생성AI, 유통 커머스 리테일 산업 판도 바꾼다
● 생성AI, 다시 한 번 소비자 쇼핑의 혁신을 이끌까
챗GPT가 촉발시킨 생성AI의 시대가 본격적으로 열리고 있다.
생성 AI 기술에 대한 기대감은 식을 줄 모르고 초기 파일럿 사례들은 매우 흥미롭다. 무엇보다 경제적 가치가 막대하다. 생성 AI는 세계 경제에 수조 달러의 가치를 더할 수 있는 것으로 나타났다.
최근 맥킨지앤 컴퍼니의 생성 AI 사용 사례(use case) 분석에 따르면, 생성 AI는 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러에 해당하는 가치를 추가 생산하게 될 것이다. 이는 모든 인공 지능의 영향력을 15~40%까지 증가시킬 수 있는 수준이다. 현재 업무에 사용되는 소프트웨어에 생성 AI를 내장하는 것까지 포함하면 이 추정치는 약 두 배가 될 것으로 예상하고 있다.
산업 별로는 은행, 하이테크, 생명 과학 분야가 생성 AI가 매출에 미치는 영향력이 가장 큰 것으로 나타났다. 금융 업계는 생성 AI 기술로 연간 2000억~3400억 달러에 해당하는 가치를 추가로 얻을 것으로 추정된다. 리테일 산업인 유통 및 소비재(CPG) 분야 역시 연간 매출의 1.2~2.0%, 즉 4000억~6600억 달러에 달하는 생산성 향상을 기대하고 있다.
이미지: 장혜지 (출처 : 맥킨지 앤 컴퍼니)생성 AI, 리테일 산업에서 무엇을 바꿀까?
1. 고객과의 상호 작용 패턴 재창조
최근 소비자는 식품, 의류와 화장품에 이르기까지 큐레이션된 쇼핑 경험, 개인화된 마케팅 등 모든 분야에서 개인화, 맞춤화를 원하는 추세다. 생성 AI의 활약을 기대할 수 있는 부분이다.
생성 AI는 시장 데이터를 집계해 컨셉, 아이디어, 모델 등을 테스트하고, 알고리즘을 사용해 맞춤형 고객 경험을 제공할 수 있다. 패션 스타일을 제안하는 ‘스티치 픽스(Stitch Fix)’는 소비자가 입력한 텍스트 요구사항을 시각화하는 실험을 했다. DALL-E를 사용해 색상, 원단, 스타일에 대한 개인 선호도를 반영해 시각화하고, 이와 유사한 상품을 찾아내 소비자에게 구매를 제안하는 식이다.
이처럼 생성AI 애플리케이션을 개발해 고객에게 '차세대 경험'을 제공한다면 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것으로 보인다. 요리 레시피를 검색했지만 레시피만 얻기 보다는, 가장 인기있는 요리팁까지 찾아주는 챗봇이 있다면? 문의 사항에 대해 인간 상담원처럼 대화를 이끌어 가는 챗봇과 상담을 한다면? 이러한 방식은 모두 고객 만족도와 트래픽을 높이고 브랜드 충성도를 높이게 된다.
shutterstock2. 핵심 영역에서 가치 창출 가속화
유통 및 소비재 산업에서 AI 기술의 사용은 새로운 일이 아니다.
지난 수십 년 동안 기존의 AI 및 고급 분석 솔루션은 광범위한 공급망 및 창고 네트워크 관리, 수백만 가지의 스큐(SKU; 제품이 보관되는 최소단위) 관리, 복잡한 제품들에 대한 방대한 데이터 풀 관리에 혁신적인 도움을 제공해 왔다. 생성 AI는 이러한 기존 AI 기반 도구들을 지원 및 보완해 가치 창출을 확대한다.
먼저, 생산 및 유통 절차에 관련된 주요 기능들을 자동화할 수 있다. 고객 서비스, 마케팅 및 영업, 재고 및 공급망 관리와 같은 주요 기능들의 자동화를 통해 업무의 정확도와 효율화를 도모한다.
마케팅 및 영업을 위한 카피 작성을 용이하게 하고, 창의적인 마케팅 아이디어를 브레인스토밍할 수도 있다. 소비자 조사를 신속하게 진행하며, 콘텐츠 분석 및 제작을 가속화할 수 있다. 글과 디자인 개선도 용이해졌다.
3. 신속한 문제 해결 및 고객 관리 인사이트 향상
유통 및 소비재 산업은 소비자와의 상호작용이 매우 많은 분야다. 특히 이커머스의 성장과 함께 소비자와의 상호작용이 더 중요하게 부각되면서, 기존 AI 툴과 생성 AI를 결합한 챗봇을 내세우고 있다. 고객 문의에 직접 응답하고, 주문 추적 및 취소, 할인 제공, 업셀링 등 상담원의 상호작용 스타일을 더 잘 모방할 수 있는 버전이다.
이를 통해 반복적인 작업은 자동화하고, 인간 상담원은 더 복잡한 고객 문제를 처리하고 상황에 맞는 정보를 얻는 데 시간을 할애하도록 한다. 이로써 기업은 단순한 숫자 데이터가 가져다 줄 수 없는 고객 인사이트를 얻게 되고, 고객은 더 높은 만족을 경험하게 될 것이다.
shutterstock그렇다면, 다음은?
생성 AI의 활용 영역은 빠르게 확장 중이다. 리테일 산업에서도 이 신기술은 생산성과 효율성을 향상시키고, 상품과 서비스의 혁신을 이끌어 낼 것으로 기대한다. 하지만 생성 AI 툴을 통합하는 방법을 모색하기에 앞서 생성 AI가 미칠 수 있는 여러가지 영향을 먼저 염두에 두고 대응해야 한다.
첫째, 생성 AI로 인해 생성된 콘텐츠나 결과물이 사실에 기반한 것인지 추론에 기반한 것인지에 대한 정확한 파악이 필요하다. 잘못된 정보를 포함하거나 표절된 콘텐츠 등이 종종 생산되고 있기 때문에 이에 대한 새로운 수준의 품질 관리가 요구되고 있다.
둘째, 파운데이션 모델은 해커 및 기타 악의적 공격자의 주요 공격 대상이 되고 있다. 이로 인해 다양한 잠재적 보안 취약성과 개인정보 보호 위험이 증가하고 있다. 유통 및 소비재 기업들은 전략적으로 보안 인력을 투입하고 보안과 개인정보 보호를 최우선 고려사항으로 삼아야 한다.
셋째, 기업은 고객 담당자가 작성한 이메일처럼 이전에 사람이 처리했던 프로세스, 제품 설계와 디자인 같은 AI 지원 프로세스에 대해 더욱 세밀한 품질 검사를 수행해야 한다.
shutterstock끝까지 읽어주셔서 감사합니다.
