인공지능(AI)은 혁신적인 기술을 통해 고객 경험과 운영 효율성을 재편하며 리테일 업계에서 혁신적인 역할을 하고 있습니다.
2024년에 리테일러들은 데이터 및 분석 플랫폼과 클라우드 현대화에 우선적으로 투자할 계획입니다. 이러한 투자는 리테일 업계에서 AI의 혁신적 잠재력을 활용하는 데 필요한 기반 기술을 강화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
리테일 업계 응답자의 약 50%가 AI 기술을 사용한다고 답한 Gartner 2023 연례 CIO 및 기술 리더 설문조사에서 이러한 초점이 더욱 강조되었습니다. 컨설팅 IT 기업 Avanade에 따르면, 압도적인 88%가 고객이 AI 기반 상호 작용 및 프로세스에 대한 준비가 되어 있다고 답했으며, 이는 업계 전체 평균인 85%를 상회하는 수치입니다.
이 블로그에서는 AI가 리테일에 미치는 영향에 대해 살펴봅니다. 개인화된 쇼핑 경험부터 최적화된 재고 관리 및 공급망 운영에 이르기까지, AI는 소매업체가 고객과 소통하고 운영 효율성을 향상하는 방식도 변화시키고 있습니다.
데이터 기반 인사이트와 원활한 고객 경험이 성공을 재정의하는 AI 기반의 미래로 리테일 산업을 이끄는 혁신과 전략에 대해 알아보세요.
현재 유통업계의 AI 트렌드는 개인화되고 간소화된 쇼핑 경험을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 여기에는 AI를 활용하여 고객 데이터를 분석하고, 제품을 제안하고, 맞춤형 마케팅 캠페인을 만드는 것이 포함됩니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 히트맵과 객체 감지, 세분화 및 기타 작업을 사용하여 고객 행동에 대한 상세한 인사이트를 제공하고 매장 레이아웃을 최적화하고 제품 배치 전략을 개선함으로써 소매업계를 변화시키고 있습니다.
예를 들어, 스토어에서 히트맵을 사용하는 경우 히트맵에서 수집된 데이터를 사용하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 히트맵은 고객의 행동을 분석하는 데 사용할 수 있으며, 나중에 개인화된 추천 및 제품 제안에 사용할 수 있습니다.
이는 전반적인 쇼핑 경험을 향상시켜 매출 증대로 이어지는 더 나은 머천다이징 전략으로 이어집니다. 예를 들어, Walmart나 Superdry와 같은 소매점에서는 히트맵을 사용하여 고객 행동을 분석하고, 추천을 생성하고, 매출을 직접적으로 높일 수 있습니다.
원활한 쇼핑에 대한 수요가 증가함에 따라 리테일러들은 고객 서비스 향상을 위해 챗봇과 가상 비서를 도입하는 사례가 늘고 있습니다. 이러한 AI 기반 도구는 즉각적인 응답과 개인화된 추천을 제공하여 전반적인 쇼핑 경험을 개선합니다.
구매 또는 상품 교환과 같은 많은 거래 상호 작용을 자동화함으로써 소매업체는 매장 직원이 고객 지원과 다른 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 여력을 확보할 수 있습니다.
경쟁력을 유지하려면 비즈니스 소유자는 시장 수요에 민첩하게 적응해야 합니다. 현대의 리테일러에게 이는 모든 채널에서 동시에 원활한 쇼핑 경험을 제공해야 한다는 것을 의미합니다. 이를 위해서는 고객 여정의 모든 측면에 기술을 원활하게 통합하는 포괄적인 접근 방식이 필요합니다.
AI는 재고 관리와 공급망 운영 모두에서 혁신적인 힘을 발휘하여 기존 방식에 비해 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다. 과거에는 이러한 프로세스가 수동 추적 및 예측에 의존했기 때문에 인적 오류와 비효율성이 발생하기 쉬웠습니다.
실시간 데이터 분석이 가능한 고급 알고리즘의 도입으로 기업은 이제 전례 없는 기능을 활용할 수 있게 되었습니다.
- 정확한 수요 예측. AI는 과거 판매량, 시장 동향, 계절적 변화, 날씨 및 경제 지표와 같은 외부 요인을 포함한 광범위한 데이터 세트를 분석하여 매우 정확한 수요 예측을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 재고 수준을 최적화하고, 과잉 재고를 최소화하며, 품절 사례를 줄여 전반적인 재고 회전율과 고객 만족도를 개선할 수 있습니다.
- 최적화된 재고 관리. AI를 사용하여 재고 수준을 실시간으로 지속적으로 모니터링하고 조정하여 적시에 재고를 보충하고 운반 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 역동적인 접근 방식은 운영 효율성과 변화하는 시장 수요에 대한 대응력을 향상시킬 수 있습니다. AI는 재고 수준을 실시간으로 지속적으로 모니터링하고 조정하여 적시에 재고를 보충하고 운반 비용을 절감할 수 있습니다. 개체 계산 및 추적에 YOLOv8과 같은 모델을 통합하면 이러한 프로세스에 정밀도를 더해 운영 효율성을 최적화하고 역동적인 시장 수요에 신속하게 적응할 수 있습니다.
- 효율적인 물류 및 경로 최적화. AI는 교통 상황, 연료비, 배송 일정과 같은 요소를 기반으로 운송 경로를 최적화하여 물류 운영을 개선할 수 있습니다. 운송 시간과 운영 비용을 최소화함으로써 기업은 공급망 물류의 효율성을 높일 수 있습니다.
- 공급망 위험 관리. AI는 또한 공급망 내의 잠재적 위험을 식별하고 완화할 수 있습니다. 물체 감지는 재고를 추적하고 잠재적인 작업장 사고를 감지하여 창고 내에서 직원의 안전을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 위험은 공급 부족, 비용 증가 또는 규제 변경으로 이어질 수 있습니다. AI는 조기 경보와 선제적 전략을 제공함으로써 기업이 운영 연속성과 복원력을 유지할 수 있도록 지원합니다.
- 적응형 학습 및 최적화. AI 시스템은 데이터 입력을 통해 지속적으로 학습하고 변화하는 시장 상황에 적응합니다. 이러한 적응형 기능을 통해 기업은 전략적 의사 결정과 지속적인 운영 개선을 위한 귀중한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
북미 주요 소매업체의 비즈니스 및 IT 리더 중 약 70%가 고객 경험 향상, 매출 증대, 생산성 향상, 다양한 운영 효율성 달성을 위해 AI가 매우 중요하다고 생각합니다. 이는 리테일의 미래를 형성하는 데 있어 AI의 중추적인 역할을 반영하는 결과입니다.
쇼핑 경험을 개인화하고 운영을 최적화하기 위한 AI 도입이 증가함에 따라 소매업의 AI 시장 규모는 2024년 99억 달러에서 2029년에는 405억 달러 에 달할 것으로 예상됩니다.
이 업계에서 AI의 장점과 단점을 살펴보겠습니다.
- 간소화된 프로세스와 비용 절감 전략을 통해 운영 효율성을 높입니다. 정확한 소비자 인사이트를 바탕으로 전환율을 높이는 타겟팅 캠페인을 통해 영업 및 마케팅 팀의 역량을 강화할 수 있습니다.
- 고객 선호도와 새로운 트렌드를 더 깊이 이해하여 실시간으로 조정되는 동적 가격 전략을 통해 수익성을 극대화할 수 있습니다.
- 운영 최적화를 통해 수요를 충족하고 성장을 촉진하기 위한 효과적인 리소스 할당을 보장합니다.
- 하드웨어, 소프트웨어, 교육에 대한 높은 초기 투자 및 구현 비용으로 인해 소규모 리테일러에게는 감당하기 힘든 비용이 발생할 수 있습니다.
- 광범위한 소비자 데이터에 의존하기 때문에 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려로 인해 엄격한 규정을 준수해야 합니다.
- 데이터 수집 관리, 빠른 AI 발전의 탐색, 조직 내 저항 극복의 어려움.
- 자동화가 고객 서비스 및 재고 관리와 같은 업무를 대체함에 따라 잠재적인 일자리 감소가 우려됩니다.
여러 사례 연구를 통해 리테일 업계에서 AI의 혁신적 영향력을 확인할 수 있습니다:
- EBay. 이 온라인 마켓플레이스는 AI를 활용하여 고객 안내와 맞춤형 제안을 제공하고, 배송 및 배송 속도, 가격 정확도를 향상시키며, 구매자와 판매자 간의 신뢰를 강화합니다. 또한 AI는 eBay의 이미지 검색 및 자동 웹 페이지 번역과 같은 기능도 지원합니다. 이 온라인 리테일러는 2019년에 AI가 온라인 신용카드 사기 사건의 40%를 탁월한 정확도로 탐지하는 데 도움을 주었다고 보고했습니다.
- IBM의 왓슨. IBM의 AI 플랫폼은 소매 기업이 고객의 현재 구매 행동에 더 잘 부합하는 실시간 데이터를 통해 개인화된 쇼핑 경험을 개선하는 데 도움을 줍니다. 보험사 스탠다드 라이프는 IBM 분석을 통해 영국 장기 저축 고객에 대한 개인화 수준을 높였습니다. 정형 및 비정형 데이터를 분석하여 다양한 화면과 기기에서 고객의 상호 작용을 정확하게 추적함으로써 이를 실현하고 있습니다.
- 동료 AI. 이 로봇 솔루션 회사는 즉각적인 재고 관리를 위해 이미지 인식을 사용합니다. 데이터 캡처 카메라가 장착된 NAVii 로봇 모델은 매장 통로를 탐색하여 품목의 재고 여부를 파악합니다. 주택 개량 리테일러인 Lowe's는 일부 매장에 "LoweBots"라는 펠로우 로봇을 배치하여 고객을 지원하고 실시간 재고 모니터링을 유지하고 있습니다.
- Alibaba. 이 전자상거래 대기업은 2018년에 딥러닝 모델과 자연어 처리를 활용하여 AI 카피라이팅 제품을 개발했습니다. 이 제품은 초당 최대 20,000줄의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. Alibaba는 얼굴 인식 및 물체 감지부터 이미지 검색 및 콘텐츠 조정에 이르기까지 많은 애플리케이션에 AI를 사용합니다.
리테일 업계는 AI 기술에 힘입어 주목할 만한 변화를 겪고 있습니다. AI 기반 솔루션을 도입하는 리테일러가 늘어나면서 운영 효율성을 높이고 개인화된 고객 경험을 제공하는 방향으로 분명한 변화가 일어나고 있습니다.
재고 관리 및 공급망 운영에 AI를 활용하는 것부터 동적 가격 전략을 실현하는 것까지, AI는 리테일러가 소비자와 소통하고 비즈니스를 관리하는 방식을 재편하고 있습니다.
프로세스 간소화, 고객 참여도 향상, 시장 변화에 신속하게 적응할 수 있는 능력 등 그 이점은 분명합니다. 비용 및 데이터 보안 문제와 같은 초기 구현상의 어려움에도 불구하고 AI를 도입하면 상당한 보상을 얻을 수 있습니다. 리테일러들은 현재의 소비자 기대치를 충족할 뿐만 아니라 미래의 트렌드와 선호도를 예측하기 위해 AI를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
AI가 계속 발전함에 따라 리테일에 미치는 영향은 더욱 심화될 것이며, 새로운 성장과 혁신의 기회를 제공할 것입니다. 앞으로 나아갈 길은 디지털 세상에서 경쟁력을 유지하고 지속적인 성공을 이끌어내기 위해 소매점과 소매업 운영에 AI를 원활하게 통합하는 것입니다.
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