“더 이상 감으로 장사 안 한다”… 리테일 기업들, AI로 무장하는 이유

글로벌 리테일 산업이 구조조정을 진행하며 AI 기반 운영 혁신에 주목하고 있다. 딜로이트(Deloitte) 조사에 따르면 미국 리테일 기업 경영진의 70%가 향후 12개월 내 AI 기반 운영 시스템 도입을 계획하고 있다고 답했다. 이는 단기 비용 절감이 아닌 변동성이 커진 시장에서 예측력과 실행력을 높여 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하려는 전략의 일환이다.

팬데믹 이후 소비 패턴이 급격히 변화하면서 기존의 경험과 직감에 의존한 의사결정만으로는 수요 변화를 따라잡기 어려워졌다. 구매 빈도는 늘었지만 객단가는 줄고, 브랜드 충성도는 약화되는 상황에서 리테일 기업들은 AI를 활용해 방대한 소비자 데이터를 실시간 분석하고 있다. 수요 예측부터 가격 전략, 재고 관리, 물류 최적화까지 운영의 핵심 영역을 자동화하는 추세다.

미국 리테일 기업 60% “AI 수요 예측이 효율성 향상에 기여”

실제로 AI 도입 성과도 나타나고 있다. 딜로이트 조사 결과 미국 리테일 기업의 60% 이상이 “AI 기반 수요 예측이 운영 효율성 향상에 기여했다”고 평가했다. 이는 AI가 단순한 기술 트렌드를 넘어 생산성과 수익성의 균형을 좌우하는 구조조정의 핵심 수단으로 작용하고 있음을 보여준다.

글로벌 리테일 기업들의 AI 활용 사례를 살펴보면, 미국 대형 유통사 타겟(Target)은 내부 시스템 ‘인벤토리 렛저(Inventory Ledger)’를 통해 매주 수십억 건의 수요 예측을 자동화하고 있다. 이 시스템은 재고 부족을 사전에 감지해 대응하며, 현재 전체 상품의 40% 이상에 AI 기반 의사결정을 적용하고 있다. 월마트(Walmart)는 자체 머신러닝 플랫폼을 활용해 실시간 재고 가시성과 가격 설정을 자동화하고, 전국 단위 공급망 운영의 안정성을 높이고 있다.

국내 유통기업도 AI 도입 본격화, 재고관리부터 개인화 서비스까지

국내 유통기업들도 빠르게 대응하고 있다. 이마트는 AI 기반의 재고 관리 및 발주 시스템을 도입해 공급망 리스크를 줄이고 매출 변동성을 완화하고 있다. 롯데쇼핑은 고객 구매 데이터를 기반으로 점포별 맞춤형 프로모션을 기획하고 가격 전략의 민첩성을 높였다.

온라인 패션 플랫폼인 무신사는 상품 추천 알고리즘과 큐레이션 기술을 고도화해 소비자 만족도와 구매 전환율을 동시에 끌어올리고 있다. 이마트24는 AI를 활용해 발주부터 계산까지 전 과정의 자동화를 추진하며 미래형 편의점 운영 모델을 구축하고 있다.

오프라인 매장에도 AI·AR 기술 접목한 체험형 서비스 확산

오프라인 매장에서도 AI 기술을 활용한 혁신이 이뤄지고 있다. 리바이스(Levi’s)는 AI 기반 체형 분석 기술을 적용해 맞춤형 피팅 경험을 제공하고 있으며, 나이키(Nike)는 퍼스널라이징 기능을 강화한 나이키 라이즈(Nike Rise) 매장에서 러닝 특화 콘텐츠와 디지털 인터랙션을 결합해 고객과의 일상적 연결을 강화하고 있다.

최근 유통업계는 AI, AR, IoT 등 디지털 기술을 매장에 접목해 고객 경험을 고도화하고 있다. AI 기반 추천 시스템, AR 디스플레이, 스마트 셀프 체크아웃은 고객의 탐색 과정과 구매 결정 여정을 자연스럽게 연결하며, 이 과정에서 축적된 행동 데이터는 퍼스널 마케팅, 상품 기획, CRM 전략으로 이어진다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q: 리테일 기업이 AI를 도입하는 주된 이유는 무엇인가요?

A: 팬데믹 이후 소비 패턴이 급변하면서 기존의 경험과 직감만으로는 수요 변화를 예측하기 어려워졌기 때문입니다. AI를 통해 실시간 데이터 분석과 수요 예측, 재고 관리 등 운영 효율성을 높여 경쟁력을 확보하려고 합니다.

Q: AI 도입으로 어떤 효과를 얻을 수 있나요?

A: 수요 예측 정확도 향상, 재고 부족 사전 방지, 맞춤형 프로모션 기획, 가격 전략 최적화 등을 통해 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 실제로 미국 리테일 기업의 60% 이상이 AI 기반 수요 예측이 효율성 향상에 기여했다고 평가했습니다.

Q: 오프라인 매장에서는 AI가 어떻게 활용되나요?

A: AI 기반 체형 분석을 통한 맞춤형 피팅 서비스, 개인화된 상품 추천, AR 디스플레이를 통한 체험형 서비스 등이 제공됩니다. 이런 기술들은 고객 경험을 향상시키고 구매 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 딜로이트에서 확인 가능하다.

리포트 명: 리테일사 구조조정 동향 – 수익성 중심 리셋과 미래 설계

이미지 출처: 딜로이트

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.