4일 전

리테일 산업과 AI··· '스마트'가 생존을 가른다

Maria Korolov | CIO
소매유통 분야는 인공지능을 적극 활용할 수 있는 분야다. 일례로 아마존닷컴의 경우 자율주행 배달 로봇, 자동화된 창고, 지능형 챗봇, 개인화된 추천, 심층 공급망 분석이 비즈니스 실적에 엄청난 영향을 끼치고 있다.

하지만 다른 소매기업 다수는 적응하는데 분투하고 있다. 사실, 미국, 영국, 캐나다, 유럽의 대형 소매기업 중 19%만이 AI를 배치했으며 생산에 활용하고 있다고 가트너가 밝혔다.

하지만 이 수치는 향후 수 년 동안 빠르게 바뀔 전망이다. 소매 기업 중 31%가 AI 기술을 시범 운영하고 있고 나머지 27%는 2020년 말까지 배치할 계획이다. 가트너의 밥 헤투 애널리스트는 “엄청나게 많은 실험이 진행되고 있다”라고 말했다.

AI 분야에 투자하는 데에는 적지 않은 투자가 필요하다. 그러나 AI에 투자하지 않으면 기업 생존에 치명적일 수 있다고 그는 강조했다. 헤투는 “향후 약 5년 동안 AI는 소매 기업들의 핵심적인 차별화 요소가 될 것이다. 여기에 빨리 적응해야 한다”라고 말했다.

A.T. 커니(A.T. Kearney)의 디지털 혁신 파트너 수케츠 간디는 “우리는 AI가 더 이상 선택이 아니라 절대적인 요소가 될 것이라 생각한다. 사용하지 않으면 죽을 날만 기다려야 한다”라고 말했다.
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank


효율성 개선
IDC 애널리스트 존 듀크에 따르면 소매 및 뱅킹이 AI 투자에 가장 공격적인 업계다. 그는 “특히 소매는 AI를 적용하는데 있어서 가장 전망이 밝은 산업으로 널리 알려져 있다”라고 말했다.

오늘날의 사용 사례는 자동화된 고객 서비스 에이전트 등 주로 관리 프로세스와 반복적인 프로세스, 저수준 의사결정 작업 자동화로 구성되어 있다고 듀크가 말했다.

가정 개선 소매 기업 빌드닷컴(Build.com)은 효율성을 높이기 위해 AI를 배치하고 있다. 해당 기업의 수석 기술 책임자 패트릭 베리는 머신러닝을 통해 직원들이 일상적인 작업에서 벗어나 더 높은 수준의 문제에 집중할 수 있다고 전했다.

예를 들어, 기술을 통해 고객 서비스 통화 대기 시간이 단축되고 있다. 그는 “우리 웹사이트에서 이뤄지는 행동을 기반으로 고객이 찾고 있는 대상이나 하고 싶은 일을 잘 이해할 수 있게 되면 원하는 것을 더욱 신속하게 제공할 수 있다”라고 말했다.

머신러닝 기반 시스템도 빌드닷컴의 애플리케이션 배치에 영향을 끼치고 있다. 여기에서는 기술을 이용해 기준선을 넘어선 이상을 감지하고 있다. 베리는 “로그를 확인하거나 시스템을 모니터링하는 업무를 제거하면서 많은 시간을 절약하고 있다”라고 말했다.

또한 해당 기업은 코드 리뷰에 정보를 활용하는 방법을 찾고 있다. 그는 “자동화된 리뷰가 다수의 일상적인 리뷰를 처리함으로써 중요한 엔지니어링 시간을 확보할 수 있다. 이를 통해 우리의 팀은 품질을 희생하지 않으면서 제공 속도를 높일 수 있다”라고 말했다.

가트너에 따르면 소매 기업 중 88%가 비용 절감을 AI의 가장 큰 효과로 언급하고 있으며 효율성 관련 AI 기술이 가장 많이 계획되고 있다. 창고 내의 로봇(59%), 사기 또는 이상 감지용 AI(56%), 배달 로봇(45%) 등이 이에 포함된다.

하지만 소수만이 이 기술을 생산에 적용하고 있다. 대형 소매 기업 중 19%만이 AI 지원 사기 감지를 이용한다. 창고 내의 로봇은 여전히 주로 시범 운영 중이며 41%가 시험 단계에 있다.

가트너의 헤투는 “많은 일이 이뤄지고 있다. 예를 들어, 페덱스와 아마존 그리고 심지어 도미노 피자는 모두 배달 로봇을 시험하고 있으며 UPS는 얼마 전 배달 드론에 대한 FAA 승인을 획득했다. 우리가 생각했던 것보다 더 빠르게 움직일 수 있다”라고 말했다.

더욱 스마트한 공급망
또한 소매 기업들은 공급망 관리를 개선하기 위해 AI를 활용하려 하고 있으며, 대형 소매 기업 중 77%가 이 기술을 사용하고 있다고 코어사이트 리서치(Coresight Research)가 밝혔다.

주요 활용 영역으로는 재고 관리, 수요 예측, 가격 계산 등이 있다. 참고로 지난해 비 식료품 소매 기업들은 할인으로 3,000억 달러 또는 매출의 약 12%에 달하는 비용이 발생했는데, 이는 주로 재고를 잘못 판단하여 제품이 너무 많거나 종류가 잘못 되었기 때문이었다고 코어사이트가 밝혔다.

가트너는 대형 소매 기업 중 64%가 제품 개발 및 선택에 AI를 사용하고 있거나 사용할 계획이며 60%는 가격 정책 개선을 위해 AI를 사용하고 있거나 사용할 계획이라는 사실을 발견했다.

그리고 200개의 소매 기업으로 대상으로 진행한 설문조사에서 86%가 구매할 제품과 보유 재고량 등의 결정에 있어서 구체적인 고급 분석의 사용례를 확인했다고 코어사이트가 밝혔다.

고객 경험 개선
고객 경험의 중요성이 부상하고 있는 가운데, 소매 기업들은 제품 추천 및 프로모션 최적화를 위해 AI와 ML을 활용할 방안을 찾고 있다. 개인화 및 가상비서도 매출을 높일 수 있는 기술로 비쳐지고 있다.

디지털 서비스 컨설팅 기업 너더리(Nerdery)의 교차 기능 제공 및 역량 부사장 아르핏 제인이 “소비자 기대치가 바뀌었다. 구매 경험이 더 매끄럽기를 원한다”라고 말했다.

챗봇이 그 예라고 그가 말했다. 또 다른 필수사항은 소비자들이 원하는 장소, 시간, 방식에 맞추어 적절한 콘텐츠를 제공할 수 있는 능력이다. 그는 “4~5년 전만 하더라도 부수적이었다. 이제는 필요한 것이 되었다”라고 말했다.

예를 들어, 블루스템 브랜즈(Bluestem Brands)에서는 고객에게 가장 관련성 있는 제품과 서비스를 제공하기 위한 노력의 일환으로 AI를 사용해 검색을 개선하고 있다. 연 매출 20억 달러에 달하는 미니애폴리스에 위치한 이 전자 상거래 기업은 핑거허트(Fingerhut), 하밴드(Haband), 애플시즈(Appleseed's)를 포함해 7개의 브랜드 웹사이트를 운영 중이다.

해당 기업의 IT 책임자 제이콥 와그너는 “AI와 ML은 고객들의 검색 및 구매 행동에서 상관관계와 패턴을 파악하기 위한 강력한 도구이다”라고 말했다. 그는 AI 지원 툴은 블루스템이 고객들에게 적합한 것을 더욱 잘 파악한 후 제안할 새로운 제품이나 서비스를 예측하는데 도움이 된다고 말했다.

예를 들어, 고객이 검색 엔진에 인덱싱 되어 있지 않은 ‘제깅스’ 같은 것을 검색하면 고객이 ‘레깅스’를 원한다고 가정하여 그 결과를 대신 제공한다. 고객이 결과를 스크롤 다운하여 데님 색상의 레깅스를 클릭하면 시스템이 여기에 주목한다.

 




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리테일 산업과 AI··· '스마트'가 생존을 가른다

Maria Korolov | CIO
소매유통 분야는 인공지능을 적극 활용할 수 있는 분야다. 일례로 아마존닷컴의 경우 자율주행 배달 로봇, 자동화된 창고, 지능형 챗봇, 개인화된 추천, 심층 공급망 분석이 비즈니스 실적에 엄청난 영향을 끼치고 있다.

하지만 다른 소매기업 다수는 적응하는데 분투하고 있다. 사실, 미국, 영국, 캐나다, 유럽의 대형 소매기업 중 19%만이 AI를 배치했으며 생산에 활용하고 있다고 가트너가 밝혔다.

하지만 이 수치는 향후 수 년 동안 빠르게 바뀔 전망이다. 소매 기업 중 31%가 AI 기술을 시범 운영하고 있고 나머지 27%는 2020년 말까지 배치할 계획이다. 가트너의 밥 헤투 애널리스트는 “엄청나게 많은 실험이 진행되고 있다”라고 말했다.

AI 분야에 투자하는 데에는 적지 않은 투자가 필요하다. 그러나 AI에 투자하지 않으면 기업 생존에 치명적일 수 있다고 그는 강조했다. 헤투는 “향후 약 5년 동안 AI는 소매 기업들의 핵심적인 차별화 요소가 될 것이다. 여기에 빨리 적응해야 한다”라고 말했다.

A.T. 커니(A.T. Kearney)의 디지털 혁신 파트너 수케츠 간디는 “우리는 AI가 더 이상 선택이 아니라 절대적인 요소가 될 것이라 생각한다. 사용하지 않으면 죽을 날만 기다려야 한다”라고 말했다.
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank


효율성 개선
IDC 애널리스트 존 듀크에 따르면 소매 및 뱅킹이 AI 투자에 가장 공격적인 업계다. 그는 “특히 소매는 AI를 적용하는데 있어서 가장 전망이 밝은 산업으로 널리 알려져 있다”라고 말했다.

오늘날의 사용 사례는 자동화된 고객 서비스 에이전트 등 주로 관리 프로세스와 반복적인 프로세스, 저수준 의사결정 작업 자동화로 구성되어 있다고 듀크가 말했다.

가정 개선 소매 기업 빌드닷컴(Build.com)은 효율성을 높이기 위해 AI를 배치하고 있다. 해당 기업의 수석 기술 책임자 패트릭 베리는 머신러닝을 통해 직원들이 일상적인 작업에서 벗어나 더 높은 수준의 문제에 집중할 수 있다고 전했다.

예를 들어, 기술을 통해 고객 서비스 통화 대기 시간이 단축되고 있다. 그는 “우리 웹사이트에서 이뤄지는 행동을 기반으로 고객이 찾고 있는 대상이나 하고 싶은 일을 잘 이해할 수 있게 되면 원하는 것을 더욱 신속하게 제공할 수 있다”라고 말했다.

머신러닝 기반 시스템도 빌드닷컴의 애플리케이션 배치에 영향을 끼치고 있다. 여기에서는 기술을 이용해 기준선을 넘어선 이상을 감지하고 있다. 베리는 “로그를 확인하거나 시스템을 모니터링하는 업무를 제거하면서 많은 시간을 절약하고 있다”라고 말했다.

또한 해당 기업은 코드 리뷰에 정보를 활용하는 방법을 찾고 있다. 그는 “자동화된 리뷰가 다수의 일상적인 리뷰를 처리함으로써 중요한 엔지니어링 시간을 확보할 수 있다. 이를 통해 우리의 팀은 품질을 희생하지 않으면서 제공 속도를 높일 수 있다”라고 말했다.

가트너에 따르면 소매 기업 중 88%가 비용 절감을 AI의 가장 큰 효과로 언급하고 있으며 효율성 관련 AI 기술이 가장 많이 계획되고 있다. 창고 내의 로봇(59%), 사기 또는 이상 감지용 AI(56%), 배달 로봇(45%) 등이 이에 포함된다.

하지만 소수만이 이 기술을 생산에 적용하고 있다. 대형 소매 기업 중 19%만이 AI 지원 사기 감지를 이용한다. 창고 내의 로봇은 여전히 주로 시범 운영 중이며 41%가 시험 단계에 있다.

가트너의 헤투는 “많은 일이 이뤄지고 있다. 예를 들어, 페덱스와 아마존 그리고 심지어 도미노 피자는 모두 배달 로봇을 시험하고 있으며 UPS는 얼마 전 배달 드론에 대한 FAA 승인을 획득했다. 우리가 생각했던 것보다 더 빠르게 움직일 수 있다”라고 말했다.

더욱 스마트한 공급망
또한 소매 기업들은 공급망 관리를 개선하기 위해 AI를 활용하려 하고 있으며, 대형 소매 기업 중 77%가 이 기술을 사용하고 있다고 코어사이트 리서치(Coresight Research)가 밝혔다.

주요 활용 영역으로는 재고 관리, 수요 예측, 가격 계산 등이 있다. 참고로 지난해 비 식료품 소매 기업들은 할인으로 3,000억 달러 또는 매출의 약 12%에 달하는 비용이 발생했는데, 이는 주로 재고를 잘못 판단하여 제품이 너무 많거나 종류가 잘못 되었기 때문이었다고 코어사이트가 밝혔다.

가트너는 대형 소매 기업 중 64%가 제품 개발 및 선택에 AI를 사용하고 있거나 사용할 계획이며 60%는 가격 정책 개선을 위해 AI를 사용하고 있거나 사용할 계획이라는 사실을 발견했다.

그리고 200개의 소매 기업으로 대상으로 진행한 설문조사에서 86%가 구매할 제품과 보유 재고량 등의 결정에 있어서 구체적인 고급 분석의 사용례를 확인했다고 코어사이트가 밝혔다.

고객 경험 개선
고객 경험의 중요성이 부상하고 있는 가운데, 소매 기업들은 제품 추천 및 프로모션 최적화를 위해 AI와 ML을 활용할 방안을 찾고 있다. 개인화 및 가상비서도 매출을 높일 수 있는 기술로 비쳐지고 있다.

디지털 서비스 컨설팅 기업 너더리(Nerdery)의 교차 기능 제공 및 역량 부사장 아르핏 제인이 “소비자 기대치가 바뀌었다. 구매 경험이 더 매끄럽기를 원한다”라고 말했다.

챗봇이 그 예라고 그가 말했다. 또 다른 필수사항은 소비자들이 원하는 장소, 시간, 방식에 맞추어 적절한 콘텐츠를 제공할 수 있는 능력이다. 그는 “4~5년 전만 하더라도 부수적이었다. 이제는 필요한 것이 되었다”라고 말했다.

예를 들어, 블루스템 브랜즈(Bluestem Brands)에서는 고객에게 가장 관련성 있는 제품과 서비스를 제공하기 위한 노력의 일환으로 AI를 사용해 검색을 개선하고 있다. 연 매출 20억 달러에 달하는 미니애폴리스에 위치한 이 전자 상거래 기업은 핑거허트(Fingerhut), 하밴드(Haband), 애플시즈(Appleseed's)를 포함해 7개의 브랜드 웹사이트를 운영 중이다.

해당 기업의 IT 책임자 제이콥 와그너는 “AI와 ML은 고객들의 검색 및 구매 행동에서 상관관계와 패턴을 파악하기 위한 강력한 도구이다”라고 말했다. 그는 AI 지원 툴은 블루스템이 고객들에게 적합한 것을 더욱 잘 파악한 후 제안할 새로운 제품이나 서비스를 예측하는데 도움이 된다고 말했다.

예를 들어, 고객이 검색 엔진에 인덱싱 되어 있지 않은 ‘제깅스’ 같은 것을 검색하면 고객이 ‘레깅스’를 원한다고 가정하여 그 결과를 대신 제공한다. 고객이 결과를 스크롤 다운하여 데님 색상의 레깅스를 클릭하면 시스템이 여기에 주목한다.

 


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