전통적인 전술의 효과가 줄어드는 가운데 AI가 전략적인 시각을 제시하며 첨단 분석과 예측으로 소매 유통업체가 신속하게 변화에 대응하도록 돕습니다. 인공지능을 활용한 운영 최적화, 새로운 고객 응대 방안 탐색, 고객경험 고도화 방안을 확인하세요.
글쓴이: 아만다 스펜서(Amanda Spencer), SAP 리테일 패션 산업 글로벌 마케팅 책임자
리테일 산업에서 인공지능이 새로운 에너지를 불어넣고 있습니다. 소매유통업체의 운영 최적화를 돕고 새로운 고객 응대 방안을 탐색하며 고객경험(CX)을 한 차원 높이는 데 일조합니다.
리테일 성공의 새로운 개척분야가 개인화라는 사실은 모두 알고 있지만 디지털에 능통한 쇼핑객들이 수시로 선호도를 바꾸면서도 번거로움 없이 즉시 이용 가능한 맞춤화된 쇼핑 겅험을 기대합니다. AI는 이러한 소비자의 기대에 부응하는 궁극적인 도구로서 고객의 바람을 직관적으로 이해하고 개인화 된 서비스를 구성하는 능력을 발휘합니다.
2024 리테일 트렌드: 생성 AI로 고객 약속 이행? | 특집 기사
소매유통업체가 생성 AI 투자를 통해 미래를 혁신해 가는 2024년을 맞아, 갈수록 지능화 되어 가는 머천다이징, 디지털 커머스, 마케팅 개인화, 공급망 회복탄력성 등을 중심으로 한 최신 리테일 산업 트렌드와 전문가 예측을 확인하세요.
리테일 산업의 AI: 격동의 시기에 전략적 파트너
하지만 수익성 유지는 충성도를 높이는 경험 창출만으로는 충분치 않습니다. 리테일 기업은 지정학적, 경제적 불안정과 기후 위기 등 커다란 당면과제에 직면해있습니다. 전통적인 전술의 효과가 줄어드는 가운데 AI가 전략적인 시각을 제시하며 첨단 분석과 예측으로 리테일 기업이 신속하게 시장 변동에 대응하도록 돕습니다.
실제로 오는 2025년까지 리테일 임원의 80%가 자사에서 지능형 자동화 기술을 적용할 것으로 기대하며 40%는 이미 어떤 형태로는 사용 중이라고 애널리틱스 인사이트(Analytics Insight) 조사에서 밝혔습니다.
하지만 리테일 기업에서는 단순히 인공지능만 가져다 쓰면 마법처럼 문제를 다 해결할 것으로 기대할 수는 없습니다. 자사 비즈니스의 여러 영영 중에서도 AI가 가장 큰 효과를 낼 수 있는 분야에 집중하는 실용적인 접근 방식을 취해야 합니다.
2024 공급망 트렌드: 생성 AI가 리스크 탄력성의 근간 | 특집 기사
불확실성을 이용해 실험하고 강력해지는 공급망을 가트너는 안티프래자일 공급망이라고 정의합니다. 백신을 맞고 면역력을 키우는 과정과 비슷하죠. 리스크 탄력성을 강화하고 안티프래자일 공급망으로 나아가도록 돕는 공급망 트렌트를 확인하세요.
리테일 플레이북: 6가지 AI 적용사례
소매유통업체가 인공지능을 적용해 효율 개선, 비용 절감, 고객경험 개선 등을 추진할 수 있는 비즈니스 영역은 다양합니다. 하지만 최상의 성과를 얻기 위해서는 기술과 사람 양면에 대한 올바른 투자의 조합이 요구됩니다.
인사이시브(Incisiv)에서 발간한 AI로 리테일 혁신(Transforming Retail with AI)이라는 새로운 플레이북에서 인공지능을 리테일 산업에 적용할 가이드를 얻으실 수 있습니다. 인사이시브는 임원들 간의 피어 네트워크이자 산업 인사이트 회사로서 SAP와 협력해 리테일 기업에 실용적인 프레임워크를 제공합니다.
최적의 성과를 위해 유통업체가 집중해야 할 6가지 적용사례
- 재고관리: 충분한 재고 유지는 상시 과제입니다. 고객 구매 데이터를 공급망 분석과 연계해 AI는 미래의 구매 동향을 예측하고 재고를 조율하며 수익을 저해하는 비효율을 포착, 제거하도록 돕습니다. 이를 통해 낭비 감소, 공간 최적화, 고객 만족 개선, 수익성 강화 등의 효과를 낳습니다.
- 수요예측: 경쟁사를 앞서기 위해서는 발생하기 전에 수요가 어떤 모습일지 알아야 하지만 예측이 다양한 변수로 인해 믿기 힘들 정도로 복잡합니다. AI 시스템은 과거 판매 이력, 현재 시장 여건, 새롭게 떠오르는 트렌드 등을 진단해 정확한 수요 예측을 생성합니다. 이런 종류의 정밀성 덕분에 과잉 생산 제한, 낭비 최소화, 지속가능성 활동 촉진 등의 효과를 얻습니다.
- 운송경로계획: 배송 물류는 소매업체의 수익성에 큰 영향을 미칩니다. 복잡한 알고리즘과 실시간 데이터를 이용해 AI는 배송 경로를 재편해 이동 시간 제한, 연료 소비 감축, 고객 만족 개선 등을 돕습니다. AI 기반의 운송경로 계획으로 기업은 여건 변화를 관리하고 서비스 지장을 피할 수 있습니다.
- 가격 최적화: 소매업체는 꾸준히 가격 전략을 조정해야 성공할 수 있습니다. AI 시스템은 폭 넓은 시장 트렌드와 고객 행동, 경쟁사 가격, 수요 흐름, 내부 비용 등을 분석해 신속하게 가격 조정, 촉진 관리, 수익성 유지에 도움을 줍니다.
- 구색계획: 전통적인 소매 구색 전략과 계획 방식으로는 역동적인 고객 행동을 따라잡기에 역부족이었습니다. AI는 고객 데이터를 상세히 검토하며 다른 방식으로는 포착이 불가능한 패턴과 관련 변수를 파악합니다. 이를 토대로 개인화된 지역 혹은 개인 맞춤형 제품 믹스를 만듭니다. 가트너(Gartner)에 따르면 모든 멀티채널 패션 유통업체는 2025년까지 AI와 자동화를 타게팅된 구색 계획에 활용할 것으로 전망합니다.
- 개인화: 기억에 남을 쇼핑 경험을 제공하려면 고객 행동과 선호도에 대한 깊은 이해가 필요합니다. AI는 구매자 브라우징 습관과 구매 이력 등의 데이터 포인트를 분석해 리테일 기업이 개인화된 쇼핑 경험을 창출해 충성도를 높이도록 돕습니다. 제품 배치와 촉진 최적화로 최상의 인게이지먼트와 전환을 보장합니다.
리테일 산업의 인공지능 적용 방안
예측에서 자율 의사결정으로 기술이 이동하는 AI 고도화를 목표로하는 리테일 기업이라면 RFID와 IoT 같은 인프라에 대한 투자와 통일된 데이터 에코시스템 활성화가 필수요건입니다. 여러분 조직의 AI 역량을 관련 직무기술과 변화관리 관행으로 강화한다면 AI의 효과를 높이는 데 도움이 됩니다.
이미 AI가 유통업체의 매출과 수익을 높이는 데 도움을 주고 있다는 여러 신호가 나오고 있습니다. 스태티스타(Statista)의 분석에 따르면 AI와 머신러닝을 적용 중인 리테일 기업은 그렇지 않은 기업보다 높은 성과를 보인다고 합니다.
인공지능을 적용해 운영과 인게인지먼트 모델을 정교화하는 리테일 기업은 디지털 중심의 상거래 환경에서 번영을 구가할 입지를 확보할 수 있습니다.
AI의 파워로 리테일을 혁신하세요. 리테일 혁신 플레이북은 여기서 이용하세요.