가명정보 활용사례 - 편의점 AI 상품추천모델 구축

이번 사례는 유통소비 분야 사례 중 하나로 이마트24와 삼성카드가 보유한 "카드거래 데이터" 및 "매출정보", "이용고객", "가맹점 특성 정보" 등을 결합해 "편의점에 대한 소비자 맞춤형 판매전략을 수립"하기 위해 이마트24가 가명정보를 활용한 사례를 소개해 드리겠습니다.

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1. 가명정보 활용사례 - 유통소비 분야

"편의점도 소비자 맞춤형 판매전략을 수립하고 싶어요"

구분	내용
연구명	편의점 AI상품추천모델 연구
이용기관	(주)이마트24
참여기관	(주)이마트24, (주)삼성카드
결합정보	각 기업이 보유한 카드 거래 정보 및 매출 정보 등
결합기관	금융보안원

2. 추진배경 및 필요성

• 오프라인 유통, 특히 편의점은 지점을 방문한 고객에 대한 데이터 확보가 어려움
• 이를 보완하고자 편의점 업계에서도 자체 모바일앱을 통해 고객 정보를 활용하려 하지만 결제 시 포인트를 적립하는 경우에만 고객정보를 얻을 수 있어 한계가 있음
• 고객 결제정보를 보유한 카드사의 데이터와 그 카드를 보유한 고객이 편의점에서 구매한 상품 데이터를 결합하여 분석하고, 이를 기반으로 고객 맞춤형 상품을 제공하고자 함

3. 결합데이터

데이터 보유기관	데이터 개요	레코드 수	컬럼 수	데이터 크기
(주)이마트24	삼성카드로 결제된 이마트24 거래(영수증) 데이터 - 거래 및 품목 정보	15,789,954개	157개	6.1GB
(주)삼성카드	삼성카드의 이마트24 매출정보 및 이용고객 / 가맹점 특성 정보	16,127,415개	69개	6.0GB

4. 분석결과 및 향후 계획

• 고객 맞춤형 상품구성으로 고객 편의성을 높이고 점포의 운영역량 및 브랜드 이미지를 제고할 수 있음
• 고객 만족도 제고로 단골 · 신규고객 확대 및 점포의 가치상승이 기대됨

결합데이터 분석을 통한 향수계획 <2021년 가명정보 활용 우수사례집>

※ 본 포스팅에서 소개하는 가명정보 활용사례들은 개인정보보위원회, 한국인터넷진흥원, 한국지능정보사회진흥원 등에서 배포하는 "가명정보 활용 우수사례집"에서 발췌한 내용들을 정리한 것이니 참고하시기 바랍니다.

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