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보도자료AI EXPO KOREA 2020

소매업이 인공지능을 만나면 무엇이 바뀌는가!... 오는 2027년 리테일 AI시장 27조원 규모로 성장

더 날카로운 예측 도구를 갖춘 AI를 갖춘 소매 업체는 더 현명한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 것이며, ROI 영향에 대한 가시성이 높아져 비용 절감 및 매출 증대와 같은 결과로 이어진다. AI는 효율성과 예측을 개선하여 소매 부문에 진정한 진화를 꾀하고 있는 것이다.

이미지:본지이미지:본지
 

전 세계가 신종 코로나 바이러스와 싸우고 있으며 수많은 산업이 혼란에 빠지고 있다. 국가들은 이 치명적인 바이러스의 확산을 막기 위해 봉쇄를 선택했다. 이러한 선택은 생산 및 공급망에 막대한 장애를 일으키고 있다.

하지만, 이 가운데 비즈니스를 촉진하기 위한 인공지능(AI) 수요는 가속되고 있다. 특히, 코로나 바이러스 속에서 고객의 소매 패턴의 변화로 전자상거래 및 온라인 쇼핑 웹과 앱을 통한 소매 시장에서 그 진가를 발휘하고 AI 기반 쇼핑 경험에 고객의 성향이 증가함에 따라 시장 잠재력은 더 높아지고 있다.

소매 시장에서 AI 기술은 자연어 처리(NLP) 머신러닝 및 딥러닝과 기타 신경망으로 구성되며, 솔루션 별 소매 시장에서 AI는 시각적 검색, 가상 도우미(챗봇 등), 제품 추천 및 계획, 가격 최적화, 고객 관계 관리 등과 AI 애플리케이션에서는 매장 내 시각적 모니터링 및 감시, 시장 예측, 예측 머천다이징, 프로그래밍 방식 광고 등으로 구분할 수 있다.

AI는 인사이트에서 행동까지의 격차를 줄임으로써 마케팅, 전자상거래, 제품 관리 및 기타 비즈니스 영역에서 더 빠른 비즈니스 의사 결정을 내리며, 머신러닝 및 딥러닝 기술은 가장 큰 시장 점유율을 가질 것으로 예상된다.

소매 업계의 조직은 머신러닝과 딥러닝 기술을 사용하여 최종 사용자에게 보다 개인화 된 경험을 제공하고 대화 형 환경을 제공한다. 더욱이 증가하는 기술 추세는 소매 운영을 간소화하고, 노력을 최소화한다. 이는 전자상거래 소매 업체의 수익을 증가시켜야 할 당위성과 관련될 수 있다.

더 날카로운 예측 도구를 갖춘 AI를 갖춘 소매 업체는 더 현명한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 것이며, ROI 영향에 대한 가시성이 높아져 비용 절감 및 매출 증대와 같은 결과로 이어진다. AI는 효율성과 예측을 개선하여 소매 부문에 진정한 진화를 꾀하고 있는 것이다.

글로벌 시장조사업체 포춘비즈니스인사이트(Fortune Business Insights)는 "소매시장에서 통합 자동화 시스템과 AI 수용으로 인해 비즈니스의 변화가 증가하면 글로벌 시장에 엄청난 영향을 미칠 것"이라며, 지난달 29일 발행한 보고서에 따르면 글로벌 소매 시장에서 인공지능(AI)은 2019년 30억달러(약 3조5천억원)에서 29.6%의 연평균 성장률(CAGR)에 힘입어 오는 2027년에는 233억 달러(약 26조9천억원)에 이를 것으로 예상했다.
 

계산대 없는 AI 편의점 美 '서클K', 내점한 고객은 상품이 진열된 선반에 정렬된 상품을 선택하고, 자신의 가방에 넣어 간다. 그리고 그대로 계산대에 줄을 서지 않고 통과하면 된다.(사진:본지DB)

특히, 다양한 비대면 AI 애플리케이션의 출시와 온라인 및 매장 내 등장한 최신 AI 기반 챗봇은 소매 업계에서 관심이 증가하고 사용자 경험을 위해 시장을 효과적으로 확장하고 있다. 또한 맞춤형 및 주문형 지원 및 향상된 사용자 경험을 위해 AI 구성 알고리즘을 사용하여 고객의 쇼핑 관련 쿼리를 해결하고 비용 절감, 생산성 향상, 비즈니스 문제의 해결, 신제품 및 서비스의 빠른 제공 등과 다양한 이점을 가지고 제품 최적화의 중요성을 높이고 고객 분석 및 행동 경험을 개선할 것으로 예상된다.

특히 아마존, 월마트(Walmart), 알리바바(Alibaba) 등과 같은 글로벌 회사는 공급망 관리에서 AI 기술 및 솔루션을 통해 이 시장을 선도하고 있으며, AI는 다양한 소매 업계에서 논의되고 있는 뜨거운 주제로 식료품, 대량 판매상 또는 패션 등 전 세계적으로 소매 업체는 이 기술을 사용하여 더 빠르고 현명한 결정을 내릴 수 있는 방법을 찾고 있다.

고객의 쇼핑여정을 기쁘게 하는 것은 궁극적으로 수익에 영향을 미치기 때문에 기업은 더 스마트하고 민첩한 공급망 기능과 서비스가 필요한 것이다. 또 소매 업체의 경우 고객 중심의 재고 관리가 판매 잠재력을 극대화하는 열쇠이다.

이처럼 소매업에서 인공지능의 사용은 목표가 공급망 최적화이든, 기존 데이터를 사용하여 전환율을 높이든, 예측 모델링과 마이크로 타겟팅 또는 가격 책정을 통해 쇼핑 경험을 맞춤화하는 것이든 상관없이 AI는 소매 공간에서 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다.

또 입력되는 데이터의 순도를 보장하고 수만 개에 이르는 매장의 데이터를 실시간으로 빠르게 처리하도록 해주는 혁신적인 기술이기도 하다. 이뿐만 아니라, 매장 내에서 실제로 발생한 제품 가용성 문제를 알아낸다. AI는 여기에서 멈추지 않고, 이를 개선해 소매업체에 매출을 늘릴 기회를 더욱 많이 제공하고 있는 것이다.

출처 : 인공지능신문

최창현 기자