기술적 과제: 다중 채널 유통 전략 구축
Elastic을 통한 BMW Group의 디지털 혁신의 결과로 고객 구매 경험이 향상되어 회사가 전 세계적으로 수익을 창출하는 데 도움이 되었습니다. 이제 수많은 시장의 영업 담당자가 고객에게 조언을 제공하고 어느 위치에서나 차량을 판매할 수 있습니다. 또한 가상으로 공유되는 화면을 사용하여 고객과 함께 차량을 구성할 수 있습니다. 또한 영업 담당자는 쇼핑객에게 재고가 있는 차량에 대한 가상 투어를 제공할 수도 있습니다. 또한 자동차 제조업체는 주요 시장에서 트래픽이 많은 웹사이트를 통해 소매 파트너의 판매 프로세스를 대부분 온라인으로 전환했습니다.
Elastic으로 이전하기 전에는 기존 재고 관리, 생산 파이프라인 관리, 원시 재고 차량 데이터를 추적하는 상품 관리 시스템이 있었습니다. 또한 BMW Group은 마케팅 및 제품 정보 관리 시스템도 갖추고 있었습니다.
기술적 과제는 진정한 다중 채널 배포 전략을 추진하기 위해 이러한 시스템의 데이터를 결합하여 그 위에 검색 엔진이 있는 중앙 집중식 저장소를 생성하는 것이었습니다. 중앙 집중식 저장소가 없었기 때문에 실제로 BMW Group의 자체 판매 채널과 경쟁하고 있는 서드파티 포털에 재고 차량을 게시하기 위해 딜러와 영업팀에서 많은 수작업을 수행해야 했습니다.
솔루션: Elastic이 제공하는 중앙 집중식 차량 검색 엔진
이에 대응하여, BMW Group IT는 Elasticsearch를 중추로 사용하여 중앙 재고 차량 저장소를 구축했습니다. 차량 검색 서비스는 온라인 판매가 가능한 모든 재고 차량을 색인하여 소비자와 판매 담당자가 쉽게 이용할 수 있도록 합니다.
Elastic을 사용하는 이유는?
Elastic은 진정한 유사성 검색을 가능하게 하는 가중치 기반 검색을 제공하는 몇 안 되는 제품 중 하나입니다.
이제 특정 차량 구성을 검색하면 유사한 구성 옵션을 가진 유사한 차량도 검색 결과에 표시됩니다. 예를 들어, 고객이 검은색 자동차를 검색하는 경우, 색상 클러스터 검은색에 속하는 색상 코드가 있는 차량이 결과에 표시될 뿐만 아니라 구성이 지정된 검색 매개변수와 유사하면 흰색 자동차도 렌더링됩니다. 물론, 흰색 자동차는 점수가 낮아서 검색결과 상위에는 나오지 않을 것입니다.
결과 점수는 검색 요청의 특정 매개변수 설정에 따라 영향을 받을 수 있습니다. 이는 다양한 판매 채널, 시장 또는 대상에 대해 특정 결과 점수가 필요한 경우 매우 유용할 수 있습니다.
또 다른 훌륭한 기능은 지리적 검색입니다. 이를 통해 자동차 제조업체는 고객에게 꼭 맞는 제품을 찾을 수 있을 뿐만 아니라 고객의 위치를 알고 있다면 지리적으로 가까운 제품을 찾을 수 있습니다. GPS를 탑재한 휴대폰 사용이 크게 증가함에 따라, 이는 종종 당연한 일이 됩니다.
Elasticsearch는 확장성도 매우 뛰어납니다. BMW Group 규모의 기업을 위한 중앙 저장소라는 것은 수백만 대의 차량이 Elasticsearch에 색인되어 있다는 것을 의미합니다. 차량은 국가별로 별도의 인덱스에 저장할 수도 있으므로 나중에 복제할 때 필요한 부하가 최소화됩니다.
최근 Forrester 연구에서 Elasticsearch의 혁신적인 영향을 살펴보세요. 빠르고, 정확도가 높으며, 확장 가능한 검색 경험을 통해 수익을 가속화하고, 생산성을 개선하고, 비용을 절감할 수 있는 방법을 알아보세요.
클러스터 간 복제를 위한 생각의 전환
최고의 성능을 보장하려면 엔드포인트가 최종 고객과 상대적으로 가까워야 합니다. 즉, 전 세계 여러 지리적 사이트에서 검색을 사용할 수 있어야 합니다. 이는 교차 클러스터 복제의 Elastic 기능을 사용하여 수행할 수 있습니다.
원격 클러스터는 다른 클러스터의 전용 인덱스를 구독할 수 있으며 여기에서 쉽게 데이터를 얻을 수 있습니다. BMW Group 설정에는 모든 데이터 처리 및 강화가 이루어지는 중앙 클러스터가 있습니다. 새 데이터를 사용할 수 있게 되면 원격 클러스터는 거의 실시간으로 복사본을 얻고 로컬로 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다.
Elastic의 교차 클러스터 복제를 통해 이제 전 세계 어디에서나 영업 담당자와 고객이 적합한 차량을 보다 편안하게 찾을 수 있습니다.
Kibana를 통한 성공 측정 및 관리
Kibana는 데이터 탐색, 쿼리 실행, 환경 관리, 보고서 추출, 다양한 추가 기능 수행을 위한 강력한 프런트엔드로 사용됩니다. 데이터가 처리되는 동안 이상 현상을 탐지하도록 머신 러닝 모델을 훈련하는 것도 가능합니다.
이제 Elastic은 생성된 재고 차량 문서의 데이터 품질을 모니터링하는 데 사용됩니다. BMW Group은 각 시장의 데이터 품질에 대한 빠른 개요를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 차량이 소비자 웹사이트 및 기타 인터페이스에 표시되지 않도록 하는 누락되거나 침해된 데이터에 대한 메트릭을 볼 수 있습니다.
이 대시보드는 소비 애플리케이션이 사용하는 것과 동일한 쿼리 및 집계를 사용합니다. Elasticsearch의 성능 덕분에 대시보드는 즉시 쿼리를 실행할 수 있습니다. 대시보드의 내용은 고객의 보기와 동기화됩니다.
이러한 모든 귀중한 기능 외에도 Elastic은 BMW Group에 전문적인 지원을 제공합니다. Elastic은 업무상 중요한 환경에 널리 채택되어 있기 때문에 심각한 결함이 있는 경우 즉시 수정됩니다.
