미국헬스케어·바이오2018 – 진행 중CVS 헬스
약국 고객을 위한 머신러닝 개인화
CVS 헬스는 약국 고객별 맞춤 안내를 하는 머신러닝으로 복약 순응도를 1.6% 높였다
문제
CVS 헬스는 미국 내 약 1만 개 매장을 운영하며 약국 고객에게 보내는 안내를 개인화하려 했다. 하둡 환경은 하드웨어와 저장 공간의 한계에 부딪혔다. 첫 개인화 캠페인은 고객의 1%에 닿았을 뿐 5%로 넓히지 못했다.
접근 방식
CVS는 작업을 애저 데이터브릭스로 옮겼다. 머신러닝 모델은 처방 갱신 안내와 부작용 확인 연락에 가장 알맞은 채널과 시점을 예측한다. 고객이 특정 상품을 살 가능성도 추정한다.
주요 수치
1.6%복약 순응도 증가, 데이터브릭스 기준
시사점
개인화 모델의 첫 제약은 인프라였다. 플랫폼을 옮기자 CVS는 고객의 1%에서 멈춰 있던 캠페인을 확대할 수 있었다.
분류
출처
출처 요약
[1]Databricks2020년 9월 15일
데이터브릭스는 CVS 헬스가 약국 고객용 머신러닝 개인화를 확대하려고 하둡에서 애저 데이터브릭스로 옮겼다고 설명했다. 모델이 갱신 안내와 확인 연락에 쓸 소통 채널과 시점을 고른다고 밝혔다. 복약 순응도가 1.6% 높아졌다고 보도했다.
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등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일