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by VNTG Looker Dec 19. 2018

HotelTonight-호텔O2O의 온오프 데이터 분석

생생한 Looker 고객 사례


아래의 글은 Looker 홈페이지에 게재된, 호텔 o2o 서비스인 Hotel Tonight의 Looker를 성공적으로 도입 case study를 번역한 글입니다.


https://info.looker.com/customer-stories/blue-apron-offering-a-better-recipe-for-modern-analytics



HotelTonight는 Looker를 사용하여 빠르게 성장하는 비즈니스 전반에서 공급망 및 제품 분석을 개선합니다.


도전 과제

기술 및 비즈니스 중심 직원을 위한 현장 데이터 분석이 필요합니다.


해결 방안

MPP 데이터베이스에 수십억 행의 사용자 트랜잭션 데이터를 저장하고 모든   분석을 위한 단일 소스인 Looker®를 활용합니다.


그 결과

데이터 검색은 이제 비즈니스 사용자들이 더 많은 질문을 하고, 가설을 검증하고, 더 많은 관련 프로모션 계획을 수립하도록 유도하고 있습니다.



"이전에 우리 시스템의 가장 큰 문제점은 유연성이 전혀 없다는 것이었습니다. 보고서를 변경하고 코드를 변경하여 쿼리를 변경하려면 수동으로 이동해야 했습니다. Looker가 간단하고 유연하다는 사실은 우리에게 대단한 것입니다. " - Jamie Davidson, VP, Product, HotelTonight


탐색 기반 조직 생성

HotelTonight는 2010년 말에 설립되어 당일 미판매 호텔 재고의 편리한 모바일 예약을 제공하고, 투숙률을 높이고, 수익을 증대하고자 하는 호텔을 위한 유동적인 시장을 조성합니다. 이 막바지 여행 서비스는 호텔 재고에 대한 많은 양의 정확한 데이터를 수집한 다음 필요한 순간에 이용 가능한 방을 소비자에게 연결시킵니다.


Looker와 제휴하여, HotelTonight는 고객 및 시장 데이터를 가치 있는 통찰력으로 바꾸는 강력하지만 사용이 간편한 BI 플랫폼을 구현했습니다. 이제는 정교한 공급망과 제품 분석을 통해 수요 예측과 가격 예측을 개선할 수 있습니다. 그 결과, 파트너 호텔이 더 많은 고객을 유치하고 있으며, 더 많은 소비자가 마지막 순간에 HotelTonight로 눈을 돌리고 있습니다.


Looker는 HotelTonight가 사용 가능한 호텔 재고와 적절한 시장의 적합한 고객을 연결하도록 지원합니다.


도전 과제

매우 복잡한 데이터를 신속하게 처리하는 비즈니스로서 HotelTonight는 현장 데이터 분석을 필요로 했습니다. 영업, 제품 관리, 계정 관리 직원은 논리적인 질문을 했습니다. 해당 지역의 특정 호텔에 적합한 가격대는 얼마입니까? 특정 이벤트 중에 몇 개의 룸을 사용할 수 있습니까? 해답은 회사의 데이터베이스에 있지만, 어떤 자연어 탐색 과정에서도 접근할 수 없었습니다.


HotelTonight의 데이터는 대부분 트랜잭션입니다. Looker 이전에는 MySQL 데이터베이스를 사용하여 가격, 호텔 가용성, 보안된 룸, 고객 활동 등의 변수를 추적했습니다. 이들은 수동 쿼리 및 보고서를 실행하거나 복잡한 Ruby on Rails 문서 관리 시스템을 통해서만 데이터를 분석할 수 있었습니다. 이 시스템은 시간이 오래 걸리고 엔지니어링 지원을 필요로 하는 유연성이 떨어지는 프로세스입니다. 또한 HotelTonight의 데이터 분석가는 엑셀에서 제작한 일회성 보고서에 대한 긴급하고 빈번한 요청에 직면했습니다. 그들이 더 이상 엄청난 양의 보고서 요청을 따라잡을 수 없고 사용자 이벤트가 수십억 개로 증가했을 때, HotelTonight는 완전한 BI(비즈니스 인텔리전스) 시스템을 위한 선택지를 조사하기 시작했습니다.


해결 방안

구조화된 데이터베이스를 분석하는 방법은 여러 가지가 있지만, HotelTonight는 회사의 모든 사용자가 항상 데이터에 액세스하고 공유할 수 있는 유연한 솔루션을 원했습니다. 필요한 IT 리소스를 기반으로, 그들은 사내 시스템 구축 아이디어 대신에 Looker를 선택했습니다. 회사는 아마존의 새로운 Redshift 제품을 선택하면서 모든 사용자 트랜잭션 데이터(수 조개의 사용자 이벤트들)를 확장 가능한 MPP 데이터베이스로 이동시키는 것으로 시작했습니다. 거기서부터 그들은 모든 것을 Looker에 연결했고, 이후 모든 분석을 위한 단일 소스의 종점이 되었습니다. 일부의 경우, HotelTonight 분석가가 고급 모델링 및  시각화를 위해 데이터를 R로 이동할 수 있습니다.


Looker의 간단한 자연어 접근 덕분에 HotelTonight 데이터팀은 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스를 신속하게 대체했습니다. 이제 이들은 데이터를 깊이 파고들고, 더 많은 미묘한 질문을 던지며, 발견하기 어려운 통찰력을 얻을 수 있는 툴과 대역폭을 갖게 되었습니다. 이와 동시에, HotelTonight 분석가는 질문을 조직 전체에서 공유할 수 있는 프레임워크로 발전시켰습니다. Looker를 조금씩 사용하면서, 그들은 비즈니스 사용자에게 조금씩 나누어 가르치기 시작했고 그로 인해 비즈니스 사용자들은 이를 반복적으로 배울 수 있었습니다. 그리고 시간이 지나면서 이러한 비기술적인 사용자들은 데이터 자체를 파고드는 데 점점 더 능숙해졌습니다.


그 결과

Looker 플랫폼에서는 IT 부서 및 전문 데이터 분석가가 아닌 모든 비즈니스 사용자에게 데이터 검색을 제공합니다.


"저희에게 있어 Looker의 가장 좋은 점은 개발자의 관점에서 볼 때 매우 간단하다는 것입니다. 누군가는 아마도 아침에는 밤보다 전환율이 더 높을 것이라는 무작위적인 생각을 하게 될 것입니다. 그리고 그것은 정말 시험하기 쉽습니다. 플랫폼 자체는 환상적입니다."- Jamie Davidson, VP, Product, HotelTonight


탐색 기반 조직 생성

HotelTonight의 비즈니스 사용자는 하드 데이터로 의사 결정을 지원할 수 있으며, 호텔리어에게 정보에 입각한 조언을 제공하고 고객과의 성공적인 상호작용을 설계할 수 있습니다. 이들은 질문을 하고, 저장된 보고서를 검토하고, 가설을 테스트하며, 패턴을 찾고, 기존 분석을 반복하여 비즈니스 전반의 창의성과 협업을 추진할 수 있습니다.


예를 들어, 소비자가 HotelTonight를 두 번 사용하면 세 번째 사용을 할 가능성이 훨씬 더 높아지기 때문에 잠재 고객을 초기에 끌어들이는 상호 작용을 구축하는 것이 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 또한 호텔의 경쟁력이 떨어지는 시기를 결정하고 실적이 저조한 위치를 파악하며 어떤 시장 변수가 수요를 주도하는지 예측할 수 있습니다.


보다 안정적인 계획 수립 가능

Looker를 구현하기 전에 HotelTonight는 일반적으로 비즈니스 예측을 일주일 전에 미리 작성했습니다. 이제 Looker와 함께 그들은 1년 더 연장된 프로모션과 파트너십을 계획하고 있습니다. 또한 HotelTonight는 전 세계적으로 확장됨에 따라 이전 시장 출시의 데이터를 분석하여 새로운 도시 출시를 위한 제품 기능과 마케팅 캠페인에 우선순위를 둘 수 있습니다.


데이터 검색이 비즈니스 사용자를 사로잡다

HotelTonight의 직원들은 Looker에게 매우 열정적으로 응답했습니다. 직원의 60%는 공급망 관리와 제품 개발과 같은 기능을 위해 플랫폼을 사용합니다. 관계형 데이터베이스를 사용해 본 적이 없는 직원들도 이제 지속적인 데이터 분석을 적극적으로 지지하는 사람들이 되었습니다. Looker가 호기심을 자극하고 데이터에 대한 협업을 장려함에 따라 HotelTonight는 뛰어난 비즈니스 결과를 경험하여 보다 현명한 비즈니스 의사 결정을 내리고 장기적인 고객 관계를 구축하고 있습니다.




About Looker

Looker는 데이터 중심의 의사 결정을 모든 기업 계층에 제공합니다. 가치를 더하고 단일의 진리의 원천을 만드는 최신 데이터 플랫폼을 제공합니다. Amazon에서 Sony에 이르기까지 750개 이상의 업계 리더가 Looker를 사용하여 모든 팀이 어디에서든 정보에 입각한 의사결정에 필요한 데이터에 액세스 할 수 있도록 지원합니다.


- VNTG LAB의 Looker 소개 홈페이지 : http://vntglab.com/looker/

- 빈티지랩 Looker 사업팀 이메일: looker@vntglab.com

- 미국 Looker 홈페이지: https://looker.com/





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