매장 운영 관리에서 AI를 활용하는 방법은?

소개

인공 지능은 주요 경제 동력이며 소매업과 다른 산업에서 긍정적인 도입을 받고 있습니다. AI 글로벌 시장은 2022년 1,366억 달러에서 연평균 38.1% 성장하여 2030년에는 1,811.8억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

AI는 모든 데이터를 연결하고 인사이트로 전환하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. AI는 비즈니스의 다양한 측면에 통합되어 기존의 업무 방식을 변화시킬 수 있습니다. 매장 운영 관리에 AI를 활용하면 뛰어난 고객 경험을 제공하고, 반복적인 작업을 자동화하며, 매출을 늘리고 창의성을 높일 수 있는 기회를 창출할 수 있습니다. AI를 통해 판매자가 매장을 보다 효율적으로 운영하는 데 도움이 되는 7가지 방법을 살펴보세요.

1. 원활한 고객 경험 제공

원활한 고객 쇼핑 경험을 제공하는 AI

모든 리테일러는 고객에게 일관된 경험을 제공하기 위해 옴니채널로 전환해야 한다는 사실을 잘 알고 있습니다. 이 여정에서 AI가 도움을 줄 수 있습니다.

고객 경험(CX)에는 온라인에서 오프라인 채널에 이르기까지 다양한 접점이 포함됩니다. AI는 모든 점을 연결하여 각 고객에 대한 완전한 프로필을 생성할 수 있습니다. 이를 바탕으로 전략적이고 개인화된 접근 방식을 개발하여 고객과 소통하고 충성도를 높일 수 있습니다.

AI와 고급 알고리즘을 사용하면 인구 통계 데이터, 소셜 미디어 행동, 구매 패턴 등 다양한 소스를 기반으로 고객의 관심사를 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 온라인과 오프라인 쇼핑 경험을 개인별로 맞춤화하여 광고를 강화할 수 있습니다.

쇼핑 여정에 AI를 구현할 수 있는 몇 가지 방법을 소개합니다:

• 개인화된 콘텐츠: AI는 잠재고객을 세분화하고 각 고객의 행동과 선호도에 맞게 콘텐츠를 맞춤화할 수 있도록 도와줍니다. 알고리즘 엔진은 고객이 방금 보거나 최근에 구매한 제품, 자주 쇼핑하는 시간 등의 데이터를 기반으로 전환 가능성이 가장 높은 관련 제품 추천 또는 프로모션을 제공할 수 있습니다.
• 대화형 채팅: 고객 서비스를 위한 AI 기술 및 머신 러닝으로 구동되는 챗봇입니다. 자연어 처리를 사용하여 쇼핑객의 질문을 지원하고 유용한 정보를 제공하며 필요한 경우 고객을 직원에게 연결합니다. 챗봇은 온디맨드 방식으로 항상 사용 가능한 지원을 제공하여 고객의 쇼핑을 안내합니다.
• 비주얼 큐레이션: AI 지원 검색 도구를 통해 고객은 이미지 기반 검색 및 분석을 사용하여 새롭거나 유사한 상품을 탐색할 수 있습니다. 그 결과 미적 감각과 유사성에 기반한 상품 추천이 표시됩니다.
• 리테일 인텔리전스: 이 도구는 소비자가 매장에서 어떻게 행동하는지 추적하고 분석하는 것을 목표로 합니다. 이러한 분석을 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 향후 고객의 행동을 예측하여 혁신적이고 기억에 남는 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 매출이 손실되는 부분과 어떤 마케팅 캠페인이 더 효과적인지 파악하여 매출과 수익을 높일 수 있습니다.

2. 마케팅 및 영업 지원

영업 및 마케팅을 지원하는 AI

오늘날 이커머스 리테일러의 51%는 원활한 사용자 경험을 제공하기 위해 영업, 마케팅, 고객 서비스 프로세스에 AI 기술을 적용하고 있습니다. 마케팅과 영업에 AI를 도입하면 다양한 작업을 자동화하여 전략을 계획하고 실행하며 결과를 측정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

프로그래매틱 광고를 예로 들어보겠습니다. 판매자는 광고 구매 및 광고 게재를 자동화하고 이상적인 고객을 보다 정확하게 타겟팅할 수 있습니다. 이를 통해 잘못된 타겟에 낭비되는 광고비를 줄이고 전환율이 가장 높은 잠재고객에게만 집중할 수 있습니다. 또한 실시간으로 관련성 높은 메시지를 푸시하여 참여도를 높일 수 있습니다.

AI가 리테일러를 지원할 수 있는 또 다른 방법은 상향 판매입니다. 영업 담당자는 업셀링할 고객에 대한 이해를 바탕으로 해당 고객의 개인화 데이터를 제공받아야 합니다. AI는 쇼핑 경험을 개선하고 더 많은 판매 기회를 창출하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 증강 현실 시착, 안면 인식 결제, 제품 검색을 위한 음성 채팅 어시스턴트 등이 판매에 AI를 적용하는 예입니다.

3. 직원 생산성 모니터링

직원 생산성 모니터링에 도움이 되는 AI

특히 리테일 업계와 같이 이직이 빠른 환경에서는 AI가 직원 관리에 도움이 될 수 있습니다. 다음과 같이 모든 인사 절차를 더 빠르게 처리하고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다:

• 채용: 채용 프로세스에서 AI 엔진은 면접 후보자를 결정하거나 직원을 채용할 수 있는 고유한 위치를 파악할 수 있습니다.
• 교육: AI 솔루션은 보다 효율적인 학습 및 온보딩을 제공하여 직원 교육을 향상시킬 수 있습니다.
• 인력 스케줄링: AI를 사용하여 교대 근무 및 직원 순환을 위한 인적 자원을 계획할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 구조 일정을 수립하고 인력 사용을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 직원이 과로하지 않고 항상 매장에서 고객에게 서비스를 제공할 수 있는 충분한 인력을 확보할 수 있습니다.
• 직원 생산성 향상: AI를 적용하면 워크플로우를 간소화하고 불필요한 작업을 제거하여 팀이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다. 따라서 생산성을 향상하고 수작업으로 인한 업무량을 줄이며 직원들이 더 많은 가치를 창출한다고 느끼게 할 수 있습니다. 이는 이직률을 낮추고 직원 만족도를 높이는 결과로 이어집니다.

4. 재고 관리 자동화

재고 관리를 자동화하는 AI

재고 관리는 매장 운영의 핵심 요소입니다. AI로 모든 운영을 통합하면 모든 채널, 제품 SKU, 고객을 종합적으로 파악하고 시장 수요에 맞게 재고 보충 전략을 조정할 수 있습니다.

또한 AI는 정확한 재고를 손쉽게 유지할 수 있도록 도와줍니다. 바코드 스캐닝, 센서, 카메라가 결합된 AI 시스템은 창고와 매장의 모든 재고 이동 데이터를 중앙 집중화합니다. 제품 반품 및 교환, 파손 및 기한이 지난 품목과 같은 특수한 경우를 언급하므로 더 이상 재고 불일치에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 옴니채널 비즈니스의 모든 부분을 연결하는 AI는 전체 공급망에 대한 360도 가시성을 제공합니다.

또한 AI 재고 관리는 스마트 선반을 사용하여 가격 오류 또는 품절 품목을 식별할 수 있습니다. 재고가 부족한 제품을 알려주고 리드 타임과 과거 판매량을 기반으로 재입고량을 제안합니다. 잘못 배치되었거나 새로 도착한 재고가 있으면 직원이 즉시 알 수 있습니다.

5. 수요 예측을 통한 공급망 간소화

공급망을 최적화하고 수요를 예측하는 AI

고객 수요에 비해 재고가 너무 적으면 수익을 놓치게 되고, 재고가 너무 많으면 높은 운송 수수료가 발생하고 시장 변화에 따른 단종 위험도 감수해야 합니다. 재고 과잉 또는 재고 부족 상황을 피하려면 수요를 예측하고 그에 따라 대응해야 합니다. 따라서 AI 분석은 공급망을 간소화할 수 있는 솔루션입니다. 매장 트래픽과 고객 행동을 기반으로 각 위치에 보관할 적정 재고를 추천합니다.

인공지능은 인간의 두뇌로는 이해할 수 없는 트렌드를 파악하고 동인 요인을 빠르고 정확하게 분석하여 더 나은 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 이 도구는 고객의 선호도와 판매 데이터에서 인사이트를 마이닝하여 업계의 변화를 파악하고 머천다이징, 마케팅 및 비즈니스 전략에 대한 선제적인 변경을 제안할 수 있습니다. 이제 리테일러는 재고 예측을 개선하고, 제품 가격을 결정하고, 미래를 위한 공급망을 계획할 수 있습니다.

6. 보안 강화 및 손실 방지

보안을 강화하고 손실을 방지하는 AI

또한 AI 기술은 분실 예방에 기여하고 매장 보안을 강화합니다. 예를 들어, 비디오를 스캔하고 녹화할 수 있는 셀프 계산대에 AI를 통합하여 도난 발생 방식에 대한 인사이트를 수집할 수 있습니다. AI는 컴퓨터 비전을 사용하여 비정상적인 활동을 표시하여 잠재적인 도난을 감지하고 직원과 보안 요원에게 실시간 도난을 경고할 수도 있습니다. 이를 통해 적절한 조치를 취하여 제품 손실을 완화하고 직원, 고객, 자산을 보호할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 AI 보안 시스템을 갖추면 매장을 보다 효율적으로 운영할 수 있고, 판매 담당자는 고객 응대에 집중할 수 있습니다.

데이터는 비즈니스의 생명과도 같지만, 고객 개인정보 보호는 절대로 타협해서는 안 되는 중요한 문제입니다. 이 시스템은 고객의 동의 없이 의심스러운 도둑의 데이터를 기록하는 대신 시스템에 등록한 승인된 직원의 데이터만 기록합니다. 이렇게 하면 소비자의 개인 정보를 존중하면서 매장의 보안을 유지할 수 있습니다.

7. 데이터 기반 의사 결정 최적화

데이터에 기반한 의사 결정을 강화하는 AI

AI의 가장 뛰어난 이점 중 하나는 리테일러가 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 인사이트를 생성한다는 점입니다. 예를 들어, AI는 고객 행동, 선호도, 이전 마케팅 캠페인, 프로모션 및 향후 트렌드에 대한 데이터를 분석할 수 있습니다. 이러한 데이터를 비즈니스 소유자가 적절한 결론을 도출하고 더 나은 계획을 세울 수 있도록 가치 있는 인사이트로 변환합니다. 이러한 방식으로 추측을 최소화하고 캠페인 효과를 최적화할 수 있습니다.

또한 데이터는 예산 책정을 개선하고 잘못된 투자를 방지합니다. 프로젝트에 대한 재정적 투자를 결정하기 전에 프로젝트의 실현 가능성과 수익성을 평가할 수 있습니다. 프로젝트 실행 중에도 AI는 장애물을 식별하고 투자가 일정과 예산에 맞게 진행되도록 지원할 수 있습니다.

요약

AI는 리테일 업계의 판도를 바꾸고 있는 거대한 혁명입니다. AI 도구를 사용하면 모든 매장 기능을 더 스마트하고 효율적으로 운영하여 매출을 늘리고 고객 만족도와 고객 유지율을 높일 수 있습니다. 위의 7가지 AI 활용 방법을 통해 일상적인 프로세스와 전략 계획에 대한 AI의 이점을 개괄적으로 파악할 수 있기를 바랍니다. AI의 힘을 활용하면 새로운 차원의 비즈니스 성장을 달성하고 경쟁업체보다 우위를 점하는 데 도움이 될 것입니다.