How the pandemic readied Alibaba’s AI for the world’s biggest shopping day

팬데믹 상황 속 알리바바의 광군제 전략

코로나 대유행으로 쇼핑 형태가 달라지면서 중국 전자상거래 업체도 광군제(Singles’ Day) 행사에 만반의 준비를 하고 있다.

뉴스 : 미국이 선거로 후끈 달아오른 동안, 중국은 쇼핑 축제로 분주했다. 11월 1일부터 11일까지 중국 굴지의 전자상거래 업체인 알리바바(Alibaba)와 징동(JD)이 광군제 쇼핑 행사로 1,150억 달러의 매출을 달성했다. 2009년 처음 시작된 광군제로 알리바바는 올해 741억 달러의 매출을 올렸고 작년 대비 26% 증가세를 기록했다. 이에 비해 아마존(Amazon)의 48시간 프라임데이 매출은 올해 겨우 100억 달러를 넘었다.

코로나 스트레스 테스트 : 광군제 쇼핑으로 물류 기적이 일어난다. 이러한 성과를 거두기 위해 알리바바와 징동은 AI 모델과 기타 기술 인프라에 집중 투자하여 쇼핑 수요를 예측하고, 물류창고 간 글로벌 유통을 최적화하며, 해외 배송을 간소화한다. 실제 행사기간 중 포화상태를 대비하여, 관련 시스템은 보통 일년 내내 테스트와 개선 작업을 거친다. 그러나 올해 양사는 코로나바이러스로 인한 쇼핑 형태 변화 파악 등 난관에 봉착했다.

상황에 맞지 않은 모델 : 코로나바이러스 발생 초기 몇 주 동안 양사의 AI 모델은 이상 행동을 보였다. 코로나바이러스가 중국 춘절과 겹치자, 수억 명의 사람들은 명절 쇼핑 대신 락다운 필수품을 사들였다. 회사는 더 이상 옛날 자료에 기댈 수 없었다. 알리바바 물류 본부 차이냐오(Cainiao)의 국내 공급망 총책임자인 앤드류 황(Andrew Huang)은 “모든 예측이 더 이상 정확하지 않았다”고 했다.

AI 제품 추천에도 소비자들은 다른 이유로 물건을 구입하였다. 징동의 알고리즘은 마스크 구매자가 아프다는 가정 하에 약을 추천했는데, 차라리 손소독제 추천이 더 적절했을지도 모른다.

전략 변경 : AI 모델이 제 역할을 하지 못하면서 알리바바와 징동은 발상의 전환이 필요했다. 알리바바는 단기 예측 전략에 집중했다. 차이냐오는 시즌 별로 쇼핑 패턴을 예측하기 보다 1) 주요 프로모션 행사로 이어지는 지난주 매출처럼 더 즉각적인 변수나 2) 각 지역의 코로나 확진자수 등 외부 데이터를 고려하도록 AI 모델을 개선했다고 앤드류 황은 말했다. 격리기간 동안 온라인 생중계 판매(실시간 제품 시연 및 구매자 질의 응답)가 폭발적인 인기를 끌자, 알리바바의 물류를 담당하는 차이냐오는 예측 모델을 새로 구축하여 유명 인플루언서가 다른 제품을 마케팅할 때 어떤 일이 일어날지를 예측하였다.

또한 징동은 코로나 확진자수 누적, 뉴스 기사, 온라인 민심 등 외부 및 실시간 데이터 신호를 더 많이 감안하도록 알고리즘을 재정비했다.

예상치 못한 혜택 : 새로운 데이터 소스를 AI 모델에 추가 입력한 결과, 효과가 있는 것 같다. 알리바바가 온라인 생중계를 광군제 쇼핑 핵심 전략으로 삼은 이후, 차이냐오의 신규 온라인 생중계 AI 모델은 매출 예측에 지대한 역할을 했다. 징동의 경우도 업그레이드 모델로 전반적인 매출이 증가했다. 징동은 광군제 기간에 업그레이드 알고리즘을 가동한 후 제품 추천 클릭율이 3% 증가했다고 밝혔다.

상황 이해 : 알리바바와 징동은 경험을 통해 깨달았다. “우리 팀은 온라인 인플루언서가 팬을 동원하여 각기 다른 구매 패턴을 보인다는 것을 알았다. 그래서 유명 인플루언서에 어울리는 맞춤형 예측 모델을 계속해서 만들 예정” 이라고 앤드류 황은 전했다. 한편 징동은 뉴스와 시사 문제가 전자상거래 패턴에 얼마나 큰 영향을 미치는지 파악했다면서 이에 따라 제품 추천 알고리즘을 지속적으로 수정하겠다고 밝혔다.

미리보기 3회1회

MIT Technology Review 구독을 시작하시면 모든 기사를 제한 없이 이용할 수 있습니다.