소비자 부문에 생성형 AI를 도입하는 10가지 방법

딜로이트 AI 연구소(Deloitte AI Institute)가 발표한 생성형 AI 활용서에 따르면, 소비자 부문은 생성형 AI 도입에서 가장 앞서가는 분야로 평가받고 있다. 딜로이트는 소비재·유통·자동차·숙박·외식·여행·운송을 포함한 소비자 부문에서 생성형 AI가 어떻게 활용되고 있는지 10가지 핵심 사례를 통해 분석했다.

소비자 부문 기업들은 이미 생성형 AI를 통해 대규모 맞춤형 콘텐츠 자동 생성, 초개인화 고객 참여 구현, 실시간 지원 제공, 브랜드 충성도 향상에 이르기까지 고객과의 상호작용을 개선하고 강화하는 방대한 잠재력을 확보하고 있다. 특히 필요에 따라 대규모로 매력적인 콘텐츠를 자동 생성하는 기능을 바탕으로 다양한 시장과 채널에서 맞춤형 초개인화 고객 참여를 구현할 수 있다는 점이 주목받고 있다.

소비자 부문이 생성형 AI 도입 선두주자가 된 이유

소비자 부문이 생성형 AI 활용에서 앞서가는 이유는 이 분야의 고유한 특성과 밀접한 관련이 있다. 소비자 부문은 유독 빠른 의사결정이 필수적인 만큼, 판매 데이터와 같은 정형 데이터뿐 아니라 고객 피드백, 디자인 트렌드 등 비정형 데이터까지 포함한 기업 데이터를 신속히 분석할 필요가 있다. 때로는 지역별로 분산 및 단절돼 있는 방대한 데이터의 홍수 속에서, 생성형 AI는 비즈니스 사용자가 더 빠르고 쉬운 방식으로 질문을 던지고, 필요한 시점에 적절한 답을 찾으며, 이전에는 불가능했던 수준의 세밀함과 속도로 시장을 이해할 수 있도록 지원한다.

특히 생성형 AI가 만들어내는 텍스트, 이미지, 마케팅 캠페인, 제품 제안 등을 기반으로 다양한 시장과 채널에서 맞춤형 초개인화 고객 참여를 구현할 수 있다는 점이 소비자 부문에서 특히 주목받고 있다. 딜로이트가 분석한 소비자 부문의 10가지 핵심 활용 사례는 다음과 같다.

1. 마케팅 콘텐츠 지원 도구: 콘텐츠 생성

생성형 AI를 활용한 마케팅 콘텐츠 지원은 기존 도구와 프로세스보다 훨씬 빠르고 일관되게 제품 설명, 이미지, 영상 등을 제작할 수 있다. 특히 언어, 지역, 고객 행동 패턴에 따라 콘텐츠와 사용자 흐름을 분류하고 조정하는 대규모 개인화가 가능하다. 생성형 AI는 모드, 언어, 상황에 상관없이 일관성을 유지하기 때문에 기업은 다양한 지역과 문화, 주제를 통틀어 규제 컴플라이언스 수준을 높일 수 있다.

2. 프로모션 기획: 트레이드 프로모션의 재창조

생성형 AI는 과거 캠페인이나 거래 데이터를 분석해 관련 정보를 정리하고 협상 자료를 제안할 수 있다. 특히 전자식 판매 시점(EPOS) 데이터와 거래 정보를 신속하게 분석해 프로모션 프로그램 설계 최적화에 필요한 인사이트를 제공한다. 결과를 예측하고 시나리오 구축 및 스토리텔링을 수행함으로써 선반 공간 배치와 투자 배분을 최적화하는 데 도움을 주며, 소매업체와의 협상 과정에서 현지 문화 맞춤형 시나리오도 생성할 수 있다.

3. 제품 디자인 지원: 신속한 프로토타이핑

생성형 AI를 CAD 등 설계 소프트웨어와 통합하면 새로운 시제품 및 제품 설계 과정에 도움이 된다. 이를 통해 창의적 사고, 브레인스토밍, 기존 틀을 벗어난 아이디어 도출이 가능해진다. 생성형 AI는 소비자 트렌드를 분석해 창의적 콘셉트와 제품 개발에 도움을 주는 협업형 조수 역할을 할 수 있어 광범위한 시장 조사와 개념 테스트를 생성형 AI가 대신 수행하기 때문에 기업은 프로토타이핑 과정 전반에서 자원, 시간, 비용을 절감할 수 있다.

4. AI가 만드는 광고 모델: AI 모델 에이전시

생성형 AI는 다양한 가상 인간 모델을 제작할 수 있으며, 사용자 맞춤형 기능을 통해 다양성과 개성을 강화할 수 있다. 이러한 가상 인간 모델은 높은 수준의 사실성을 구현함으로써 소비자가 관심 있는 제품을 보다 몰입감 있게 경험하고 실질적으로 시각화할 수 있도록 지원한다. 한 모델의 이미지를 활용해 다수의 다른 모델로 자동 변환할 수 있어 처음부터 수작업으로 모델을 제작하는 수고를 덜어주며 제작 소요 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다.

5. 누구나 손쉽게 접근 가능한 데이터: 비즈니스 사용자의 데이터 역량 강화

생성형 AI는 사용자 친화적 인터페이스와 자연어 질의를 통해 데이터 탐색과 분석 과정을 간소화함으로써 모든 비즈니스 부문의 이해관계자가 소비자를 보다 효과적으로 이해할 수 있도록 지원한다. 구매 패턴, 고객 서비스, 웹사이트 및 브라우징 데이터, 마케팅 캠페인 반응 등 다양한 출처와 영역의 데이터를 통합해 소비자 행동에 대한 포괄적인 인사이트를 제공한다. 데이터 사일로를 넘나들며 자동으로 이상치를 식별하고 문제점을 요약해 의사결정 시 주의를 기울여야 할 사안들을 효과적으로 가이드한다.

6. 입어보고 사용해본 후 구매: 제품의 가상 체험

생성형 AI는 스타일 트랜스퍼 기술을 활용하여 고객의 이미지나 영상과 원하는 스타일을 분석하여 해당 의류나 제품이 현실에서 어떻게 보일지에 대한 사실적 표현을 생성할 수 있다. 체형, 피부 톤, 개인 스타일 등 다양한 요소를 고려해 고객의 선호에 부합하는 적합한 제품을 제안할 수 있다. 고객이 보다 다양한 스타일 옵션, 의류 조합 및 액세서리를 손쉽게 탐색할 수 있도록 지원하여 고객이 구매 전 제품 착용 및 배치 모습을 보다 정확하게 확인하고 상상할 수 있다면 기대 불일치, 제품 불만족 및 반품 가능성을 줄일 수 있다.

7. 개발자를 위한 코딩 지원: 증강 개발자

생성형 AI는 iOS, 안드로이드, 웹 애플리케이션 등 다양한 플랫폼에서 코드 배포 및 유지관리와 같은 반복 작업 수행을 보조할 수 있다. 코드 작성 및 유지관리를 지원하는 개발자 보조 도구로 활용될 수 있으며, 기능적 코드를 다양한 환경에 맞게 변환하는 등 플랫폼과 애플리케이션 간 일관성을 유지하는 데도 도움이 된다. 생성형 AI를 활용하면 개발자가 여러 플랫폼에 걸쳐 코드를 효율적으로 배포하고 유지관리할 수 있으며, 자동화를 통해 개발자의 역량과 능력을 보완함으로써 각 환경이 동일한 수준의 품질로 작동하도록 지원하여 여러 플랫폼에서 일관된 사용자 경험을 유지하는 데 도움이 된다.

8. 온디맨드(on-demand) 고객 지원: 고객 어시스턴트

생성형 AI 기반의 가상 상담원은 실시간 맞춤형 지원을 제공하고 고객과의 새로운 상호작용 방식을 창출함으로써 고객 경험을 향상시킬 수 있다. 음성 인식과 자연어 입력을 활용해 맞춤화된 공감적 대화로 고객을 응대할 수 있으며, 이는 구매 후 지원이나 불만 처리 등 다양한 고객 서비스에 활용될 수 있다. 고객 문의에 즉각적이고 개인화된 응답을 제공하고 관련 솔루션을 제시하며 대화에 능동적으로 참여할 수 있다. 이를 통해 고객은 보다 신속한 응답과 문제 해결을 경험할 수 있으며, 조직은 상담 인력을 복잡한 이슈 해결에 배치할 수 있다.

9. 가상 쇼핑 어시스턴트: 제품 추천

생성형 AI는 고객의 입력 데이터와 선호도를 기반으로 맞춤형 제품 추천을 제공함으로써 구매 과정을 보다 개인화하고 편리하게 만든다. 생성형 AI가 구현하는 대화형 및 반복적 접근 방식은 기존 검색 엔진보다 더 정밀한 추천 결과를 제공할 수 있다. 소비자가 선호하는 스타일이 담긴 이미지를 입력하면 생성형 AI 모델이 해당 이미지를 기반으로 관련 제품을 식별하고 추천할 수 있다. 정확한 개인 맞춤형 지원, 안내 및 문제 해결을 제공함으로써 긍정적인 브랜드 이미지 형성은 물론 고객과의 관계 및 충성도 제고에 기여할 수 있다.

10. 차세대 시장 인사이트 확보: 시장 조사

생성형 AI는 마켓 시나리오 시뮬레이션, 데이터 공백을 메우기 위한 합성 데이터 생성, 기존 패턴 기반 고객 선호도 예측, 문화간 통찰 제공, 경쟁사 분석 지원, 규제 준수 전략 제안, 시장 진입 비용 최적화, 브랜드 인식 시나리오 시뮬레이션, 수요 예측 등을 통해 불확실성을 줄이는 데 도움이 된다. 방대한 관련 자료를 신속하고 효율적으로 읽고 요약해 시장 조사팀이 이해하기 쉬운 형식으로 정보를 제공함으로써 시장 조사 과정을 가속화한다.

기존의 단순 설문조사나 포커스 그룹에 의존하는 대신 고객의 구체적 선호를 파악하고 상세한 프로필을 작성할 수 있다. 시장 조사팀은 생성형 AI를 활용해 시장 고유의 특성을 반영한 신뢰성 높은 가상의 고객 페르소나를 만들 수 있으며, 이를 통해 잠재 고객의 행동과 선호를 보다 정확히 이해할 수 있다.

소비자 부문에 생성형 AI가 더해지면, 빠른 의사결정과 데이터 분석이 가능해진다

딜로이트는 소비자 부문에서 생성형 AI가 이미 기술 솔루션에 점차 통합되고 있으며, 접근성이 높아짐에 따라 기업들이 매출 증대와 비용 절감에 기여할 수 있는 다양한 활용 사례와 적용 방안을 지속해서 탐색할 것이라고 전망했다. 현재 생성형 AI는 소비자 부문 기업들의 기술 솔루션에 점차 통합되고 있으며, 앞으로 생성형 AI가 인간의 감독과 거버넌스, 기존의 머신러닝 등 보완 기술과 결합될 경우 소비자 부문의 핵심 축으로 자리매김할 가능성이 크다.

특히 소비자 부문은 빠른 의사결정이 필수적인 만큼, 판매 데이터와 같은 정형 데이터뿐 아니라 고객 피드백, 디자인 트렌드 등 비정형 데이터까지 포함한 기업 데이터를 신속히 분석할 필요가 있다. 생성형 AI는 비즈니스 사용자가 더 빠르고 쉬운 방식으로 질문을 던지고, 필요한 시점에 적절한 답을 찾으며, 이전에는 불가능했던 수준의 세밀함과 속도로 시장을 이해할 수 있도록 지원하여 더 나은 의사결정으로 이어져 비용 절감, 인력 효율성 증대, 긍정적 고객 경험, 측정 가능한 투자 수익률 향상을 달성할 수 있을 것으로 기대된다.

FAQ

Q: 생성형 AI의 6가지 모달리티란 무엇인가요?

A: 생성형 AI의 6가지 모달리티는 텍스트, 코드, 오디오, 이미지, 비디오, 3D/특수 형식입니다. 이는 AI가 데이터를 이해하고 생성하는 입력과 출력의 형태를 의미하며, 각각 문서 작성, 프로그래밍, 음성 생성, 이미지 제작, 영상 생성, 3D 모델링 등에 활용됩니다.

Q: 생성형 AI를 통해 실제로 얼마나 비용을 절감할 수 있나요?

A: 딜로이트 리포트에 따르면 주로 업무 자동화를 통해 30% 이상의 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다. 자동화된 작업 기능을 수행함으로써 인력 대체 및 업무 효율화를 실현할 수 있어 상당한 비용 절감이 가능합니다.

Q: 소비자 부문에서 생성형 AI 활용 시 주의해야 할 점은 무엇인가요?

A: 개인정보보호와 투명성 확보가 가장 중요합니다. 소비자의 개인 데이터를 활용할 때는 관련 법규를 준수해야 하며, AI가 생성한 결과물임을 소비자가 명확히 알 수 있도록 해야 합니다. 또한 편향되지 않은 공정한 서비스 제공을 위해 데이터의 다양성과 최신성을 지속적으로 관리해야 합니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 딜로이트에서 확인 가능하다.

리포트 명: 생성형 AI 활용서 – 6대 산업별 생성형 AI 도입 가치 분석

이미지 출처: 딜로이트

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.