Offcanvas

AI / 디지털 트랜스포메이션 / 로봇|자동화 / 소매|유통

리테일 산업과 AI··· '스마트'가 생존을 가른다

2019.12.02 Maria Korolov  |  CIO


와그너는 ‘이제 제품 자체가 다른 곳에서는 ‘제깅스’ 용어를 사용하지 않더라도 이 특정 제품이 해당 용어와 일치한다는 신호를 확보했다. 이것은 전통적인 신호이다”라고 말했다.

최신 AI 기술, 즉 중첩 신경망은 이를 한 차원 더 발전시킨다. 그는 “우리는 사용자가 클릭한 제품의 이미지를 볼 수 있다. 그리고 나서 다른 모든 제품의 이미지에 대해 유사성 점수를 활용할 수 있다”라고 말했다.

예를 들어, 시스템이 데님 색상의 바지처럼 생긴 모든 물품을 찾아 이를 추천에 추천할 수 있다. 그는 “다음에 고객이 '제깅스'를 입력하면 해당 용어를 이용해 고객이 클릭한 제품이 먼저 표시될 수 있으며 유사한 이미지를 가진 제품이 두 번째로 표시되고 나머지 레깅스가 세 번째로 표시될 수 있다. 이제 우리는 엔진이 단일 사용자의 행동 신호만을 이용해 여러 제품을 처음 듣는 용어와 연계시키도록 훈련시켰다”라고 말했다.

블루스템은 또한 AI를 활용하여 체크아웃 시 패키지에 대한 더 나은 보호 서비스를 제공하기 위해 ‘현관 도둑’들이 훔쳐간다는 이유로 고객이 주문 물품을 받지 못하는 배송 위치를 찾는 방법을 연구하고 있다.

웨이페어(Wayfair)는 컴퓨터 비전 등의 AI 기술을 활용하여 고객 서비스를 개선하고 있는 또 다른 전자상거래 기업이다. 지난 해 67억 달러의 매출을 달성한 이 가정 용품 소매 기업은 1,500만 명 이상의 활성 고객들에게 서비스를 제공한다.

해당 기업의 데이터 사이언스 및 머신러닝 책임자 댄 울린은 “가구와 장식 등의 카테고리에서는 특히 검색 엔진이 이해할 수 있는 방식으로 물품을 정확히 설명하기가 어려울 수 있다. 그래서 우리는 AI 지원 시각 검색 도구를 개발했다”라고 말했다.

예를 들어, 웨이페어는 최근 사용자가 제품을 찾을 수 있도록 스마트폰 사진을 활용하는 ‘사진 검색’ 기능을 발표했다. 11월 초에 공개된 이 앱에는 고객이 집에 가구를 배치했을 때의 모습을 미리 볼 수 있는 증강현실(AR) 도구가 포함되어 있다.

그는 “우리의 카탈로그는 너무 크고 다양한 제품을 보유하고 있다. 성공을 위해서는 AI를 다른 방식으로 활용해야 한다”라고 말했다.

AI와 머신러닝이 너무 중요해서 웨이페어는 비즈니스 문제에 AI 기법을 적용하기 위해 2,300명의 엔지니어와 데이터 사이언티스트를 확보하고 있다고 울린이 말했다. 그들은 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 함께 활용하여 두뇌가 학습하는 방식을 더욱 잘 모방한 새로운 모델을 개발하고 있다고 그가 말했다.

그렇다면 비용은?
수천 명은 고사하고 수십 명의 데이터 사이언티스트를 고용할 수 있는 소매 기업조차 거의 없다. 그래서 대부분의 소매 기업들은 장기적인 장점에도 불구하고 AI에 대한 초기 투자를 감행하기 어렵다.

컨설팅 기업 인사이트(Insight)의 소매산업 디지털 혁신 전문가 킴 니클은 “소매 기업들은 절약 문화를 가지는 경향이 있다. 결과에 직접적인 영향을 끼칠 것임을 확신하지 않는 한 IT 투자 결정에 대해 경계한다”라고 말했다.

게다가 많은 기업들이 아직도 AI를 적용하기 위해서는 기본적인 디지털화 조치를 취해야 하는 단계에 머물러 있다. 

시애틀의 SMWE(Ste. Michelle Wine Estates)를 예로 들어보자. 미국 내에서 세 번째로 큰 프리미엄 와인 기업이며 1,000명 이상의 직원과 14곳 이상의 사업장이 있고 술집과 전자상거래 사이트를 통해 추가적으로 유통도 하고 있다.

이 와인 기업은 3개의 채널에서 얻은 3개의 서로 다른 고객 데이터가 있었다고 CIO 조 그렉이 말했다. 그는 “우리는 그 여정을 시작하고 있다” 라며, AI를 위한 경로의 첫 번째 단계는 이 데이터 문제를 해결하는 것이었다고 말했다. 

해당 기업은 AI 부문에서 페이스북 및 아마존과 경쟁할 수 없다는 점을 잘 알고 있었다. 그는 “우리는 세계 최고의 와인 제조자를 고용할 수 있으며 실제로 그렇게 하고 있다. 하지만 우리는 최고의 데이터 사이언티스트는 절대로 고용하지 못할 것이다”라고 말했다.

그래서 그렉은 다이내믹스 365 리테일에 기초하여 개발된 마이크로소프트의 다이나믹스 365 커머스 제품을 선택했다. 이 롤아웃은 올 해 말에 완료될 것으로 예상된다. 데이터가 문제가 해결되면 이 와인 기업은 고객의 이전 구매에 기초하여 새로운 종류의 와인을 추천하는 등의 목적으로 예측 분석을 위해 해당 플랫폼을 활용하기 시작할 것이다.

이는 또 다른 트렌드의 예이다. AI 역량이 상품화되면서 소규모 소매 기업들의 접근성이 훨씬 좋아졌다.

딜로이트 컨설팅의 미국 소매 분석 및 정보 관리팀 수석 겸 책임자 트레이시 캄비스는 “기술이 보급되면서 전문 소매 기업들이 유리해지고 있다”라고 말했다. 그녀는 이 기술의 접근성과 비용 효율성을 높이는 것은 “단지 시간의 문제였다”라고 말했다.

개인정보보호 규정이 증가해도 AI 도입이 크게 저하되지 않았다. 사실, 심지어 도움이 되고 있을 수도 있다. 콘스텔레이션 리서치의 수석 애널리스트 겸 설립자 레이 왕은 “개인정보보호 규정은 실제로 그 이행에 대한 일종의 보호책을 제공한다”라고 말했다.

유럽의 GDPR과 캘리포니아의 CCPA 덕분에 소매 기업들이 고객 데이터를 수집하여 분석하기가 더 쉬워졌다고 그가 말했다. “왜냐하면 이제는 기본 원칙이 있기 때문이다”라고 그는 말했다. ciokr@idg.co.kr

CIO Korea 뉴스레터 및 IT 트랜드 보고서 무료 구독하기
추천 테크라이브러리

회사명:한국IDG 제호: CIO Korea 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아01641 등록발행일자 : 2011년 05월 27일

발행인 : 박형미 편집인 : 천신응 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.