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리테일 테크: AI 및 AR 활용으로 얻을 수 있는 21가지 이점

Nov 22, 2023 · 3분 읽기

빠르게 변화하는 리테일 공간에서 경쟁 우위를 유지하는 것은 필수적입니다. 최근 이를 수행하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 인공 지능(AI) 등의 기술을 리테일 비즈니스 운영에 통합하는 것입니다. AI는 다양한 분야에서 비즈니스 운영 방식에 혁명을 일으키고 있으며, 리테일 부문도 예외일 수는 없습니다.

고객 경험 향상부터 재고 관리 최적화까지, 리테일 분야에서 기술을 사용하여 얻을 수 있는 리테일 테크의 21가지 강력한 이점을 소개합니다.

1. 고객 개인화 개선

리테일에서 AI 기술을 활용함으로써 얻을 수 있는 판도를 바꾸는 이점은 향상된 고객 개인화입니다. 다양한 AI 도구가 고객 데이터를 분석하여 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다. 개인의 선호도, 구매 이력 등을 이해함으로써 리테일 업체는 각 고객에게 맞는 제품을 추천하고 전환 가능성을 높일 수 있습니다.

예를 들어 쓰레드업(ThredUp) 및 유니클로(Uniqlo)와 같은 리테일 브랜드는 고객이 개인화를 강화할 수 있는 AI 경험을 만들었습니다. 쓰레드업은 AI를 활용해 고객의 주문과 선호도에 기인한 깜짝 중고 물품이 담긴 맞춤형 '굿디박스'를 보내는 온라인 리테일러입니다. 유니클로는 AI를 더욱 발전시켜 고객의 뇌 신호를 측정하여 다양한 제품에 대한 반응을 파악하고 반응에 따라 특정 제품과 색상을 추천하는 맞춤형 매장 내 경험을 제공합니다.

점점 더 많은 고객들이 리테일 경험을 통해 이러한 독특하고 맞춤화된 체험을 기대하고 있습니다. Perfect Corp.의 광범위한 AI 기술 제품군은 기술적으로 발전하는 리테일 분야에서 기업이 필요로 하는 것을 정확하게 제공할 수 있습니다. 퍼펙트는 글로벌 선도 뷰티 및 패션 테크 솔루션 제공업체로서 가상 주얼리, 메이크업 체험 도구 등 전자상거래 플랫폼과 원활하게 통합되는 맞춤형 AI 경험을 제공합니다.

2. 가상 체험

리테일 업체가 고려해야 할 또 다른 유용한 AI 도구는 가상 체험입니다. AI 기반 가상 체험 솔루션을 통해 고객은 구매하기 전에 제품이 어떻게 보일지 시각화하여 반품을 줄이고 고객 신뢰를 높일 수 있습니다.

Perfect Corp.의 가상 체험을 도입한 리테일러는 반송률을 줄이고 전환율을 높이며 고객 만족도를 높이는 데 큰 성공을 거두었습니다. 예를 들어 Estée Lauder는 전 세계 다양한 매장에서 Perfect Corp.의 가상 체험 키오스크를 구현한 후 2.5배 더 높은 전환율을 경험했습니다. 이러한 하이테크 키오스크를 통해 고객은 가상으로 다양한 메이크업 제품과 색조를 시험해 볼 수 있으며 어떤 제품이 자신에게 가장 적합한지 시연하면서 재미있는 경험을 할 수 있습니다.

마찬가지로 샐리 한센은 고객이 매니큐어 색상을 시험해 볼 수 있도록 자사의 사이트에 Perfect Corp.의 AgileHand 기술을 통합한 후 구매 의도가 120% 증가했습니다. Perfect Corp.의 맞춤형 AR 체험 도구는 리테일 공간에 혁명을 일으키고 있으며 소비자가 온라인 제품을 시각화하고 구매에 만족할 수 있도록 돕습니다.

3. 효율적인 재고관리

리테일업에서 AI를 사용하면 효율적인 재고 관리에도 도움이 될 수 있습니다. AI는 판매 동향을 분석하고 수요를 예측하여 재고 수준을 최적화할 수 있습니다. 이는 재고 과잉이나 부족을 방지하여 수익성과 고객 만족도를 향상시킵니다. 예를 들어, H&M과 같은 리테일러는 AI를 사용하여 구매 및 반품을 분석하여 특정 매장에 어떤 품목이 어느 정도 재고가 있는지 판단합니다.

4. 간소화된 공급망 관리

AI는 기업의 재고 관리에 도움이 될 뿐만 아니라 전체 공급망을 간소화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. AI 알고리즘은 재고 이동을 추적하고 지연을 예측하며 경로를 최적화하여 공급망을 간소화할 수 있습니다. 이는 리테일 업체가 운영 비효율성을 줄이고 이윤을 높이는 데 도움이 됩니다.

5. 정확한 수요예측

또한 AI를 통해 리테일 업체는 과거 데이터를 분석하고 미래 수요를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이러한 수요 예측에는 고객 데이터를 기반으로 특정 제품의 수요에 대한 트렌드 예측이 포함될 수 있습니다. 이를 통해 효율적인 재고 수준을 유지하고 고객이 원할 때 제품을 사용할 수 있도록 보장합니다.

6. 효과적인 제품 추천

AI 기반 추천 엔진은 고객의 검색 및 구매 행동을 기반으로 고객에게 보완적인 제품을 제안할 수도 있습니다. 이를 통해 평균 주문 금액, 전환율, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

예를 들어 노스페이스는 AI 알고리즘을 사용하여 고객의 계획된 활동과 위치를 기반으로 아우터 추천을 제공합니다. 마찬가지로 고급 백화점인 니만 마커스(Neiman Marcus)도 AI 기반 'Snap. Find. Shop' 기능을 활용하여 고객이 사진을 업로드하고 매장에서 동일하거나 유사한 품목을 찾을 수 있도록 돕습니다.

또한, AI 기반 가상 체험 경험을 통해 고객은 구매 전 제품이 어떻게 보일지 디지털 방식으로 시각화할 수 있어 효과적인 제품 추천을 강화할 수 있습니다. 이러한 개인화된 경험은 구매 결정에 대한 고객의 참여도와 자신감을 높여 고객의 선호도와 스타일에 따라 더욱 정확하고 맞춤화된 제품 추천을 제공합니다.

7. 직원 생산성 및 교육

AI는 실시간 지침과 통찰력을 제공하여 직원 교육 및 생산성을 지원함으로써 보다 지식이 풍부하고 효율적인 인력을 확보할 수 있습니다.

8. 실시간 분석 및 인사이트

AI의 또 다른 강력한 이점은 실시간 데이터 분석과 통찰력을 제공한다는 것입니다. 이를 통해 리테일러는 판매 동향, 고객 행동, 재고 수준에 대한 귀중한 정보에 접근할 수 있으며, 이러한 자동화 데이터를 수신함으로써 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

9. 지속 가능성

차세대 구매력을 이끄는 Z세대 소비자는 리테일러가 지속 가능성을 추구하기를 기대합니다. AI는 리테일러가 에너지 소비를 최적화하고, 폐기물을 줄이며, 환경 친화적인 계획을 구현함으로써 지속 가능한 관행을 채택하도록 돕습니다. 예를 들어 기업은 AI 도구를 사용하여 낭비적인 비효율성을 테스트하거나 지속 가능한 이니셔티브를 위한 새로운 아이디어를 생성할 수 있습니다.

또한 AI 기반 가상 시착 기술은 실제 제품 샘플과 매장 내 시험의 필요성을 줄여 리테일러가 지속 가능한 관행을 장려하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 메이크업과 액세서리의 모양과 핏을 디지털 방식으로 시각화할 수 있도록 함으로써 리테일러는 제품 반품 및 관련 탄소 배출량을 최소화하고 궁극적으로 폐기물과 자원 소비를 줄일 수 있습니다.

10. 고객 행동 분석

AI는 고객 행동에 대한 통찰력을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 추세, 수요, 선호도를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 마케팅 캠페인을 맞춤화하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 리테일러는 광고 캠페인에서 더 높은 투자 수익을 창출할 수 있습니다.

11. AI 지원 비주얼 머천다이징

매장 내 혹은 온라인 리테일러를 위한 시각적 머천다이징은 판매를 극대화하고 브랜드 아이덴티티를 확고히 하는데 큰 도움을 줍니다. AI는 시각적 머천다이징 효과를 분석하여 리테일러가 고객의 관심을 끌고 판매를 촉진하는 매력적인 제품 디스플레이를 만드는 것을 지원합니다.

12. 최적화된 매장 레이아웃

또한 AI는 매장 레이아웃을 최적화할 수 있습니다. AI 기술은 유동인구 패턴과 판매 데이터를 분석해 통로, 진열대, 디스플레이, 제품의 레이아웃을 최적화함으로써 고객 흐름을 강화하고 수요가 많은 제품의 가시성을 높일 수 있습니다.

13. 사기 탐지 및 예방

AI는 사기를 탐지하고 예방하는 중요한 이점을 제공합니다. AI 기반 사기 탐지 도구는 거래에서 비정상적인 패턴을 탐지하고 잠재적인 사기 활동을 식별할 수 있습니다. 이는 재정적 손실과 신원 도용으로부터 비즈니스와 고객을 모두 보호합니다.

14. 챗봇을 통한 고객 서비스 강화

향상된 개인화와 향상된 고객 서비스를 기대하는 소비자의 요구를 충족하려면 AI 챗봇을 활용할 수 있습니다. AI 기반 챗봇은 연중무휴 24시간 고객 지원을 제공하고 문의 사항에 응답하며 문제를 즉시 해결합니다. 이러한 24시간 가용성은 고객 만족도를 높이고 더 복잡한 작업에 인적 자원을 확보합니다. 예를 들어 메이시스(Macy's) 백화점은 고객 질문에 답변하고 매장 내 길안내를 제공하는 AI 기반 'On Call' 앱을 사용하여 인력을 대체하고 있습니다.

15. 현지화된 마케팅 캠페인

AI는 지역 동향과 선호도에 따라 마케팅 캠페인을 맞춤화하여 관련성과 참여도를 높일 수 있습니다. 예를 들어 리테일러가 AI를 사용하여 각 특정 매장의 트렌드를 분석하여 해당 고객에게 가장 큰 공감을 불러일으키는 마케팅 전략을 강구할 수 있습니다.

16. 시장 동향 분석

AI는 패션과 제품 트렌드를 예측하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 전반적인 시장 트렌드를 분석하고 예측할 수 있습니다. 과거 및 현재 시장 트렌드, 경쟁사 활동, 고객 정서를 분석한 후 이 분석을 기반으로 예측을 제공합니다. 이를 통해 기업은 빠르게 진화하는 리테일 업계에서 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있습니다.

17. 최적화된 가격 전략

AI를 기반으로 하는 동적 가격 책정을 통해 리테일러는 수요, 경쟁 및 기타 변수에 따라 실시간으로 가격을 조정하여 수익과 경쟁력을 극대화할 수 있습니다. 예를 들어, 리테일러는 AI 기반 도구를 사용하여 계절별 판매를 자동으로 시작하고 시장 데이터에 따라 품목 가격을 책정할 수 있습니다.

18. 지능형 스케쥴링

AI의 예측 기능을 통해 리테일러는 과거 판매 데이터, 유동인구 동향은 물론 기상 조건, 지역 이벤트와 같은 외부 요인을 기반으로 최적화된 스케쥴링을 만들 수 있습니다.

19. 정확한 사이즈 측정

또한 AI 알고리즘은 정확한 사이즈를 추천하는 데 도움을 주어 사이즈 문제로 인한 반품 필요성을 줄여줍니다.

Perfect Corp.의 주얼리 크기 측정 툴을 사용하면 고객이 정확한 팔찌 및 반지 사이즈를 위해 손목과 손가락 치수를 정확하게 측정할 수 있습니다. 또한 증강현실 기능을 통해 고객은 제품을 몸에 직접 대고 가상으로 확인할 수 있어 구매에 대한 신뢰도가 높아집니다.

20. 안전한 거래

인공 지능은 생체 인증 및 행동 분석을 통합하여 결제 보안을 강화하고 무단 거래 가능성을 줄일 수 있습니다.

21. 강화된 보안 조치

대면 보안 조치를 강화하기 위해 리테일러는 감시 시스템에 AI 기술을 장착할 수 있습니다. 이 기술은 얼굴 인식 및 행동 분석을 사용하여 도난을 식별하고 방지하여 안전한 쇼핑 환경을 보장합니다.

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리테일 분야에서는 고객 경험을 향상하고 전환율을 높이며 보안 조치를 개선하는 등을 위한 AI와 같은 강력한 기술이 더욱더 필요해지고 있습니다. Perfect Corp.는 모든 오프라인 또는 온라인 리테일러에 적합한 광범위하고 혁신적인 AI 기술을 제공합니다.

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리테일 테크 자주 묻는 질문

AI는 리테일 분야에서 어떻게 사용되나요?

AI는 리테일 경험을 향상시키기 위해 다양한 방식으로 사용됩니다. 여기에는 맞춤형 추천, 가상 체험 키오스크, 최적화된 매장 레이아웃, 재고 관리 및 강화된 보안 등이 포함됩니다.

AI가 유통업계에 어떤 영향을 미칠까요?

AI는 개인화되고 향상된 쇼핑 경험을 제공하는 신기술을 통해 리테일 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 이는 리테일업에서 AI 기술이 증가함에 따라 더 많은 고객, 특히 Z세대 고객이 온라인 및 매장 공간에서 이러한 첨단 기술 경험을 기대하게 될 것임을 의미합니다.

AI가 어떻게 리테일 업계를 변화시킬 수 있나요?

AI는 리테일 분야를 더 나은 방향으로 크게 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 사용자 데이터 분석, 개인 추천 제공, 지원 제공 등을 통해 고객 만족도를 향상시킵니다. 또한 AI는 생산을 간소화하고, 재고 및 공급망을 최적화하고, 추세와 수요를 예측하고, 반품률을 낮추는 동시에 전환율을 높여 리테일 비즈니스를 개선합니다.

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