데이터 기반 인사이트와 원활한 혁신으로 고객 경험과 운영 효율성을 향상시키며 리테일을 변화시키고 있는 AI의 혁신에 대해 알아보세요.
인공 지능(AI)은 혁신적인 기술로 고객 경험과 운영 효율성을 재편하는 등 소매 산업에서 혁신적인 역할을 하고 있습니다.
2024년, 소매업체들은 데이터 및 분석 플랫폼과 클라우드 현대화에 대한 투자를 우선시하고 있습니다. 이러한 투자는 소매업에서 AI의 혁신적인 잠재력을 활용하는 데 필요한 기반 기술을 강화하는 데 중점을 둡니다.
가트너 2023년 연례 CIO 및 기술 리더 설문조사에 따르면 리테일 업계 응답자의 약 50%가 AI 기술을 사용한다고 답했습니다. 컨설팅 IT 회사인 아바나데(Avanade)에 따르면, 응답자의 88%가 고객이 AI 기반 상호 작용 및 프로세스에 대한 준비가 되어 있다고 생각하며, 이는 업계 간 평균인 85%를 웃도는 수치입니다.
이 블로그에서는 AI가 소매업에 미치는 영향을 살펴봅니다. 개인화된 쇼핑 경험부터 최적화된 재고 관리 및 공급망 운영에 이르기까지 AI는 소매업체가 고객과 소통하고 운영 효율성을 높이는 방식도 재편하고 있습니다.
데이터 기반 인사이트와 원활한 고객 경험이 성공을 재정의하는 AI 기반의 미래로 소매 산업을 이끄는 혁신과 전략에 대해 자세히 알아보세요.
리테일 분야의 AI 트렌드는 현재 개인화되고 간소화된 쇼핑 경험을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 여기에는 AI를 활용하여 고객 데이터를 분석하고, 제품을 제안하고, 맞춤형 마케팅 캠페인을 만드는 것이 포함됩니다. 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델 Ultralytics YOLOv8히트맵과 객체 감지, 세분화 및 기타 작업을 사용하여 고객 행동에 대한 자세한 통찰력을 제공하고 매장 레이아웃을 최적화하며 제품 배치 전략을 향상시킴으로써 소매 산업을 변화시키고 있습니다.
예를 들어 매장에서 히트맵을 사용하는 경우 히트맵에서 수집된 데이터를 사용하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 히트맵은 고객의 행동을 분석하는 데 사용할 수 있으며, 나중에 개인화된 추천 및 제품 제안에 사용할 수 있습니다.
그 결과 전반적인 쇼핑 경험을 향상시켜 매출 증가로 이어지는 더 나은 머천다이징 전술을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, Walmart 및 Superdry와 같은 소매점은 히트맵을 사용하여 고객 행동을 분석하고 권장 사항을 생성하며 판매를 직접 촉진할 수 있습니다.
원활한 쇼핑에 대한 수요가 증가함에 따라 소매업체는 고객 서비스를 향상시키기 위해 챗봇과 가상 비서를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이러한 AI 기반 도구는 즉각적인 응답과 개인화된 추천을 제공하여 전반적인 쇼핑 경험을 개선합니다.
구매 또는 품목 교환과 같은 많은 거래 상호 작용을 자동화함으로써 소매업체는 매장 직원이 고객 지원과 기타 고부가가치 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
경쟁력을 유지하려면 사업주가 시장 수요에 민첩하게 적응 해야 합니다. 현대 소매업체의 경우 이는 모든 채널에서 동시에 원활한 쇼핑 경험을 제공하는 것을 의미합니다. 고객 여정의 모든 측면에 기술을 원활하게 통합하는 포괄적인 접근 방식이 필요합니다.
AI는 재고 관리 와 공급망 운영 모두에서 혁신적인 힘을 나타내며 기존 방법에 비해 효율성과 정밀도를 크게 향상시킵니다. 역사적으로 이러한 프로세스는 수동 추적 및 예측에 의존하여 인적 오류와 비효율성이 발생하기 쉬웠습니다.
실시간 데이터 분석이 가능한 고급 알고리즘의 도입으로 기업은 이제 전례 없는 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.
• 정확한 수요 예측. AI는 과거 판매, 시장 동향, 계절적 변동, 날씨 및 경제 지표와 같은 외부 요인을 포괄하는 광범위한 데이터 세트를 분석하여 매우 정확한 수요 예측을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 재고 수준을 최적화하고, 과잉 재고를 최소화하고, 재고 부족 사례를 줄여 전반적인 재고 회전율과 고객 만족도를 개선할 수 있습니다.
• 최적화된 재고 관리. AI를 사용하여 실시간으로 재고 수준을 지속적으로 모니터링하고 조정하여 적시에 보충하고 운반 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 역동적인 접근 방식은 운영 효율성과 변화하는 시장 수요에 대한 대응력을 향상시킬 수 있습니다. AI는 실시간으로 재고 수준을 지속적으로 모니터링하고 조정하여 적시에 보충하고 운반 비용을 절감할 수 있습니다. 다음과 같은 모델 통합 YOLOv8물체 계수 및 추적은 이러한 프로세스에 정밀도를 추가하여 운영 효율성을 최적화하고 역동적인 시장 요구에 신속하게 적응할 수 있습니다.
• 효율적인 물류 및 경로 최적화. AI는 교통 상황, 연료 비용, 배송 일정과 같은 요인을 기반으로 운송 경로를 최적화하여 물류 운영을 개선할 수 있습니다. 운송 시간과 운영 비용을 최소화함으로써 기업은 공급망 물류의 효율성을 높일 수 있습니다.
• 공급망 위험 관리. AI는 또한 공급망 내에서 잠재적인 위험을 식별하고 완화할 수 있습니다. 물체 감지는 재고를 추적하고 잠재적인 작업장 사고를 감지하여 창고 내 직원 안전을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 위험은 공급 부족, 비용 증가 또는 규제 변경으로 이어질 수 있습니다. AI는 조기 경고와 사전 예방적 전략을 제공함으로써 기업이 운영 연속성과 복원력을 유지할 수 있도록 지원합니다.
• 적응형 학습 및 최적화. AI 시스템은 데이터 입력을 통해 지속적으로 학습하고 진화하는 시장 상황에 적응합니다. 이 적응형 기능은 전략적 의사 결정과 지속적인 운영 개선을 위한 귀중한 통찰력을 기업에 제공합니다.
북미 주요 소매업체의 비즈니스 및 IT 리더 중 거의 70%가 AI가 고객 경험 향상, 매출 증대, 생산성 향상 및 다양한 운영 효율성 달성에 매우 중요하다고 생각합니다. 이는 소매업의 미래를 형성하는 데 있어 AI의 중추적인 역할을 반영합니다.
소매 시장 규모의 AI는 2024년 99억 달러에서 2029년 405억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 쇼핑 경험을 개인화하고 운영을 최적화하기 위한 AI 채택이 증가함에 따른 것입니다.
이 산업에서 AI의 몇 가지 이점과 단점을 살펴보겠습니다.
· 간소화된 프로세스와 비용 절감 전략을 통한 운영 효율성. 정확한 소비자 통찰력을 사용하여 전환율을 높이는 타겟 캠페인으로 영업 및 마케팅 팀의 역량을 강화합니다.
· 고객 선호도와 새로운 트렌드를 더 깊이 이해하여 수익성을 극대화하기 위해 실시간으로 조정되는 동적 가격 책정 전략을 가능하게 합니다.
· 운영 최적화, 수요를 충족하고 성장을 촉진하기 위한 효과적인 자원 할당 보장.
· 하드웨어, 소프트웨어 및 교육에 대한 초기 투자 및 구현 비용이 높기 때문에 소규모 소매업체에는 엄두도 못 낼 수 있습니다.
· 광범위한 소비자 데이터에 대한 의존으로 인한 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려로 인해 엄격한 규정을 준수해야 합니다.
· 데이터 수집을 관리하고, 급속한 AI 발전을 탐색하고, 조직 내 내부 저항을 극복하는 데 어려움이 있습니다.
· 자동화가 고객 서비스 및 재고 관리와 같은 작업을 대체함에 따라 잠재적인 일자리 대체 문제가 발생합니다.
몇 가지 사례 연구는 소매업에서 AI의 혁신적인 영향을 강조합니다.
· 이베이. 온라인 마켓플레이스는 AI를 활용하여 고객 안내 및 개인화된 제안을 제공하고, 배송 및 배송 속도, 가격 책정 정확도를 향상시키고, 구매자와 판매자 간의 신뢰를 강화합니다. 또한 AI는 eBay의 이미지 검색 및 자동화된 웹 페이지 번역과 같은 기능을 지원합니다. 2019년에 이 온라인 소매업체는 AI가 온라인 신용 카드 사기 사례의 40% 를 탁월한 정확도로 감지하는 데 도움이 되었다고 보고했습니다.
· IBM의 왓슨. IBM의 AI 플랫폼은 소매 기업이 고객의 현재 구매 행동에 더 잘 부합하는 실시간 데이터를 통해 개인화된 쇼핑 경험을 개선할 수 있도록 지원합니다. 보험사인 Standard Life는 IBM 분석을 사용하여 영국 장기 저축 고객의 개인화를 강화합니다. 이를 위해 정형 및 비정형 데이터를 분석하여 다양한 화면과 장치에서 고객 상호 작용을 정확하게 추적합니다.
· 동료 AI. 이 로봇 솔루션 회사는 즉각적인 재고 관리를 위해 이미지 인식을 사용합니다. 데이터 캡처 카메라가 장착된 NAVii 로봇 모델은 매장 통로를 탐색하여 품목 가용성을 평가합니다. 주택 개조 소매업체인 Lowe's는 일부 매장에 "LoweBots"로 알려진 Fellow 로봇 을 배치하여 고객을 지원하고 실시간 재고 모니터링을 유지합니다.
· 알리바바. 이 전자 상거래 대기업은 2018년으로 거슬러 올라가 딥 러닝 모델과 자연어 처리를 활용하여 AI 카피라이팅 제품을 개발했습니다. 초당 최대 20,000줄의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. Alibaba는 얼굴 인식 및 물체 감지에서 이미지 검색 및 콘텐츠 조정에 이르기까지 많은 애플리케이션에 AI를 사용합니다.
리테일 산업은 AI 기술에 힘입어 주목할 만한 변화를 겪고 있습니다. AI 기반 솔루션을 채택하는 소매업체의 수가 증가함에 따라 운영 효율성을 높이고 개인화된 고객 경험을 제공하는 방향으로 분명한 전환이 이루어지고 있습니다.
재고 관리 및 공급망 운영에 AI를 사용하는 것부터 동적 가격 책정 전략을 지원하는 것까지, AI는 소매업체가 소비자와 상호 작용하고 비즈니스를 관리하는 방식을 재편하고 있습니다.
간소화된 프로세스, 향상된 고객 참여, 시장 변화에 신속하게 적응할 수 있는 능력 등 분명한 이점이 있습니다. 비용 및 데이터 보안 문제와 같은 초기 구현 문제에도 불구하고 AI를 채택하면 상당한 보상을 받을 수 있습니다. 소매업체는 현재 소비자의 기대치를 충족할 뿐만 아니라 미래의 트렌드와 선호도를 예측하기 위해 AI를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
AI가 계속 발전함에 따라 소매업에 미치는 영향은 더욱 심화되어 성장과 혁신을 위한 새로운 기회를 제공할 것입니다. 앞으로 나아갈 길은 AI를 리테일 매장과 리테일 운영에 원활하게 통합하여 디지털 세계에서 경쟁력을 유지하고 지속적인 성공을 이끄는 것입니다.
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