- 'AI가 가져온 산업혁명 시리즈' 제1탄, AI가 가져온 소매업의 변화 -
- '구입하지 않은 손님'의 데이터가 매상 증가의 비결! -

□ 미츠코시이세탄, 이온 등 일본 주요 소매업 기업들이 앞 다투어 도입한 화제의 AI는?

  ㅇ 후지키메라 종합연구소는 AI 관련 비즈니스 일본 국내시장이 2030년도에 2조1200억 엔 규모가 될 것으로 예상. EY종합연구소는 AI 관련 산업 전체의 시장규모(AI를 활용한 기계, 시스템 등 일본 내의 다양한 산업분야의 규모를 합침)가 2030년 무려 약 87조 엔까지 성장할 것이라고 예상하는 등 잠재력이 엄청난 시장으로 판단되고 있음.

  ㅇ 이렇게 AI에 대한 관심은 높아지고 있으나, 그것을 실제 업무에 활용하는 회사는 아직 소수임. KOTRA 도쿄 무역관은 향후 AI 비즈니스의 최전선에서 활약할 일본 기업을 차례로 소개하고자 함. 그 중 첫 번째가 AI 분야, 특히 딥 러닝을 활용해 업무 효율화 및 자동화를 촉진시키는 2012년 설립된 벤처기업 'ABEJA(アベジャ)'임.

  ㅇ 해당 회사는 AI를 활용해 실제 점포에서 고객 분석을 수행하는 소매·유통업 대상 SaaS(Software As a Service) 'ABEJA INSIGHT for retail'을 개발. 방문객의 얼굴을 카메라로 분석해 성별과 나이를 추정, 움직임을 파악해 고객의 특성이나 행동의 데이터로부터 합리적인 상품 배치나 점원의 배치 위치를 파악하는 것임.
   - 이는 소매·유통업 관계자의 직감과 경험으로부터 얻을 수 없는 지식으로, 그 가치를 높게 판단한 미츠코시이세탄·이온 등 일본 주요 소매기업 약 70개사가 300개 점포에 도입한 상황

'ABEJA INSIGHT for Retail' 소개 페이지

 
주: 손님 수와 가게 앞, 가게 내의 손님 각각의 연령과 성별 등 정보뿐 아니라 머무른 시간이나 동선 등 다양한 정보수집이 가능

자료원: ABEJA 홈페이지(https://abejainc.com/ja/)

□ 점원의 '감'에 의존해 왔던 등산용품점, AI는 어떻게 기능했을까

  ㅇ 1964년 설립, 일본 전국에 32개 점포를 전개하는 스키·등산용품 소매기업 'ICI이시이스포츠'는 지금까지 인적 경험, 즉 일종의 '감'에 의존한 사업을 추진해옴. 이것을 가시화·체계화해 노하우로 축적하지 않으면 사업 확대를 꾀할 수 없다는 고민을 지니던 상황
    - 지금까지 일본 전국을 8개의 지역으로 나누어, 각 지역 리더들이 재량껏 지역에 맞는 점포를 구축
    - 현장의 경험을 바탕으로 한 점포 운영 덕분에 지금까지는 순조롭게 사업이 진행돼 왔으나 기업 차원에서는 '감'의 가시화 필요성을 느끼고 있던 것

  ㅇ 해당 회사는 기업 노하우를 축적을 위해 '숫자 정량화·분석'이 중요하다고 판단, 먼저 점포 운영에 관련된 수치 수집에 착수. 매출액이나 주력 상품의 수치는 POS 데이터로 쉽게 확보할 수 있었으나, 그것은 모두 '계산 후, 즉 구매자들만의 데이터라는 한계가 여전히 존재

  ㅇ 일반적인 B2C 소매상들이 느끼고 있듯이 '계산 전', 즉 계산대까지 도달하지 않은 고객의 성별, 연령 등 데이터를 얻는 것은 '계산 후'의 데이터만큼이나 중요하며 매장 개혁에 필수적이라고 해당 회사는 판단했음. ABEJA의 저렴한 비용과 활용 용이성에 만족하며 AI를 도입

  ㅇ 해당 회사에는 예전부터 '외부에서 점포 안이 잘 보인다는 점이 매출 상승으로 이어지는가?'에 대한 찬반 논의가 존재해 왔음. 시험 삼아 외벽을 낮추고, 보이기 쉬운 곳에 일상품 등의 브랜드 로고나 제품을 진열해 ABEJA AI로 테스트, 고객의 가게 방문율 및 체류시간이 개선돼 연간 10~15% 정도 매출이 개선되는 것을 확인할 수 있었다 함.
    - 등산용품을 주로 취급하기 때문에 (충동구매가 아닌) 목적을 가지고 방문하는 고객이 많고, 가게 안이 보이는지는 관계가 없어 가게 외벽에 등산에 관한 정보 등을 게시하는 편이 낫다는 인식이 대부분이었음.
    - 그러나 점포 내부가 세련되게 보이는 레이아웃을 하고 외부에서 보이는 부분에 일상품 등을 진열하면, 기존 고객 이외 라이트 유저들도 사로잡을 수 있다는 소수의 사내의견을 AI의 검증을 통해 실제 수치로 확인할 수 있었던 것

  ㅇ 또한 신발·배낭·의류 등 고객을 끌어들일 만한 제품들을 가게 전면에서 안쪽으로 변경하는 방안도 테스트, 사람들을 안쪽으로 끌어들여 점포 중앙의 상품 매상이 증가한 것도 확인이 가능했음.
    - 고객들이 매장 안쪽까지 접근해 가는 동선 상 제품을 접할 기회가 증가, 매출 상승으로 이어진 것으로 분석

AI 컨설팅 기반, 개선 전후의 ICI이시이스포츠 점내풍경

 
주: 등산정보 등을 붙인 높은 벽으로 안이 보이지 않아 '아마추어는 사절'과 같은 분위기였던 종래의 점포의 점포와 개선 후

자료원: 로그미 홈페이지 (https://logmi.jp/)

현재의 'ICI이시이스포츠' 점내 풍경

주: 젊은 층에게 인기 있는 브랜드 로고를 크게 붙여, 기존과 다른 고객층을 노렸음.

자료원: ABEJA 홈페이지 (https://abejainc.com/ja/)

□ 'AI×화상인식기술'이 더욱 변화된 솔루션을 낳는 지금은 소매혁명의 여명기

  ㅇ AI를 이용한 현재의 소비행태 분석은 상품 진열 및 레이아웃 등의 결정에 도움이 되는 수준이나, 향후 화상인식기술이 더욱 발달하면 고객의 표정(고민하거나, 가격을 보고 놀라거나 하는 등)까지 읽어내어 더욱 정확한 소비자 분석, 구매 결정에 이르기까지의 프로세스 파악과 같은 한 층 더 발전된 소비행동 분석을 가져올 것임.
    - 또한 보안 측면(절도 등의 모의를 하는 표정 등)의 이용이나, 점원의 접객능력 평가 등 인사고과의 측면에서도 이용할 수 있을 것으로 보임.

    - 오카타 요오스케 ABEJA 대표는 "CRM, POS 등 기존의 데이터와 통합한 딥 러닝을 비롯한 인공지능 엔진으로 분석해 재고의 최적화, 인사관리 등 각종 미래 예측도 가능하게 될 것이라고 예상한다" 밝힘.

  ㅇ 그러나 AI가 내놓은 정답을 그대로 적용하기보다는 '가게의 개성'을 만들어내는 경영수완이 추가적으로 요구되는 시대가 도래하는 것
    - 한편 AI가 이끌어낸 대답을 그대로 반영한 가게 만들기로 '가게의 개성'이 없어지는 것은 아닌가 하는 우려도 있음. 예를 들어, 한 상권의 동종의 가게는 동일한 소비자를 고객으로 하기에, 그 결과 최적 솔루션에 큰 차이는 없을 것이라고 생각되기 때문임.
    - 또한 상기의 최적 솔루션을 추구한 결과, '롱테일 전략*'으로 대응돼 오던 마이너리티한 요구는 배제돼 버릴 가능성도 큼.
    * 상위 20%가 아닌 훨씬 큰 비중을 차지하는 개미 고객이나 비핵심 제품 80%를 대상으로 하는 마케팅 전략
    - 결국 '가게의 개성' 문제는 소매점의 사고방식 및 경영전략의 문제임. 예를 들어, '이 상권의 소비자층에게 어울리지 않을지 모르지만, 생산 과정에서의 특장점이 있는 이 상품이 마음에 드니까 우리 가게에서 취급을 시작한다'라는 식의 경우도 있을 수 있음. 이러한 접근이야 말로 경영자로서의 수완과 철학이 요구되는 것임.

  ㅇ AI 활용 전략은 이미지 분석이기에 글로벌 사업 전개 시 범용성 관점에서도 효과적일 것으로 판단됨. 이에 반해 기존의 마케팅 수단은 퇴색할 것으로 보임.
    - 예를 들어, ABEJA 솔루션을 이용하면 실제 점포라는 최고의 테스트 환경에서 실제 소비자 관련 시각화된 데이터를 바탕으로 마케팅 리서치가 가능해짐.
    - 따라서 기존의 모의점포 테스트나 인터뷰 조사 등 마케팅 기법, 또한 '전설의 소매 컨설턴트'와 같은 인적 자원을 바탕으로 한 객관성이 부족한 분석·전략 수립 방법은 쇠퇴해 갈 것으로 보임.

□ 시사점

  ㅇ 최근 일본은 온라인 소매의 급성장과 저출산·고령화, 인구감소라는 시대의 변화로 소매점 방문 고객은 물론 점원 감소까지도 예측되고 있음. 향후 소매점은 방문 고객을 놓치지 않기 위한 하드웨어(점포 설계, 상품진열 등) 및 소프트웨어(접객자세 등) 양면에서의 높은 품질이 요구되는 바, 그 대안으로 AI 활용이 부각되고 있음. 
    - 과거 일본 호황기는 '이 고객이 사주지 않아도 다음이 있으니까'라며 기회가 가볍게 생각되던 시대였으나, 지금은 사회·경제적 상황이 변화했음.
    - 경험과 감이 없는 젊은 사원들도 수치를 기반으로 베테랑 사원과의 건설적인 의논을 쌓아나가는 과정에서, 본문에서 소개한 'ABEJA Insight for Retail'와 같은 AI의 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것으로 보임.

  ㅇ 이러한 움직임은 일본 이외 한국 등 전 세계적으로 부각될 수 있는 바, BtoC 소매기업은 향후 전략 수립에 참고할 필요가 있음.

  ㅇ 고도화된 AI와 화상인식기술을 적절하게 활용할 수 있는 인재 육성 역시 요구되는 시점
    - 예를 들어, 'AI와 화상인식기술 관련 가설검증이 필요한 기획의 입안', '수집한 데이터의 분석·검증', '그 과정을 통해 얻어지는 결과 반영' 등이 필요한 경우, 이를 실시할 수 있는 인재 육성 또한 요구될 것

    - 후지쯔종합연구소 다나카 애널리스트는 "AI가 조언하는 것에 더해 전문가, 담당자가 각 기업의 상황에 따라 구체적인 개선 방향을 제시할 수 있어야 그 이상의 가치 제공이 가능해진다"고 언급하기도 함.

    - 결국 AI에서 도출된 답을 반영하는 것만이 아닌, 가게의 개성도 살릴 수 있는 '철학과 수완이 있는 경영자 육성'이 중요해질 것임.

자료원: ABEJA, logmi, World Business Satellite 등 KOTRA 도쿄 무역관 의견 종합