고객 성공 사례 /

한국쌔스소프트웨어 ㈜
서울 강남구 대치4동 889-11 대치빌딩 8-10층
전화 (02) 2191-7121
팩스 (02) 2191-7007
www.sas.com/korea

고객 성공 사례

인쇄용인쇄용

성공 사례

 

SAS® 예측 분석을 통해 Wyndham Exchange & Rentals은 도입 첫 해 1,100만 달러의 증분 수익을 창출하였습니다.


기존의 부동산 업계에서 가장 중요한 요인은 "장소"였습니다. 하지만 휴가시설 소유권 교환 업계에서 가장 중요한 요인은 "가치"입니다. Wyndham Exchange & Rentals 자회사인 RCI는 RCI Exchange system에서 370만 회원의 기호와 패턴을 분석하고 회원들이 보유한 휴가 시설 소유권(Vacation ownership)의 가치를 공정하게 평가하며 SAS를 이용하여 구축된 사내 솔루션을 통해 1,100만 달러의 수익을 창출하고 1,000만 달러 이상의 비용을 절감하고 있습니다. SAS 예측 분석과 그리드 컴퓨팅을 함께 활용함으로써 RCI는 경제 위기 속에서도 수익을 증대할 수 있었을 뿐 아니라 고객 만족도와 충성도를 높이고 거래량을 극대화할 수 있었습니다.

매년, 수백만 명의 RCI 회원들이 자신의 타임쉐어(리조트나 특정 기간 동안의 휴가시설 소유권)를 RCI Weeks 프로그램에 등록된 다른 타임쉐어와 교환하고 있습니다. 교환 프로그램에 등록된 모든 타임쉐어의 가치가 동일하지 않기 때문에 RCI는 등록 상품의 가치를 정확하게 산정하고 공급과 수요의 균형을 유지해야 합니다. 과거에는 전형적인 일대일 교환을 지원하는 구형 시스템을 사용했었지만 2010년 11월, RCI는 자사의 Weeks 상품을 대대적으로 강화하였고 이로써 회원들은 자신의 타임쉐어의 가치를 확인하고 여러 건의 등록 상품을 결합하며 더 낮은 가치의 상품과 거래할 경우엔 크레딧을 받을 수 있게 되었습니다. 회사는 이러한 새로운 기능을 지원하기 위해 RCI내 수익 관리 시스템을 재설계해야 했습니다.
Wyndham Exchange & Rentals의 분석 책임자인 Srinidhi Melkote는 새로운 접근 방식이 필요했다면서 다음과 같이 말했습니다. "우리는 다양한 요소들을 기반으로 각 등록 상품에 대한 가치를 동적으로 산정하는 매우 정교한 모델을 구축하였습니다. 이는 수요와 공급 패턴, 계절성, 리조트 인기도, 등록 상품의 규모 등 매우 세부적인 수준을 기반으로 하며 이러한 분석과 트랜잭션 활동은 모두 프로세싱 집약적인 작업이었습니다."

Wyndham Exchange & Rentals 팀은 대략 2백만 건의 개별 SKU를 관리하기 위해 RCI Weeks 트레이딩 익스체인지 애플리케이션을 제작하였습니다. 이 팀은 SAS를 이용하여 여러 데이터 소스와 클릭 스트림으로부터 트랜잭션 데이터를 수집하여 시계열 분석, 회귀 및 기타 계량경제학적 모델을 구축하였고 공급 예측을 위한 600만 건의 지역/기간 예측, 사용량 예측을 위한 1500만 건의 지역/기간/상품 예측, 수요 예측을 위한 1500만 건의 지역/기간/상품 예측을 실시하고 있습니다. 이러한 분석과 예측을 통해 Wyndham Exchange & Rentals은 매일 각 등록 상품에 업데이트된 교환 가치를 할당할 수 있게 되었으며 이로써 RCI 회원들은 더 많은 교환 기회를 누릴 수 있습니다.
Wyndham Exchange & Rentals의 분석 부문 부사장인 Jeremy TerBush는 "공급 및 사용 예측을 더 낮은 세부 수준으로 분석해야 하기 때문에 공급 및 사용 예측을 25배 가량 더 많이 실시하고 있으며 다양한 가격 수준에서 수요를 예측하기 위해 수요 예측을 60배 가량 더 많이 실시하고 있습니다. 이 모든 예측은 SAS의 맞춤 회귀 모델을 이용하여 실시되며 이러한 예측을 합산하면 대략 14억 건에 달합니다. 예측 작업은 SAS Forecast Server와 SAS Grid Computing을 이용하여 진행되고 예측 결과를 토대로 등록 상품에 대한 가치를 산정합니다. 그리고 4시간이면 이 모든 프로세스가 완료됩니다."라고 설명했습니다.
구현 첫 해에 1100만 달러의 수익 창출
Melkote는 "SAS Grid Computing은 이러한 프로세스의 핵심입니다. 과거에는 이러한 예측을 매일 실시할 수 없었지만 지금은 더 정확하고 더 세밀하게 그리고 더 신속하게 실시하고 있으며 이로써 더 많은 시간과 리소스를 인벤터리 관리에 투자할 수 있게 되었습니다. 과거에는 여러 시스템에서 데이터를 수집하는 일에 80%의 시간을 투자하였지만 SAS를 도입한 이후엔 인벤터리에 대한 정확한 가치를 산정하는 비즈니스 의사 결정 업무에 95%의 시간을 투자하고 있습니다. 이로써 회원 만족도와 수익이 증대되고 있습니다."라고 말했습니다.
SAS는 Wyndham Exchange & Rentals의 마케팅 전략도 지원하며 새로운 동향을 파악하고 교차 및 상승 판매 기회를 누릴 수 있도록 돕고 있습니다. SAS는 여행 패턴에 대한 데이터를 수집하여 고객을 세분화하고 회사는 이러한 고객 인텔리전스를 이용하여 유사한 패턴을 가진 다른 회원들에게 적당한 휴가 시설을 추천합니다. 이러한 머천다이징 로직은 Wyndham Exchange & Rentals의 업데이트된 웹사이트에도 적용되어 회원의 기호에 맞는 상품을 추천하고 교차 판매 기회를 누리고 있습니다.
SAS를 도입한 후 첫 12개월 동안 RCI Weeks 익스체인지 플랫폼은 회원들의 상품 교환 횟수의 증가로 인해 1,100만 달러의 수익을 창출하였습니다. 상품 교환을 통해 창출되는 네트워크 가치를 평가하기 위해 Wyndham Exchange & Rentals이 사용하는 내부 평가 기준인 평균 주간 요금(Average weekly rates)이 4.6%나 증가하였습니다. 지속적인 하락세를 보이던 상품 점유율은 3% 상승하였습니다. 하락세에 있던 등록 상품(회원이 자신의 타임쉐어를 등록하면 RCI가 이를 타인에게 공급할 수 있음)의 수도 6%나 증가하였습니다. TerBush는 "외부 컨설팅 업체를 이용하는 대신 SAS를 이용하여 내부 솔루션을 개발함으로써 3년간의 직접 비용을 1,000만 달러에서 1,500만 달러로 절감할 수 있었습니다."라고 말했습니다.
경영진, 고객 및 산업 연구가들의 시선을 사로 잡은 솔루션
Melkote에 의하면, Wyndham 경영진들이 시스템에 대해 매우 만족하였다고 합니다. "고위 경영진은 시스템을 격찬하며 우리의 비즈니스와 고객 만족도에 상당한 영향력을 미치고 있다고 말했습니다."
이러한 성공을 기반으로 Wyndham Exchange & Rentals은 2011년 "INFORMS Revenue Management and Pricing Section Practice 상"을 수상하였으며 Google 및 Walt Disney Parks & Resort에서도 1위 업체로 선정되었습니다.
TerBush는 "SAS를 기반으로 한 뛰어난 매칭과 우수한 네트워크 운영이 수익 창출로 이어졌습니다. 매칭은 매우 중요한 기능입니다. 멋진 휴가 시설 소유권을 보유하고 있는 회원이 공평한 교환 활동을 할 수 없다면 향후 이들로부터 상품 공급을 기대할 수 없을 것입니다. SAS 덕분에 우리는 적시에 올바른 고객에게 정확한 정보를 제공해줄 수 있으며 이로써 효율적인 비즈니스 의사 결정과 기업 성공을 도모할 수 있습니다."라고 말했습니다.

Copyright © SAS Institute Inc. All Rights Reserved.

Wyndham Exchange & Rentals

비즈니스 이슈:
휴가시설 타임쉐어(timeshare) 교환 업계의 선두 업체는 공급과 수요를 정확하게 예측하고 이러한 자산의 가치를 매일 평가하여 370만 회원들이 자신의 휴가 시설을 효율적으로 거래할 수 있도록 지원해야 합니다.
Solution:
SAS® Forecast Server, SAS® Grid Computing
Benefits:
더욱 정확해진 평가와 예측을 통해, Wyndham Exchanges & Rentals은 솔루션 도입 첫 해 1,100만 달러의 수익을 창출하였으며 향후 3년간 예상 지출 비용도 1,000만 달러에서 1,500만 달러로 절감되었습니다.

과거에는 여러 시스템에서 데이터를 수집하는 일에 80%의 시간을 투자하였습니다. SAS를 도입한 이후엔 상품 재고에 대한 정확한 가치를 산정하는 비즈니스 의사 결정 업무에 95%의 시간을 투자하고 있으며 이로써 회원 만족도와 수익이 증대되었습니다.

Srinidhi Melkote

분석 책임자

자세히: