인공지능(AI)에게 물어봐!
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작성자 천우글로벌 댓글 0건 조회 509회 작성일 18-12-11 09:49본문
인공지능(AI)에게 물어봐!
일본 소매업의 성공비결…미구매 고객 데이터가 매상에 도움
KOTRA 도쿄 무역관은 차세대 기술을 활용하는 일본 산업계의 움직임에 주목하고 있다. 최근에는 일본 소매업계의 인공지능(AI) 활용이 활발한데 그 내용을 전해왔다.
◆ 소매기업들이 좋아하는 AI는?=후지키메라종합연구소는 일본의 AI 관련 비즈니스 시장이 2030년에 2조1200억 엔에 달할 것으로 보고 있다. EY종합연구소는 같은 기간 AI 관련 산업 전체 시장은 무려 87조 엔까지 커질 것으로 내다봤다.
일본 내 AI 관련 유망성은 2012년 설립된 벤처기업 아베자(ABEJA)가 입증하고 있다. 이 회사는 AI로 점포에서 고객 분석을 수행하는 소매·유통업체들을 대상으로 사스(SaaS, Software As a Service) 프로그램인 ‘아베자 인사이트 포 리테일’을 개발했다.
이 프로그램은 방문객의 얼굴을 카메라로 분석해 성별과 나이를 추정하고 움직임을 파악해 고객 특성이나 행동 데이터로부터 합리적인 상품 배치나 점원의 위치를 알려준다. 이는 업계 관계자의 직감과 경험에서 얻기 힘든 지식으로 가치를 높게 판단한 미츠코시이세탄, 이온 등 일본 주요 소매기업 약 70개사가 300개 점포에 도입했다.
◆ 더 이상 ‘감’에 의존하지 마라=1964년 설립돼 일본 전국에 32개 점포를 보유한 스키·등산용품 기업 ICI이시이스포츠는 지금까지 인적 경험, 즉 감에 의존한 사업을 추진하면서 이 감을 가시화, 체계화하지 않으면 사업을 확대할 수 없다는 고민을 해왔다.
지금까지는 일본 전국을 8개 지역으로 나누고 각 지역 리더들이 재량껏 지역에 맞는 점포를 구축하는 현장 경험을 바탕으로 순조롭게 사업을 진행했으나 본사 차원에서 감의 가시화 필요성을 느꼈던 것.
이에 따라 기업 노하우 축적을 위해 수치 정량화와 분석이 중요하다고 보고 먼저 점포 운영에 관련된 수치 수집에 착수했다. 먼저 매출이나 주력 상품 수치는 판매시점정보관리(POS) 데이터로 쉽게 확보할 수 있었지만 이는 모두 계산 후, 즉 구매자들만의 데이터라는 한계가 여전히 존재했다. 회사는 B2C 소매상들이 느끼는 계산 전, 즉 계산대까지 도달하지 않은 고객의 성별, 연령 등의 데이터가 계산 후의 데이터만큼이나 중요하다고 판단했고 아베자의 저렴한 비용과 활용 용이성에 만족해 AI를 도입했다.
ICI이시이스포츠 내부적으로 예전부터 외부에서 점포 안이 잘 보이는 것이 매출 상승으로 이어지는지에 대한 찬반 논의가 있었다. 시험 삼아 외벽을 낮추고 보이기 쉬운 곳에 브랜드 로고나 제품을 진열한 뒤 아베자 AI로 테스트한 결과 고객 방문율과 체류시간이 개선돼 연간 10~15% 매출이 오르는 것을 확인할 수 있었다.
등산용품을 주로 취급하기 때문에 충동구매가 아닌 목적 방문 고객이 많아 매장 내부가 보이는지 여부와 상관없이 매장 외벽에는 등산 관련 정보 등을 게시하는 편이 낫다는 인식이 대부분이었지만 내부를 세련되게 레이아웃하고 외부에 일상품 등을 진열하면 기존 고객 이외 라이트 유저도 사로잡을 수 있다는 소수 의견을 AI를 통해 입증했다. 또한 신발·배낭·의류 등 고객을 끌어들일 만한 제품을 매장 전면에서 안쪽으로 변경하는 방안도 테스트했는데 사람들을 안쪽으로 끌어들여 점포 중앙 상품의 매상이 증가한 것도 확인할 수 있었다.
◆ ‘AI+화상인식’ 기술이 여는 소매혁명의 여명=AI를 이용한 현재의 소비행태 분석은 상품 진열이나 레이아웃 결정에 도움이 되는 수준이지만 향후 화상인식 기술이 더 발달하면 고객 표정까지 읽어내 더욱 정확한 분석과 구매결정에 이르는 프로세스 파악 같은 한층 발전된 소비행동을 분석할 수 있을 전망이다. 이는 보안 측면이나 점원 접객능력 평가 등 인사고과 측면에서도 활용할 수 있다.
오카타 요오스케 아베자 대표는 “고객관계관리(CRM), POS 등 기존 데이터와 통합한 딥러닝을 비롯한 AI 엔진으로 재고 최적화, 인사관리 등 각종 미래 예측도 가능하게 될 것”이라고 강조했다.
하지만 AI가 이끌어낸 대답을 그대로 반영한 매장 구성이 매장의 개성을 없애는 게 아닌가 하는 우려도 있다. 예를 들어 한 상권의 동종 매장은 동일한 소비자를 고객으로 하므로 최적 솔루션에 큰 차이가 없을 수 있다. 최적 솔루션을 추구한 결과 상위 20%가 아닌 개미 고객이나 비핵심 제품 80%를 대상으로 하는 롱테일 마케팅으로 대응했던 소수의 요구는 배제될 가능성도 크다.
결국 매장의 개성 문제는 소매점의 사고방식과 경영전략의 문제다. 예를 들어 ‘이 상권 소비자층에게 어울리지 않을 수 있지만 생산과정의 특장점이 있는 이 상품이 마음에 드니까 우리 매장에서 취급한다’는 식도 있을 수 있는데 이러한 접근이야말로 경영자로서의 수완과 철학이 요구되는 부분이다.
AI 활용 전략은 이미지 분석이기에 글로벌 사업 전개 시 범용성 관점에서도 효과적인 반면 기존 마케팅 수단은 퇴색할 것으로 보인다. 예를 들어 아베자 솔루션을 이용하면 실제 매장이라는 최고의 테스트 환경에서 소비자 관련 시각화 데이터를 바탕으로 마케팅 리서치가 가능하다. 따라서 기존의 모의 매장 테스트나 인터뷰 조사 같은 마케팅 기법과 ‘전설의 소매 컨설턴트’와 같은 인적 자원을 바탕으로 객관성이 부족한 분석이나 전략은 쇠퇴할 전망이다.
[한국무역신문 제공]
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