2020.04.21

기고ㅣ월마트부터 스티치픽스까지··· AI 활용한 리테일 사례 4선

Zeus Kerravala | CIO
새로운 고객 경험(CX)를 창출하고자 하는 소매업체라면 AI를 디지털 트랜스포메이션 전략의 일부로 만들어야 한다. 그렇지 못한다면 더 뒤쳐질 위험을 안게 될 것이다.  

소매업계는 코로나19가 전 세계를 강타하기 전부터 이미 달라진 소비자 기대치를 충족시켜야 한다는 과제에 직면해 있었다. 이에 따라 새로운 고객 경험 창출과 거의 관련이 없었던 CIO들이 점점 더 많이 이러한 혁신을 추진하는 임무를 맡게 됐다. 

즉 아마존처럼 제품과 서비스를 즉시 제공하는 것은 물론 브랜드 충성도를 제고해야 할 임무를 맡게 됐으며, 이에 따라 많은 CIO들이 AI에 주목하고 있다. 오프라인 그리고 온라인 매장 모두에서 쇼핑 경험을 개선하기 위해서다. 
 
ⓒGetty Images

물론 AI 기술이 단독으로 소매업계를 변화시키진 않겠지만 AI와 결합돼 소매업계를 혁신할 수 있는 몇 가지 핵심 기술들이 있다. 그중 하나가 바로 비디오 애널리틱스다. 비디오 애널리틱스는 일반적인 매장을 소비자 행동을 파악해 판매를 최적화할 수 있는 '지능형 매장(intelligent store)'으로 탈바꿈시킨다.

소매업체는 영상을 활용해 매장을 분석하고, 고객들이 가장 많이 머무는 곳을 보여주는 히트맵(Heat maps) 같은 것들을 확보할 수 있다. 이는 오늘날 많은 소매업체가 가지고 있지 않은 데이터이기도 하다. 

지능형 매장은 다양한 사용 사례에 적합한 여러 애플리케이션을 필요로 한다. 이를테면 소매업체는 비디오 애널리틱스 소프트웨어를 사용해 각 매장 서버에 여러 앱을 배치하기 위한 분산 인프라를 구축할 수 있다.

또한 무인계산대 등의 자산을 보호하고, 직원 절도를 모니터링하기 위해 비디오 애널리틱스 시스템을 활용할 수도 있다. 재고 손실을 줄이는 데도 유용하다. 일반 소매점의 경우 재고 손실이 수익의 약 1.5~2%를 차지하는데, AI를 통해 이러한 비용을 절감하거나 수익으로 추가할 수 있다.

그렇다면 실제 매장에서는 어떻게 구현돼 있을까? 무인계산대에 AI 기반의 자산 보호 솔루션을 적용한 한 대형 유통업체의 사례를 한번 살펴보자. 누군가가 감자칩 봉지를 밑에 숨긴 채 와인병만 스캔하려고 하는 경우 해당 솔루션이 제품 모양을 인식해 스캐너를 잠그고 이 사실을 즉각 매장 관계자들에게 알린다. 

엔비디아의 소매 부문 AI 총괄 책임자인 아지타 마틴은 여러 소매업체가 이러한 솔루션을 도입했으며, 재고 손실을 줄이는 데 큰 영향을 미쳤다고 2020 GPU 기술 컨퍼런스(GPU Technology Conference)를 통해 설명했다. 

여기서는 선도 소매업체들이 어떻게 AI를 활용하고 있는지 몇 가지 사례들을 소개한다. 

1. 까르푸(Carrefour): 무인으로 나아가다  
무인 쇼핑은 지능형 매장과 동의어다. 아마존이 선보인 ‘아마존 고(Amazon Go)’와 비슷하다고 보면 된다. 아마존 고는 고객으로 하여금 소매업체 모바일 앱만 이용하면 따로 계산 과정을 거치지 않고 그냥 걸어 나가는 것으로 물품을 자동 결제할 수 있도록 했다. 

프랑스의 슈퍼마켓 체인인 까르푸는 일부 지점에서 아이파이(AiFi)의 자율 상점(Autonomous Store) 플랫폼을 사용하고 있다. 고객들은 물품을 들고 가기만 하면 된다. 모바일 앱을 통해 사전에 등록된 신용카드로 자동 결제가 이뤄진다. 

2. 월마트(Walmart): 예측을 개선하다 
월마트는 엔비디아와 제휴해 AI 기반 수요예측 플랫폼을 개발했다. 현재 이를 활용해 적절한 제품으로 빠르게 재고를 채울 수 있도록 지원하는 알고리즘을 만들고 있다. 

이제 월마트는 12시간 단위로 예측할 수 있게 됐다. 과거에는 일주일 단위의 예측이었다. 또한 엔비디아의 GPU 기반 가속화된 애널리틱스를 제공하는 오픈소스 라이브러리(RAPIDS)를 활용해 예측 정확도를 향상시켰을 뿐만 아니라 이로 인해 매출도 증가했다고 월마트는 밝혔다. 

3. 오카도(Ocado): 로봇 공학에 AI를 더해 창고운영을 개선하다
AI는 로봇 공학과 결합돼 물류창고를 혁신하기도 한다. 이러한 스마트 창고는 트럭에서 물품을 하역하는 것부터 선반에 옮겨 담는 로봇이나 속도조절형 컨베이어 사용에 이르기까지 각종 과정을 자동화한다. 영국 온라인 식료품 소매업체 오카도의 기술팀은 물류 효율을 높이기 위해 자동화 로봇과 AI를 도입했다. 

오카도는 컴퓨터 비전 카메라와 로봇 공학을 이용해 식료품을 포장한다. 해당 솔루션은 바코드를 스캔하여 제품을 식별한 후 손상 여부를 감지하여 이상 없는 제품만 포장한다. 이는 또한 주문 처리가 정확하게 이뤄지도록 보장할 뿐만 아니라 픽업 및 포장 과정을 더 신속하게 진행한다. 오카도는 이 솔루션을 매장에 성공적으로 배치한 뒤에 크로거(Kroger)와 같은 다른 소매업체에 판매하기도 했다.

4. 스티치 픽스(Stitch Fix): 이미지 인식으로 사진을 뽑아내다 
AI는 전자상거래 분야에서도 역량을 발휘하고 있다. 이는 맞춤형 추천, 비주얼 검색, 증강 및 가상현실 기능을 가능케 한다.

스티치 픽스는 개인 스타일링 서비스를 제공해 인기를 끌고 있는 미국의 온라인 소매업체다. 이 회사는 고객이 핀터레스트(Pinterest)에 저장(pin)해 둔 사진을 통해 각 개인의 스타일을 파악한다. 하지만 1억 5,000만 명이 넘는 활성 사용자들을 확보한 스티치 픽스는 막대한 양의 핀터레스트 사진을 감당하기 힘든 상황이었다. 또한 스타일리스트들은 전국의 여러 창고에 걸친 방대한 양의 재고 데이터를 검색할 수 있는 툴이 없었다.

스티치 픽스는 딥 러닝 이미지 인식 플랫폼을 구축해 고객이 공유하는 핀터레스트 스타일 보드를 분석하고 인사이트를 도출했다. 이를 통해 스티치 픽스 스타일리스트는 더욱 개인 맞춤화된 추천 서비스를 제공할 수 있게 됐다.

앞선 사례들은 단지 일부일 뿐이다. 이 순간에도 훨씬 더 많은 소매업체들이 AI에 주목하고 이를 준비하거나 활용하고 있다. 앞으로도 물류 및 매장 운영의 효율화, 쇼핑 경험 개선, 재고 손실 방지 등 AI를 활용한 무궁무진한 응용 사례가 나올 것으로 전망된다. 

그 어느 때보다 CIO가 AI를 디지털 트랜스포메이션 전략의 일부로 만드는 것이 중요해졌다. 그렇지 못한다면 CIO는 빠르게 뒤처지고 방관자가 될 위험에 처하게 될 것이다. 

* Zeus Kerravala는 ZK 리서치(ZK Research)의 창업자이자 최고 애널리스트다. ciokr@idg.co.kr



2020.04.21

기고ㅣ월마트부터 스티치픽스까지··· AI 활용한 리테일 사례 4선

Zeus Kerravala | CIO
새로운 고객 경험(CX)를 창출하고자 하는 소매업체라면 AI를 디지털 트랜스포메이션 전략의 일부로 만들어야 한다. 그렇지 못한다면 더 뒤쳐질 위험을 안게 될 것이다.  

소매업계는 코로나19가 전 세계를 강타하기 전부터 이미 달라진 소비자 기대치를 충족시켜야 한다는 과제에 직면해 있었다. 이에 따라 새로운 고객 경험 창출과 거의 관련이 없었던 CIO들이 점점 더 많이 이러한 혁신을 추진하는 임무를 맡게 됐다. 

즉 아마존처럼 제품과 서비스를 즉시 제공하는 것은 물론 브랜드 충성도를 제고해야 할 임무를 맡게 됐으며, 이에 따라 많은 CIO들이 AI에 주목하고 있다. 오프라인 그리고 온라인 매장 모두에서 쇼핑 경험을 개선하기 위해서다. 
 
ⓒGetty Images

물론 AI 기술이 단독으로 소매업계를 변화시키진 않겠지만 AI와 결합돼 소매업계를 혁신할 수 있는 몇 가지 핵심 기술들이 있다. 그중 하나가 바로 비디오 애널리틱스다. 비디오 애널리틱스는 일반적인 매장을 소비자 행동을 파악해 판매를 최적화할 수 있는 '지능형 매장(intelligent store)'으로 탈바꿈시킨다.

소매업체는 영상을 활용해 매장을 분석하고, 고객들이 가장 많이 머무는 곳을 보여주는 히트맵(Heat maps) 같은 것들을 확보할 수 있다. 이는 오늘날 많은 소매업체가 가지고 있지 않은 데이터이기도 하다. 

지능형 매장은 다양한 사용 사례에 적합한 여러 애플리케이션을 필요로 한다. 이를테면 소매업체는 비디오 애널리틱스 소프트웨어를 사용해 각 매장 서버에 여러 앱을 배치하기 위한 분산 인프라를 구축할 수 있다.

또한 무인계산대 등의 자산을 보호하고, 직원 절도를 모니터링하기 위해 비디오 애널리틱스 시스템을 활용할 수도 있다. 재고 손실을 줄이는 데도 유용하다. 일반 소매점의 경우 재고 손실이 수익의 약 1.5~2%를 차지하는데, AI를 통해 이러한 비용을 절감하거나 수익으로 추가할 수 있다.

그렇다면 실제 매장에서는 어떻게 구현돼 있을까? 무인계산대에 AI 기반의 자산 보호 솔루션을 적용한 한 대형 유통업체의 사례를 한번 살펴보자. 누군가가 감자칩 봉지를 밑에 숨긴 채 와인병만 스캔하려고 하는 경우 해당 솔루션이 제품 모양을 인식해 스캐너를 잠그고 이 사실을 즉각 매장 관계자들에게 알린다. 

엔비디아의 소매 부문 AI 총괄 책임자인 아지타 마틴은 여러 소매업체가 이러한 솔루션을 도입했으며, 재고 손실을 줄이는 데 큰 영향을 미쳤다고 2020 GPU 기술 컨퍼런스(GPU Technology Conference)를 통해 설명했다. 

여기서는 선도 소매업체들이 어떻게 AI를 활용하고 있는지 몇 가지 사례들을 소개한다. 

1. 까르푸(Carrefour): 무인으로 나아가다  
무인 쇼핑은 지능형 매장과 동의어다. 아마존이 선보인 ‘아마존 고(Amazon Go)’와 비슷하다고 보면 된다. 아마존 고는 고객으로 하여금 소매업체 모바일 앱만 이용하면 따로 계산 과정을 거치지 않고 그냥 걸어 나가는 것으로 물품을 자동 결제할 수 있도록 했다. 

프랑스의 슈퍼마켓 체인인 까르푸는 일부 지점에서 아이파이(AiFi)의 자율 상점(Autonomous Store) 플랫폼을 사용하고 있다. 고객들은 물품을 들고 가기만 하면 된다. 모바일 앱을 통해 사전에 등록된 신용카드로 자동 결제가 이뤄진다. 

2. 월마트(Walmart): 예측을 개선하다 
월마트는 엔비디아와 제휴해 AI 기반 수요예측 플랫폼을 개발했다. 현재 이를 활용해 적절한 제품으로 빠르게 재고를 채울 수 있도록 지원하는 알고리즘을 만들고 있다. 

이제 월마트는 12시간 단위로 예측할 수 있게 됐다. 과거에는 일주일 단위의 예측이었다. 또한 엔비디아의 GPU 기반 가속화된 애널리틱스를 제공하는 오픈소스 라이브러리(RAPIDS)를 활용해 예측 정확도를 향상시켰을 뿐만 아니라 이로 인해 매출도 증가했다고 월마트는 밝혔다. 

3. 오카도(Ocado): 로봇 공학에 AI를 더해 창고운영을 개선하다
AI는 로봇 공학과 결합돼 물류창고를 혁신하기도 한다. 이러한 스마트 창고는 트럭에서 물품을 하역하는 것부터 선반에 옮겨 담는 로봇이나 속도조절형 컨베이어 사용에 이르기까지 각종 과정을 자동화한다. 영국 온라인 식료품 소매업체 오카도의 기술팀은 물류 효율을 높이기 위해 자동화 로봇과 AI를 도입했다. 

오카도는 컴퓨터 비전 카메라와 로봇 공학을 이용해 식료품을 포장한다. 해당 솔루션은 바코드를 스캔하여 제품을 식별한 후 손상 여부를 감지하여 이상 없는 제품만 포장한다. 이는 또한 주문 처리가 정확하게 이뤄지도록 보장할 뿐만 아니라 픽업 및 포장 과정을 더 신속하게 진행한다. 오카도는 이 솔루션을 매장에 성공적으로 배치한 뒤에 크로거(Kroger)와 같은 다른 소매업체에 판매하기도 했다.

4. 스티치 픽스(Stitch Fix): 이미지 인식으로 사진을 뽑아내다 
AI는 전자상거래 분야에서도 역량을 발휘하고 있다. 이는 맞춤형 추천, 비주얼 검색, 증강 및 가상현실 기능을 가능케 한다.

스티치 픽스는 개인 스타일링 서비스를 제공해 인기를 끌고 있는 미국의 온라인 소매업체다. 이 회사는 고객이 핀터레스트(Pinterest)에 저장(pin)해 둔 사진을 통해 각 개인의 스타일을 파악한다. 하지만 1억 5,000만 명이 넘는 활성 사용자들을 확보한 스티치 픽스는 막대한 양의 핀터레스트 사진을 감당하기 힘든 상황이었다. 또한 스타일리스트들은 전국의 여러 창고에 걸친 방대한 양의 재고 데이터를 검색할 수 있는 툴이 없었다.

스티치 픽스는 딥 러닝 이미지 인식 플랫폼을 구축해 고객이 공유하는 핀터레스트 스타일 보드를 분석하고 인사이트를 도출했다. 이를 통해 스티치 픽스 스타일리스트는 더욱 개인 맞춤화된 추천 서비스를 제공할 수 있게 됐다.

앞선 사례들은 단지 일부일 뿐이다. 이 순간에도 훨씬 더 많은 소매업체들이 AI에 주목하고 이를 준비하거나 활용하고 있다. 앞으로도 물류 및 매장 운영의 효율화, 쇼핑 경험 개선, 재고 손실 방지 등 AI를 활용한 무궁무진한 응용 사례가 나올 것으로 전망된다. 

그 어느 때보다 CIO가 AI를 디지털 트랜스포메이션 전략의 일부로 만드는 것이 중요해졌다. 그렇지 못한다면 CIO는 빠르게 뒤처지고 방관자가 될 위험에 처하게 될 것이다. 

* Zeus Kerravala는 ZK 리서치(ZK Research)의 창업자이자 최고 애널리스트다. ciokr@idg.co.kr

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