에스티 로더 컴퍼니즈 ChatGPT Enterprise 구현

에스티 로더 컴퍼니즈(ELC)는 전 세계 운영에 ChatGPT Enterprise를 통합하여 설문, 임상 시험, 제품 사용으로부터 massive 데이터 세트를 처리하는 방식을 변화시켰습니다. 240개 이상의 맞춤형 GPT를 배포함으로써 ELC는 연구 응답 시간을 90% 이상 단축하여, 회사가 속도-시장 출시를 가속화하고 직원들의 집중점을 수동 데이터 정제에서 고부가가치 창의적 작업으로 전환할 수 있게 했습니다.

GPT 랩을 통한 AI 도입 확대

ELC는 브랜드 및 지역 포트폴리오 전반에 걸쳐 높은 영향력을 가진 AI 사용 사례를 식별하고 확대하기 위해 교차 기능형 "GPT 랩"을 설립했습니다. 이 도입은 하향식 접근 방식으로 시작되었으며, 1,000개 이상의 직원 제출 아이디어에서 시작하여 특정 역할에서 ChatGPT를 활용하는 방법을 제시했습니다.

Charmaine Pek, ELC의 ChatGPT Enterprise 도입 담당 디렉터에 따르면, GPT 랩의 주요 목표는 "의미 있는 사용 사례 전반에서 패턴을 식별하고 이러한 성공을 확대하여 더 많은 브랜드와 지역으로 확장하는 것"입니다.

미용 및 연구를 위한 맞춤형 GPT 응용

10주 이내에 GPT 랩은 평이한 영어 쿼리를 사용하여 복잡한 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰을 추출하도록 설계된 여러 전문 도구를 개발했습니다:

  • Fragrance Insights GPT: 대규모 소비자 조사 데이터 세트를 분석하여 트렌드와 선호도를 밝혀내고, 수시간의 수동 데이터 정리를 없앱니다.
  • Clinical Trial Data GPT: 수천 개의 임상 시험 보고서에서 특정 효과 지표를 추출합니다. 예를 들어, Advanced Night Repair 세럼의 즉각적인 보습 개선 비율 등이 있습니다.
  • Copywriting GPT: 다양한 플랫폼에서詳細하고 브랜드에 맞는 콘텐츠를 만드는 브랜드별 어시스턴트입니다.
  • Vendor Snapshot Creator GPT: 공급업체 프로필, 구매 기록 및 기타 관련 비즈니스 세부 정보를 간결한 요약으로 통합합니다.

GPT 생성을 위한 제품 주도 프레임워크

ELC는 스프린트 기반 제품 주도 접근 방식을 활용하여 AI 도구를 구축 및 배포하며, 조직 가치 대 구현 노력의 매트릭스를 기반으로 프로젝트의 우선순위를 정합니다. 각 GPT는 비즈니스 사용자, 주제 전문가(SME), 기술 리드로 구성된 전담 팀에 의해 개발됩니다.

개발 수명 주기는 다섯 단계 프로세스를 따릅니다:

  1. Design: 비즈니스 사용자는 목적, 범위, 대상 고객을 정의하기 위해 두 페이지짜리 Use Case Brief를 작성합니다.
  2. Prepare: SME는 필요한 데이터를 수집 및 준비하고 개발 모범 사례를 보장합니다.
  3. Build & Test: 기술 리드는 GPT를 구축하고 정확성과 일관성을 테스트합니다.
  4. Launch: 팀은 포괄적인 사용자 가이드와 함께 GPT를 배포합니다.
  5. Pivot & Scale: 팀은 성능 피드백 루프를 기반으로 도구를 반복하고 최적화합니다.

운영 영향 및 비즈니스 성과

ChatGPT Enterprise의 구현은 운영 효율성과 창의적 용량에서 측정 가능한 향상을 가져왔습니다:

  • 90% Improvement in Response Time: 이전에 몇 시간이 걸리던 연구 작업, 예를 들어 제품 효능 주장 검증이 이제는 몇 분만에 완료됩니다.
  • Accelerated Speed-to-Market: 더 빠른 데이터 분석으로 ELC는 빠르게 변화하는 소비자 트렌드에 더 신속하게 대응할 수 있습니다.
  • Increased Creative Capacity: 저부가가치 수동 작업을 자동화함으로써 ELC는 인재가 더 높은 수준의 창의성이 필요한 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다.

Jane Lauder, Chief Data Officer 및 Enterprise Marketing EVP는 다음과 같이 말했습니다: "AI를 통해 우리는 더 큰 규모에서 시장 선도 제품을 제공하고, 더 나은 결과를 낼 수 있습니다. OpenAI와의 협력으로 직원들의 저부가가치 작업을 줄이고 팀이 완전히 새로운 규모에서 창작할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다."

Sources