소매업의 인공 지능: 인공지능의 역할과 이점
인공지능은 리테일 분야에서 점점 더 중요한 요소가 되고 있으며, 많은 혜택과 혁신을 가져올 수 있습니다. 머신 러닝 및 데이터 분석과 같은 기술의 발전 덕분에 리테일러는 인공지능을 활용하여 고객 경험을 개선하고 프로세스를 최적화하며 매장의 효율성을 높일 수 있습니다.
인공 지능 기술은 설명 활동을 컴퓨터화하고 확장하기 위해 기계를 활용하여 인간의 지능 형태를 모방하는 도구와 프레임워크를 말합니다. 이러한 형태에는 학습(데이터 및 규칙 확보), 사고(정확한 결론에 도달하기 위해 규칙 사용), 자기 수정이 포함됩니다.
몇 가지 필수적인 인공 지능의 발전은 다음과 같습니다
머신 러닝
머신 러닝은 개인이 지식을 학습하고 사용하는 방식을 천천히 모방하여 점차적으로 작업을 개선하고 개선하기 위해 정보와 알고리즘을 사용하는 컴퓨터화 및 확장에 초점을 맞춘 인공 지능의 하위 집합입니다.
컴퓨터 비전
알고리즘은 사진 속 사물을 인식하는 것과 같이 시각적 입력을 기반으로 번역하고 결정을 내리는 작업을 수행합니다.
자연어 처리
기계가 언어를 ‘이해’하고 정확하게 반응할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 인공 지능의 하위 집합입니다. 챗봇과 음성 비서의 기반이 되는 혁신입니다.
로보틱스
인공 지능은 로봇이 주변 환경과 연결하여 자율적으로 또는 반자율적으로 작업할 수 있도록 설계되었습니다.
이러한 기술은 디자인 인식, 선택, 미래 패턴 예측 등 전통적으로 인간의 통찰력이 필요했던 작업을 기계가 수행할 수 있도록 지원합니다. 인공지능 기술은 리테일 부문에서 양식을 로봇화 및 최적화하고, 운영 비용을 절감하며, 거래를 촉진하고, 고객 경험을 개선하는 데 활용되고 있습니다. 온라인과 오프라인 소매업이 점점 더 뚜렷해지면서 인공지능은 뛰어난 경험을 제공하고 복잡한 작업을 자동화하는 공통분모가 되고 있습니다. 공급망 최적화부터 개인화된 제안까지, 인공지능은 리테일러의 업무 방식과 고객과의 상호작용에 혁신을 일으키고 있습니다. 리테일 분야의 인공지능에 대해 간략히 살펴보겠습니다.
리테일 분야의 인공지능
소매업에서의 인공지능 혁신은 오프라인 또는 매장 내 소매 상황과 이커머스 영역에서 예상치 못한 방식으로 나타나고 있습니다. 여기에서는 소매업에서 인공지능의 활용을 촉진하는 몇 가지 원동력을 분석해 보겠습니다.
매장 내 인공 지능
컴퓨터 비전을 활용한 계산대
컴퓨터 비전 AI는 쇼핑객의 제품 선택을 인식하고 가상 장바구니를 실시간으로 축적하여 기존 매장을 멋진 매장으로 탈바꿈시키고 일관된 결제를 지원하는 데 활용됩니다.
고객 경험 및 분석
인공 지능은 특정 구역에서 보내는 시간이나 제품 직관 등 매장 내 고객 행동을 분석하여 매장 형식과 제품 배치를 최적화합니다.
매장 포맷 및 플랜 최적화
인공 지능은 센서나 카메라의 정보를 활용하여 고객의 발걸음과 행동에 대한 경험을 제공하고 매출을 최적화하는 매장 포맷을 제안합니다. 이것이 바로 소매업에서 인공지능의 중요성입니다.
선반 검사
인공지능 기반 로봇이나 카메라 프레임워크가 진열대를 스캔하여 제품의 재고가 있는지, 정확하게 설정되어 있는지, 정확한 예상 가격이 책정되었는지 확인합니다. 또한 불일치가 있을 경우 직원에게 경고를 보냅니다.
로봇 또는 스탠드
인공지능이 탑재된 로봇이나 스탠드는 고객이 매장을 둘러보고 질문에 답변하며 제품을 추천할 수 있도록 도와줍니다.
음성 안내 및 도움말
인공지능 기반의 매장 내 기기는 음성 명령을 이해하고 처리하여 고객이 상품을 검색하거나 더 많은 제품 데이터에 액세스할 수 있도록 도와줍니다.
소매업에서 인공지능의 역할
개인화된 제안
인공지능 알고리즘은 온라인 검색 행동, 구매 이력, 고객 성향을 분석하여 사용자의 취향에 맞는 상품을 제안합니다.
챗봇 및 가상 어소시에이트
이러한 인공지능 기반 디바이스는 고객 지원을 제공하고, 제품 관련 문의에 응답하며, 연중무휴 24시간 구매 프로세스를 안내합니다.
동적 견적
인공지능은 요청, 경쟁사 가격, 고객 행동 또는 재고 수준에 따라 온라인 비용을 변경하여 비용 경쟁력을 확보하고 매출을 극대화합니다.
검색을 위한 시각적 인식
고객이 원하는 제품의 사진을 전송하면 인공지능이 해당 사진을 온라인 스토어 내 상품과 매칭하여 검색 프로세스를 재정비합니다.
사기 방지
인공지능은 온라인에서 비정상적인 구매 설계나 행동을 인식하여 안전한 거래를 보장하고 사기 행위의 위험을 줄입니다.
고객 감사 및 추정 조사
인공지능은 상품 설문조사, 소셜 미디어 공지 및 기타 관련 콘텐츠를 확인하여 고객의 가정을 측정함으로써 이커머스 단계에서 오퍼링을 개선할 수 있도록 지원합니다.
재고 관리 및 예측
인공지능은 거래 정보와 패턴을 분석하여 온라인 스토어의 재고 수요를 예측함으로써 재고 수준을 최적화하고 과부하 또는 품절을 줄이는 데 도움을 줍니다. 매장 내 경험을 개선하든 온라인 쇼핑을 간소화하든, 인공지능은 리테일 산업의 미래를 형성하는 데 필수적입니다.
리테일 업계에서 인공지능이 제공하는 이점
고객 참여도 향상
인공지능은 대규모 쇼핑의 적응성과 생산성을 높이는 동시에 상품 선택이나 검색, 품절 문제 등 주류 소매업의 몇 가지 과제를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다. 이는 더 만족스러운 쇼핑 경험, 더 많은 콘텐츠 고객, 충성도 확대로 이어집니다. 이것이 바로 리테일 업계에서 인공지능의 중요한 역할입니다.
운영 효율성
공급망 최적화부터 매장 운영까지, 인공지능은 양식을 간소화하여 비용을 절감하고 오류를 최소화합니다.
데이터 기반 인사이트
인공지능을 활용하는 리테일러는 고객의 행동, 선호도, 패턴에 대한 심도 깊은 경험을 얻을 수 있습니다. 이러한 정보는 제품 컬렉션, 마케팅 절차 등에 대한 현명한 선택을 내릴 때 매우 유용합니다.
거래 증가
인공지능을 통한 맞춤형 제안, 정확한 견적, 성공적인 프로모션 캠페인은 거래와 수익 마진을 높일 수 있습니다.
비용 절감
챗봇을 통한 고객 서비스나 재고 관리 등 업무 처리의 전자화는 장기적으로 상당한 비용 절감으로 이어집니다.
경쟁 우위
포화 상태인 소매 시장에서 인공지능 혁신을 활용하면 경쟁사보다 뚜렷한 우위를 점하고, 양질의 제품 홍보를 보장하며, 프로모션과 할인을 강조하여 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.
전반적으로 인공지능은 리테일 업계에 혁신을 가져오고 고객 경험을 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 인공지능을 적극적으로 활용하고 이러한 기술에 투자하는 리테일러는 경쟁 우위를 확보하고 시장에서의 입지를 강화할 수 있습니다. 이 기술이 가져다주는 모든 이점을 활용하기 위해서는 인공지능 분야의 현재 트렌드와 기술 발전을 따라가는 것이 중요합니다.
결론적으로, 인공지능은 리테일 산업을 재편하는 혁신적인 원동력이며, 이미 수많은 애플리케이션이 활용되고 있고 광고에도 수많은 발전이 이루어지고 있습니다. 인공지능을 완전히 이해하는 기업은 발전의 최전선에 서게 됩니다. 혁신이 진행됨에 따라 매장과 온라인 단계에서 인공지능의 통합은 더욱 확대될 것이 분명합니다.
