관계는 리텐션을 의미한다: Realogy Neerav Vyas와의 5분 인터뷰

"Neo4j는 생태계를 제대로 이해하고 비즈니스에 대한 인간 중심적인 관점을 얻는 데 큰 도움이 돼요."
라고 네라브 비아스, Realogy Holdings의 분석 책임자님이 말씀하셨어요.

세계 최대 부동산 회사인 Realogy Holdings는 여러 채널에서 발생하는 고객 거래부터 에이전트 간의 관계 및 추천까지, 다양한 방식으로 Neo4j를 활용하고 있대요.

이번 주 5분 인터뷰에서는 GraphConnect NYC 2019에서 Realogy의 분석 책임자인 Neerav Vyas님과 그래프 기술을 활용해서 부동산 업계가 어떤 이점을 얻을 수 있는지에 대해 이야기를 나눴어요.

Realogy는 Neo4j를 어떻게 사용하고 있나요?

저희는 다양한 사용 사례에서 Neo4j를 사용하고 있어요.

기본적으로 여러 채널, 웹사이트, 에이전트와의 직접 대면을 통해 발생하는 고객 거래뿐만 아니라 다양한 이벤트도 있죠. 사람들은 집을 사고 팔고, 집 가격이나 매물 목록을 변경하기도 하고, 에이전트 자체와의 거래 구성 요소도 있어요. 누구를 이용했고, 어떻게 구매했으며, 리스트 측이나 매수 측에 이용했는지 등을 파악하는 데 Neo4j를 사용해서 고객 생태계에 대한 완전하고 전체적인 이해를 얻고 있어요. 쉽게 말해 B2B2C 모델인 거죠.

Neo4j는 저희가 생태계를 제대로 이해하고 비즈니스, 운영 및 고객과 상호 작용하는 방식(대리인 또는 중개인 또는 주택을 사고 파는 최종 소비자)에 대한 인간 중심적인 관점을 얻을 수 있도록 도와준답니다.

Neo4j를 사용하면서 가장 흥미로운 결과는 무엇이었나요?

무엇보다도 저희 에이전트와 다른 에이전트, 그리고 그들이 거래하는 사람들과의 관계, 거래 빈도를 포함한 그들의 네트워크가 회사를 떠나는 것을 막는 아주 강력한 연결고리라는 것을 발견했어요.

관계가 많을수록 회사를 떠날 가능성이 줄어드는 거죠. 동시에 여러 사무실을 폐쇄하고 있었는데, 사무실을 폐쇄하면 관계가 줄어들더라고요. 정말 흥미로운 통찰이었어요. 에이전트가 떠나는 것을 막기 위해 이러한 관계와 커뮤니티를 구축하고 육성하고 싶지만, 동시에 상황을 악화시킬 수 있는 운영을 하고 있었던 거예요.

그렇다면 사무실 폐쇄를 중단해야 할까요? 아니면 더욱 강력한 커뮤니티를 육성하기 위해 어떤 다른 운영 활동을 수행할 수 있을까요? 그래프에서 얻은 통찰력을 활용해서 운영에 반영하고 조직이 취하고 있는 전략을 변경하는 데 활용할 수 있는 부분이죠.

Neo4j를 선택한 이유는 무엇인가요?

저는 다양한 산업과 경험을 통해 여러 고객을 위해 Neo4j를 사용해 왔어요.

그래서 어느 정도는 Neo4j에 대해 잘 알고 있었기 때문에 선택한 이유도 있어요. Cypher도 쉽고 Neo4j가 업계 표준이라는 것도 알고 있었고요.

하지만 제 생각에는 지식이 풍부한 자료와 커뮤니티, 그리고 작업하기 쉬운 UI가 큰 장점이에요. 이 세 가지 요소 덕분에 지난 몇 년 동안 점점 더 Neo4j를 많이 사용하게 된 것 같아요.

그리고 Databricks와 Spark 간의 관계도 중요한 포인트였어요. 올해 발표되면서 추진력을 더 얻었죠. 앞으로 나아갈 수 있는 확장 가능한 솔루션이 될 거라고 생각해요.

Neo4j를 시작하는 사람에게 어떤 조언을 해주시겠어요?

"모든 것을 지배하는 하나의 그래프"라는 사고방식을 갖기 쉬운데, 저는 그건 잘못된 접근 방식이라고 생각해요.

저희는 사용 사례의 우선순위를 정할 때 그래프를 만들어서 다양한 사용 사례를 제공할 수 있도록 하는 것이 중요하다고 생각해요. 그건 정말 중요하고 엄청난 가치가 있거든요.

그런데 그때도 계속 팀을 밀어붙이며 "너무 많이 하라고 할 거야. 부엌 싱크대를 던져달라고 할 거야. 그럴 땐 안 된다고 해야 돼"라고 계속해서 팀을 밀어붙이는 거죠.

이것이 제가 드리고 싶은 조언이에요. 새로운 것을 만들어야 할 수도 있다는 점을 인식하세요. 데이터 모델과 다른 솔루션 말이죠. 기본 기술은 동일하게 유지되며 다른 사용 사례를 구축하는 방식에 영향을 미칠 수도 있지만, 매우 유혹적일지라도 모든 것을 한 번에 수행하지 마세요.

그래프 기술의 미래는 어떻게 될까요?

저는 그게 두 가지라고 생각해요.

많은 사람들이 기업의 다양한 부분에 걸쳐 데이터 전반에 걸쳐 연결 조직으로 그래프를 실행하고 있으며 이로 인해 삶이 더 쉬워지고 이는 믿을 수 없을 정도로 가치 있다고 생각해요.

AI와 Machine Learning에 대해 생각할 때 다음 단계는 기능 엔지니어링이 알고리즘의 성능을 향상시키는 방법이라고 생각해요. 그래프에서 통찰력을 얻고 이를 알고리즘이나 AI 솔루션을 강화하는 기능으로 전환하는 방법에 대해서는 여전히 더 많은 교육이 필요하다고 생각해요. 그리고 그것은 기본 그래프 알고리즘을 사용할 수도 있고 상자 밖의 알고리즘을 사용할 수도 있죠.

따라서 저는 미래에는 그래프를 표준 관행으로 사용하여 혁신을 가속화하는 방향으로 점점 더 나아갈 것이라고 생각해요. Machine Learning과 인공지능.

향후 5분 인터뷰에서 Neo4j 프로젝트에 대해 공유하고 싶으신가요? 우리에게 연락하세요 content@neo4j.com

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