예측 불가능한 시대,‘AI’를 전략 무기로 사용하
불확실성이 상수가 된 세상에서 예측하고, 적응하고, 승리하는 법
요즘 마케터나 커머스 리더들의 대화에서 빠지지 않는 키워드가 하나 있다. 바로 ‘불확실성’이다. 물류는 갑자기 꼬이고, 소비 트렌드는 주마다 뒤바뀌며, 예고 없이 관세가 오르기도 한다. 정답이 없고, 내일이 예측되지 않는 시대.
이 불확실한 환경 속에서도 성장을 멈출 수 없는 리테일 브랜드들은 더 이상 오래된 데이터나 직감에 의존하지 않는다. 대신, 이제는 AI를 통해 미래를 ‘미리 보는’ 시스템을 구축하기 시작했다. 그리고 이건 단지 기술 트렌드 이야기가 아니다. 생존과 경쟁력의 문제다.
AI는 마케팅 도구가 아니다. 전략 시스템이다
이제 AI는 ‘광고 타겟팅을 더 똑똑하게 해주는 도구’를 넘어, 리테일의 전 영역을 재구성하는 전략 자산이 되었다. 대표 사례로는 Walmart의 가격 분석 모델과 Kraft Heinz의 공급망 AI ‘Lighthouse’가 있다. 이 브랜드들은 AI를 단순 효율화가 아닌 “선제적 대응 시스템”으로 활용해 시장의 변화를 빠르게 감지하고, 경쟁보다 먼저 움직일 수 있었다. 또한 Shopify의 AI 어시스턴트 ‘Sidekick’은 실시간 데이터를 통합 분석해 공급자별 총비용(TCO) 비교, 소비자 수요 시뮬레이션, 캐시 플로우 예측까지 수행한다. 즉, 단순 보고서가 아닌 즉각적인 의사결정 기반을 만들어주는 동료가 된 것이다.
예측할 수 없다면, 적어도 대응은 빨라야 한다
불확실한 환경에서 가장 위험한 건 ‘느린 대응’이다. 문제는 대부분의 브랜드가 이 대응 속도를 기술적 한계 때문에 놓친다는 것이다. 오래된 ERP, 모놀리식 시스템, 고정된 워크플로우…이런 구조에서는 아무리 좋은 인사이트가 있어도
실행까지 가는 데 시간이 너무 오래 걸린다. 반면, 모듈형 아키텍처와 유연한 플랫폼을 도입한 브랜드는 다르다. 예를 들어, 선글라스 브랜드 Pit Viper는 Shopify의 컴포저블 구조를 활용해 짧은 시간 내에 새롭고 대규모 제품 출시를 진행했다. 기능보다 중요한 건 ‘속도’였다.
데이터는 많지만, 통찰은 부족한가?
그럼 AI를 행동으로 연결하라 - 많은 브랜드가 ‘보고서’는 넘쳐나지만, 결정을 내릴 수 있는 인사이트는 부족하다고 말한다. 이 문제를 해결한 사례가 글로벌 가구 브랜드 MillerKnoll이다. 모든 채널 데이터를 통합해 단일 대시보드를 만들고, 머신러닝 기반의 구매 예측 모델을 구축해 약 9천만 달러 규모의 크로스셀 기회를 발굴하면 된다. 이처럼 AI는 단지 분석 도구가 아니라, 비즈니스의 ‘다음 스텝’을 알려주는 조력자가 될 수 있다.
효율이 아닌 ‘적응력’을 위한 자동화
AI는 이제 예측만이 아니라, 즉각적으로 반응하는 시스템 자동화의 핵심 축으로도 기능한다.
예를 들어:
재고를 지역별 수요 신호에 따라 자동으로 재분배
법규 변경에 맞춰 상품 상세 페이지를 동적으로 수정
원가 변동에 따라 실시간 가격 최적화
→ 이 모든 일이 하루 단위로, 자동으로 일어난다.
특히 SKU가 많은 브랜드의 경우, 시즌에 상관없이 꾸준히 팔리는 제품군을 ‘소비자 심리 지표’로 설정해 마케팅 전략을 미세 조정하고 있다.
실무자를 위한 5가지 AI 전략 실행 포인트
1. 예측 모델 재점검
과거 판매 데이터에만 의존하지 말고, 실시간 시나리오 모델링과 지역별 리스크 신호를 반영한 예측 체계를 구축하라.
2. 커머스 인프라 스트레스 테스트
지금의 기술 스택이 빠른 변화에 얼마나 유연하게 대응 가능한지 점검하라. CFO와 협업해 기술 변화의 ROI를 수치화하면 투자도 쉬워진다.
3. TCO(총비용) 중심의 의사결정 전환
단가만 볼 게 아니라 관세, 운송비, 리드타임, 위험 요소까지 포함해 전체 비용을 시뮬레이션하라.
4. 자동화의 우선순위 지정
물류, 현지화, 가격 전략 등 실시간 대응이 필요한 영역부터 자동화하라.
5. 인사이트 → 실행 연결 구조 설계
예측 데이터를 단지 '알려주는' 데 그치지 말고, 고객 경험과 상품 전략까지 자동 연동되도록 구성하라.
불확실한 시대의 정답은, ‘빠른 실행력 + 유연한 구조’에 있다
이제 리테일은 더 이상 예측 가능한 산업이 아닙니다. 어제 만든 전략이 오늘 바뀌고, 1년치 재고가 한 달 만에 의미 없어질 수 있는 시대. ‘정답’보다 중요한 건, 얼마나 빨리 대응하고 조정할 수 있는가입니다.
여기서 AI는 단순한 미래 기술이 아닌, 예측부터 실행까지 연결해주는 실질적 생존 툴로 작동합니다. 잘 설계된 AI 인프라는 더 빨리 판단하고, 더 민첩하게 움직이게 해주며, 수많은 불확실성을 실행 가능한 ‘정보’와 ‘행동’으로 바꾸어 줍니다. 하지만 기억해야 할 점도 있습니다.
AI는 만능 해결사가 아닙니다. 기술은 전략을 대신하지 않으며, 목적 없는 자동화는 효율만 낭비합니다. 그래서 결국 중요한 건, AI를 어떻게 활용할지에 대한 명확한 비즈니스 관점의 설계와 의도입니다.
데이터를 왜 모으는지,
어떤 지표가 실제 비즈니스에 영향을 주는지,
예측된 신호를 누가, 어떻게 사용할지
이 모든 연결 고리를 설계할 수 있을 때, AI는 진짜 전략이 됩니다.
앞으로의 리테일 전략에서 마케터와 브랜드 리더가 가져가야 할 질문은 이렇습니다:
우리 조직은 실시간 시장 변화를 감지할 준비가 되어 있는가?
예측한 리스크에 대응할 유연한 구조를 갖추고 있는가?
기술 투자에 대한 ROI를 어떻게 빠르게 증명할 수 있는가?
이 질문들에 'Yes'라고 답할 수 있다면, 당신의 브랜드는 변화 속에서 흔들리지 않고 앞으로 나아갈 수 있습니다. 불확실성은 두려움이 아니라, 전략의 출발점입니다.그리고 그 전략의 엔진이 되는 것이 바로 AI입니다. 데이터와 기술, 구조와 판단 사이의 연결 고리를 선명하게 그려내는 브랜드가 다음 시대의 승자가 될 것입니다.
