크로아티아유통·이커머스2021 – 진행 중포르테노바 그룹
콘줌 매장 과일·채소 주문을 위한 머신러닝 수요 예측
포르테노바의 콘줌 시범 매장은 머신러닝 주문 예측으로 과일·채소 폐기를 7% 줄였다
문제
포르테노바 그룹은 판매와 멤버십 카드 데이터가 방대했지만 자체 구축형 시스템 탓에 고급 분석이 느리고 관리하기 어려웠다. 과일과 채소는 유통기한이 짧아 매장 주문이 맞지 않으면 진열대가 비거나 팔리지 않은 재고를 버려야 했다.
접근 방식
그룹은 2021년 중앙 데이터 플랫폼을 시작하고 컨설팅 회사 아르테팩트와 구글 클라우드에 데이터랩을 세워 BigQuery ML과 Vertex AI를 썼다. 데이터랩은 과거 판매, 프로모션, 재고 데이터를 읽어 주문을 넣는 매장 관리자에게 매일 예측값을 내놓는 모델을 만들었다. 처음에는 크로아티아 콘줌 65개 매장에서 시범 운영했고, 6월 중순부터 콘줌 500개 매장이 이 추천을 사용했다.
주요 수치
7%65개 매장 시범 운영에서 과일·채소 음식물 폐기 감소율, 구글 클라우드 기준
8%65개 매장 시범 운영에서 이익 증가율, 구글 클라우드 기준
시사점
포르테노바는 부패하기 쉬운 상품군 하나로 시작해 65개 매장에서 예측을 검증한 뒤 500개 매장으로 넓혔다. 사례는 폐기와 이익 결과를 시범 운영분에 대해서만 제시했다.
분류
출처
출처 요약
[1]Google Cloud2024년 3월 8일
구글 클라우드의 고객 사례는 포르테노바 그룹이 아르테팩트와 데이터랩을 만들고 머신러닝으로 콘줌 매장의 일별 과일·채소 수요를 예측한 과정을 설명했다. 65개 매장 시범 운영에서 음식물 폐기가 7% 줄고 이익이 8% 늘었으며, 이후 500개 매장이 추천을 사용했다고 밝혔다. 페이지에는 날짜가 없으며, 인터넷 아카이브가 2024년 3월 8일에 처음 저장했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일
