기업이 소비자의 관심과 지갑을 얻기 위해 경쟁함에 따라 소매 부문은 성장하고 경쟁이 점점 더 치열해지고 있습니다. 전국소매연맹에 따르면핵심 매출은 2024년 상반기에 전년 동기 대비 3.2% 증가했으며, 총 매출은 2023년에 2.5~3.5% 정도 증가할 것으로 예상됩니다. 경쟁이 치열한 시장에서 소매업체는 경쟁 우위를 찾고 있으며 많은 업체가 인공지능(AI)으로 눈을 돌리고 있습니다.
AI는 제품을 재구상하고 선택의 폭을 넓히며 새로운 비즈니스 모델을 추진할 수 있는 파괴적인 기능으로 자리 잡았습니다. 소매업체는 AI에 상당한 투자를 해왔지만 이 기술을 사용하여 고객을 위한 가치를 창출하고 스스로 가치를 포착하는 방법을 더 잘 이해해야 합니다.
기술은 수년간 어떤 형태로든 존재해 왔지만 알고리즘은 더 좋아지고 빨라졌으며 컴퓨팅 기능도 향상되었으며 가격도 더욱 저렴해졌습니다. NVIDIA 그래픽 처리 장치(GPU)는 한때 7일 컴퓨팅을 7분 컴퓨팅으로 만들 수 있습니다. Snowflake는 AI 비용 구조에 유연성을 추가했습니다. 컴퓨팅당 요금도 청구합니다. 이러한 요인으로 인해 소매업체는 더 많은 AI 사용 사례를 확보하고 기술이 IT 예산에 더 적합하게 되었습니다.
그러나 많은 소매업체는 여전히 AI 투자에 대한 실질적인 수익을 얻기 위해 고군분투하고 있습니다. 그들은 몇 년이 아닌 몇 달 안에 실험을 하고 있으며 이러한 실험에 스프레이 앤 프레이 접근 방식을 취할 여유가 없습니다. 소매업체는 특히 업계가 변화하는 소비자 행동에 직면함에 따라 ROI 목표를 달성할 수 있도록 AI에 전략적으로 접근해야 합니다.
가치 창출과 가치 포착을 실현하는 3단계를 자세히 살펴보겠습니다.
데이터를 전략적 자산으로 성숙시키다
소매업체가 AI를 성공적으로 활용하려면 먼저 데이터가 성숙하고 깨끗하며 조화를 이루고 있는지 확인해야 합니다. 고품질 데이터가 없으면 가장 정교한 AI 알고리즘도 부족할 것입니다.쓰레기 안으로, 쓰레기 밖으로.”
소매업에서 데이터는 POS 시스템, 전자상거래 플랫폼, 재고 관리 시스템, 고객 관계 관리(CRM) 도구심지어 소셜 미디어나 일기 예보와 같은 외부 소스도 포함됩니다. 전략적 자산을 생성하려면 소매업체는 모든 소스의 데이터를 통합하고 이를 정제 및 표준화하며 정확성과 완전성을 보장하고 강력한 데이터 거버넌스 관행을 구현해야 합니다.
고품질 데이터가 가치 창출과 포착 모두에 큰 영향을 미칠 수 있는 영역 중 하나는 예측 계획입니다. 정확한 예측은 소매업체가 재고 수준을 최적화하고 낭비를 줄이며 고객 요구를 충족하는 데 매우 중요합니다. 기획 주기가 최대 18~24개월까지 늘어날 수 있는 패션 산업을 생각해 보세요. 소매업체는 종종 제한된 데이터를 사용하여 추세, 소비자 선호도, 수요 수준을 훨씬 미리 예측해야 합니다.
견고한 데이터 기반을 갖춘 AI를 활용함으로써 소매업체는 과거 판매 수치, 인구통계 정보, 날씨 패턴, 경제 지표, 소셜 미디어 동향과 같은 전례 없는 수의 변수를 예측 모델에 통합할 수 있습니다.
실험 문화 장려
이러한 접근 방식은 소매업체가 고객에게 직접적인 혜택을 주는 AI 기반 이니셔티브를 테스트하고 개선할 수 있도록 해주기 때문에 가치 창출에 필수적입니다. 소매업체는 표적화된 실험을 실행함으로써 어떤 AI 애플리케이션이 진정으로 고객의 공감을 불러일으키고 충성도를 높일 수 있는지를 조기에 대규모 구현에 투입하지 않고도 식별할 수 있습니다.
실험 문화를 조성하는 데 중요한 측면은 간결한 사용 사례를 만들고 KPI 측정값을 도출하여 최종 성공 여부를 결정하는 것입니다. 실험이 개념에서 현실로 발전함에 따라 엔지니어, 분석가, 데이터 과학자를 포함한 비즈니스 및 기술 이해관계자 간의 협업이 필요합니다. 마찬가지로 실현된 가치가 기대치를 충족하지 못할 경우 실험을 철회하는 사고방식도 중요합니다.
이러한 문화는 혁신을 장려하고 소매업체가 시장 상황 변화에 따라 민첩성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 새로운 아이디어를 빠르고 비용 효율적으로 테스트하여 대규모 AI 구현과 관련된 위험을 줄일 수 있습니다.
생태계 구축
이전 단계는 주로 고객을 위한 가치 창출에 중점을 두었지만 이 단계는 소매업체가 AI 이니셔티브를 효과적으로 수익화할 수 있도록 보장하는 가치 포착에 매우 중요합니다.
소매업체의 생태계에는 기술 제공업체, 브랜드, 영향력 있는 사람, 콘텐츠 제작자 및 기타 소매업체가 포함될 수 있습니다. 이러한 생태계를 구축함으로써 소매업체는 새로운 수익원을 창출하고 제품을 강화하며 시장 입지를 강화할 수 있습니다.
예를 들어, 소매업체는 다음과 협력할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 회사는 AI 기반의 시각적 검색 도구를 만들어 고객이 이미지를 업로드하여 제품을 찾을 수 있도록 합니다. 이는 쇼핑 경험을 향상시키고 타겟 광고 및 제품 추천 기회를 열어줍니다.
인플루언서 마케팅은 AI와 생태계 구축이 교차하는 또 다른 영역입니다. 소매업체는 AI를 사용하여 청중 인구통계, 참여율, 콘텐츠 관련성과 같은 요소를 기반으로 브랜드에 가장 효과적인 영향력자를 식별하고 분석할 수 있습니다. 영향력 있는 사람들을 AI 기반 마케팅 전략에 통합함으로써 소매업체는 도달 범위를 확장하고 잠재 고객과 보다 확실한 관계를 구축할 수 있습니다.
소매업체는 데이터 개인 정보 보호, 경쟁 역학 및 브랜드 정렬 문제를 신중하게 탐색해야 합니다. 그러나 성공적으로 수행되면 AI 이니셔티브를 통해 고객을 위해 창출된 가치가 소매업체와 생태계 파트너에 의해 효과적으로 포착되고 수익화되는 순환을 만들 수 있습니다.
AI 구현에 대한 이러한 전략적 접근 방식을 통해 소매업체는 과장된 광고를 넘어 실용적인 결과 중심 애플리케이션으로 나아갈 수 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 이러한 단계를 마스터하는 사람들은 소매 환경에서 성공할 수 있는 좋은 위치에 있게 될 것입니다. AI 이니셔티브에서 가치 창출과 가치 포착의 균형을 능숙하게 조정하면 기술적 잠재력이 경쟁 우위로 전환됩니다.
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