비즈니스 인사이트 - 유통 산업은 인공지능(AI)을 통해 무엇을 얻고자 하는가?
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▲ 조용석 이사 에스코어
인공지능(AI)은 10가지 핵심 트렌드로 발전을 거듭할 것으로 보인다.
과거에는 인간의 지적능력이나 감각에 의존을 많이 했다면, 인공지능 트렌드는 최대한 정량화한 분석으로 리스크를 줄이며 새로운 기회를 창출하고자 한다.
트렌드는 트렌드일 뿐 이것이 어떻게 흘러갈지는 누구도 장담하기 어렵다. 유통뿐만 아니라 모든 산업은 이윤을 추구하고 있고 이윤이 생기지 않는 일에 대한 투자는 무의미하기 때문이다.
사업가와 장사꾼의 차이는 사업가는 미래 가치를 보고 투자하지만, 장사꾼은 눈앞의 일을 보고 투자한다는 것이다.
이제까지 많은 인공지능에 대한 투자가 사업가의 관점에서 투자되었다면, 이제는 장사꾼과 사업가의 마인드가 혼용된 투자가 필요한 시기라고 생각한다.
인공지능(AI) 트렌드가 이끌어 낼 기술들
먼저, '인공지능 기반(AI Foundation)' 강화를 들 수 있다. 딥러닝(Deep Learning)을 통해 의사결정의 효율성이 향상되고, 비즈니스 모델 및 고객의 경험을 이해하는 것이 용이해질 것이다.
성공의 이니셔티브로 이끌기 위한 지속적인 투자가 이루어질 것이다.
다음은 ‘지능형 앱과 분석(Intelligent Apps and Analytics)’이다. 지능형 앱은 인간을 대신하여 업무를 수행하고 처리하는 프로그램이다.
인간과 앱 시스템 간에 새로운 지능적 중간 계층을 형성하여, 업무의 본질과 구조를 변화하게 할 것으로 예상한다.
‘지능형 사물(Intelligent Things)’은 인공지능 기술을 통해 사람 혹은 사물들과 소통하는 물리적 사물을 뜻한다.
자율주행, 로봇, 드론 등에 인공지능 기술이 더해져 더욱 활발한 발전을 거듭할 것이다.
'디지털 트윈(Digital Twin)'은 현실 세계에 존재하는 대상이나 시스템의 디지털 버전이다. 현상에 대한 정확한 이해를 통하여 변화에 대응하고, 운영 개선 및 가치 증진에 인공지능이 활용될 것으로 보인다.
'클라우드에서 에지로(Cloud to the Edge)'는 에지클라우드 기술을 의미한다. IT 인프라의 효율적 운영을 위한 클라우드 환경이 주목을 받았다면, 이제는 실제 데이터를 수집할 수 있는 에지 컴퓨팅(Edge Computing)이 더욱 활발해질 것으로 보인다.
정보의 수집과 활용의 극대화를 위한 에지 컴퓨팅에 인공지능의 활용이 기대된다.
'대화형 플랫폼(Conversational Platforms)'은 컴퓨터가 사용자의 자연 언어를 사용하여 의도를 전달하는 기술이다.
지금까지의 디지털 세계와 인간의 상호작용 방식이 2차원적 방식이었다면, 인공지능 플랫폼(AI Platform)은 사용자에게 질문이나 명령을 받은 후에 기능을 수행하는 것 이외에도 콘텐츠를 제시하고, 추가 입력을 요청하는 방식으로 인간과의 교감을 가능하게 한다.
상호작용 시스템을 통해 더욱 정확한 정보를 제공하는 방향으로 흘러갈 것이다.
'몰입형 경험(Immersive Experience)'은 가상현실(VR) 및 증강현실(AR)이 심화된 것으로 볼 수 있다.
VR 및 AR은 고급 엔터테인먼트 시장에서 활용되고 있고 다양한 콘텐츠를 만들고 있지만 이를 직접적으로 기업에 활용하는 것은 미약한 수준이다.
VR 및 AR 기술을 통합한 혼합 현실(Mixed Reality)을 통하여 기업에 도움이 되는 콘텐츠로 발전될 것으로 보인다.
'블록체인(Blockchain)'도 더욱 활발해질 것이다.
현재 인터넷 거래 방식이 중앙 집중 거래방식과 기록관리 메커니즘에 집중되어 있다면 이를 탈피한 혁신적 디지털 비즈니스의 기초를 블록체인이 제공할 것으로 예상한다.
'이벤트 구동형(Event-Driven)'은 변화를 신속하게 포착하고 활용하는 것을 의미한다.
인공지능을 기반으로 하여 이벤트에서 발생한 정보가 판매 및 주문, 배송과 마케팅에 빠르게 활용되어 고객 지향적 디지털 비즈니스 환경이 조성될 것이다.
'보안과 리스크의 관리 혁신(Security and Risk of Management)'이 이루어질 것이다.
인공지능을 통해 해커의 공격을 빠르게 감지하고 이를 차례로 대응하여 리스크를 최소화할 수 있을 것으로 본다.
인공지능이 유통 산업에 미치는 영향
유통 산업은 온라인과 오프라인 경계가 사라지고 있고 고객 취향도 매우 다양해지고 있는 시점이다.
고객을 정확히 분석하고자 하는 시도는 유통 산업에 있어 과거부터 지금까지 최대의 고민이었다.
고객에 대한 분석을 통해 고객이 원하는 상품을 갖추고 최적의 마케팅을 통하여 매출을 확보하며 지속적인 고객과의 교감을 통해 ‘충성 고객화’ 시키는 것이 항상 큰 숙제로 남아있다.
인공지능을 통하여 유통 산업이 가지고 있는 오래된 숙제를 어느 정도 해결할 수 있을 것으로 기대한다.
빠르게 변화하고 있는 유통환경에서 살아남기 위한 빠른 분석과 실행은 반드시 필요한 시점이고 이를 인공지능 기술이 90% 이상 해결할 수 있을 것이다.
상대적으로 인력의 의존도가 높았던 유통 산업에서 인공지능은 운영관리의 효과적 방안을 제시해 줄 수 있을 것이며, 특히 고객의 성향에 맞는 마케팅 활동에 더욱 활용도가 높을 것으로 전망한다.
유통 기업들의 인공지능 활용 사례
인공지능을 통하여 글로벌 유통 기업은 유통 4.0시대를 맞이하고 있는 것으로 보인다.
유통 4.0 시대는 인공지능을 통하여 제품 공급에서부터 판매, 고객서비스에 이르기까지 유통의 각 단계를 변화시킬 것으로 보인다.
전략수립과 의사결정에 있어 수요예측 정확도가 향상되고, 상권 분석을 통하여 소비자 분석력이 매우 높아질 것으로 보이며 물류, 재고, 매장 관리에 있어 적정 재고량 유지와 자동 가격조정을 통하여 기존 오프라인의 많은 관리 인력이 필요했던 부분을 효율화시킬 것으로 보인다.
또한, 고객 유인과 경험에 있어 타깃 마케팅으로 고객과의 교감을 더욱 확대할 수 있을 것으로 기대한다. 결제와 배송 서비스도 기존대비 결제 소요 시간의 단축 및 배송 속도 향상이 가능할 것이다.
몇 가지 사례를 보면 인공지능이 유통 산업에 미치는 영향이 얼마나 큰지 더욱 알 수 있다. 일본 이온몰(Aeon Mall)의 침구 전문 직영점인 '트루 슬리퍼(True Sleeper)'는 인공지능 기반의 얼굴인식 영상분석 기술을 도입하여 소비자 분석에 활용하였다.
매장에 설치된 네 대의 카메라는 고객 개인에 대한 정보 없이도 소비자의 성별과 연령대를 90% 이상의 정확도로 파악했으며, 인공지능은 카메라로부터 수집된 가게 앞을 지나간 손님의 수, 내점률, 내점 고객이 실제로 구입한 비율 등의 데이터를 성별, 연령대별로 파악하여 고객동향을 분석했다.
이러한 분석 결과, 주로 폐점 시간에 구매율이 높은 것으로 나타났고, 트루 슬리퍼는 이를 반영하여 마케팅 전략 수립 및 여성 고객이 많을 것으로 생각했던 것에 반하여 남녀 비율이 5대 5로 분석되어 상품을 전면 재배치하는 점포 운영 전략으로 수정하여 매출을 올릴 수 있었다.
독일 유통 그룹인 레베(Rewe) 그룹은 실시간 위치추적이 가능한 RFID(Radio Frequency Identification)를 도입하여 물류센터 관리에 적용하였다.
레버 그룹의 물류센터는 약 4만㎡의 넓은 부지여서 상품의 위치를 정확히 파악하기에는 어려움이 많았다.
이를 RFID로 파악하면서 실시간 위치 추적이 가능해졌고 유제품, 육류 등의 신선식품의 폐기율을 하락시키는 결과를 가져오게 되었다.
미국의 슈퍼마켓 체인 자이언트이글(Giant Eagle) 역시 스마트 선반 시스템을 활용하여 재고 보충 시간을 3분의 2가량 단축하였으며, 재고 부족으로 상품이 품절된 상황이 절반으로 줄어들었다고 밝히고 있다.
미국의 전자제품 유통 기업 베스트바이(Best Buy)는 뉴욕 매장에 ‘클로이’라는 로봇을 도입하여 비디오게임과 같은 콘텐츠 검색과 구매를 할 수 있도록 했다.
타미힐피거(Tommy Hilfiger)는 매장 내 VR 고글을 통해 패션쇼를 실제 현장처럼 체험할 수 있도록 제공하는 디지털 매장 구현에 적극적이다.
특히 블루밍데일즈(Bloomingdales), 콜스(Kohl’s) 등 백화점 역시 매장 내 증강현실을 구현한 3D 가상피팅을 도입하여 매출 및 고객서비스를 확대하고 있다.
또한, 온라인 패션 기업 스티치픽스(Stitch Fix)는 인공지능과 고도화된 데이터 분석을 통하여 개인 맞춤 큐레이션 서비스를 제공하고 있다.
고객의 정제된 데이터를 수집하여 사용자의 패션스타일을 학습한 인공지능이 수백개의 알고리즘을 바탕으로 개인화 되고, 이후 전문 스타일리스트가 투입되어 인간의 감성으로 옷을 추천해 준다.
일본 패션 유통 브랜드 유니클로(Uniqlo)는 인공지능 기술을 이용해 고객의 뇌파반응을 분석해 유니클로 스코어를 산출한 후, 소비자 맞춤 티셔츠를 제안해 주는 '유무드(U Mood)' 서비스를 제공 중이다.
중국 전자상거래 대기업 알리바바(Alibaba)는 2016년 가상현실 쇼핑 결제시스템 ‘VR 페이’를 선보였다. VR 페이는 헤드셋을 벗지 않고 착용한 상태로도 결제를 가능하게 하여 결제의 편리성을 주었다.
미국의 거대 유통업체 아마존(Amazon)은 직원과 계산대가 없는 첫 무인매장인 '아마존고(Amazon Go)'를 통해 터치리스 결제를 실현했다.
아마존고는 모바일 애플리케이션만 있으면 매장에 QR 코드로 체크인하여 손쉽게 입장하고, 물건을 들고 나오기만 하면 되는 혁신적인 사례이다.
영국의 테스코(Tesco)는 런던 시내에 한해 로봇 배송 테스트에 성공하면서 ‘1시간 이내’ 배송 서비스를 제공할 것으로 보인다.
미국 거대 유통업체 월마트(Walmart)의 경우, 드론 배송에 블록체인을 접목한 특허를 신청하였으며 물품 추적에 블록체인 기술을 활용하여 보안을 향상하고, 추적의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 보인다.
시사점 및 향후 전망
과거부터 항상 화두였던 고객 중심적 비즈니스 환경구축이 이제는 현실화가 될 것으로 보인다.
과거와는 달리 소비자들은 다양한 기기를 통해 언제, 어디서든 방대한 정보에 대한 접근성이 향상되었고, 이런 정보들을 손에 쥔 소비자들은 유통 시장의 변화를 더욱 주도할 것이다.
소비 패턴의 예측이 불가능해지고 있고, 인간의 잠재적 능력을 분석하여 대응하기에는 현실적으로 쉽지않다. 그래서 인공지능을 기반으로 한 고객 중심적 비즈니스 환경의 구축이 반드시 필요하다.
인공지능을 활용하기 위해서는 반드시 다양한 정보수집이 필요해서 종단 장치(Edge Device) 사용이 더욱 활발해질 것이다.
또한 IoT, VR, AR, RFID 등 다양한 기술과 접목하여 유통 기업에 적합한 비즈니스 환경플랫폼으로 발전해 나아갈 것이다.
결론적으로 유통환경의 모든 부분에서 인공지능이 활용될 것으로 보이며 고객에게는 다양한 경험과 편리성을 제공하고, 기업에게는 효율성과 안정성을 높이는데에 이바지할 것이다.