머신러닝 기반 구매 데이터 분석을 통한 디지털 트랜스포메이션 도입 전략 리뷰

기업의 B2B 구매 데이터를 연관규칙과 군집분석 등 데이터 마이닝 기법으로 분석하고, 그 결과로부터 재고관리 최적화, 교차판매 기회 발굴 등 구체적인 디지털 트랜스포메이션(DT) 전략을 도출하는 방법론을 제시한다.

논문 요약

  • 논문 제목: 머신러닝 기반 구매 데이터 분석을 통한 디지털 트랜스포메이션 도입 전략
  • 저자: 서명석
  • 게재 학술지: 건국대학교 창업지원단 (학술자료)
  • 발행 연도: 2021
  • 핵심 요약: 기업의 B2B(기업 간 거래) 구매 데이터를 데이터 마이닝 기법을 활용하여 분석했다. 연관규칙 분석을 통해 함께 구매되는 상품 패턴을 발견하고, 군집분석을 통해 유사한 구매 패턴을 보이는 기업 고객 그룹을 분류했다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 재고 관리 효율화, 맞춤형 영업 전략 수립 등 실질적인 디지털 트랜스포메이션 과제를 도출하고 전략적 방향을 제안했다.

연구 배경

디지털 트랜스포메이션(DT)은 단순히 새로운 기술을 도입하는 것이 아니라, 데이터를 통해 비즈니스의 핵심 문제를 발견하고 해결하는 과정에서 시작된다. 이 연구는 기업 내부에 쌓여있는 ‘구매 데이터’라는 금광을 캐내어 DT의 청사진을 그리는 방법을 탐구한다.

**디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, DT)**은 현대 기업의 생존과 성장을 위한 필수 과제로 자리 잡았다. DT는 단순히 오프라인 업무를 온라인으로 옮기는 것을 넘어, 데이터와 디지털 기술을 활용하여 비즈니스 모델, 운영 프로세스, 조직 문화, 고객 경험 등 기업의 모든 것을 근본적으로 혁신하는 것을 의미한다.

이러한 DT의 가장 중요한 원동력은 바로 데이터이다. 특히 기업 내부에 축적된 방대한 양의 거래 데이터는 비즈니스의 현황을 가장 객관적으로 보여주고, 미래의 기회를 암시하는 중요한 자산이다. **데이터 마이닝(Data Mining)**은 바로 이 거대한 데이터 더미 속에서 의미 있는 패턴, 규칙, 관계를 발견하는 기술적 과정이다.

본 연구에서는 데이터 마이닝의 대표적인 두 가지 기법을 활용한다.

  1. 연관규칙 분석 (Association Rule Mining): 어떤 항목들이 함께 발생하는 경향이 있는지를 분석하는 기법이다. 가장 유명한 예시는 “기저귀를 사는 고객은 맥주도 함께 구매하는 경향이 있다”는 것이다. 이를 통해 교차 판매(Cross-selling)나 상품 진열 최적화 등의 전략을 수립할 수 있다.
  2. 군집 분석 (Cluster Analysis): 전체 데이터를 유사한 특징을 가진 그룹(군집)으로 묶는 기법이다. 이를 통해 고객을 몇 개의 유형으로 나누고, 각 유형에 맞는 차별화된 전략을 구사할 수 있다.

이 연구는 이 두 가지 데이터 마이닝 기법을 B2B 구매 데이터에 적용하여, 데이터 분석 결과가 어떻게 구체적인 DT 전략으로 이어질 수 있는지를 보여준다.

해결하려는 문제

경험과 직관에 의존해 온 B2B 기업의 운영 방식을 데이터 기반으로 전환하고, 구매 데이터 속에 숨겨진 패턴을 발견하여 재고 관리, 공급망, 영업 전략 등 비즈니스 전반의 효율성을 높이는 디지털 트랜스포메이션 전략을 수립한다.

많은 B2B(기업 간 거래) 기업들은 소수의 핵심 고객과의 관계나 오랜 경험에 기반하여 운영되는 경우가 많다. 이는 안정적일 수 있지만, 시장 변화에 둔감하거나 숨겨진 비효율을 발견하기 어려운 단점이 있다.

  • 재고 관리의 비효율: 어떤 부품들이 함께 필요한지 데이터 기반으로 예측하지 못해, 특정 부품의 재고는 부족하고 다른 부품의 재고는 과도하게 쌓일 수 있다.
  • 영업 기회의 상실: 고객사가 특정 제품을 구매할 때, 관련된 다른 제품을 함께 추천하여 추가 매출을 올릴 수 있는 교차 판매(Cross-selling) 기회를 놓치기 쉽다.
  • 획일적인 고객 관리: 모든 고객 기업을 동일한 방식으로 관리하여, 구매 패턴이 전혀 다른 고객 그룹의 특수한 니즈를 만족시키지 못한다.

본 연구는 이러한 문제들을 해결하기 위해, 기업의 내부 구매 데이터를 머신러닝으로 분석하는 것을 제안한다. 데이터 속에 숨겨진 ‘상품 간의 관계’와 ‘고객 그룹 간의 차이’를 발견하고, 이를 바탕으로 운영 효율성을 높이고 새로운 영업 기회를 창출하는 구체적인 DT 실행 과제를 도출하는 것을 목표로 한다.

연구 모형

B2B 구매 이력 데이터에 연관규칙 분석을 적용하여 상품 간의 동시 구매 패턴을 발견하고, 군집분석을 적용하여 유사한 구매 행태를 보이는 고객 기업 그룹을 도출한 뒤, 이 두 분석 결과를 종합하여 DT 전략 과제를 제안한다.

본 연구는 단일 분석이 아닌, 두 가지 데이터 마이닝 기법을 조합하여 다각적인 인사이트를 도출하는 분석 모형을 사용한다.

  1. 상품 중심 분석 (Product-centric Analysis): 연관규칙 분석
    • 목표: “어떤 상품들이 함께 구매되는가?”라는 질문에 답한다.
    • 프로세스: 전체 거래 내역(Transaction) 데이터를 분석하여, 특정 상품 조합(예: {A 부품, B 부품})이 구매되었을 때 다른 상품(예: {C 부품})이 함께 구매될 조건부 확률(신뢰도)과 빈도(지지도)를 계산한다.
    • 결과: {A, B} → {C} 와 같은 형태의 ‘연관 규칙’ 목록을 도출한다.
  2. 고객 중심 분석 (Customer-centric Analysis): 군집 분석
    • 목표: “어떤 고객 기업들이 서로 비슷한가?”라는 질문에 답한다.
    • 프로세스: 각 고객 기업별로 구매 데이터를 집계하여 RFM(최근성, 빈도, 금액), 구매 상품 카테고리 수 등과 같은 특징 벡터를 생성한다. 이 특징 벡터를 기반으로 K-평균 군집분석 등을 적용하여 유사한 구매 패턴을 보이는 기업들을 하나의 그룹으로 묶는다.
    • 결과: ‘대량 소품종 구매 그룹’, ‘소량 다품종 구매 그룹’ 등과 같은 고객 세그먼트를 도출한다.
  3. 전략 도출 (Strategy Formulation):
    • 1단계와 2단계의 분석 결과를 종합하여 DT 전략을 수립한다. 예를 들어, “2단계에서 분류된 ‘대량 소품종 구매 그룹’에게, 1단계에서 발견된 연관 규칙을 활용하여 관련 부품을 추천하는 맞춤형 영업 전략을 실행한다”와 같은 구체적인 과제를 정의한다.

데이터 설명

특정 B2B 기업의 내부 구매 거래 데이터를 활용했으며, 어떤 기업 고객이 언제, 무엇을, 얼마나 구매했는지를 기록한 오프체인(Off-chain) 데이터이다.

  • 출처: 논문에 구체적인 출처는 명시되지 않았으나, 특정 B2B 제조 또는 유통 기업의 ERP(전사적 자원 관리) 시스템에서 추출한 내부 데이터로 추정된다. 이는 오프체인(Off-chain) 데이터이다.
  • 수집 방법: 기업 내부의 데이터베이스나 데이터웨어하우스에서 특정 기간의 거래 기록을 SQL 쿼리 등을 통해 추출했을 것이다.
  • 데이터 변수 설명: 본 연구는 B2B 거래의 특성을 반영하는 변수들로 구성되어 있다.
    • 거래 기본 정보:
      • Transaction_ID: 거래 고유 식별자
      • Date: 거래 일자
    • 고객 기업 정보:
      • CustomerID 또는 CompanyID: 구매한 기업 고객의 식별자.
    • 구매 상품 정보:
      • Product_ID 또는 SKU: 구매한 상품(부품)의 고유 식별자.
      • Product_Category: 상품의 대분류, 중분류 등.
      • Quantity: 구매 수량.
      • Price: 구매 단가.
    이러한 원본 데이터는 분석 목적에 맞게 가공된다. 연관규칙 분석을 위해서는 Transaction_ID별로 구매한 Product_ID 목록이 필요하며, 군집분석을 위해서는 CustomerID별로 구매 행동(RFM, 구매 카테고리 수 등)을 요약한 특징 데이터가 필요하다.

데이터 분석

연관규칙 분석을 통해 함께 구매될 확률이 높은 상품 조합을 발굴했으며, 군집분석을 통해 구매 패턴이 상이한 여러 기업 고객 그룹을 성공적으로 분류했다.

본 연구의 데이터 분석은 두 가지 서로 다른 데이터 마이닝 기법을 적용하여, 각각 다른 관점의 인사이트를 도출하는 방식으로 진행되었다.

첫째, 연관규칙 분석에서는 Apriori와 같은 알고리즘을 사용하여 전체 거래 데이터에서 의미 있는 구매 패턴을 탐색했다. 분석을 통해 ‘지지도(Support)’, ‘신뢰도(Confidence)’, ‘향상도(Lift)’와 같은 지표를 기준으로, 우연이라고 보기 어려운 강력한 상품 간의 연관성을 찾아냈다. 예를 들어, “드릴 비트를 구매한 고객의 70%는 3개월 내에 전동 드릴도 구매했다”와 같은 구체적인 규칙을 발견했다.

둘째, 군집 분석에서는 각 고객 기업의 구매 데이터를 요약하여 RFM 점수, 구매 상품의 다양성 등을 계산하고, 이를 기반으로 고객들을 그룹으로 묶었다. 그 결과, 예를 들어 ‘주기적으로 대량 구매하는 핵심 고객 그룹’, ‘비주기적으로 소량의 다양한 부품을 구매하는 유지보수 고객 그룹’, ‘최근 거래가 없는 휴면 고객 그룹’ 등으로 시장을 객관적으로 나눌 수 있었다.

핵심 결과

데이터 분석을 통해 ‘A부품과 B부품을 함께 사는 고객은 C부품도 구매할 확률이 높다’는 교차 판매 기회와, ‘대량 소품종 구매 그룹’과 ‘소량 다품종 구매 그룹’ 등 이질적인 고객 유형을 객관적으로 식별할 수 있었다.

본 연구의 핵심 결과는 데이터 마이닝을 통해 기존에는 알 수 없었던, 데이터에 기반한 구체적이고 실행 가능한 비즈니스 인사이트를 성공적으로 도출했다는 점이다.

  • 연관규칙 분석 결과: ‘상품 A와 B를 함께 구매하는 경향’, ‘특정 신제품 구매 후 기존 제품의 구매가 줄어드는 대체 관계’ 등, 상품 간의 숨겨진 관계를 발견했다. 이는 상품 번들링, 교차 판매 추천, 재고 관리 최적화 등의 직접적인 근거가 된다.
  • 군집 분석 결과: ‘우량 고객’, ‘성장 가능 고객’, ‘이탈 위험 고객’ 등 의미 있는 고객 세그먼트를 식별했다. 이는 차별화된 영업 전략과 CRM 활동의 기반이 된다. 예를 들어, 우량 고객에게는 파트너십 강화를, 성장 가능 고객에게는 맞춤형 제품 추천을, 이탈 위험 고객에게는 선제적인 할인 혜택을 제공하는 등의 전략을 수립할 수 있다.

이처럼 두 분석 결과를 종합함으로써, 기업은 제품과 고객 양쪽 차원에서 비즈니스를 더 깊이 이해하고, 전사적인 디지털 트랜스포메이션 전략의 구체적인 방향을 설정할 수 있게 되었다.

시사점

데이터 마이닝은 단순히 데이터를 요약하는 것을 넘어, 숨겨진 관계와 구조를 발견하여 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 ‘기회 발굴 엔진’이며, 이는 B2B 분야의 디지털 트랜스포메이션을 가속화하는 핵심 동력이다.

이 연구는 특히 B2B 기업의 디지털 트랜스포메이션에 다음과 같은 중요한 시사점을 제공한다.

첫째, 내부 데이터는 가장 가치 있는 자산이다. 많은 기업들이 외부에 있는 새로운 데이터를 찾으려고 노력하지만, 정작 기업 내부에 수년간 쌓인 구매, 재고, 고객 데이터 속에는 비즈니스를 혁신할 수 있는 엄청난 기회가 숨어있다. 디지털 트랜스포메이션의 첫걸음은 내부 데이터를 분석하고 활용하는 것에서 시작된다.

둘째, B2B 영역에서도 데이터 기반의 개인화가 가능하다. 개인 소비자(B2C)뿐만 아니라 기업 고객(B2B) 역시 각각 다른 니즈와 구매 패턴을 가진다. 이 연구는 데이터 분석을 통해 기업 고객을 세분화하고, 각 그룹의 특성에 맞는 맞춤형 영업 및 마케팅 전략을 수립하는 것이 가능하며, 이것이 곧 경쟁 우위로 이어질 수 있음을 보여준다.

인사이트

데이터 속에 숨은 ‘관계’를 찾아내 비즈니스의 ‘미래’를 연결하라.

이 논문은 데이터 분석의 진정한 가치가 ‘연결’과 ‘관계’를 발견하는 데 있음을 보여준다. 고객과 고객, 상품과 상품, 고객과 상품 사이의 보이지 않는 연결고리를 데이터 마이닝을 통해 찾아낼 때, 우리는 과거를 분석하는 것을 넘어 미래의 비즈니스 기회를 창출할 수 있다.

  • 페르소나 예시: “프로토콜 빌더, 체인링크 랩스(Chainlink Labs)”
    • 특징: 이들은 자체 프로토콜을 구축하기 위해 다른 여러 DeFi 프로토콜들을 마치 ‘부품’처럼 조합하여 사용하는, Web3 생태계의 B2B 고객과 같다. 예를 들어, 새로운 파생상품 프로토콜을 만들 때, 가격 정보를 위해 체인링크 오라클을 사용하고, 유동성을 위해 유니스왑 V3 풀을 활용하며, 안정적인 담보 자산을 위해 메이커다오의 DAI를 통합한다. 이들의 온체인 행동은 ‘함께 사용되는 프로토콜들’이라는 뚜렷한 연관 패턴을 보인다.
    • 데이터 기반 행동: 특정 트랜잭션 내에서 여러 프로토콜의 스마트 컨트랙트를 동시에 호출하거나, 특정 개발 목적을 위해 정해진 프로토콜 조합을 반복적으로 사용하는 패턴.
  • 실질적인 마케팅 액션 제안 (생태계 활성화 관점):
    1. 프로토콜 연관규칙 분석 (Protocol Association Rules): 이 논문의 연관규칙 분석을 Web3에 적용하여, 어떤 프로토콜들이 함께 자주 사용되는지를 분석한다. 예를 들어 IF {Chainlink Price Feeds} AND {Uniswap V3 Pools}, THEN {Aave Lending Pools} 와 같은 규칙을 발견한다.
    2. 개발자 대상 교차 추천 (Developer Cross-recommendation): 이 규칙을 바탕으로, 체인링크와 유니스왑 기술 문서를 보고 있는 개발자에게 “Aave를 통합하여 당신의 dApp에 대출 기능을 1시간 만에 추가해 보세요”와 같이 관련 프로토콜 스택을 추천하는 개발자 마케팅(DevRel)을 실행한다.
    3. 생태계 SDK 번들링 및 지원: 연관성이 높은 프로토콜들을 하나의 ‘스타터 킷’이나 SDK(소프트웨어 개발 키트)로 묶어 배포함으로써, 개발자들이 여러 프로토콜을 더 쉽게 통합하고 새로운 dApp을 빠르게 구축할 수 있도록 지원한다. 이는 생태계 전체의 개발 효율성과 네트워크 효과를 높인다.

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