홈쇼핑업계가 각종 빅데이터를 활용한 고객 맞춤형 상품 편성을 통해 매출 상승 효과를 톡톡히 보고 있다. 기상정보와 고객 구매 빅데이터, 인공지능 솔루션 등을 연동한 마케팅으로 고객 니즈에 부응하고 있는 것이다. 

2일 업계에 따르면 롯데홈쇼핑은 빅데이터를 활용해 기상 정보를 예측해 상품 론칭일을 조정하고 있다. 올해 10월 영상 10도 이하로 내려가는 시기가 예년보다 빠를 것으로 전망해 겨울 상품 판매를 열흘 앞당기고, 편성도 15% 확대했다. 이러한 선제적 조치로 점포·패딩 판매가 약 30% 상승하는 성과를 거뒀다. 또 일교차가 클수록 데님 수요가 증가한다는 빅데이터를 활용해 데님 방송을 편성했고, 런칭 방송에서만 9억 원의 판매고를 올렸다.

현대홈쇼핑은 기온 데이터 분석을 통해 성과를 올렸다. 현대홈쇼핑 PB '라씨엔토'의 경우 지난해 예년대비 따뜻한 날씨를 예측해 텐셀티 3종, 메탈 풀오버 등 이너류를 가을·겨울 시즌 상품으로 먼저 론칭했다. 하지만 올해는 이른 추위를 대비해 '리얼 무스탕'을 먼저 론칭하는 전략을 세웠고, 론칭 첫 날 3억 원의 매출을 올렸다. 또 겨울 시즌 주요 상품인 온수·전기매트 등도 2주 가량 앞당겨 10월 초부터 방송 편성을 10% 늘렸다. 

GS샵은 2018년 하반기부터 민간 기상예보업체인 케이웨더와 제휴하고 최대 6개월 전 날씨 데이터를 기획, 론칭, 편성 등 다양한 방면에 활용 중이다. 

K쇼핑은 올해 9월 미디어 커머스 플랫폼 'TV MCN'을 론칭했다. 'TV MCN'는 클라우드 솔루션 기술을 적용해 고품질 데이터 방송을 구현하고 모바일 연동도 효율적이다. 향후 데이터영역에서 일반 TV채널처럼 24시간 스트리밍도 서비스할 예정이다.

SK스토아는 시청 데이터 기반 방송 분석 프로그램 'SK스토아 ON Vision'을 지난달 18일 발표했다. 전국 2300만 가구 전수 데이터를 기반으로 하는 'SK스토아 ON Vision'은 시청 데이터를 콜 데이터, 주문 데이터와 결합해 연출, 실적과 상관관계를 객관적 지표로 보여준다. 

업계 관계자는 "고객 니즈 예측을 위한 빅데이터와 첨단 IT기술 활용은 향후 더욱 늘어날 것"이라며 "날씨와 개인화 서비스 등 다양한 분야의 개발이 이어질 것"이라고 말했다.