고객 사례
Snowflake로 인프라 비용 60% 절감한 Rakuten
Rakuten은 비용을 절감하고 더 신속하게 신제품을 제공하여 보다 개인화된 고객 경험을 제공합니다.
주요 결과:
60%
인프라 비용 절감률
2배
시장 출시 속도 증가율
주요 내용
- 개인화된 캠페인으로 고객 만족도 촉진: Rakuten은 Snowflake를 통해, 고객 및 판매자를 대상으로 타깃팅된 캐시백 알림 등 더욱 개인화된 리워드 캠페인을 실행할 수 있습니다.
- 머신러닝으로 시간 및 비용 절약: 통상적으로 8주나 걸리는 캐시백 알림을 2주 만에 배포할 수 있었습니다. 또한, Snowflake 내에서 모든 작업을 수행할 수 있는 데다 추가 인프라 비용이 없었기 때문에 비용을 약 60% 절감할 수 있었습니다.
- 비즈니스 성과를 촉진하는 사용 편의성: Snowflake의 AI/ML 기능은 사용 편의성을 높여 데이터 분석가의 역량을 강화하고 Rakuten의 데이터 사이언티스트 및 엔지니어의 부담을 줄여줍니다.
동영상 스크립트
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Rakuten Rewards는 업계 내 선도적인 캐시백 프로그램으로
4200개 이상의 매장에서 캐시백을 제공합니다.
고객은 당사의 플랫폼을 사용하여 구매 금액에 따라 캐시백을 받을 수 있습니다. 고객 경험에서부터 고객 알림에 이르기까지 모든 작업이 데이터를 활용해 이뤄지며, 그 중심에는 Snowflake가 있습니다. Rakuten은 회원과 판매자를 위한 타깃팅된 캐시백을 포함해, 개인화된 리워드 캠페인을 다양하게 실행하고 있습니다. 이러한 프로그램은 시간 기반 캠페인이며 각 캠페인별로 예산이 할애되어 있습니다.
따라서 고객과 판매자 모두를 위해 해당 예산을 최대한 활용해야 하는 중요한 과제를 안고 있습니다. 프로덕션에 진입한 첫 사용 사례 중 하나는 바로 캐시백 알림입니다.
Rakuten은 시장 리더로서 언제나 고객 만족도를 높일 수 있는 경험을 찾기 위해 애쓰고 있습니다. 캐시백 알림은 특정 판매점에서 캐시백이 통상 수준보다 높을 때 이를 고객에게 알리기 위한 서비스로서
Snowflake 내에서 신호를 생성하여 이메일 또는 푸시 알림을 통해 고객에게 전달합니다. 이는 매출 실적이나 고객 유치 등의 목표 달성에 도움이 되기 때문에 판매자에게 매우 유익합니다. Rakuten은 이러한 캐시백 알림 제품을 단 2주일 만에 배포할 수 있었습니다. 이것이 가능했던 이유는 캐시백의 이상 급증 현상을 식별하기 위해 Snowflake의 ML 기능을 사용해야만 했기 때문입니다.
이런 종류의 배포나 제품 구축은 통상적으로 약 8주가 걸리는데 2주 만에 해내어 시장 출시 시간을 2배 이상 단축했고 인프라 비용도 절약했습니다. 정보 관점에서 추가 요구 사항이 없었던 덕분에 약 60퍼센트를 절감한 것이죠. 이 모든 작업과 스케줄링이 Snowflake 내에서 이뤄졌습니다.
정말 굉장했습니다. 이와 같은 애플리케이션, 특히 ML 제품을 구축하려면 일반적으로 전문 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어가 필요하지만 이 경우에는 약간의 SQL 배경이 있는 데이터 분석가가 모든 작업을 해냈습니다. 말하자면, 데이터 사이언티스트나 ML 엔지니어는 부담을 덜었고, 데이터 분석가들은 개발에 참여할 수 있는 기회를 갖게 되었죠.
Snowflake는 Rakuten의 엔터프라이즈 AI 전략에 매우 중요한 요소입니다. 저희는 회사 내 AI 민주화를 지원해줄 수 있는 도구를 찾고 있었고 그런 측면에서 Snowflake Cortex는 확실히 도움이 됩니다.
