유럽의 주요 온라인 패션 리테일러 잘란도(Zalando)가 AI 기반의 새로운 가격 책정 시스템을 성공적으로 도입하여 세일 캠페인의 수익성을 크게 향상시켰습니다. 이 시스템은 기존의 주간 단위 가격 결정 시스템의 한계를 극복하고, 수백만 개 상품에 대한 가격 결정 시간을 몇 시간에서 단 몇 분으로 단축시키는 혁신을 가져왔습니다.
새로운 시스템은 '예측 후 최적화(forecast-then-optimize)' 아키텍처를 기반으로 합니다. 구체적으로, 그래디언트 부스팅 트리(gradient-boosted trees)를 활용해 일일 단위로 수요를 예측하고, 다중 목표 최적화(multi-objective optimization) 프레임워크를 통해 장기적인 이익과 순 상품 가치(net merchandise value)를 동시에 극대화합니다. 잘란도는 2023년부터 2024년까지 12개 시장에서 23회의 A/B 테스트를 진행했으며, 그 결과 새로운 시스템이 기존의 수동-알고리즘 하이브리드 방식 대비 약 6% 높은 수익을 달성하면서도 판매량과 매출은 동일하게 유지하는 것을 확인했습니다. 이 성공적인 검증을 바탕으로, 해당 알고리즘은 현재 잘란도 세일 캠페인의 대부분의 가격 결정에 활용되고 있습니다.
이번 잘란도의 사례는 변동성이 큰 이커머스 환경, 특히 패션 세일과 같이 수요 패턴이 불안정하고 신속한 가격 결정이 필요한 분야에서 AI 기반의 정교한 가격 책정 시스템이 얼마나 중요한 역할을 하는지 보여줍니다. 단기적인 매출 증대뿐만 아니라 장기적인 수익성까지 고려하는 다각적인 접근 방식은 기업이 경쟁 우위를 확보하고 지속 가능한 성장을 이루는 데 필수적인 요소가 되고 있습니다. 이는 AI 기술이 단순히 효율성을 높이는 것을 넘어, 복잡한 비즈니스 목표를 동시에 달성하는 전략적 도구로 진화하고 있음을 시사합니다.