맥킨지 연구 보고서 "2024년 초 AI 현황: 차세대 AI 도입 급증 및 가치 창출 시작"에 따르면, 2024년까지 전 세계 기업의 72%가 인공지능(AI)을 도입할 것으로 예상됩니다. 그러나 소매업계의 현실은 사뭇 다릅니다. 가트너 보고서 "산업 및 소매업 CIO 어젠다 전망"에 따르면, 현재 소매업계 기업 중 AI 솔루션을 활용하여 실제 데이터를 모방한 가상 고객 데이터를 생성하는 기업은 5% 미만입니다.
이러한 맥락에서, 가트너 보고서에 따르면 2025년 말까지 소매업체 10곳 중 9곳이 고객 경험을 더욱 개인화되고 효율적인 방식으로 혁신하기 위해 AI를 도입할 계획이라는 점은 고무적입니다. AI 기술은 소비자의 쇼핑 경험을 개선하는 것 외에도 정확하고 전략적인 분석을 가능하게 함으로써 소매 운영 관리 방식을 혁신할 잠재력을 지니고 있습니다.
AI가 소매업에 가져다줄 수 있는 수많은 이점 중에서도, 고객 구매 패턴을 파악하고, 가장 잘 팔리는 제품을 분석하며, 재고 보충 필요성을 예측하기 위해 데이터를 수집, 저장 및 분석할 수 있다는 점을 강조할 수 있습니다. 이러한 자원은 불필요한 재고와 제품 낭비를 줄이고, 계절적 수요 급증에 대비하는 데 도움이 됩니다.
AI 기반 데이터베이스를 활용하면 소매업체는 타겟 마케팅 전략, 세분화된 프로모션, 특별 할인 및 개인 맞춤형 추천을 개발할 수 있습니다. 이러한 방식으로 매출 증대뿐만 아니라 고객 충성도 향상에도 기여할 수 있습니다.
이는 양측 모두에게 이익이 되는 상황입니다. 소매업체는 더 나은 실적을 거둘 수 있고, 고객은 언제나 자신이 좋아하는 제품과 브랜드를 할인된 가격으로 구매할 수 있기 때문입니다.
인공지능(AI)은 소매업체의 매장 운영 및 재무 관리에도 큰 도움을 줄 것으로 기대되며, 재고 관리를 개선하고 손실을 줄이는 데 기여할 수 있습니다. 예를 들어, "구매 목록"은 해당 시점의 재고 구매 목록 역할을 합니다. AI는 현재 재고, 현금 보유량, 향후 며칠 또는 몇 주간의 판매 예측(계절적 요인 고려), 제품 유통기한 등을 종합적으로 고려하여 정확한 구매 목록을 생성합니다. 이러한 효율적인 구매 절차는 손실을 줄이고 현금 흐름을 개선하여 최종 제품 가격에 반영함으로써 소비자에게 더 나은 혜택을 제공하고 매출 증대로 이어질 수 있습니다.
요약하자면, AI는 소매업체들이 더 나은 정보에 기반한 의사결정을 내리고, 운영을 최적화하며, 소비자에게 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기술을 도입함으로써 기업가들은 역동적이고 경쟁이 치열한 시장에서 더욱 효과적으로 경쟁할 수 있습니다. 이러한 상황에서 소매업 분야의 AI 도구에 대한 글로벌 시장은 기하급수적으로 성장하여, Statista의 예측에 따르면 2028년까지 310억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 혁신을 통해 AI는 판매를 지원할 뿐만 아니라 근본적으로 변화시켜 더욱 민첩하고 효율적이며 고객 중심적인 판매 방식을 가능하게 합니다.
