AI가 대형 매장에 이커머스 맞설 무기를 쥐여주다

인공지능이 대형 박스 스토어(big-box retailers)가 하이브리드 물리-디지털 환경을 구축하도록 지원하고 있습니다. 이것이 오프라인 소매업체가 이커머스와 경쟁하는 데 필요한 것일 수 있습니다.

이커머스는 대형 박스 스토어에 우호적이지 않았습니다. 보더스 서점(Borders bookstore)이 2011년 더 이상 경쟁할 수 없다고 판단해 399개 전 매장을 폐쇄한 이래, 문을 닫는 상징적 매장들이 꾸준히 이어졌습니다.

지난 10년간 이커머스의 희생양에는 토이저러스(Toys "R" Us), 스포츠 오소리티(Sports Authority), 피어 1 임포츠(Pier 1 Imports) 등이 있습니다. 오랫동안 대형 박스 소매업체들은 필연적으로 무명과 무관심으로 추락하는 듯 보였습니다.

그러나 AI 도구들이 경기장을 평평하게 만들기 시작했습니다. 대형 박스 소매업체들에게 생존의 기회를 주고 있습니다.

대형 매장들은 종종 불리함을 느낍니다. 온라인 쇼핑몰은 24시간 운영돼 소비자가 가격을 쉽게 비교할 수 있습니다. 게다가 온라인 쇼핑객은 제품을 쉽게 검색하고, 관련 및 추천 상품을 보며, 무거운 상자를 들거나 붐비는 통로를 헤집지 않고도 며칠 혹은 몇 시간 내에 집까지 배송받을 수 있습니다.

하지만 여러 면에서 AI는 소매업체에 반격할 능력을 부여하고 있습니다.

소매업체가 직면한 가장 큰 도전은 아마도 물리적 제약이었을 것입니다. 온라인 환경에서는 키보드 클릭 한 번으로 가격 변경이 가능합니다. 물리적 환경에서는 단순 가격 변경에도 재고 직원이 품목을 찾아 모든 가격표를 교체해야 합니다.

가격 변경은 물리적 소매업체가 경쟁 무기로 휘두를 수 있는 도구였지만, 소요 인력과 매장 내 엄청난 품목 수를 고려하면 비용 면에서 감당할 수 없었습니다.

그러나 AI 도구들은 소매 매장에서 일어나고 있는 디지털 혁명의 일부가 되었습니다. 물리적 매장이 디지털 기술을 도입함으로써, 여러 면에서 온라인 경쟁자와 경쟁할 수 있게 되었습니다.

AI 기술

몇 가지 기술이 물리적 위치에 디지털 트랜스포메이션을 가져오고 있습니다.

전자 선반 라벨(ESL)은 본질적으로 디지털 가격표입니다. 일부는 단순히 가격을 표시하고, 다른 것들은 제품 세부 정보를 담고 메시지 공간도 있습니다. ESL은 중앙에서 업데이트할 수 있어 가격 관리자가 판매 시점(POS)과 선반 가격을 동시에 변경할 수 있습니다.

컴퓨터 비전은 매장으로 들어오고 있는 또 다른 AI 기반 기술입니다. 본질적으로 이 시스템들은 선반 위 품목을 인식합니다. 진열 재고 추적이나 장바구니에 담긴 품목 추적에 사용될 수 있습니다.

초광대역(UWB) 주파수를 사용한 비콘들도 선반 위 품목 추적을 위해 배치되고 있습니다. 실시간 데이터는 AI 시스템들이 소비자 쇼핑 여정을 안내하는 데 사용될 수 있습니다.

매장 쇼핑은 이커머스에 비해 실질적 이점이 있습니다. 고객은 구매할 상품을 직접 보고, 판매원에게 질문하고, 배송 기다림 없이 구매품을 집으로 가져갈 수 있습니다.

하지만 매장 쇼핑의 이점들은 종종 이커머스에 가려집니다. 다음은 AI 도구들이 온라인 쇼핑의 이점과 경쟁하면서 물리적 소매 쇼핑 경험을 보존하는, 매장 내 쇼핑 경험을 만드는 5가지 방식입니다.

이익 최적화

이커머스 사이트들은 가격 최적화 기법으로 고객을 유혹합니다. 회원 대상 특별 제안을 만들거나, 다른 소매업체와 경쟁하기 위해 순식간에 가격을 변경할 수 있습니다.

ESL을 사용하면 소매업체들도 그런 능력의 많은 부분을 갖게 됩니다. AI 기반 가격 최적화 도구와 연결되면 소매업체들은 경쟁사 가격을 추적하고 언제든 조정할 수 있습니다. 가격은 ESL에 명확히 표시되고 계산대에서 정확하게 스캔됩니다.

소매업체들이 더 발전하면 로열티 가격 기능을 도입할 수 있습니다. 고객이 품목 앞을 지나갈 때 휴대폰에 나타나거나, ESL이 충성 고객을 인식할 때 표시될 수 있습니다.

재고 회전

AI 도구들은 재고 수준을 추적하고, 그 정보를 활용해 매장이 재고를 더 효과적으로 회전시키도록 돕습니다. 예를 들어 식료품 매장들은 유통기한이나 판매기한이 임박한 품목을 이동시키기 위해 재고 회전 도구를 사용할 수 있습니다. 매장은 이 상품들에 할인을 제공해 상하기 전에 재고를 소진할 수 있습니다.

재고 회전 도구는 수요 높은 상품의 가격과 마진을 높여 상품이 항상 이용 가능하도록 하는 데에도 사용될 수 있습니다.

재고 정리 상품

계절 상품이나 교체 예정 모델은 소매업체에 큰 도전입니다. 종종 모든 것을 할인 통에 던져 큰 폭으로 할인해 팔려 합니다. 이는 이익을 잠식하고 소매업체를 약화시킵니다.

AI를 사용하면 소매업체들은 구형 상품이 팔릴 가격을 정확히 식별할 수 있습니다. 상품을 거의 공짜로 주는 대신, AI는 소매업체가 경쟁력을 유지하면서 원치 않는 재고를 정리하도록 돕습니다.

24/7 가용성

대형 박스 매장들은 AI 도구로 고객에게 24/7 가용성을 제공할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 매장을 걸어다니는 개인을 추적하고, 쇼핑하며 집어든 품목을 식별할 정도로 진화했습니다.

컴퓨터 비전은 무인 매장 운영을 가능하게 합니다. 기술은 장바구니에 담긴 모든 품목을 추적하고, 무인 계산대와 통합돼 고객이 하루 중 언제든 필요한 것을 살 수 있게 합니다.

제품 검색

초광대역 기술은 실내 품목 추적에 사용되며, 소비자를 품목 12인치(약 30cm) 이내까지 안내할 수 있습니다. AI로 구동되면 소매업체들이 여러 방식으로 배치할 수 있습니다.

첫째, 소비자가 제품을 검색해 원하는 것을 더 쉽게 찾게 할 수 있습니다. 둘째, 추천 상품 쪽으로 안내하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 소비자가 장바구니에 카메라를 넣으면 카메라 케이스 쪽으로 안내할 수 있습니다.

월마트(Walmart Inc.)에서는 컴퓨터 비전 도구가 제품 재고와 가용성을 추적하고, 스마트 카메라가 매장 내 버려진 빈 장바구니를 찾습니다. 카메라는 줄 선 고객 수와 열린 계산대 수를 추적합니다. 필요하면 시스템이 인간 직원에게 추가 계산대 오픈을 알립니다.

코스트코(Costco Wholesale Corp.)는 머신러닝으로 매일 베이커리에서 몇 개의 제빵 제품을 만들지 결정합니다. 시스템은 수요 예측 알고리즘을 사용해 매일 적절한 수의 신선한 제품이 준비되도록 합니다.

매장을 하이브리드 물리-디지털 환경으로 변모시킴으로써, 대형 박스 소매업체들은 온라인 쇼핑의 편의성과 매장을 걸어 다니는 촉각적 실세계 경험을 모두 포착하는 쇼핑 경험을 창조할 수 있습니다. 그것이 고객들을 다시 매장으로 불러들일 열쇠가 될 수 있습니다.

피니 만델(Pini Mandel)은 AI 기반 가격 최적화 플랫폼 퀵리자드(Quicklizard)의 공동창업자이자 CEO입니다.