인공 지능(AI)은 리테일 환경을 재창조합니다. 컴퓨터 비전은 오프라인 매장에 원활한 계산대를 지원하고 손실 방지를 강화합니다. 머신 러닝은 재고 관리 관행을 간소화하고 있습니다. 대화형 AI는 전 세계 패스트푸드 식당에서 대기 시간을 줄이고 드라이브 스루 주문을 가속하고 있습니다. AI를 활용하여 고객과 연결하고 더 효율적으로 운영하는 소매업체는 오늘날의 AI 기반 세상에서 번성할 가능성이 더 높아질 것입니다.
리테일 분야 AI의 역할
AI가 진화하고 비즈니스의 모든 측면에 스며들면서 거의 모든 산업에서 AI의 영향력을 체감하고 있습니다.
오늘날의 소매업체는 고객 경험을 개인화하고 개선하는 것부터 원활한 쇼핑 여정을 만드는 것, 손실 방지 노력을 강화하는 것까지 다양한 방식으로 AI 기술을 활용하고 있습니다.
독일 최대 규모의 스파클링 와인 생산업체인 Rotkäppchen-Mumm은 AI를 활용하여 쇼핑 경험을 향상하는 소매업체 중 하나입니다. 이 와이너리는 매장 내 디지털 사이니지로 실시간 동적 프로모션 콘텐츠를 게재합니다. 사인 콘텐츠는 판매 데이터 및 리테일 분석과 동기화되어 특정 제품이 품절되었거나 재고가 부족할 경우 화면에 광고되지 않습니다. 또한 Rotkäppchen-Mum은 해당 디지털 사인을 근거리 물체 인식과 RFID 태그, 거의 보이지 않는 센서와 결합하여 화면 근처에 있는 와인 병에 관한 대화형 콘텐츠를 자동으로 표시합니다.
소매업체는 또한 AI로 내부 절차를 간소화하고, 직원의 반복 작업을 돕고, 데이터 기반 의사 결정을 위한 새로운 인사이트를 확보할 방법을 모색하고 있습니다. 예를 들어, 인력 부족 문제를 겪던 Lee’s Famous Recipe Chicken은 드라이브 스루 경험을 개선하고자 대화형 AI 기반 안내원을 활용해 고객을 맞이하고, 주문을 받고, 새로운 아이템을 더 많이 판매했습니다. 이러한 기술 전환으로 고객 만족도가 향상되었고 주문 정확도는 95%에 달했습니다.1
점점 더 많은 소매업체가 컴퓨터 비전이나 딥 러닝, 생성형 AI와 같은 더 복잡한 유형의 AI를 통해 고객의 요구 사항을 더 잘 예측하고 대응하며, 복잡하고 치열한 시장에서 자사의 브랜드를 차별화할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다.
원활한 쇼핑 및 결제 환경 구축
작은 소매점은 물론 다국적 거대기업까지, 소매업체는 편리하고 즐거우면서도 개인화된 쇼핑 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 이러한 쇼핑 경험만으로는 기술에 익숙하고 이동이 잦은 오늘날의 고객을 만족시키기에 충분하지 않습니다. 이제 고객은 원활한 쇼핑과 결제 경험을 추구합니다. 전부는 아니더라도, 소매업체와의 상호 작용은 대부분 AI, 컴퓨터 비전, 딥 러닝, 센서, 소프트웨어 솔루션 등의 기술을 통해 간소화되어 쇼핑 여정이 최대한 원활해지는 경험입니다. 거래에서 대부분의 상호 작용을 자동화함으로써 직원은 고객 지원과 기타 고부가가치 업무에 집중할 수 있습니다.
미국 남부 최초의 자율 식료품점인 Nourish + Bloom 식료품점은 진정한 AI 기반의 원활한, 비대면 쇼핑 경험의 한 예입니다. 이 매장은 고객이 계산대 앞에 줄을 서지 않고 캐셔 없이 쇼핑할 수 있도록 설계되었습니다. 고객은 쇼핑하려면 매장 앱을 다운로드하고, 매장에 입장할 때 휴대폰을 스캔하고, 카트에 식료품을 싣고 밖으로 나가면 됩니다. 원활한 경험은 다음과 같은 AI 기술의 조합으로 구동됩니다.
- 고객이 집어드는 물건을 추적하는 가중치 매대와 함께 사용되는 천장 장착형 인텔® RealSense™ 카메라 30대.
- 컴퓨터 비전 워크로드와 현장 분석을 처리하는 인텔® 코어™ 프로세서.
Nourish + Bloom에서 원활한 쇼핑을 가능하게 하는 인텔® AI 기술을 내부에서 살펴보는 비디오 보기.
잊지 못할 개인 맞춤형 고객 경험 제공
고객은 원활한 쇼핑을 원할 뿐만 아니라 선호도에 맞는 경험을 원합니다. 소매업체에게는 AI로 쇼핑을 개인화하는 것을 의미합니다. 컴퓨터 비전이 결합된 디지털 사이니지는 또한 고객 참여를 향상하고 특정 대상의 흥미를 유도하는 실시간 광고를 제공할 수 있습니다. 어떤 유형의 고객이 언제 쇼핑하는지에 대한 데이터를 수집하는 데도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 판매팀이 이 정보를 사용해 제품 프로모션에 더 효과적인 결정을 내릴 수 있습니다.
판매 시점(POS) 시스템을 통해서도 개인화할 수 있으며, 이는 구매한 제품에 대한 데이터를 캡처하고 해당 정보를 사용하여 각 고객에 대한 새로운 제품 추천을 생성할 수 있습니다. 개인화는 소매업체에게도 도움이 됩니다. 이 모든 데이터를 캡처하고 분석하면 고객의 패턴과 선호도에 맞춘 더 정확한 세분화와 경험을 제공할 수 있으며, 이는 브랜드 충성도를 구축하고, 고객 유지율을 높이며, 매출을 높일 수있습니다.
손실 방지 노력 강화
리테일 축소라고도 하는 제품 손실 및 도난은 오늘날의 소매업체에게 빠르게 증가하는 과제입니다. 2021년 리테일 축소로 미국 기반 소매업체는 거의 1,000억 달러의 손실을 입었습니다.2 소매업체는 AI를 통합하여 물체 감지, 셀프 계산대에서의 동작 분석, 디지털 센서를 활용하여 손실 방지를 지원할 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, 상품에 대한 포괄적인 시야를 확보할 수 있습니다.
인텔이 지원하는 반응형 리테일 기술은 센서, 카메라 및 기타 소스로부터 정보를 수집하고 처리할 수 있게 해줍니다. 기술 사일로를 연결하고 데이터 사일로를 제거하도록 설계된 이 플랫폼은 다양한 타사 센서 및 소프트웨어를 지원합니다.
또 다른 유형의 AI 재고 관리로는 품절 및 가격 오류를 빠르게 식별하는 스마트 선반이 있습니다. 재고 관리 로봇은 재고량이 적거나 최신 재고 유지에 지장을 주는 오배치 품목을 파악하여 직원에게 알립니다. 그 결과, 소매업체는 보다 효율적으로 매장을 운영할 수 있으며 관계자들의 시간을 확보하여 쇼핑 경험을 개선하는데 집중할 수 있습니다.
수요 예측 및 머천다이징
고객의 행동과 유행을 이해할수록 고객의 수요를 더 잘 충족하고 최고의 제품을 추천할 수 있습니다. AI는 소매업체가 수요 예측을 개선하고 가격 결정을 내리며, 제품 배치를 최적화하는 데 도움을 줍니다. 그 결과 고객은 적절한 때에 적절한 장소에서 적절한 제품을 이용할 수 있게 됩니다. 예측 분석은 적절한 양의 재고를 주문할 수 있도록 하며, 이를 통해 매장의 재고 관리가 수월해집니다. 또한, AI는 온라인 채널의 데이터를 추적하여 더 나은 전자 상거래 전략을 제시합니다.
리테일 에지 분야의 AI는 고객의 의도를 인식하고 이에 따라 최적의 구매가 이루어지도록 지원합니다. 일례로 매장내 적외선 열 지도를 들 수 있습니다. 카메라와 컴퓨터 비전의 결합을 통해 고객이 어떤 제품을 집어서 확인하고, 어떤 제품을 내려 놓으며 이후 어디로 이동하는지 파악할 수 있습니다. 이러한 인텔리전스를 활용하여 적합한 상품을 제시하고 고객에게 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다.
매출은 주요 성과 지표이지만, 판매 실적 부진에 대한 심층적인 분석은 드뭅니다. 비전 분석과 거래 데이터를 결합하면, 각 매장에서 고객 방문량이 많은 기간과 적은 기간의 판매 실적에 대한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
리테일 분야 AI용 인텔® 기술
인텔은 유연한 AI 하드웨어 기술과 최적화된 AI 소프트웨어 솔루션의 심층적인 포트폴리오를 제공하여 매장이나 호텔, 식당에서 AI를 더 쉽게 개발하고 배포할 수 있도록 지원합니다.
리테일 분야 AI용 인텔® 기술 및 자료 | |
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인텔® AI 하드웨어 |
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인텔® 프로세서는 사용자가 필요로 하는 성능에 맞는 수준을 제공할 수 있도록 다양한 옵션으로 출시됩니다. 이러한 CPU 제품은 디지털 사이니지와 로봇 공학, POS 시스템, 대화형 키오스크 등의 에지 리테일 솔루션에 적합합니다. |
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인텔® 제온® 스케일러블 프로세서는 클라우드나 데이터 센터, 에지에서의 머신 러닝 및 딥 러닝에 높은 성능을 제공하며, AI 가속을 위한 기능을 기본 제공합니다. 추가 GPU를 구매할 필요 없이 수요 예측과 예측 분석, 제품 추천 등을 위한 강력한 기반을 마련할 수 있습니다. |
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인텔® 별도 GPU: 인텔® Data Center GPU Flex 시리즈 및 인텔® Arc™ 그래픽 솔루션 |
인텔® 별도 GPU는 인텔® 프로세서를 보완하도록 설계되어 다중 객체 감지 또는 다중 분류 모델과 같은 점점 더 다양하고 복잡해지는 AI 워크로드를 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. |
인텔® RealSense™ 기술을 통해 리테일 환경을 3D로 이해할 수 있도록 설계된 시각 기반 솔루션을 이용할 수 있습니다. |
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인텔® vPro® 플랫폼은 인텔® AMT로 성능과 내장된 보안 기능, 원격 관리 기능을 제공하여 방화벽 외부에 있거나 전원이 꺼져 있는 경우에도 중요한 리테일 장치에 대한 가동 시간과 액세스를 보장합니다. |
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인텔® AI 소프트웨어 | |
OpenVINO™ 툴킷의 인텔® 배포는 VPU와 CPU를 포함한 인텔® 플랫폼에서 그래픽 응용 프로그램의 개발을 간소화합니다.3 |
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인텔® Geti™ 소프트웨어 플랫폼을 사용하면 매장이나 식당, 호텔의 주요 시각 데이터를 기반으로 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 되는 강력한 컴퓨터 비전 AI 솔루션을 빠르게 개발할 수 있습니다. |
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인텔® oneAPI 통합 프로그래밍 모델 | 인텔® oneAPI는 개방형 무료 표준 기반 프로그래밍 시스템으로, 가속기와 하드웨어 세대 간 이식성과 성능을 제공하여 AI 모델의 개발 및 배포를 간소화합니다. |
리테일 분야의 AI용 개발자 자료 | 인텔의 리테일 AI 개발자 자료 허브는 최신 리테일 혁신을 수행하는 개발자를 위한 참조 구현과 코드 샘플, 키트, 도구, 교육 자료를 제공합니다. |
리테일 분야의 AI용 인텔® 파트너 플랫폼 및 솔루션
인텔은 리테일 에코시스템 분야의 혁신가들과 협력하여 빠르고 경제적인 배포가 가능한 AI 구동 통합 솔루션을 제공합니다. 이러한 파트너 솔루션에는 에지에서의 컴퓨터 비전부터 클라우드 내 머신 러닝까지, 넓은 범위의 인텔 AI 기능이 적용됩니다. 인텔의 파트너 에코시스템을 통해 사전 검증된 솔루션을 찾으려면, 다음 신규 사용 사례 솔루션을 살펴보거나 인텔® 파트너 쇼케이스를 방문하십시오.
- 지능형 디지털 사이니지 광고는 AI 추론을 활용하여 고객의 흥미와 관심을 학습합니다. 플랫폼은 대상에 맞게 콘텐츠를 거의 실시간으로 조정합니다.
- 스마트 선반은 제품 가용성을 즉시 파악하여 빠르게 보충합니다.
- 무한 매대 키오스크는 고객이 다른 위치에 있는 제품을 확인할 수 있게 도와줍니다. 교차 판매 및 상향 판매의 기회도 제공합니다.
- 스마트 셀프 계산대 시스템은 휴대폰이나 터치리스 기술을 통한 포인트 적립 카드와 쿠폰, 결제가 가능합니다. 통합 비디오 분석은 바코드가 없거나 읽히지 않는 제품을 식별합니다.
- 디지털 및 터치리스 키오스크는 음성과 동작을 인식하며, 매우 편리한 결제 옵션 또는 셀프 서비스 길찾기, 매장 내 제품 검색이 가능합니다.
- 자율 모바일 서비스 로봇은 고객과 소통하고 간단한 업무를 수행하여 쇼핑 경험을 향상합니다.
AI를 통한 리테일 번영
리테일 분야의 AI는 기업이 고객과 진정으로 소통하고, 데이터를 강력한 인사이트로 변환하며, 운영을 다음 단계로 끌어올릴 수 있는 새로운 가능성과 기회의 세계를 열어줍니다. 인텔이 파트너와 함께 리테일 분야의 AI를 활용한 아이디어를 실현할 수 있도록 도와드리겠습니다.