당신의 리테일 공간의 구석구석을 데이터 기반 터치 포인트로 바꾸는 것을 상상해 보세요. 기존 카메라가 고객이 언제 구매할 준비가 되었는지, 어떤 제품을 고려하고 있는지 알려주고, 심지어 재고 부족 사태가 발생하기 전에 예측할 수 있다면 어땠을까요? AI 기반 분석이 전통적인 감시 시스템을 효율성과 매출 성장을 위한 스마트 엔진으로 변화시키는 미래가 이미 도래했습니다.
소비자의 쇼핑 습관이 변화함에 따라 리테일 업계는 끊임없이 진화하고 새로운 니즈와 선호도에 적응해 왔습니다. 전자상거래 시장은 여전히 호조를 보이고 있으며 2028년에는 11조 달러에 이를 것으로 예상됩니다 . 온라인 쇼핑의 분명한 이점은 고객 상호작용을 통해 고객 데이터를 수집하여 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있다는 것입니다. 이를 통해 소매업체는 고객 경험을 맞춤화하고 적절한 고객에게 관련 프로모션을 제공할 수 있습니다.
하지만 리테일 업체가 풍부한 인사이트를 얻을 수 있는 곳은 여기뿐만이 아닙니다. 오프라인 매장은 매장 내 경험을 풍부하게 할 뿐만 아니라 이전에는 온라인 쇼핑을 통해서만 접근 가능했던 데이터를 수집하기 위해 기술을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 바로 이 부분에서 장면 인텔리전스가 중요한 역할을 합니다. 컴퓨터 비전과 AI는 감시 카메라로 촬영된 시각적 이미지에 인사이트를 더하여 소매업체가 고객 행동을 이해하고, 고객 경험을 향상시키며, 원활한 비즈니스 운영을 지원하는 데 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.
하드웨어와 배치가 적합하다면 이러한 기능 중 다수를 기존 카메라에 내장할 수 있습니다. 이를 통해 리테일 업체는 귀중한 비즈니스 인텔리전스를 확보하고, 효율성을 높이며, 총소유비용(TCO)을 절감할 수 있습니다. AI 기반 컴퓨터 비전을 활용하는 것은 더 이상 보안 및 안전 목표 달성에만 국한되지 않고, 자동화를 통해 운영을 최적화하는 강력한 도구가 되었습니다 . 이를 통해 직원들은 고객에게 집중하는 동시에 비용 절감 효과도 얻을 수 있습니다.
매장 내 고객 여정의 다섯 가지 주요 구역, 즉 주차 공간, 입구, 매장, 상품 진열대, POS/계산대에서 이러한 시스템이 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 네트워크 솔루션과 분석을 통해 운영 효율성을 최적화하고 고객 경험을 개선하는 방법을 살펴보겠습니다.
주차장부터 계산대까지 모든 접점 최적화
고객 여정은 주차장에서 시작되는 경우가 많습니다. 이는 AI를 활용하여 매장에 들어오는 순간부터 긍정적인 고객 인상을 심어줄 수 있는 좋은 기회입니다. 일부 고객은 매장을 둘러보기 위해 본관으로 향하지만, 일부 고객은 이미 주문한 상품을 수령하기 위해 짧은 시간 동안만 매장을 방문할 수 있습니다. 즉, 고객에게 좋은 인상을 줄 수 있는 시간은 매우 짧습니다. 하지만 주문한 상품이 준비되지 않았거나 잘못 배송될 경우, 불필요한 대기 시간이 발생하여 수령 서비스의 가치를 떨어뜨리고 고객 불만족으로 이어질 수 있습니다.
다행히 AI가 이 서비스를 원활하게 제공할 수 있도록 도울 수 있습니다. 예를 들어, 픽업 구역에 차량이 도착하면 AI 기반 분석 기능이 차량을 감지하고 직원에게 알림을 보냅니다. 그런 다음, 스피커를 통해 실시간 또는 사전 녹음된 오디오 메시지를 재생하여 직원이 출발할 예정임을 고객에게 알립니다. 또한, 고객이 차량에서 기다리는 동안 맞춤형 프로모션을 보여줄 수 있습니다. 이 편리한 프로세스를 통해 고객은 상품을 빠르게 가지고 나갈 수 있어 재주문 가능성이 높아집니다.
모든 입구를 스마트 게이트웨이로 전환
주차장에서 다음으로 논의할 장소는 매장 입구입니다. 리테일 업체들이 간과하기 쉬운 곳이지만, 이 구역은 다양한 유형의 데이터를 수집하여 고객 수와 행동을 이해하는 데 중요한 지점입니다. 예를 들어, 분석 기능이 탑재된 카메라는 하루, 주, 또는 월별로 매장을 방문하는 고객 수를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 각 시간대에 필요한 직원 수를 계획하여 효율성을 높일 수 있습니다. 분석 기술을 통해 특정 쇼윈도 디스플레이나 광고가 고객 수에 미치는 영향을 측정하고, 어떤 광고가 고객 유치에 가장 효과적인지 파악할 수도 있습니다.
출입 통제 기술을 활용하면 직원이 부족하거나 야간처럼 무인으로 운영되는 경우에도 24시간 연중무휴 매장 운영을 통해 허가된 출입자를 확보할 수 있습니다. 이를 통해 추가 인력 비용 없이 매장을 24시간 운영할 수 있어 편의성이 더욱 향상됩니다. 이러한 개방성과 접근성을 통해 고객은 자신의 일정에 맞춰 쇼핑을 즐길 수 있으며, 전반적인 고객 만족도도 향상됩니다.
매장 현장에 대한 다른 생각
잘 계획된 매장은 리테일 업체의 수익에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 제품이 제대로 진열, 재고 관리, 상품화되지 않으면 매출에 부정적인 영향을 미치기 때문입니다. 매장에서 비디오 분석 및 센서 기술을 활용하면 유동 인구, 진열대 및 직원과의 상호작용, 매장 체류 시간 등 매장의 다양한 측면을 개선하는 데 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다. 이러한 데이터는 매출 극대화를 위해 매장의 다양한 측면을 개선하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 인사이트는 쇼핑객의 소비 패턴을 고려하여 직원을 적절하게 배치하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 고객에게 더욱 효과적으로 대응하고 구매 전환율을 높일 수 있습니다.
멀티 카메라 추적은 매장 내 고객의 동선을 모니터링하는 또 다른 방법입니다. 이를 통해 참여도가 가장 높은 곳을 측정하고 매장 내 최적의 프로모션 위치를 파악하여 광고 지출을 극대화할 수 있습니다. 또한, 멀티 카메라 추적을 통해 매장 내 고객의 움직임을 지속적으로 관찰할 수 있으며, 이는 고객이 카메라 화면을 떠났다가 다시 들어오는 경우에도 마찬가지입니다. 이를 통해 고객의 쇼핑 행동 및 매장 내 동선에 대한 데이터를 수집하면서도 고객의 움직임에 대한 귀중한 정보를 손실하지 않을 수 있습니다.
오디오와 같은 다른 유형의 기술도 기존 카메라에 통합하여 더욱 풍부한 상호작용을 유도하고 강화할 수 있습니다. 쇼핑객이 특정 구역에 진입하는 것이 감지되면 사전 설정된 요인에 따라 화면이나 스피커를 통해 프로모션이 실행될 수 있습니다. 미리 정의된 구역에서 방문자 빈도에 따라 특정 메시지를 재생하고, 인구 통계에 따라 관련 콘텐츠를 제공하여 고객의 추가 구매를 유도하는 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
재고 관리 및 상품 판매를 한 단계 더 발전시키다
고객 경험에 영향을 미칠 수 있는 핵심 요소는 재고 가용성입니다. 이제 AI를 활용하여 재고 관리를 개선하고 매출을 늘리는 방법을 살펴보겠습니다. 품절된 품목은 매년 리테일 업체에 상당한 수익 손실을 초래하며, 해결하기 어려운 과제를 안겨줍니다. 다행히 카메라로 매장 진열대의 영상을 촬영하고, 머신러닝 및 이미지 처리 알고리즘이 재고 배치 및 재고 가용성에 대한 데이터를 분석합니다. 특정 품목이 부족해지면, 대시보드나 모바일 앱으로 실시간 알림을 전송하여 직원에게 재고 보충이 필요하다는 사실을 알릴 수 있습니다.
리테일 업체의 또 다른 과제는 매출 증대를 위한 제품 배치 전략을 개발하는 것입니다. 연구에 따르면 소비자의 64%는 자신의 니즈와 선호도에 맞춰 경험을 제공하는 기업에서 구매하는 것을 선호합니다. 오프라인 매장에서는 쉽지 않은 일이지만, 윈도 쇼핑객을 실제 고객으로 전환하기 위해서는 맞춤형 경험을 제공하는 것이 필수적입니다. 손과 물건의 움직임을 감지하고 히트맵 시각화를 활용하면 고객이 매장 내 제품 및 진열대와 어떻게 상호작용하는지 파악하고 최적의 제품 배치를 구현할 수 있습니다.
AI는 매장 내 디스플레이와 고객 유입에 미치는 영향을 측정하는 것 외에도, 매장 내 고객 유입 및 고객 행동 데이터를 매출 실적과 연관시켜 마케팅 전략의 실질적인 효과를 측정할 수 있습니다. 이러한 결과를 손쉽게 확보함으로써 판매 데이터에 따라 광고 지출 및 프로모션 전략을 민첩하게 최적화할 수 있습니다.
예를 들어, 매대 참여도 분석은 전환율을 높이는 요인을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 매장 내 특정 매장에서 참여도는 높지만 매출은 낮은 경우, 리테일 업체는 실시간 가격 조정과 같은 조치를 통해 문제를 해결하고 실험하여 전환율에 미치는 영향을 모니터링할 수 있습니다. 이는 여러 매장을 운영하는 리테일 업체에게 더욱 중요합니다. 이전에는 본사에서 분기별로 매장 피드백을 수집할 수 있었지만, 이제는 비전 분석을 통해 거의 실시간으로 수집하고 해석하여 향후 계획에 도움이 되는 광범위한 트렌드를 파악할 수 있습니다.
더욱 원활한 결제를 위한 통합 AI
고객이 선택을 마치면 이제 계산대로 향할 차례입니다. 매장이 붐비고 줄이 느리게 움직이면 고객은 종종 계산을 포기하고 떠나 버리고, 이는 매출 손실로 이어집니다.
이 문제를 해결하려면 계산대에 미리 설정된 인원 수를 감지하는 인원 계수 소프트웨어가 장착된 카메라를 설치해야 합니다. 그러면 스피커에서 오디오 클립이 재생되고 직원에게 알림을 보내 추가 계산원을 배치하는 등 적절한 조치를 취하도록 합니다. 또한, 직원이 부재중일 경우 디지털 표지판을 사용하여 이용 가능한 셀프 계산대를 고객에게 안내함으로써 고객이 항상 편리하게 이용할 수 있도록 할 수 있습니다.
기술을 활용하여 리테일 업계의 미래를 준비하다
AI 기반 분석과 컴퓨터 비전이 리테일 환경을 혁신하고 있습니다. 일상적인 감시 인프라를 지능형 도구로 전환함으로써 리테일 업체는 이제 고객 여정의 모든 단계에서 유의미한 데이터를 수집할 수 있습니다. 즉, 기존 네트워크 카메라가 다목적으로 활용될 경우 운영 효율성과 비즈니스 인텔리전스를 향상시키는 원동력이 될 수 있습니다. 대표적인 주택 개량 브랜드인 로우스 컴퍼니스(Lowe's Companies, Inc.) 의 사례가 바로 그렇습니다 . 이 리테일 업체는 보안 시스템을 현대화하기 위한 여정에 착수하여 사용자 네트워크 전반의 운영을 지원하는 소프트웨어가 탑재된 최첨단 카메라를 도입했습니다. 예를 들어, 시설 관리자에게 주차장 관리 정보를 제공하거나 매장 관리자가 특정 디스플레이 주변의 유동 인구를 측정하도록 지원하는 것입니다.
또한 전문가들은 오디오 및 상황적 환경 요소와 같은 추가적인 감각 데이터를 통합하여 비디오 데이터를 보완하면 상황 인식이 향상되고 보다 실행 가능한 통찰력을 제공하여 사용자가 이벤트를 보다 포괄적으로 이해할 수 있을 것으로 예측합니다.
분석 결과를 통해 고객 경험을 개선하여 매출을 늘리고 궁극적으로 ROI를 높일 수 있습니다. 또한, 일상적인 업무를 자동화하고 매장 운영에 대한 실시간 인사이트를 제공하며 더욱 현명한 의사 결정을 내릴 수 있도록 소매 직원의 역량을 강화합니다. 이를 통해 더욱 효율적이고, 지원적이며, 참여적인 업무 환경이 조성되어 직원들은 고객 서비스에 집중하고, 기술은 운영의 복잡성을 해결합니다.
하지만 매장 내 AI 활용, 특히 개인정보 보호, 규정 준수, 데이터 보안과 관련된 우려 사항은 반드시 해결해야 합니다. AI가 어떻게 작동하는지 투명하게 공개하고 고객과 이해관계자 모두에게 안심시키는 것이 중요합니다. 예를 들어, 어떤 데이터가 수집되고, 어떻게 사용되며, 어떻게 의사 결정이 이루어지는지 등입니다. 또한, 정보를 보호하고 관련 규정을 준수하기 위해 강력한 데이터 거버넌스 및 사이버 보안 정책을 마련하는 것도 중요합니다. 이러한 정책이 부재하면 신뢰가 약화되어 고객 경험 향상 및 장기적인 고객 충성도 구축 노력이 저해될 수 있습니다.
리테일 업계의 미래는 지능적이고, 데이터 중심적이며, 몰입적입니다. AI 기반 컴퓨터 비전을 통해 니즈를 예측하고, 더 빠르게 대응하며, 더 스마트하게 판매할 수 있습니다. 카메라가 어려운 작업을 대신 처리해 줍니다. AI와 컴퓨터 비전을 활용하는 것은 리테일 업계에서 제품 및 서비스를 개선하고 장수를 보장하는 핵심 요소입니다. 개방적이고 확장 가능한 AI 솔루션은 비즈니스 요구에 맞게 다양한 방식으로 유연하게 조정하고 활용할 수 있습니다. 카메라가 단순히 지켜보기만 하나요, 아니면 당신을 위해 일하고 있나요?
