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[지식정보] AI를 접목한 소매 비즈니스의 기대와 문제점 


AI의 기술 진화는 소매업계에도 커다란 변화를 일으키고 있다. 그 가운데 가장 인지도가 높은 챗GPT는 고객의 다양한 니즈를 해석할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. AI를 유통산업에 접목할 때 주의해야 하는 점과 미래를 대비할 수있는 방법에 대해 알아본다.

 

자료:

리테일 매거진 https://www.retailing.co.kr/article/special.php?CN=106&mode=view&art_idx=4964

https://www.retailing.co.kr/article/special.php?CN=106&mode=view&art_idx=4965

https://www.retailing.co.kr/article/special.php?CN=106&mode=view&art_idx=4966

https://www.retailing.co.kr/article/special.php?CN=106&mode=view&art_idx=4967

아마존 https://www.techtube.co.kr/news/articleView.html?idxno=3669

디지털투데이 https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=489851

차이나 Scene https://blog.naver.com/china_lab/223240958614

테스코 https://www.retail-week.com/prospect/tesco/technology-strategy-at-tesco/7037606.supplierarticle

델코지식정보

https://www.delco.co.kr/



1. 유통산업 내 챗 GPT를 활용할 수 있는 영역

 

AI 가운데 인지도가 가장 높은 챗GPT는 매우 높은 학습 능력이 있으나 진정한 의미의 ‘인공지능’이라고 보기는 힘들다. 챗GPT는 단어의 출현 확률을 기반으로 문맥에 맞는 가장 적절한 단어를 선택, 단순히 다음에 올 단어를 예측할 뿐인 AI이기 때문에, 효과적으로 사용하기 위해서는 사용자가 원하는 정보를 자세하게 정의하는 것이 중요하다. 이외에도 사전에 구체적 사례를 제공하면 AI의 예측 성능을 더 높일 수 있다.

 

자연언어 처리기술을 구사해 인간처럼 대화가 가능한 챗 GPT는 유통업계에서 고객 대응부터 재고관리까지 많은 업무를 효율화, 최적화할 수 있는 확장성을 가지고 있다. 유통산업 내 챗GPT의 활용 가능 영역은 ① 개인화 마케팅 ② 가상 시착룸 ③ 챗봇 ④ 고객 서비스 자동화 ⑤ 배달과 설치 일정 관리 ⑥ 보안 위협이나 부정 액세스 대책 ⑦ 점포 내 보조원 ⑧ 재고와 수요 계획 ⑨ 상품개발 ⑩ 다양한 분석과 전략개발 등이다.

 

챗GPT의 가능성은 여기에 머무르지 않고 새로운 비즈니스 모델 창출에도 기여할 것이라는 기대가 크다. 소매업계의 관계자들은 이 AI 기술이 향후 가져올 수 있는 파급력에 어떻게 대응하면 좋을지 검토할 필요가 있다.



2. 챗GPT를 통한 고객 관계 형성

 

챗GPT는 고객의 다양한 니즈나 욕구를 읽어낼 수 있으며, 개인화된 마케팅 커뮤니케이션을 가능하게 한다. 챗GPT 도입을 통해 기존 마케팅에서 실현할 수 없었던 개별 고객에 맞는 상품을 제안할 수 있다. 또, 개별 메일이나 온라인 메시지를 통해 고객 구미에 맞는 상품 정보를 전달하고, 점포 레이아웃이나 재고 정보 등의 데이터를 활용해 고객의 구체적인 요구에 응할 수 있다. 이를 통해 고객은 오프라인 점포와 온라인쇼핑 쌍방에서 매력적인 쇼핑을 경험할 수 있다. 구체적인 활용 사례는 아직 한정돼 있지만, AI 기술이 소매업계에 새로운 가치를 가져올 것이라는 건 틀림없는 사실이다. 지금이야말로 AI를 비즈니스 일부로 접목해, 새로운 차원의 고객 관계 형성을 실현하여, 소매 업계 발전을 가속화 할 시점이다. 



3. 챗GPT 활용시 주의점 ‘할루시네이션’

 

챗 GPT를 활용할 때는 정확하지 않은 정보를 사실인 것처럼 대답하는 현상 ‘할루시네이션’을 주의해야 한다. AI가 고객의 소리를 오해하거나 존재하지 않는 상품 정보를 생성하면, 고객 관계 형성 저하나 브랜드 이미지 손상, 한 발 더 나아가 매출 감소를 가져올 수 있기 때문이다. 이와 같은 이유로 챗 GPT의 입력 방법이나 이용 방법을 궁리하면 정밀도가 크게 향상되고, 할루시네이션이 일어날 확률을 줄일 수 있다. 웹 검색에 익숙한 현대인은 정보를 검색하는 것처럼 챗GPT를 사용하기 쉽지만, 챗GPT의 진가는 요약, 번역, 문서생성 등에서 발휘된다. 현재, 할루시네이션을 예방하기 위해 AI의 잠재능력을 최대한으로 끌어내는 LLM 개발도 진행되고 있다.



4. 챗GPT 도입시 반영될 평가지표

 

챗GPT 도입 효과를 평가하기 위해 새로운 지표와 측정 방법을 이해할 필요가 있다. 소매업에서 중시하는 기존 지표는 매출이나 매출성장률, 재고 회전율 등인데, 여기에 챗GPT 도입에 따른 효과를 평가하기 위해 다음 다섯가지 지표가 있다.



기업 내부적으로 챗GPT관련된 규칙과 방침을 명확하게 정해 테이터 수집과 개발, 인프라 투자 등이 막힘없이 진행되면 전체 비즈니스와 정합성을 가진 AI 전략을 세울 수 있다. 소매기업은 고객 체험 향상이나 공급 체인과 재고관리 개선, 상품개발과 관련한 혁신, 자동화, 의사결정을 위한 새로운 시스템 이용 사례 탐구 등 챗GPT를 활용할 방법을 검토해야 한다. 또한 데이터 인프라에 대한 투자도 불가결하다. 생성형 AI를 이용하는데, 대량의 데이터가 필요하기에 데이터 수집, 보존, 관리가 막힘없이 진행될 수 있는 환경정비가 필요하기 때문이다. 그만큼 데이터 사이언티스트* 육성이나 채용도 중요해졌다.

 

*데이터 사이언티스트 : 데이터의 다각적 분석을 통해 조직의 전략 방향을 제시하는 기획자이자 전략가. 한 마디로 ‘데이터를 잘 다루는 사람’



따라서 데이터 사이언티스트에 요구되는 역량을 염두에 두고 인재 모집 또는 사내 교육 실시 등이 좋다.



5. 각 나라별 글로벌 AI의 진화 사례

 

[ 미국 ]

 

챗GPT를 시작으로 생성형 AI는 이미 유통업계와 소비자의 일상생활에 파고들었다. 주로 후방에서 효율성 제고와 미래 예측 정교화에 활용됐으나, 이제 쇼핑 전면에 도입되고 있다. 생성형 AI를 기반으로 고객 리뷰를 요약해 제공하거나 실시간 대화로 쇼핑 리스트를 작성해주고 적절한 상품을 추천해주는 등 고객 경험을 업그레이드하고 있다.

 

아마존

 

소비자 입장에서 엄청난 양의 리뷰를 읽으며 상품의 장단점을 파악해야 하는 부담감이 있다. 이러한 부담을 AI 상품 리뷰 옵션을 도입해 수많은 고객 리뷰를 한 문단 길이로 요약하고 있다. 이로 인해 소비자들은 자주 언급되는 상품의 특징과 장단점을 파악하는게 쉬워진다.

 

중요하게 생각하는 특징(가격이나 품질 또는 작동방식의 간편함 등)에 따라 분류할 수 있어 해당 상품 특징과 관련된 리뷰 요약으로 고객 리뷰 개인 맞춤화가 가능하다.

 

생성형 AI로 고객 맞춤형 리뷰를 제공해 제품의 장단점을 강조할 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 제품들에 관심을 돕는다. 한편 리뷰의 진위 여부를 판단하기 위해 머신러닝 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 수천 개의 데이터 포인트를 분석하면서 리뷰 게시자의 계정, 리뷰 이력, 활동 등을 조사해 리뷰의 신뢰성을 평가해 가짜 리뷰 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 확보한다. 



월마트 

월마트가 검색부터 구매에 이르는 쇼핑의 모든 단계에서 쇼핑객을 돕기 위해 생성형 AI 기술을 활용하는 방안을 활용하고 있다. 이와 관련해 쇼핑 도우미, 생성형 AI 기반 검색, 인테리어 디자인 기능을 포함해 다양한 AI 모델에 기반한 서비스로 쇼핑 경험을 개선할 계획이다.

 

우선 ‘쇼핑 도우미’는 기존 AI 챗봇보다 정교한 상호 소통과 대화가 가능하다. ‘인테리어 디자인’ 기능은 개인 공간 컨설팅을 제공하는 서비스다. 공간 사진을 올리면 생성형 AI와 증강현실 기술을 이용해, 사용자가 선택한 아이템들을 공간에 적용해주고, 고객의 예산에 맞는 아이템을 추천한다. 



[ 중국 ]

 

중국 내 AI 기술은 챗GPT와 차이가 있다. 개발 시간에 대한 차이도 있고, 중국의 특수한 상황으로 인해 한계가 있을 수밖에 없다. 타오바오는 ‘타오바오 원원’으로 상품과 생활, 여행 등 소비와 연결될 수 있는 분야에 생성형 AI를 접목시켰고, 징동과 텐센트는 검열의 한계를 피해 개인보다 기업에 집중해 중국식 서비스를 전개하고 있다.

 

알리바바

 

타오바오 웹에서 타오바오 원원으로 연결한다. 여기에 궁금한 것을 검색하면 상품 선택 가이드, 생활 환경 백과, 여행 꿀팁 등 답변을 들을 수 있다. 챗GPT의 전자 상거래 버전과 비슷하나 해당 타오바오 상품 링크가 답변에 포함되었다는 점이 다르다. 타오바오는 구매에 국한하지 않고 정보 검색까지 확대해, 생활 전반에 대한 솔루션을 구할 수 있는 타오바오 원원의 장점을 네 가지로 꼽았다.

 

- 가성비나 판매량 등 소비자 입맛에 맞는 더 많은 대안을 검색할 수 있어, 고객의 다양한 니즈에 대해 정밀한 대응이 가능

- 고객에게 전자상거래 이외의 컨텐츠를 제공해 정보수집 효율성이 향상.

- 한 검색어에 해당 상품이 정확하게 연결되지 않아도 관련 정보와 콘텐츠로 유도해 버려지는 콘텐츠를 줄임.

- 사용자의 의도를 정확하게 해석해, 인간적인 서비스 제공으로 고객과 친밀도 향상.



[ 프랑스 ]

 

프랑스 유통업체들은 빠른 시간 안에 수천 가지 정보를 처리하고 분류, 분석할 수 있는 기술이 유통업체의 경쟁력으로 작용하는 만큼 AI 기술을 적극 사용하고 있다. 소비자들 또한 생성형 인공지능 기술로 인해 쇼핑 경험의 품질과 정보에 대한 접근성이 높아질 수 있다는 것을 실감하면서 긍정적이다. 모두에게 윈윈 효과를 주는 생성형 AI기술은 프랑스 내에서 여러 방식으로 적용되고 있다.

 

라흐두뜨

 

온라인 쇼핑몰 라흐두뜨(La Redoute)는 스타트업 비주얼(Veesual)과 손잡고 이미지 생성 AI기술을 도입한 믹스앤매치(Mix&Match) 솔루션을 론칭하며 마네킹과 실제 고객 간 체형 차이의 큰 문제를 해결하기 위해 8가지 체형의 아바타를 운영한다. 실제 여성과 비슷한 몸매의 아바타에 원하는 옷을 시착해 보다 현실적인 착용 모습을 볼 수 있게 했으며 옷의 형태와 질감 또한 현실감 있게 표현할 수 있다. 수영복 상품을 대상으로 믹스앤매치 솔루션을 테스트했으며, 결과는 성공적이다. 아바타에 시착을 거친 상품을 장바구니에 담는 비율이 기존 대비 2배 증가하고, 상품 수도 40% 증가했다.



[ 영국 ]

 

생성형 인공지능이 영국의 소매시장을 빠르게 재편하고 있다. 관련 업계가 AI 관련 기술에 대한 투자를 늘리고 있고, 영국 소비자들 또한 빠르게 온라인 구매가 늘어나면서 생성형 AI 기술과 결합한 디지털 채널의 중요성이 부상하고 있다. 영국 소매업체들은 개인화되고, 효율적이며 디지털 중심의 쇼핑 경험의 필요성을 인식해 관련 기술을 활용할 방법들을 연구하고 있다.

 

테스코

 

테스코는 인공지능 기술을 활용, 미래의 고객 수요를 정확하게 예측하기 위한 알고리즘을 구축하고 있다. 이를 통해 구매, 유통, 가격 및 프로모션 최적화를 실현하고 고객의 선호도나 구매 행동을 이해하면서 공급망을 최적화하고 재고관리를 개선하고 있다. 또 디지털 채널을 통해 수집된 정보를 생성형 AI 기술을 활용해 고객 맞춤형 프로모션도 만들었다. 마지막으로 고객이 불법적인 결제 정보를 사용해 물건을 구입하려 할 때 생성형 AI 기술을 활용해 여러 부정행위를 방지하는 데 활용하고 있다.



[ 독일 ]

 

독일의 생성형 AI 기술의 시장규모는 글로벌에서 가장 큰 시장규모를 보이는 미국에 비하면 8분의 1 수준에 불과하지만, 최근 독일 유통업체들이 AI 기술 기업들과 협력을 확대하고 있어 향후가 기대되고 있다.

 

OTTO

 

독일 최대 온라인 소매 그룹인 오토(OTTO)는 구글 클라우드와 협력해 AI어시스턴트(AI assistant) 테스트를 시작. 생성형 AI기술을 활용, 고객을 위한 제품 조언 및 추천이 더욱 구체화 될 수 있도록 진화시키고 있다. 상품평이 50개 이상인 품목의 리뷰를 AI 어시스턴트가 분석해 답변한다. 최근에는 글로벌 로봇·AI개발 기업인 코바리안트(Coveriant)와 전략적 파트너십을 맺고, 딥러닝 기반의 진화된 생성 AI 로봇을 물류센터에 도입하고 있다. 업그레이드된 생성 AI 로봇은 데이터 입력을 통해 기존에 예측할 수 없었던 시나리오까지 자율적으로 처리할 수 있게 개발되고 있다. 



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