인공지능의 현재 및 미래 활용 분석: 소매 시장과 마케팅을 중심으로

1. 요약

• 본 리포트는 인공지능(AI) 기술의 현재와 미래 활용 사례를 소매 시장과 마케팅 분야를 중심으로 분석합니다. 주요 주제로는 인공지능의 활용 사례, 소매 시장에서의 AI 채택 기술 및 향후 전망, 그리고 AI 마케팅 도구의 효율성 등이 다뤄집니다. 주요 발견으로는 로봇 프로세스 자동화(RPA), 프로세스 마이닝, 예측 유지 보수 모델, 개인화 마케팅 등의 다양한 AI 적용 사례와, 아마존, 구글, IBM 등 주요 기업들의 AI 채택 성공 사례가 분석되었습니다. 또한, 인공지능 기술이 소매 시장에서 어떻게 운영 효율성을 증대시키고 있으며, 개인화 챗봇, 무인 결제 시스템 등 고객 경험을 향상시키는 데 어떻게 기여하는지에 대해 논의되었습니다.

2. 인공지능 활용 사례

• 2-1. 로봇 프로세스 자동화

• 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 사용자가 컴퓨터나 단말기를 통해 수행하는 반복 업무를 로봇 소프트웨어가 자동으로 대신해 주는 기술입니다. 예를 들어, 은행에서는 자금 경제 관리, 현금/외환/투자 현황 보고서 작성 및 이상탐지 거래 분석 등을 자동화할 수 있습니다. 제조업에서는 거래처 정보 등록, 견적 비교, 제조된 물품의 검사 보고서 작성 등을 자동으로 처리할 수 있으며, 상품 및 고객별 수익성 분석과 같은 경영 재무에서도 활용됩니다. 또한, 직원 입사 절차와 복리후생 업무를 자동화하여 인사분야에서도 사용됩니다.

• 2-2. 프로세스 마이닝

• 프로세스 마이닝(Process Mining)은 ERP, CRM, MES 등의 솔루션에 기록되는 이벤트 로그를 분석하여 업무 프로세스를 한눈에 확인할 수 있도록 이미지 맵으로 생성하는 기술입니다. 이를 통해 업무의 순서 및 불필요한 과정을 파악하고, 실수나 오류로 인한 재작업을 줄여 소요 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

• 2-3. 예측 유지 보수 모델

• 예측 유지 보수 모델은 로봇이나 제조 장비 등에서 산출되는 신호와 데이터를 분석하여 고장 가능성을 예측하는 기술입니다. 장비의 고장에 영향을 미치는 변수를 판별하여 적절한 대응책을 마련함으로써 운영 중단을 사전에 방지할 수 있습니다.

• 2-4. 수요 예측

• 수요 예측은 머신러닝을 활용하여 향후 상품별 판매량과 적정 출하량을 예측하는 기술입니다. 이를 통해 불용재고와 폐기물을 줄일 수 있으며, 지도학습과 시계열 분석을 통해 품목별 최종 판매량과 날짜별 판매량을 추정할 수 있습니다.

• 2-5. 무인 결제 시스템

• 무인 결제 시스템은 캐셔 없이 고객이 상품을 구매할 수 있도록 하는 기술입니다. 자동 체크아웃 시스템을 통해 사용자가 기기를 이용해 제품을 스캔하고 비용을 지불하는 것 뿐만 아니라, 장바구니에 넣는 즉시 자동으로 요금을 청구하거나 관련 상품을 추천하는 등의 인공지능 기술이 접목될 수 있습니다.

• 2-6. 자동 청구서 발행

• 자동 청구서 발행은 많은 양의 인보이스를 수동으로 처리하는 대신, 자동화하여 오류를 줄이고 시간을 절약하는 기술입니다. 이는 회사의 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

• 2-7. 개인화 마케팅

• 개인화 마케팅(Personalized Marketing)은 고객의 과거 마케팅 활동과 정보를 학습하여 적절한 시간과 채널에 맞춤형 제안 및 메시지를 전달하는 기술입니다. 예를 들어, 온라인 제품 사이트 방문 후 구매하지 않은 고객에게 맞춤형 이메일을 보내거나, 취향에 맞는 신제품을 추천할 수 있습니다.

• 2-8. 영업 챗봇

• 영업 챗봇(Sales Chatbot)은 처음 상점을 방문하는 고객을 대상으로 24시간 질의응답을 처리할 수 있는 기술입니다. 챗봇은 적절한 대응이 어려울 경우 자동으로 상담원으로 연결해주며, 많은 고객의 초기 컨택을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

• 2-9. AI 기반 에이전트 코칭

• AI 기반 에이전트 코칭은 상담원이 고객과 통화하거나 메세지를 보내는 동안 인공지능이 실시간으로 적절한 대답을 제안하는 기술입니다. 이를 통해 전문 기술 능력이 부족한 상담원도 전문적인 대응을 할 수 있으며, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

• 2-10. 지능형 콜 라우팅

• 지능형 콜 라우팅(Intelligent Call Routing)은 고객별로 적합한 상담원을 자동으로 배치하는 기술입니다. 기존 고객의 구매 패턴과 상담 이력을 참조하여 빠르게 고객이 원하는 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한, 고객의 목소리 톤과 성량을 분석하여 감정을 읽어내고 고객 의도를 빠르게 판단할 수 있습니다.

• 2-11. 합성 데이터 생성

• 합성 데이터(Synthetic Data)는 실제로 발생한 데이터가 아닌, 컴퓨터가 인위적으로 생성한 데이터를 의미합니다. 개인정보에 민감한 데이터를 대신하여 합성 데이터를 사용함으로써 다양한 시뮬레이션 및 테스트를 진행할 수 있습니다.

• 2-12. 인사 애플리케이션

• 인사 애플리케이션은 적격한 후보자를 가려내거나 정성적 데이터를 분석하여 기업이 바라는 인재상을 찾는 기술입니다. 인공지능은 음성, 표정, 말투, 습관 등을 분석하여 적절한 후보자를 추천할 수 있습니다.

• 2-13. 의료 데이터 분석

• 의료 데이터 분석은 환자의 증상을 객관적으로 진단하고 적절한 조치를 제안하는 기술입니다. 유전자 프로필과 검진 결과를 분석하여 적합한 치료 방법을 계획하거나 약물을 추천할 수 있습니다.

• 2-14. 사기 탐지

• 사기 탐지는 과거 데이터 패턴을 분석하여 이상금융 행위를 자동으로 탐지하는 기술입니다. 비지도학습을 통해 신종 사기 유형을 탐지하고 신속하게 경고를 전달할 수 있습니다.

• 2-15. 보험 기술

• 보험 기술은 고객이 가입할 가능성과 최적의 가격을 예측하고, 해약 가능성을 예측하여 보험 설계사가 대응책을 마련할 수 있도록 돕습니다. 또한, 최적의 설계사를 매칭하는 데 인공지능이 활용됩니다.

• 2-16. 신용 평가

• 신용 평가는 고객의 과거 금융 이력과 비재무정보를 분석하여 대출 상환 여부를 예측하는 기술입니다. 이를 통해 적정 대출 금액을 제안하고, 부실 가능성이 높을 경우 대출 상품을 조정할 수 있습니다.

• 2-17. AI 금융 자문

• AI 금융 자문은 금융 챗봇이나 모바일 앱 어시스턴트를 통해 개인 금융을 모니터링하고 적절한 재무 관리 방안을 제안하는 기술입니다.

3. 소매 시장에서의 인공지능

• 3-1. 소매 시장의 AI 채택 기술

• 소매 시장에서 인공지능(AI) 채택은 자동화된 재고 관리, 수요 예측, 고객 지원, 예측 분석 등 다양한 운영 개선을 위한 솔루션을 포함합니다. 소매업체들은 운영 자동화 통해 수익을 늘리고 비즈니스 프로세스를 최적화하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 Google과 Accenture는 소매업체가 비즈니스를 혁신하고 클라우드 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 돕는 새로운 도구를 출시했습니다. 이러한 기술은 매장 내 운영 관리, 고객 추천, 스마트 매장 도입 등에 사용되고 있습니다.

• 3-2. 주요 기업들의 AI 투자 사례

• 여러 주요 기업들이 소매 시장에서 AI 기술을 도입하여 성과를 높이고 있습니다. 예를 들어 Levi’s는 AI 기반 챗봇 플랫폼인 ‘Levi’s Virtual Stylist’를 통해 고객에게 추천을 제공하고 있으며, Google Cloud는 AI 기반 소매업체 검색 기술로 운영을 현대화하고 있습니다. 또한 Amazon.com, Inc., Google LLC, IBM Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, Nvidia Corporation과 같은 주요 업체들이 AI 기반 소매 솔루션을 개발하고 시장에 도입하고 있습니다.

• 3-3. 지역별 AI 투자 현황

• 전 세계적으로 소매 시장에서의 AI 투자는 지역에 따라 다르게 나타납니다. 2023년 기준으로 북미 지역은 AI 소매 솔루션의 주요 시장으로 자리 잡았습니다. 미국은 AI 기술의 얼리어답터로서 주요 기업들이 지속적으로 기술 투자를 하고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 디지털화가 급속히 진행되면서 AI 기술 도입이 활발히 이루어지고 있으며, 특히 중국과 인도에서 높은 성장률을 보이고 있습니다. 유럽 지역 또한 화장품, 패션, 의류 부문에서 AI 기술 투자가 활발히 진행되고 있습니다.

• 3-4. AI의 소매 시장 운영 효율성 증대 사례

• AI 기술은 소매 업계에서 운영 효율성을 크게 증대시키고 있습니다. 예를 들어, Intel의 Movidius VPU와 RetailNext Store Layout 같은 운영 중심 솔루션은 소매업체가 물류, 공급망, 정시 배송 등을 관리하고, AI 기반 재고 관리 시스템은 재고 최적화와 선반 보충 알림 기능을 제공합니다. 이러한 기술들은 고객 경험을 개선하고 운영 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

• 3-5. 고객 참여 및 비즈니스 성장 사례

• AI 기술은 소매업체의 고객 참여를 향상시키고 비즈니스 성장을 촉진하고 있습니다. AI 기반 챗봇은 고객에게 헌신적이고 개인화된 응답을 제공하여 고객 경험을 향상시키는 데 도움을 주고 있습니다. 예를 들어, ChatGPT를 자사 제품에 통합한 smart 가전 브랜드 upliance.ai는 고객에게 개인화된 조리 도우미 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 AI 기반 시각적 검색 엔진은 고객이 제품을 더 빠르고 쉽게 찾도록 도와줍니다. 이러한 기술들은 소매업체의 고객 만족도 및 매출 증가에 기여하고 있습니다.

4. 최고의 AI 마케팅 도구

• 4-1. 개인화 캠페인 구축

• 인공지능(AI)은 구매 습관과 선호도를 평가하여 각 개인을 대상으로 하는 메시지와 제안을 타겟팅할 수 있습니다. 이를 통해 고도로 개인화된 캠페인을 제작하는 것이 가능합니다.

• 4-2. 실시간 데이터 기반 의사결정

• AI는 모든 고객 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴을 식별하고 실시간 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 스마트한 마케팅 결정을 내릴 수 있습니다.

• 4-3. 마케팅 효율성 증대 도구

• AI는 보고 및 데이터 분석과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 마케팅 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 더 중요한 전략적 업무에 집중할 수 있으며, 새로운 수준의 마케팅 효율성에 도달할 수 있습니다.

• 4-4. AI 마케팅 도구의 종류와 활용 사례

• 이번 섹션에서는 다양한 AI 마케팅 도구와 그 활용 사례를 설명합니다. 각 도구가 제공하는 주요 기능과 장점을 통해 기업이 얻을 수 있는 이점을 파악할 수 있습니다.

• 4-5. 제스퍼(Jasper)

• 제스퍼는 AI 기반 글쓰기 보조 도구로, 웹사이트 카피, 소셜 미디어 캡션, 제품 설명 등을 생성하는 데 도움이 됩니다. 사용자가 제공한 정보를 바탕으로 창의적이고 고품질의 콘텐츠를 몇 분 내에 생성할 수 있습니다. 가격은 월 $39부터 시작하며, 가장 인기 있는 요금제는 월 $59입니다.

• 4-6. 세븐스 센스(Seventh Sense)

• 세븐스 센스는 각 개인이 이메일을 받을 최적의 시간을 예측하여 이메일 열람률을 높이는 도구입니다. 이 도구는 사용자의 이메일 열람 시간을 분석하고, 최적의 전송 시간을 제공함으로써 마케팅 효율성을 높입니다. 가격은 HubSpot Pro 및 엔터프라이즈 마케팅 구독과 함께 월 $80부터 시작합니다.

• 4-7. 풀스토리(FullStory)

• 풀스토리는 웹사이트 행동 분석 도구로, 사용자 클릭, 탭, 스크롤 등의 행동을 캡처하여 사용자의 사이트 탐색 방식을 이해하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 사용성 문제를 식별하고 전환 퍼널을 최적화할 수 있습니다.

• 4-8. 자피어(Zapier)

• 자피어는 다양한 마케팅 도구 간 데이터를 원활하게 교환하고 워크플로우를 자동화하는 통합 플랫폼입니다. 사용자는 트리거와 작업을 설정하여 다양한 앱 간의 작업을 자동으로 처리할 수 있습니다. 가격은 팀 플랜 기준으로 월 $69부터 시작합니다.

• 4-9. 옉스(Yext)

• 옉스는 AI 기반 플랫폼으로, 모든 온라인 디렉터리와 지도에서 비즈니스 위치 데이터를 관리할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 정확한 정보를 쉽게 찾을 수 있으며, 지역 검색 순위를 높이는 데 도움을 줍니다. 가격은 주당 $10, 연간 $499입니다.

• 4-10. 트렐리스(Trellis)

• 트렐리스는 AI 기반의 종합 전자상거래 광고 플랫폼으로, 광고 활동을 단순화, 최적화, 자동화해 줍니다. 실시간으로 성과 데이터를 분석하고 캠페인을 자동으로 조정하여 클릭수와 전환수를 극대화합니다. 가격은 월 $1,499부터 시작합니다.

• 4-11. 브랜드24(Brand24)

• 브랜드24는 소셜 청취 플랫폼으로, 온라인에서 브랜드에 대한 모든 언급을 추적하여 전략적 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 고객 관계를 강화하고 브랜드 성공을 촉진할 수 있습니다. 가격은 연간 청구 시 월 $199입니다.

• 4-12. 에볼브 AI(Evolv AI)

• 에볼브 AI는 AI 기반 마케팅 실험 플랫폼으로, 다양한 A/B 테스트 아이디어를 생성하고 실시간 데이터를 분석해 캠페인 성과를 최적화합니다. 이를 통해 보다 나은 마케팅 결과를 얻을 수 있습니다.

• 4-13. 리플라이.io(Reply.io)

• 리플라이.io는 인공지능을 활용한 영업 이메일 도우미로, 개인화된 메시지를 작성하여 높은 참여율을 이끌어냅니다. 맞춤형 시작 대사와 이메일 본문 내용 등을 제안하며, 자동 후속 이메일을 예약할 수 있습니다. 가격은 사용자당 월 $89부터 시작합니다.

• 4-14. 콘텐츠풀(Contentful)

• 콘텐츠풀은 AI 기반 콘텐츠 관리 시스템(CMS)으로, 웹사이트, 블로그, 제품 설명 등 모든 디지털 콘텐츠를 관리하고 게시하는 데 도움을 줍니다. 사용자는 개발자 없이도 콘텐츠를 쉽게 생성하고 관리할 수 있으며, 다양한 플랫폼과 통합 가능합니다. 가격은 월 $300부터 시작합니다.

• 4-15. 인비디오 AI(Invideo AI)

• 인비디오 AI는 누구나 전문가 수준의 비디오를 만들 수 있는 온라인 플랫폼으로, 직관적인 인터페이스와 다양한 템플릿을 제공합니다. 로열티 프리 스톡 사진, 비디오 클립, 음악 트랙 등을 활용하여 매력적인 비디오 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있습니다. 가격은 월 $48부터 시작합니다.

5. AI 채택의 역사 및 미래 동향

• 5-1. 1950-60년대 초기 발달

• 1950-60년대는 '인공지능'이라는 용어가 만들어진 시기로, 초기 연구는 문제 해결과 상징적 방법에 중점을 두었습니다.

• 5-2. 1970-80년대 AI 겨울 시대

• 1970-80년대는 AI가 높은 기대를 받았으나 기대가 충족되지 않아 자금이 삭감되고 AI는 여러 번의 호황과 불황을 경험했습니다. 이를 AI 겨울(AI Winter)이라고 합니다.

• 5-3. 1990-2000년대 기계 학습 및 인터넷 응용

• 1990-2000년대에는 기계 학습의 상승세와 인터넷의 발전이 AI 개발을 가속화하여 데이터 분석 및 자동화 분야의 실제 적용으로 이어졌습니다.

• 5-4. 자연어 처리와 이미지 인식의 발전

• 2010년대부터 현재까지는 딥러닝의 출현, 빅데이터, 강력한 컴퓨팅 리소스 덕분에 자연어 처리와 이미지 인식 등이 크게 발전했고, AI가 주류로 자리잡았습니다.

• 5-5. 자율 시스템의 개발

• AI 기술의 발전으로 자율 시스템이 개발되었으며, 이는 다양한 산업에 걸쳐 자동화와 효율성을 크게 증대시켰습니다.

• 5-6. AI 채택의 현재 동향 및 미래 전망

• 현재 AI는 다양한 부문에서 효율성, 정확성 및 혁신을 크게 향상시킬 수 있는 기술로 인식되고 있으며, AI 기술은 계속해서 발전하고 다양한 산업 분야에서 그 응용 가능성이 확대되고 있습니다. 향후 AI 기술은 고급 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 새로운 기술을 통해 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.

6. 결론

• 리포트는 다양한 인공지능(AI) 활용 사례를 통해 AI 기술이 소매 시장과 마케팅 분야에서 기업의 운영 효율성, 정확성, 그리고 혁신을 어떻게 증대시키는지 보여줍니다. 아마존, 구글, IBM, 다빈치랩스와 같은 주요 기업 사례를 통해 AI 도입이 어떻게 성공적인 결과를 가져왔는지 확인할 수 있습니다. 그러나 AI 도입과 관련된 윤리적 문제와 데이터 프라이버시 이슈 역시 중요한 고려 사항으로 언급됩니다. 미래 전망으로는 고급 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 기술 발전을 통해 AI가 더욱 다양한 산업에서 활용될 가능성이 큽니다. 지속적인 AI 기술 발전과 함께 윤리적 문제 해결을 위한 노력도 함께 진행되어야 한다는 점을 강조합니다.

7. 용어집

• 7-1. 다빈치랩스 [회사]

• 다빈치랩스는 머신러닝 및 데이터 분석 솔루션을 제공하는 글로벌 기업으로, 다양한 산업에서 인공지능 솔루션을 도입하여 효율성을 증대시키는 데 기여하고 있습니다.

• 7-2. 아마존 [회사]

• 아마존은 소매 시장에서 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 활용하여 고객 경험을 최적화하고 사업 운영을 개선하는 데 큰 성공을 거두고 있습니다.

• 7-3. 구글 [회사]

• 구글은 인공지능(AI) 기술 개발에 큰 투자를 하고 있으며, 다양한 분야에서 AI를 활용하여 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

• 7-4. IBM [회사]

• IBM은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 기업 운영과 고객 서비스를 혁신하는 주요 기업 중 하나로, AI 채택에 앞장서고 있습니다.

• 7-5. 제스퍼(Jasper) [AI 마케팅 도구]

• 제스퍼는 AI 기반의 마케팅 도구로, 개인화된 마케팅 캠페인을 구축하고 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

• 7-6. 세븐스 센스(Seventh Sense) [AI 마케팅 도구]

• 세븐스 센스는 메일 마케팅의 효율성을 극대화하는 AI 도구로, 적시에 적절한 대상에게 메일을 보낼 수 있도록 도와줍니다.

• 7-7. 풀스토리(FullStory) [AI 마케팅 도구]

• 풀스토리는 사용자 경험 분석을 위한 AI 도구로, 웹사이트와 앱의 사용자 행동을 분석하여 인사이트를 제공합니다.

8. 출처 문서

• 인공지능 활용 대표 사례 35개 모음집(AI Use Cases 35) : 인공지능 머신러닝 솔루션 다빈치랩스의 블로그 컨텐츠https://davincilabs.ai/blog/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=11155573&t=board
• 소매 시장 규모 및 성장의 인공지능(AI), 2032년https://www.fortunebusinessinsights.com/ko/artificial-intelligence-ai-in-retail-market-101968
• 2024년 최고의 AI 마케팅 도구 - 둘라: 꿈의 미국 비즈니스를 시작하고 규정을 100% 유지하세요https://www.doola.com/ko/blog/top-ai-marketing-tools-2024/
• AI 채택의 미래 동향: 2024년 및 그 이후https://julienflorkin.com/ko/technology/artificial-intelligence/ai-adoption/