연말 매출은 소매업의 디지털 성숙도를 가늠하는 지표로, 전략을 발전시킨 기업과 여전히 구조적, 운영적 한계에 직면한 기업 간의 격차를 보여줍니다. 경쟁이 치열해지는 시장에서 기술 투자는 더 이상 단순한 트렌드가 아니라, 규모에 맞는 성능, 안정성, 그리고 개인화를 보장하기 위한 기본 요건으로 자리 잡았습니다.
인공지능(AI)은 이러한 발전에서 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다. 전략적으로 적용하면 구매 의도를 실시간으로 파악하고, 고객 행동에 따라 가격을 조정하며, 더욱 관련성 높은 상품을 제공할 수 있습니다. 가장 혁신적인 응용 분야로는 동적 가격 책정, 추천 상품 안내, 그리고 LLM 모델 기반 검색 엔진 등이 있습니다.
브라질의 다국적 기술 및 혁신 기업인 FCamara의 리테일 부문 책임자인 알렉산드로 몬테이루는 이러한 결합이 구매자 경험을 재정의하고 있다고 말합니다. "AI는 기존의 퍼널(funnel)을 없애고 있습니다. 이전에는 선형적이었던 여정이 이제는 각 클릭, 검색 또는 상호작용이 다음 단계로 이어지고 전환율을 극대화하는 연속적인 시스템으로 바뀌었습니다."라고 그는 말합니다.
FCamara가 모니터링하는 대규모 소비자 부문 운영에서 그 결과는 이미 가시화되고 있습니다. 예를 들어, 동적 가격 책정 프로젝트에서 한 소매업체는 가격 탄력성, 재고 소진, 그리고 지역 소비자 행동을 예측하기 시작했습니다. 프로젝트 시행 후 몇 달 만에 시즌 종료 컬렉션 순이익이 3.1% 증가했는데, 이는 1년에 4,800만 헤알(약 6,800만 원)에 해당합니다. 또 다른 전자상거래 운영에서는 AI 솔루션을 통해 플랫폼 개발 속도를 29% 높여 수요가 높은 기간 동안 대응력을 높였습니다.
이러한 경험을 바탕으로 Monteiro는 AI가 시장의 효율성과 수익성을 높이는 데 중요한 요소로 자리 잡은 이유를 설명하는 네 가지 기둥을 강조합니다.
- 문맥 기반 추천 및 평균 주문 금액 증가: 의도를 실시간으로 해석하는 모델이 과거 이력에만 기반한 기존 시스템을 대체하고 있습니다. AI는 미세 신호, 탐색 패턴, 그리고 상품 간의 관계를 파악하여 발견을 촉진하고, 전환율을 확대하며, 평균 주문 금액을 증가시킵니다.
- LLM 및 의미 이해를 활용한 검색: 언어 모델을 기반으로 하는 검색 엔진은 사용자가 입력하는 내용뿐만 아니라 사용자가 의미하는 바를 이해합니다. "하루 종일 작업하기 편한 신발"과 같은 자연스러운 검색어는 더 정확한 결과를 생성하여 검색 오류를 줄이고 사용자의 구매 결정을 더욱 앞당깁니다.
- 전환율과 효율성에 중점을 둔 대화형 비서: AI 기반 챗봇과 코파일럿이 디지털 영업 사원 역할을 합니다. 복잡한 질문에 답하고, 호환 가능한 제품을 추천하고, 사이즈를 제안하고, 판매 규칙을 적용하는 동시에, 인적 고객 서비스 부담을 덜어 운영 비용을 절감합니다.
- 매끄럽고 눈에 보이지 않는 여정: 동적 가격 책정, 상황에 맞는 추천, 지능형 검색, 그리고 대화형 어시스턴트의 통합은 각 상호작용이 다음 상호작용으로 피드백되는 유동적인 생태계를 형성합니다. 그 결과, 방문자는 거의 인지하지 못하는 지속적이고 타겟팅된 여정을 경험하게 됩니다.
몬테이로에 따르면, 이러한 기둥은 AI가 단순한 운영 가속기를 넘어 소매업의 경쟁 우위를 확보하는 차별화 요소로 자리 잡았음을 보여줍니다.
"점점 더 많은 회사가 데이터와 정보 구조를 성숙시키면서 지속 가능한 성장, 효율성 향상, 훨씬 더 정확한 쇼핑 경험 창출을 위한 더 많은 기회가 생겨납니다. 특히 연말 세일과 같은 중요한 시기에 더욱 그렇습니다."라고 그는 덧붙였습니다.
몬테이로는 "이제 진화는 기업이 기술을 비즈니스와 연결하고 실제 결과에 초점을 맞춘 실용적인 의사 결정으로 전환하는 능력에 달려 있습니다."라고 결론지었습니다.
