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인공지능에 물어봐! 일본 소매업 성공의 비결

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작성자 관리자 작성일20-01-07 15:32 조회1,981회 댓글0건

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

 

ㅇ 후지키메라 종합연구소는 AI 관련 비즈니스 일본 국내시장이 2030년도에 21200억 엔 규모가 될 것으로 예상. EY종합연구소는 AI 관련 산업 전체의 시장규모(AI를 활용한 기계, 시스템 등 일본 내의 다양한 산업분야의 규모를 합침) 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. 본 글에서는 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)'.

 

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

 

□ 점원의 ''에 의존해 왔던 등산용품점, AI는 어떻게 기능했을까

 

1964년 설립, 일본 전국에 32개 점포를 전개하는 스키·등산용품 소매기업 'ICI이시이스포츠'는 지금까지 인적 경험, 즉 일종의 ''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 ''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

 


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

 

 

: 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

 

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.

 

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 KOTRA 도쿄 무역관 의견 종합

 

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