Wayfair OpenAI 통합 사례 연구

Wayfair는 OpenAI 모델을 핵심 운영 워크플로에 통합하여 제품 카탈로그 정확성을 향상하고 공급업체 지원을 가속화했습니다. 맞춤형 단일 태그 모델에서 태그에 구애받지 않는 AI 아키텍처로 전환하고 티켓 분류를 위한 에이전시 워크플로를 배포함으로써 Wayfair는 250만 개의 제품 태그를 수정하고 특정 공급업체 지원 워크플로에서 티켓의 최대 70%를 자동화했습니다.

태그에 구애받지 않는 AI를 활용한 카탈로그 품질 확장

Wayfair는 약 3천만 개 아이템의 카탈로그 전반에 걸쳐 일관된 제품 속성 태그를 유지하기 위해 단일 OpenAI 모델을 사용합니다. 이 시스템은 거의 천 개의 제품 클래스에 걸쳐 사용되는 47,000개의 서로 다른 태그를 구축하고 유지하는 데 비용이 너무 많이 드는 기존 맞춤형 모델을 대체합니다.

정의 에이전트 아키텍처

수동 태그 인코딩의 병목 현상을 없애기 위해 Wayfair는 "정의 에이전트"를 구현했습니다. 이 에이전트는 내부 및 웹 기반 정의를 수집하여 각 태그의 맥락적 의미를 설정합니다. 이 컨텍스트는 집계된 제품 데이터와 결합되어 프레임워크가 다양한 제품 클래스에 걸쳐 속성을 분류할 수 있게 합니다. 그 결과 Wayfair는 이전 연도 대비 70배 빠른 속도로 새로운 속성에 대한 모델 적용 범위를 확대하고 있습니다.

검증 및 영향

Wayfair는 데이터 무결성을 보장하기 위해 단계별 검증 프로세스를 사용합니다:

  • 높은 신뢰도 업데이트: 자동 시스템이 콘텐츠를 직접 덮어쓰고 공급업체에 알립니다.
  • 고위험 또는 낮은 신뢰도 태그: 시스템이 변경을 적용하기 전에 공급업체 확인을 요청합니다.
  • 물리적 감사: 담당자가 샘플을 직접 검사하여 모델 출력의 정확성을 검증합니다.

운영 환경에서 이 시스템은 100만 개 이상의 제품을 처리했습니다. 통제된 A/B 테스트 결과, 속성 완전성을 개선함으로써 노출 수, 클릭 수 및 페이지 순위가 크게 상승한 것으로 나타났습니다.

Wilma를 활용한 공급업체 지원 효율화

Wayfair는 OpenAI 모델을 활용하여 공급업체 지원 요청을 관리하는 AI 기반 도구 "Wilma"를 개발했습니다. 이 시스템은 수백 가지에 달하는 다양한 이슈 유형을 포괄하는 공급업체 티켓의 복잡성을 해결합니다.

티켓 분류 및 에이전시 흐름

Wilma는 들어오는 요청을 읽고, 의도를 파악하며, 데이터베이스에서 누락된 컨텍스트를 채워 넣고, 티켓을 적절한 내부 팀으로 라우팅함으로써 초기 분류 과정을 자동화합니다. 이 분류 시스템은 약 한 달 만에 프로토타입 단계에서 운영 단계로 전환되었습니다.

라우팅을 넘어, Wayfair는 특정 해결 팀을 위해 12개의 에이전시 AI 흐름을 배포했습니다. 예를 들어, 교체 부품 운영 팀은 사례 이력을 종합하고 인간 검토를 위한 초안 응답을 제안하는 코파일럿을 사용합니다.

코파일럿에서 자동조종 모드로 전환

Wayfair는 "정렬률" 지표를 사용해 이러한 도구의 도입을 관리합니다. 이 지표는 AI 권고가 인간 결정과 일치하는 빈도를 추적합니다. 정렬률이 사전에 정해진 임계값에 도달하면 워크플로는 보조("코파일럿") 모드에서 반자동("자동조종") 모드로 전환됩니다.

정량적 운영 결과

Wayfair는 OpenAI 모델 통합 이후 다음과 같은 측정 가능한 개선을 보고합니다:

  • 카탈로그 정확도: 가장 눈에 띄고 많이 구매되는 제품 백만 개 이상에서 250만 개의 제품 태그가 수정되었습니다. Wayfair는 향후 6개월 내에 이 영향을 4배로 확대할 것으로 기대합니다.
  • 지원 처리량: 월 41,000개의 티켓이 자동화되었으며, 특정 워크플로에서는 자동화 비율이 최대 70%에 달합니다.
  • 인력 역량 강화: 약 12,000명의 직원으로 구성된 인력에게 1,200개 이상의 ChatGPT Enterprise 좌석이 배포되어, 임시 작업 및 내부 문제 해결에 활용되고 있습니다.

멀티모달 소매의 향후 방향

Wayfair는 시각적이고 스타일리시한 홈 리테일 특성을 다루기 위해 멀티모달 시스템에 집중하고 있습니다. 고객이 원하는 제품을 정확히 설명할 용어가 부족한 경우가 많기 때문에, Wayfair는 자연어와 멀티모달 AI를 활용해 고객 의도와 제품 탐색 사이의 격차를 메우는 것을 목표로 합니다.

SUMMARY: Wayfair는 내부 시스템에 OpenAI 모델을 통합하여 3천만 개 아이템의 제품 카탈로그 태깅을 자동화하고, AI 기반 도구인 Wilma를 통해 공급업체 지원을 효율화했습니다.

TITLE: Wayfair OpenAI 통합 사례 연구

Sources