나이키(Nike)는 디지털트랜스포메이션 전략 추진에 필요한 기술과 데이터 분석 능력을 강화하기 위하여 2018년부터 꾸준히 인공지능 및 관련테크 회사들을 인수해왔다.
2018년 3월에 고객취향과 행태분석 등의 광범위한 데이터를 분석하는 조디악(Zodiac)을 인수했다. 나이키의 조디악 인수는 나이키의 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation) 추진 속도를 가속화 시키고, 고객커뮤니케이션 강화를 위한 고객데이터 및 분석 능력을 확보하기 위해서 이다. 조디악의 데이터사이언스 팀 과 플랫폼을 기반으로 온오프라인의 고객데이터를 통합하고 연결하여 끊김없는 고객경험(Seamless Customer Experience)을 제공해 원투원 고객관계를 구축하는데 목적이 있다.
조디악은 2015년에 설립된 회사로 Wharton School 교수인 Peter Fader 와 펜실베니아 대학의 데이터 사이언스팀이 개별고객의 행동을 분석하여 고객의 평생가치를 분석하는 예측분석툴을 제공하고 있다. 조디악 CEO인 Artem Mariychin 은 이번 인수를 계기로 나이키의 글로벌역량(고객 및 사업)을 기반으로 기존 패턴분석을 넘어서 고객취향과 행태분석 등의 광범위한 데이터 분석을 제공하고, 나이키의 다이렉트컨슈머(Direct to Consumer)사업에도 참여할 예정이다 라고 밝혔다.
같은해에 매장에서 사용자의 신발사이즈를 분석하고 고객에게 적합한 사이즈와 스타일을 제공하기 위하여 이스라엘 기업인 인버텍스(Invertex)를 인수했다. 인버텍스 기술을 활용해 모바일앱에 카메라를 활용하여 발을 촬영하면 발 사이즈를 인식하여 내 신발 사이즈를 찾아주는 나이키핏(Nike Fit)을 구현하였다. 컴퓨터비전, 머신러닝, 인공지능, 추천알고리즘 등의 디지털기술을 활용하여 발 사이즈를 손쉽게 측정할 수 있는 스캔서비스를 구현한 것이다. 신발사이즈를 스캔하기 위해서는 모바일앱에서 나이키핏서비스를 활성화한 후 카메라로 발을 촬영하면 발의 모양을 스캔하여 발의 길이와 폭 뿐만아니라 발목의 길이 등의 13개의 포인트 데이터를 수집하여 측정한다. 빠르게 좌우 두발의 형태를 스캔하면 자신의 신발사이즈가 표시되며 자신에게 딱 맞는 나이키 신발을 바로 구매할 수 있다. 측정된 데이터는 멤버십 서비스인 나이키플러스(Nike+)회원 프로필에 저장되어 나이키 온라인쇼핑 과 매장에서 신발을 선택할때 활용할 수 있다.
2019년에는 인공지능(AI)를 기반한 수요예측 및 재고관리 회사인 셀렉트(Celect)를 인수하였다. Celect는 2013년에 MIT교수인 Vivek Farias 와 Devavrat Shah 가 MIT의 컴퓨터사이언스 및 인공지능 연구소(MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) 에서 개발한 예측알고리즘(Celect Engine)을 기반으로 구매패턴을 인식하여 수요를 예측하고 고객행동을 분석하는 회사 이다. 리테일 기업의 온라인 및 오프라인의 다양한 채널접점에서 데이터(Data)를 수집하여 실시간으로 수요를 예측하고 매장에서 재고관리 및 판매활동을 지원할 수 있도록 클라우드(Cloud)기반의 서비스(SaaS)를 제공하고 있다. 리테일기업은 Celect를 활용하여 매장의 수요 및 판매를 예측하여 효율적으로 매장운영 및 고객마케팅에 활용할 수 있으며 재고를 예측하여 효과적으로 매대관리 및 물류시스템을 최적화 할 수 있다. Celect를 활용하고 있는 대표적인 기업으로 Neiman Marcus, Polo, Aldo Group, Urban Outfitters 등이 있다.
2021년에는 데이터통합플랫폼 스타트업인 데이터로그(Datalogue)를 인수하였다. 데이터로그는 2016년에 설립된 기업으로 머신러닝 기술을 기반으로 데이터 수집 및 통합을 자동화하는 데이터프로스세 자동화(Data Process Automation)기업이다. 머신러닝 기술을 활용해 데이터 웨어하우스(Data Warehouse), 데이터 레이크(Data Lake)에 저장된 모든 데이터(정형 및 비정형)를 수집하고 데이터를 자동으로 변환 및 분류 할 수 있다.
데이터로그의 DPA시스템은 크게 데이터이동(Data Movement), 데이터품질(Data Quality), 데이터모델링(Data Modeling), 데이터 통합( Data Unification), 데이터 마스킹(Data masking)을 자동으로 처리할 수 있도록 구성되어 있다. 데이터 이동은 레거시데이터를 머신러닝 기반의 ETL(Extract Transform Load)을 활용하여 자동으로 데이터를 추출하여 이동할 수 있으며, 데이터 품질은 자동으로 데이터의 중복제거를 통해 데이터의 품질을 향상시켜준다. 데이터 모델링은 데이터를 생성, 사용, 공유할 수 있는 기반을 자동으로 모델링 한 후 자동으로 데이터를 통합해 준다. 마지막으로 민감한 데이터를 자동으로 식별하여 데이터 마스킹 작업을 진행한다.
나이키의 M&A전략은 디지털트랜스포메이션 핵심 전략인 D2C(Direct to Consumer) 강화를 위하여 Nike+의 멤버십 과 모바일앱을 연계한 D2C채널인 오프라인 매장에서의 맞춤형 마케팅서비스 와 수요예측을 통한 효율적인 매장내 재고관리 강화를 목표로 하고 있다. 더불어 제품생산주기 와 수요를 예측하여 빠르게 고객이 원하는 신제품을 출시하기 위한 목적으로 적극적으로 인공지능 및 디지털테크 회사를 적극적으로 인수하고 있다.
출처:디지털이니셔티브그룹 김형택 대표
관련참고과정:디지털트랜스포메이션 전략과정 / 디지털비즈니스모델 혁신과정
