리테일 산업은 끊임없이 변화하고 있으며, 최근에는 ‘정교화’라는 새로운 단계로 진화하고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 상품 중심의 시장에서 시작하여 여러 단계를 거쳐 왔다. 초기의 시장(Markets) 중심 유통에서는 상품 자체가 핵심이었다. 이후 슈퍼마켓(Supermarkets) 시대에 접어들면서 가격 경쟁력이 중요한 요소로 부상했고, 대규모 매장을 통해 고수요 상품을 효율적으로 공급하는 방식이 주류를 이루었다.
다음 단계로 편의점(Convenience format) 시대가 도래하면서 고객 편의성이 강조되었고, 이에 따라 다양한 형태의 채널이 등장하게 되었다. 전자상거래(E-commerce) 시대에 이르러서는 고객 경험이 핵심 경쟁력으로 부각되었으며, 채널의 다양화는 더욱 가속화되었다. 현재와 미래의 유통은 ‘정교화’ 단계에 진입하고 있으며, 이는 고객과 채널별로 세분화된 전략을 통해 초개인화된 타겟팅과 고도화된 고객 데이터 분석을 실현하는 것을 의미한다.
정교화된 유통의 핵심은 AI를 활용하여 개별 고객을 최소의 비용으로 최대한 만족시키는 것이다. 이를 통해 리테일 기업들은 고객 만족도 향상과 운영 비용 효율화라는 두 가지 목표를 동시에 달성하고자 한다. 고객 만족도 제고를 위해서는 합리적인 가격, 높은 채널 편의성, 다양한 제품 구색을 제공하는 것이 중요하다. 동시에 운영 비용 효율화를 위해 원가 효율화, 커뮤니케이션 비용 최적화, 지속 가능한 수익 창출을 목표로 한다. AI는 이 두 요소 사이에서 최적의 균형점을 찾아주는 핵심적인 역할을 수행한다.
AI는 다양한 방식으로 비용 효율적인 대고객 커뮤니케이션 방안을 제시한다. 가격 최적화 전략에서는 AI 알고리즘을 통해 고도화된 수요 예측과 동적 가격 모델을 구축하여 최적의 가격을 책정한다. Markdown 전략에서는 실시간 재고 수준과 수익성을 고려하여 SKU 단위의 최적 할인율을 산출한다. 프로모션 전략에서는 미행사 시 매출/마진 Baseline을 기반으로 객관적인 행사 평가와 최적화된 행사 기획을 통해 프로모션 비용을 절감하며, 이 과정에서 Cannibalization, Stock-up, Halo 효과 등 다양한 요소를 고려한다.
개인화 추천 전략에서는 1:1 커뮤니케이션을 통해 개인화된 상품 추천과 next-best action을 제시하여 고객 만족도를 높여준다. 마지막으로 Orchestration 전략은 전사적 수익성 관점에서 대고객 커뮤니케이션 비용을 최적화하는 방안을 제시한다.
L’Oreal은 생성형 AI를 활용한 대화형 뷰티 어시스턴트 ‘L’Oreal Beauty Genius’를 도입하여 개인화 수준을 크게 향상시켰다. 이 AI 챗봇은 고객의 다양한 질문에 정확하고 능동적으로 대응할 수 있으며, 대화 기반 상품 추천, 고객 니즈 파악, 구매 연계, 직원 개입 없는 결제 연결, 가상 메이크업 체험 등 다양한 기능을 제공하여 고객 경험을 크게 개선하였다. 기존의 규칙 기반 모델과 달리, 생성형 AI LLM(대형 언어 모델)을 활용함으로써 별도의 커스터마이징 없이도 고객의 광범위한 요구에 신속하게 대응할 수 있게 되었다.
Walmart의 경우, AI를 다양한 영역에 적용하고 있다. 일상 업무 개선 차원에서는 점포 내 고객 지원 업무 간편화, 상품 위치/가격 조회 등 단순 반복 업무 효율화, 문서화 업무 간편화(문서 요약, 미팅 내용 요약 등) 등을 실현하고 있다. E2E 핵심 업무 고도화 측면에서는 유통망 관리 자동화(물품 공급 업체와 공급자 조율 업무 AI 대체), 발주 채널 확대(음성/텍스트 활용 상품 검색/주문) 등을 통해 핵심 업무를 고도화하고 있다. 더 나아가 사업 모델 재정의 차원에서는 개인화된 쇼핑 경험 제공(대화를 통한 관련 제품 및 제안 목록 추천, 채팅, 이미지, 음성 지원 쇼핑 기능 제공) 등을 통해 기존 사업 모델을 혁신적으로 변화시키고 있다.
리테일 기업들이 AI와 같은 복잡한 기술을 도입할 때는 두 가지 접근법을 고려할 수 있다. 기술 주도적 접근법은 선도적인 AI 기술 확보와 고경력 AI 엔지니어 중심의 구축을 통해 기술력을 높이는 데 초점을 맞춘다. 예를 들어, 글로벌 전자 제조/유통업체는 문서 작성을 위한 콘텐츠 생성 시스템을 도입하여 효율성을 높였다. 그러나 이 접근법은 실제 산출물의 한계로 인해 실질적 성과를 내기 어려울 수 있다는 단점이 있다.
반면 사업 주도적 접근법은 실질적인 사업 임팩트 창출과 실사용자의 참여, 그리고 변화 관리에 중점을 둔다. 글로벌 소비재 제조/유통업체의 사례에서는 사업 계획 수립 지원 시스템을 도입하면서 현업의 요구사항을 적극 반영하고 실사용자와의 워크샵을 통해 최적의 AI 기술을 적용한다. 이 접근법은 프로젝트 초기 단계부터 실사용자의 요구사항을 수렴하고, 최적의 AI 기술 적용을 위해 지속적인 소통을 진행하는 등 실질적인 성과 도출에 더 효과적일 수 있다.
결론적으로, AI를 활용한 정교화된 유통 전략은 리테일 기업들이 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다. 고객 만족도 향상과 비용 효율화라는 두 가지 목표를 동시에 달성하면서, 빠르게 변화하는 시장 환경에 유연하게 대응할 수 있는 능력을 갖추는 것이 앞으로의 리테일 산업에서 성공의 열쇠가 될 것이다. 이를 위해서는 단순히 최신 기술을 도입하는 것을 넘어, 기업의 특성과 목표에 맞는 전략적 접근법을 선택하고, 지속적인 혁신과 개선을 통해 AI 기술을 효과적으로 활용하는 것이 중요하다.
관련참고기사:유통 미래 트렌드 : CBE(Cross Border E-Commerce) 및 Gen-AI
