미국 명문 패션학교 가운데 하나인 뉴욕패션기술대(FIT) 학생들은 수업시간에 날씨 데이터 통합에 대해 배우고 있다. 구매자의 쇼핑 패턴을 예측하기 위해 과거와 미래의 날씨 데이터를 활용하는 것이 필수적인 일이 됐기 때문이다.계절 간 명확한 구분이 없어진 오늘날 날씨 데이터를 활용하는 일은 더욱 복잡해지고 있다. 기후 변화로 날씨 예측이 점점 힘들어지는 상황에서 패션 등 날씨에 영향을 받는 산업은 계절을 더욱 정교하게 예측하고 이해해야 할 필요가 있다.
성공한 기업들은 날씨 변화에 보다 능동적으로 대응한다. 한 예로 유통판매업에서 날씨 데이터 이용은 매장의 성과에 영향을 미치는 결정적 요소다. 비정상적으로 날씨가 따뜻한 12월 또는 쌀쌀한 6월에는 많이 팔릴 것으로 예상한 계절 상품이 팔리지 않아 수억원의 손실이 날 수 있다. 숙박업의 경우 날씨 데이터와 지역 이벤트 데이터를 결합해 시기별로 객실 요금을 조정하기도 한다.
기후 변화가 주목을 받으면서 많은 기업 관리자들은 그들의 비즈니스에 영향을 줄 수 있는 향후 기상 패턴에 관한 구체적인 정보를 조사하기 시작했다. 이들 회사의 공급망은 날씨에 크게 영향받는다. 예기치 못한 따뜻한 겨울은 불필요한 코트와 재킷 재고를 가지고 있는 소매업자를 당황케 할 수 있다.
급변하는 산업에서 외부 환경에 능동적으로 대응하는 것은 아주 중요하다. 소매업뿐 아니라 보험, 항공, 농업, 공공 등의 모든 분야에서 날씨 예측 실패는 수억원의 비용 발생으로 이어질 수 있다. 고객의 실생활에 직결되는 날씨 정보는 훌륭한 고객 커뮤니케이션의 초석이 되며 이는 고객 만족으로 이어진다.
성공한 기업들은 날씨 예측 정보를 수요 예측과 고객 서비스 운영 관리 같은 전통적인 서비스에 덧붙이고 있다. 이것이 정보기술(IT) 기업인 IBM이 날씨 서비스 제공업체인 웨더컴퍼니를 인수한 이유다.
IBM은 웨더컴퍼니의 날씨 정보와 고객 데이터를 인공지능 왓슨을 통해 분석하고 고객 서비스에 활용하는 솔루션을 제공하고 있다. 날씨에 맞는 옷을 고객에게 추천해주는 쇼핑 어드바이저와 같은 서비스가 대표적인 예다.
이는 날씨 데이터만 잘 이용하면 우리 삶이 더욱 윤택해질 수 있다는 방증이다. 날씨 정보의 예측, 일기 분포와 관련된 기술은 최근 급속히 발전하고 있으며, 이 데이터는 현대 기업 운영에 있어 필수불가결한 요소로 자리 잡고 있다. 날씨는 더 나은 비즈니스를 만들 수 있는 기회다.
장화진 < 한국IBM 사장 kgm@kr.ibm.com >
