“오프라인 매장에 침투한 AI” 쇼핑카트부터 직원 챗봇까지, AI로 진화하는 오프라인 쇼핑

Grocery trends: Transforming the store

오프라인 매장 참여도 60%로 하락, AI로 새로운 경험 창출 필요성 증가

캡제미니 소비자 연구에 따르면 오프라인 매장 참여도가 감소하는 추세를 보이고 있다. 2023년 11월에는 66%의 소비자가 오프라인 매장과 상당한 상호작용을 했지만, 2024년 11월에는 그 수치가 60%로 감소했다. 반면 온라인 쇼핑은 전년 대비 36%에서 46%로 증가했다. 이러한 수치가 오프라인 매장의 종말을 의미하는 것은 아니지만, 리테일러들이 매장 내 경험을 재구상하고 재설계할 필요성을 강조한다.

현대 디지털 시대에는 ‘단순한 매장’이라는 개념이 사라지고 있다. 소매 공간은 단순히 쇼핑하는 장소에서 제품 발견, 개인화된 경험, 부가가치 서비스를 제공하는 종합적인 목적지로 진화하고 있다. 하지만 많은 매장들은 소비자의 높아진 기대와 변화하는 선호도를 충족시키는 데 필요한 디지털 구성 요소가 부족한 실정이다. 특히 식료품 및 대형 소매 카테고리에서 이러한 현상이 두드러지는데, 상당한 디지털 솔루션 투자에도 불구하고 매장 경험에서 의미 있는 역할을 하는 기술은 매우 제한적이다.

캡제미니 보고서에 따르면, 2025년 이후에도 경쟁력을 유지하기 위해 소매업체, 특히 식료품 및 대형 소매 카테고리의 업체들은 물리적 매장 내에서도 디지털 세계를 구현해야 한다. 인공지능과 같은 첨단 디지털 솔루션을 활용하여 시장의 핵심 과제를 해결하고 변화하는 소비자 요구를 충족시키는 새로운 접근 방식이 필요한 시점이다.

월마트의 AI 가격 조정 시스템: 2일 걸리던 작업을 2분으로 단축한 성공 사례

공급망 비용 상승, 라스트마일 배송 비용 증가, 인건비 증가 등으로 식료품 판매업체들의 총 이익률 유지가 어려워지고 있다. 많은 업체들이 이미 비용 절감 기회를 고갈시켰고, 소비자들은 더 이상 가격 인상을 감당할 수 없는 상황이다. 이에 업체들은 수익성 향상을 위한 혁신적인 접근 방식이 필요하게 되었다. 인공지능 기반 수요 계획 및 스마트 재고 관리 솔루션은 초지역적 날씨, 지역 행사 및 휴일, 지역 행동 및 선호도의 더 구체적인 세분화와 같은 광범위한 데이터셋을 통합하여 수요를 더 정확하게 예측할 수 있다. 이러한 도구가 제공하는 향상된 정확도는 재고 수준을 최적화하고 낭비를 줄이는 데 도움이 되며, 자동화는 인건비 절감에도 기여한다.

또한 생성형 또는 에이전트형 AI 기반 도구는 반복적이고 지루한 매장 내 작업을 자동화하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 전자 선반 라벨(ESL)과 연결된 POS 시스템과 함께 사용되는 동적 가격 책정 도구는 인간의 개입 없이 내부 및 외부 요인에 따라 실시간 가격 조정을 가능하게 한다. 이러한 자동화 도구는 낭비 감소, 인건비 절감 또는 효율성 향상을 통해 비용을 절감하는 동시에 직원들이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 함으로써 상위 성장을 가능하게 한다.

월마트(Walmart)는 최근 2026년까지 2,300개 매장에 전자 선반 라벨 사용을 확대할 계획을 발표했으며, 이 기술을 통해 큰 이점을 얻고 있다. 초기 구현에서 리테일러는 ESL이 가격 변경에 필요한 시간을 2일에서 단 2분으로 대폭 줄였으며, 이를 통해 직원들이 고객 응대 업무에 더 집중할 수 있게 되었다. 또한 이 시스템은 모바일 앱을 사용하여 직원들을 보충이나 주문 처리가 필요한 특정 제품으로 직접 안내함으로써 재고 보충 및 온라인 주문 피킹을 간소화한다.

블록체인과 IoT 센서로 식품 안전 규정 자동 관리, 2026년까지 의무화 대응

식품 안전 및 추적성에 관한 글로벌 규정은 식료품 판매업체에게 더 큰 정확도로 재고를 추적하고, 온도를 모니터링하며, 규정 준수 노력을 문서화할 것을 요구하며 점점 더 큰 과제가 되고 있다. 수동 프로세스만으로는 더 이상 충분하지 않으며, 진화하는 표준 및 보고 요구 사항을 충족하기 위해 디지털 솔루션이 필수적이다.

블록체인 기술을 활용한 디지털 추적 시스템은 제품의 원산지 및 취급 이력에 대한 정확한 기록을 제공하여 재고 추적을 간소화할 수 있다. 또한 IoT 지원 센서와 같은 매장 내 기술은 냉장 장치를 실시간으로 모니터링하고 온도 데이터를 기록하는 등 규제 요구 사항과 관련된 중요한 활동 일부를 자동화할 수 있다. 어려운 경제 시기에 기업의 핵심 고려 사항은 여러 영역에 걸쳐 투자 가치를 극대화하는 것이다. 식료품 판매업체의 경우, 이는 제품 및 성분 추적성에 대한 성장하는 소비자 요구를 충족시키기 위해 식품 안전 규정 준수 투자를 확장하는 것을 의미할 수 있다.

매장 로봇 ‘탈리’의 효과: 매장당 주 30시간 절약으로 직원 고객 서비스 확대

유럽에서는 인력 부족이 식료품 업계의 가장 큰 도전이며, 이는 북미 지역에도 영향을 미치고 있다. 결과적으로 많은 매장들이 재고 적재 및 매장 바닥 유지와 같은 필수적인 운영 작업을 수행하는 동시에 고객에게 강력한 경험을 제공하는 데 어려움을 겪고 있다. 매장 내 기술은 이 문제의 양쪽 측면을 모두 해결하는 데 활용될 수 있다. 예를 들어, 로봇 공학은 바닥 청소, 선반 적재, 플래노그램 모니터링과 같은 일상적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하는 데 사용될 수 있다. 동시에 직원용 생성형 AI 지원 지원 앱과 같은 디지털 도구는 영업 담당자가 고객 질문에 더 빠르고, 완전하고 정확하게 답변하는 데 도움을 줄 수 있다.

비제이스 홀세일 클럽(BJ’s Wholesale Club)에서는 탈리(Tally)라는 매장 내 자율 로봇이 하루에 여러 번 순회하며 컴퓨터 비전과 AI 기반 분석을 사용해 선반을 모니터링하고 보충이 필요한 품목에 대해 직원에게 알린다. 이 자동화를 통해 리테일러는 매장에서 주당 30시간을 절약하고, 직원들을 더 가치 있는 고객 응대 작업에 재배치할 수 있다고 추정한다.

타겟(Target)은 매장 직원들을 위한 제너레이티브 AI 기반 챗봇인 ‘스토어 컴패니언(Store Companion)’을 도입하고 있다. 이 도구는 타겟 서클 카드에 고객을 등록하는 방법이나 금전 등록기 문제 해결과 같은 일반적인 질문에 즉각적인 답변을 제공함으로써 운영을 간소화하고, 효율성을 향상시키며, 고객 참여를 강화하는 것을 목표로 한다. 또한 이 챗봇은 직무 학습 리소스를 제공하여 신규 및 계절 직원에게 특히 유용하다.

인터마르셰의 AI 스마트 카트: 88% 고객 만족도, 90% 이상 재방문율 달성

오늘날 고객들에게 매장 방문은 디지털 경험이다. 레시피 검색, 리뷰 읽기, 대체품 찾기, 가격 확인 등 쇼핑객들은 물리적 매장에 있을 때도 디지털 소비자로서 행동한다. 쇼핑객들은 매장을 경험적인 공간으로 보지만, 대부분은 가능한 한 빨리 들어갔다 나오려는 미션을 가지고 있다. 이러한 이유로 식료품 판매업체들이 쇼핑객 여정에서 마찰 포인트를 완화할 수 있는 매장 내 기술을 도입하는 것이 중요하다.

인터마르셰(Intermarché)는 캡제미니(Capgemini)와 쇼픽(Shopic)과 협력하여 스마트 카트라는 AI 기반 솔루션으로 매장 내 쇼핑 경험을 혁신했다. 스마트 카트는 컴퓨터 비전과 머신러닝을 사용하여 쇼핑객이 카트에 넣는 항목을 자동으로 인식한다. 통합된 화면은 실시간으로 지출을 추적하는 동시에 개인화된 프로모션과 광고를 표시한다. 쇼핑을 마치면 고객은 전용 터미널에서 바코드를 스캔하여 트랜잭션을 완료하기만 하면 된다—이는 일반적인 결제 관련 마찰 포인트를 제거한다.

편의성 향상 외에도 스마트 카트는 운영팀에게 향상된 재고 자동화 및 관리를 제공하며, 매장 직원은 통합 앱을 통해 트랜잭션을 모니터링하고 고객 요구를 예측할 수 있다. 스마트 카트의 결과는 압도적으로 긍정적이었으며, 고객 만족도는 88%에 달했고 재방문 쇼핑객은 90% 이상이었다. AI와 자동화를 통합함으로써 인터마르셰는 매장 내뿐만 아니라 카트 내에서도 원활하고 데이터 기반의 소매 경험을 위한 새로운 표준을 제시하고 있다.

생성형 AI 쇼핑 도우미 사용자 25%, 리테일 미디어로 13억 달러 수익 창출한 크로거 사례

쇼핑 경험은 전통적인 매장 내 여정에서도 점점 더 디지털화되고 있다. 소비자 트렌드 연구에 따르면 거의 4명 중 1명의 소비자가 쇼핑에 생성형 AI를 사용하고 있으며, 68%의 소비자가 그 추천에 따라 행동할 준비가 되어 있다. 리테일러들은 쇼핑 도우미와 같은 생성형 및 에이전트형 AI 기반 솔루션을 디지털 고객 접점으로 생각할 수 있지만, 사실 이들은 직원과 고객 모두에게 매장에서도 중요한 역할을 하고 있다. 특히 제품 성분을 이해하거나 지속가능성이나 공정 무역과 같은 더 복잡한 문제에 대해 알아볼 때 더욱 그렇다.

연구에 따르면 소비자들은 쇼핑 여정 동안 리테일러로부터 직접 정보를 받아들일 의향이 있다. 예를 들어, 53%는 스마트 쇼핑 카트, 스마트 미러 또는 인터랙티브 터치스크린의 디스플레이를 통해 매장 내 개인화된 광고를 원한다. 이러한 매장 내 광고는 32%가 이를 통해 새로운 제품을 발견한다고 말하는 등 상당한 영향을 미친다.

경험 향상 외에도 소매 미디어 네트워크(RMN)는 리테일러의 풍부한 구매 데이터와 소유 채널을 활용하여 매출을 높이는 고도로 타겟팅된 광고를 제공하는 플랫폼으로, 대형 리테일러가 전통적인 소매 운영보다 더 높은 마진으로 데이터와 매장 내 인프라를 수익화하는 데 도움이 된다.

예를 들어, 크로거(Kroger)는 크로거 프리시전 마케팅(Kroger Precision Marketing)의 일부인 소매 미디어 네트워크를 포함한 대체 수익 사업에서 2023년 13억 달러의 영업 이익을 보고했다. 이러한 수익은 부분적으로 2023년 쿨러 스크린(Cooler Screen)과의 파트너십을 통해 미국 내 500개 매장의 냉장고 문에 디지털 스마트 스크린 광고를 추가한 결과였다.

FAQ

Q: 생성형 AI는 식료품 소매업에서 어떤 역할을 하고 있나요?

A: 생성형 AI는 식료품 소매업에서 여러 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 수요 예측과 재고 관리를 개선하여 낭비를 줄이고, 직원들이 고객 질문에 더 효과적으로 대답할 수 있는 지원 도구를 제공하며, 쇼핑객들에게 개인화된 추천과 정보를 제공합니다. 실제로 약 25%의 소비자가 이미 쇼핑에 생성형 AI를 활용하고 있으며, 68%는 AI 추천에 따라 행동할 준비가 되어 있습니다.

Q: 매장 내 기술 투자가 리테일러에게 어떤 이점을 제공하나요?

A: 매장 내 기술 투자는 리테일러에게 여러 이점을 제공합니다. 자동화를 통한 인건비 절감, AI 기반 재고 관리로 낭비 감소, 고객 경험 개선을 통한 충성도 향상, 그리고 소매 미디어 네트워크를 통한 새로운 수익원 창출 등이 있습니다. 연구에 따르면 기술 지원 매장 내 경험은 식료품 쇼핑객의 57%가 꼽은 주요 충성도 요소입니다.

Q: 스마트 카트와 같은 혁신적인 기술이 실제로 소비자 행동에 영향을 미치나요?

A: 네, 스마트 카트와 같은 혁신적인 기술은 소비자 행동에 상당한 영향을 미칩니다. 인터마르셰의 사례에서 볼 수 있듯이 스마트 카트 사용 시 고객 만족도는 88%에 달했으며, 재방문 쇼핑객의 경우 90% 이상으로 높았습니다. 또한 연구에 따르면 53%의 소비자가 스마트 쇼핑 카트나 인터랙티브 디스플레이를 통한 개인화된 광고를 원하며, 32%는 이를 통해 새로운 제품을 발견한다고 응답했습니다. 이는 이러한 기술이 단순한 편의성 제공을 넘어 쇼핑 행동과 구매 결정에 실질적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 캡제미니

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.