 만에 운영 솔루션을 만들었다. 시스템은 이드와 블랙 프라이데이 같은 성수기에 하루 최대 400만 건을 예측했다.
주요 수치
74%배송 예측 정확도 상승, AWS 발표
40%콜센터 문의량 감소, AWS 발표
up to 4 million성수기 하루 예측 건수, AWS 발표
시사점
배송 추정이 나아지면서 고객이 소포 위치를 묻는 전화가 줄었다. 결과는 AWS 블로그에서 나왔고 기사는 측정 방식을 설명하지 않는다.
분류
출처
출처 요약
[1]AWS for Industries blog2021년 3월 23일
AWS 블로그는 아라멕스가 파트너 이나위스덤과 세이지메이커에서 소요 시간 예측 모델을 만든 과정을 설명했다. 학습 데이터 크기, 성수기 예측량, 8주의 구축 기간을 제시했다. 예측 정확도가 74% 올랐고 콜센터 문의량이 40% 줄었다고 보도했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
