소매 분야에서의 AI를 선택해야 하는 이유는 무엇입니까?

인공 지능은 리테일 환경을 재창조합니다. 예를 들면, 다음과 같습니다.

• 컴퓨터 비전은 소매업체가 쇼핑 행동 및 재고에 대한 거의 실시간으로 인사이트를 얻도록 지원하며, 마찰없는 결제와 같은 기능을 지원하고 향상된 모니터링 및 경고로 오프라인 매장을 위한 손실 방지 노력을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 머신 러닝은 재고 관리 관행을 간소화하는 데 도움이 됩니다.
• 대화형 AI는 고객 서비스를 보강하고, 맞춤형 쇼핑 지원을 제공하며, 패스트푸드 레스토랑에서 드라이브 스루 주문을 가속화하는 데 사용됩니다.

AI를 활용하여 고객과 연결하고 더 효율적으로 운영하는 소매업체는 오늘날의 AI 기반 세상에서 번성할 가능성이 더 높아질 것입니다.

소매 분야에서의 AI 이점

소매업체는 팬데믹의 영향으로 인해 업계에 대한 증가하는 압력과 급격한 변화에 직면하고 있습니다. 공급망 왜곡, 고객의 구매 물품과 구매 방식의 변화, 지속적인 인력 부족으로 인해 현상 유지 기능의 한계와 소매업체가 뒤처진 영역이 드러났습니다. AI 지원 디지털 이니셔티브는 소매업체가 오늘날의 고객 및 비즈니스 요구 사항의 새로운 현실에 적응하도록 지원합니다.

소매 분야에서의 AI는 다음과 같은 여러 가지 방법으로 직원 기능을 강화하는 데 도움이 됩니다.

• 판매 촉진: AI 지원 도구는 구매 여정을 최적화하고 맞춤화하여 판매 및 고객 전환율을 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 가시성 향상: 소매업체는 위치, 가용성 및 재고 등 상품 상태뿐만 아니라 매장 트래픽 패턴 및 활동, 고객 습관 및 선호도, 어느 부분에서 직원이 고부가가치 활동에 집중할 수 있는지를 파악하고 있어야 합니다. 데이터 수집을 지원하는 AI 기반 도구는 소매업 운영에 대한 보다 광범위하고 정확한 관점의 기초이며 공급망, 재고 및 현장 소매점에 대한 가시성을 제공합니다.
• 운영 및 공급망 효율성: 구매 경험을 통한 고객 지원부터 지능형 공급망 모니터링, 자동화 및 최적화에 이르기까지 소매업체는 AI를 사용하여 재고 운송, 창고 저장 및 유통, 소매 사이트의 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다.
• 고객 이해: AI 지원 도구는 고객 세그먼트 프로필을 구축하여 개별 습관, 요구 사항 및 선호도를 포함한 고객 경험에 대한 점점 더 세분화되는 인사이트를 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 인사이트는 마케팅 이니셔티브, 프로모션, 충성도 기반 인센티브 및 캠페인 로드맵을 알리는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 고객 경험 향상: 소매업체는 구매를 위한 더 많은 경로, 더 나은 기능, 대화형 참여 및 관계 구축을 위한 확장된 커뮤니케이션을 의미하는 '마찰 없는' 소비자와의 연결을 만드는 전략을 원합니다. 고객은 상호 작용과 맞춤형 관심을 가속화하기 위해 옴니채널 검색 및 구매 유연성을 원합니다. 소매 분야에서의 AI는 고객이 브랜드 참여, 고객 서비스 문의 및 문제 해결을 지원하여 궁극적으로 고객 충성도를 증진할 수 있습니다.
• 복잡한 구조에 대응: 다양한 브랜드, 혼합 프랜차이즈 및 기업 구조, 빈번한 인수, 분산된 수많은 사이트, 온라인 및 오프라인 운영의 혼합 등 소매의 특성을 감안할 때 조직 및 운영상의 복잡성이 크게 증가할 수 있습니다. 지능형 AI 기반 도구는 통합 관리 기능을 위한 프로세스를 통합, 간소화 및 단순화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

소매 분야에서의 AI의 과제

소매 분야에서의 AI 미래는 무궁무진하지만 해결해야 할 문제를 야기할 수도 있습니다.

• 책임 있는 AI: 소매 분야에서의 모든 AI 전략의 기반은 투명성, 책임성, 포용성 및 거버넌스에 책임감 있는 AI를 사용하겠다는 약속입니다. 책임 있는 AI를 적용하기 위해 추가적인 조치를 취하면 시간이 지남에 따라 브랜드 신뢰도, 직원 신뢰도, 고객 충성도를 확보할 수 있습니다.
• 잠재적 고객 허용 한계: 소매업체는 마케팅 및 매장 내 운영을 위한 디지털 추적 전략에 대한 고객의 인식에 민감하게 대응해야 합니다. 소매 아이디어에서 새로운 AI를 고려할 때 브랜드 약속과 평판과의 일치를 고려하는 것이 중요합니다.
• 데이터 개인정보 보호: 새로운 디지털 도구, 장치 또는 파트너를 추가한다는 것은 적어도 어느 정도 고객 데이터를 공유하고 잠재적 침해의 가능성이 열린다는 것을 의미합니다. 솔루션 또는 파트너를 선택하거나 새로운 기술을 구현할 때 보안을 최우선적으로 고려해야 합니다.
• 조직 투자: 모든 시스템이 최적의 결과를 위해 원활하게 통합해야 하므로 새로운 기술을 업그레이드하고 추가하는 것은 중요한 이니셔티브가 될 수 있습니다. 직원 교육도 성공의 열쇠입니다. 기술 파트너와 협력하여 비즈니스 요구 사항과 기존 인프라를 적절한 AI 기반 솔루션으로 조정하면 투자 로드맵을 계획하여 중단을 제한하고 수익을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

소매 분야에서의 AI 사용 사례

점점 더 많은 소매 기업들이 컴퓨터 비전, 딥 러닝 또는 생성형 AI와 같은 AI 기술이 고객의 요구 사항을 더 잘 예측하고 대응할 뿐만 아니라 혼잡하고 경쟁적인 공간에서 브랜드를 차별화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 고려하고 있습니다.

원활한 쇼핑 및 결제 환경 구축

소규모 부티크부터 다국적 대형 매장에 이르는 소매업체들은 편리하고 맞춤화된 쇼핑 경험을 제공하기 위해 노력합니다. 그러나 기술에 익숙한 소비자 수가 증가하면서 더 이상 편의성 만으로는 충분하지 않습니다.

오늘날의 고객은 이제 마찰 없는 쇼핑 및 결제 경험을 기대합니다. 지능형 AI 기술 및 소프트웨어 솔루션은 소매업체와의 대부분의 상호 작용을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 바코드가 누락되거나 읽을 수 없을 때 제품을 식별하는 인간 계산원 없는 결제, 스마트 셀프 결제 시스템, 통합 비디오 분석 기능은 직원 지원 필요성을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

가격 확인, 고객 서비스, 자율 방향 안내 같은 리테일 환경에서의 대부분의 거래 상호 작용과 일상적인 작업을 자동화함으로써 고객들은 더 편리하고 간소화된 경험을 누리고 직원들은 쇼핑 여정의 중요한 지점에서 고객을 더 많이 지원할 수 있습니다.

기억에 남는 맞춤형 고객 경험 제공

고객은 마찰 없는 쇼핑을 원할 뿐만 아니라 선호도에 맞는 경험을 원합니다. 소매업체의 경우, AI 지원 기술은 고객 참여를 개인화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 컴퓨터 비전이 포함된 디지털 사이니지는 특정 사용자를 위한 적시 광고를 제공할 수 있습니다.
• 끝없는 통로 키오스크는 고객이 다른 위치에서 더 많은 제품을 볼 수 있어 옴니채널 소매 전략을 지원합니다. 교차 판매 및 상향 판매의 기회도 제공합니다.
• 디지털 및 터치리스 키오스크는 음성과 동작을 인식하며, 매우 편리한 결제 옵션 또는 셀프 서비스 길찾기, 매장 내 제품 검색이 가능합니다.
• AI는 고객 쇼핑 습관 및 선호도에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 제품 프로모션을 알리는 데 도움이 될 수 있습니다.
• AI 지원 POS 시스템은 고객 구매에 대한 데이터를 수집하여 새로운 제품 권장 사항을 생성하거나, 로열티 클럽을 지원하거나, 결제 중 상향 판매 제안을 제공할 수 있습니다.

맞춤화에 대해서도 이러한 모든 데이터를 수집하고 분석하면 개별 고객의 패턴 및 선호도에 맞는 더 정확한 세그먼테이션과 경험을 제공할 수 있으므로 소매업체에 도움이 됩니다. 모두 브랜드 충실도를 구축하고, 고객 유지율을 개선하며, 순이익을 늘리는 데 도움이 됩니다. 모두 브랜드 충실도를 구축하고, 고객 유지율을 개선하며, 순이익을 늘리는 데 도움이 됩니다.

수요 예측 및 머천다이징 개선

더 많은 소매업체가 고객 행동 및 동향을 이해할수록 적시에 수요를 더 잘 충족하고 최고의 제품을 적시에 선보일 수 있습니다. 소매 분야에서의 AI는 수요 예측을 개선하고, 가격 결정을 알리며, 제품 주문 및 배치를 최적화하며, 온라인 채널의 데이터를 추적하여 전자 상거래 및 디지털 프로모션 전략을 알리는 데 도움이 될 수 있습니다.

소매 분야에서의 AI는 고객 의도를 인식하고 그에 따라 구매 여정을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 소매 위치의 히트맵은 컴퓨터 비전을 사용하여 어떤 제품이 관심을 끌고, 선택되고, 반환되며, 고객이 선반을 떠난 후 어디로 가는지 보여줍니다. 소매업체는 이 인텔리전스를 사용하여 특히 거래 데이터와 결합할 때 제품에 대한 가시성과 참여도를 높이는 경험을 창출하고 효과적인 시각적 배치를 위해 매장 트래픽 패턴을 계획할 수 있습니다.

손실 방지 노력 강화

리테일 축소라고도 하는 제품 손실 및 도난은 오늘날의 소매업체에게 빠르게 증가하는 과제입니다. 2022년 소매 축소로 미국 기반 소매업체는 거의 1,121억 달러의 손실을 입었습니다.¹ 소매업체는 AI를 통합하여 물체 감지, 셀프 계산대에서의 동작 분석, 손실 방지 지원을 위한 디지털 센서를 활용할 수 있습니다. 컴퓨터 비전과 함께 사용하면 이러한 결제 시스템을 통해 거의 실시간으로 제품 손실을 줄일 수 있습니다.

재고 관리 개선 및 자동화

소매업체에게 정확한 재고 유지 관리는 매우 중요한 문제입니다. 소매업체들은 더 많은 운영 부문을 연결하고 AI를 적용함으로써, 재고 관리에 도움이 되는 매장, 구매자, 제품 및 공급망에 대한 포괄적인 시야를 확보할 수 있습니다.

반응형 소매 AI 기술을 통해 방대하고 다양한 출처에서 정보를 수집 및 처리하여 실시간에 가까운 재고 가시성, 정확한 제품 가용성 및 배송 시간 정보를 개선할 수 있습니다. 이를 통해 재고를 최고의 채널/매장으로 이전하여 판매를 극대화할 수 있습니다.

예를 들어, 스마트 선반은 재고가 부족하거나 재고가 소진된 품목, 가격 오류 및 고객이 구매를 위해 선택한 품목을 신속하게 파악할 수 있습니다. 재고 로봇은 직원에게 현재 재고에서 잘못 배치된 품목을 알려주고 창고에서 주문을 자동으로 채울 수 있습니다. 그 결과, 소매업체는 보다 효율적으로 매장을 운영할 수 있으며 관계자들의 시간을 확보하여 쇼핑 경험을 개선하는데 집중할 수 있습니다.

AI 지원 창고 자동화는 창고 제어 시스템을 통해 새로운 효율성을 창출합니다. 예를 들어, 제품 및 물류 데이터를 위한 태그와 센서 그리고 에지 AI를 사용하여 거의 실시간으로 데이터를 수집 및 처리하면 오류는 줄이면서 더 신속하게 배송 결정을 내릴 수 있습니다. 후향적 분석은 제품 일관성을 보장하고 프로세스 개선 영역을 식별할 수 있습니다. 커넥티드 차량 물류 기술은 유통 센터에서 소매 사이트 배송에 이르기까지 가시성을 보장합니다.

소매 분야에서의 AI 미래

소매의 본질은 실제 매장과 온라인에서 새로운 옴니채널 구매 경험으로 고객이 원하는 최신 제품을 제공하는 것입니다. AI를 통한 데이터 수집과 인사이트가 증가함에 따라 이를 제공할 수 있는 새롭고 혁신적인 방법에 대한 기회는 계속 확장될 것입니다.

genAI는 직원의 분주한 업무 및 일상적 업무를 줄이는 데 계속 도움이 될 것이며, 직원이 관계 구축 및 고객 문제 해결과 같은 더 높은 부가가치 책임에 집중할 수 있도록 지원합니다.

AI 기술은 공급망 물류에 대한 더 나은 가시성을 계속 제공하여 차량 유지 관리, 교통 문제, 매장 간 재고 수요 변화와 같은 상황에 적응할 수 있는 복원력을 구축할 것입니다.

이 모든 것을 통해 소매 분야에서의 AI는 더욱 내재화되어 고객에게 고도로 맞춤화된 대화형 경험과 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기업이 고객과 진정으로 연결하고, 데이터를 강력한 새로운 인사이트로 전환하며, 운영을 한 차원 더 발전시킬 수 있는 새로운 가능성과 기회의 세계를 만들 수 있습니다.