2025년 리테일 혁신 전략: AI·에이전틱 AI가 주도하는 차세대 소매업 전망

1. 요약

• 2025년 소매업의 혁신 전략은 AI와 에이전틱 AI를 중심으로 형성되어 있으며, 이 보고서는 2024년 12월부터 2025년 초까지 발표된 주요 리포트 네 건의 내용을 종합하여 2025년 리테일 산업의 핵심 경향과 대응 전략을 분석합니다. 에이전틱 AI의 도입은 속도를 더하고 있으며, 이는 소매업체들이 운영 효율성을 극대화하고 소비자 맞춤형 서비스를 선보이기 위한 기초를 다지는 데 큰 역할을 하고 있습니다. AI 기반의 생성형 AI는 고객의 개인화를 더욱 심화시키며, 옴니채널 경험을 통한 소비자 편의성을 강화하고 있습니다. 이와 같은 변화는 특히 리테일 시장의 가격 압박과 공급망 안정성을 유지하기 위한 노력을 뒷받침합니다.

• 분석 결과, 2025년의 리테일업계는 AI 기술을 통해 소비자와의 관계를 더욱 강화하고, 매장을 통한 직접적인 소통 및 온라인 쇼핑의 통합을 실현하고 있습니다. 이는 고객의 취향에 맞춘 추천과 마케팅을 가능하게 하여, 리테일 기업들이 경쟁력을 유지하고 지속 가능한 성장을 도모하는 데 중요한 요소가 될 것입니다. 또한, 리테일업체들은 고객의 데이터 분석 결과를 바탕으로 개인화된 쇼핑 경험을 구현하고, 이를 통해 브랜드 충성도와 매출 증대를 기대하고 있습니다.

• 현재 리테일 시장은 다양한 외부 요인에 의해 불확실성이 커져 있으며, 이에 따라 기업들은 flexible한 공급망 관리와 가격 전략을 수립해야 할 필요성이 증가하고 있습니다. 특히, 앞으로의 소비자들은 가격뿐만 아니라 개인화된 서비스에 직면하게 되므로, 리테일업체들은 이에 맞춰 더욱 깊이 있는 분석과 효과적인 전략 수립이 요구됩니다. 이와 같은 핵심 요소들은 소매업체가 차세대 소비자 경험을 제공하고 시장에서의 우위를 점하기 위한 기초가 될 것입니다.

2. 2025년 리테일 산업 전반 예측 개요

• 2-1. 25가지 핵심 예측 요약

• 2025년 소매업의 전망에는 다양한 요소가 포함되어 있습니다. NRFW의 25개의 예측에서는 AI 에이전트의 도입이 급속히 진행될 것으로 보며, 디지털 판매는 현재 60%를 초과하고 미래에는 더욱 증가할 것이라는 점이 강조되었습니다. AI 기술이 개인화된 추천을 통해 소비자 경험을 혁신했으며, AI의 활용이 소매업의 판도를 바꿔놓을 것입니다.

• 또한, 생성형 AI는 하이퍼 개인화된 쇼핑 경험과 참여형 AI 가상 보조자를 통한 고객의 실시간 참여를 가능하게 하여, 소매업체들이 소비자의 과거 구매를 분석하고 사회적 신호를 해석할 수 있게 할 것입니다. 이러한 기술 발전에 따라 소비자와의 관계 강화를 통한 충성도 증진도 기대되며, 기업들은 AI 활용을 통하여 운영 효율성을 극대화시키는 방안에 집중할 것입니다.

• 리테일 시장에서 라이브 쇼핑의 성장도 중요한 포인트로 꼽혔습니다. 이는 소비자와의 개인적 소통을 강화하고, 경험과 오락을 결합한 새로운 형태의 쇼핑 방식으로 부상할 것입니다. 향후 몇 년 간 이와 같은 시장 트렌드는 소비자들의 쇼핑 패턴 변화를 더욱 크게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

• 2-2. 예측이 빗나간 사례와 시사점

• 과거의 예측들은 종종 정확하게 이루어지지 않았습니다. 어려운 경제 상황과 정책 변화에 따라 소매업체들은 불확실성에 직면했습니다. 예를 들어, 많은 예측자들은 주요 소비자 브랜드가 신제품 출시와 광고에 대한 접근 방식을 변화시킬 것이라 예상했으나, 실제로는 상당수 브랜드가 여전히 전통적인 방식을 고수하고 있습니다. 이러한 비효율성은 소매업체들이 신규 시장 기회를 놓치게 만들었습니다.

• 또한, 경영진들은 AI 투자에 대한 결정을 내리는 데 있어 신중함이 필요하며, 데이터 프라이버시와 관련된 우려가 가시화되고 있다는 점에서 기존 사업 모델을 조정할 필요성이 강조되었습니다. 리테일 기업들은 소비자 신뢰를 유지하기 위해 투명성과 윤리적인 데이터 사용 관련 지침 마련에 주력해야 할 것입니다.

• 2-3. 리테일 시장의 불확실성 요인

• 리테일 시장의 불확실성은 다양한 요인에 의해 촉발됩니다. 특히, 새로운 정부의 정책 방향성과 관세 문제는 소매업체들이 올바른 전략을 수립하는 데 큰 영향을 미칠 것입니다. 이는 공급망의 안정성과 가격 정책에 직접적인 영향을 미치며, 기업들은 이에 대한 대응 전략을 수립해야 합니다.

• 또한, 경기침체와 같은 경제 전반의 불안정성은 소비자 소비 패턴에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 많은 소비자들이 예산에 더욱 민감해짐에 따라, 리테일 기업들은 고가의 상품보다는 가성비를 중시하는 제품들을 더 강조해야 하는 상황입니다. 이러한 트렌드는 소매업체들이 상품 기획과 마케팅 전략을 수정하는 데 도움이 될 것입니다.

3. 에이전틱 AI(agentic AI)와 생성형 AI 도입 동향

• 3-1. 에이전틱 AI 개념 및 기능

• 에이전틱 AI는 최소한의 인간 감독으로 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 AI 시스템입니다. 이는 기존의 AI 시스템들과의 주요 차별점으로, 인간의 지시 없이 스스로 결정을 내리고 작업을 실행할 수 있는 능력 덕분에, 리테일업계에서 큰 관심을 받고 있습니다. 2025년에는 고객의 구매 이력, 건강 목표, 선호도 등에 기반하여 개인화된 제품 추천, 프로모션 제공, 쇼핑 리스트 작성 등의 작업을 가능하게 하는 도구로 자리잡을 것으로 예상됩니다.

• 에이전틱 AI는 특히 데이터 분석과 예측 분석에서 높은 효율성을 발휘할 것으로 기대됩니다. 이러한 능력은 리테일업체들이 고객의 개별적인 요구를 충족시키는 데 필요한 깊이 있는 통찰력을 제공하며, 이는 고객 경험을 개선시키고, 장기적으로는 매출 증대에 기여할 것입니다. 따라서 에이전틱 AI의 도입은 리테일업체가 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 핵심 요소가 될 것입니다.

• 3-2. 파일럿에서 전사 배포로의 전환

• 2024년에는 많은 리테일 기업들이 생성형 AI의 파일럿 프로젝트를 진행하며 효과를 검증한 후, 2025년에는 이러한 AI 기술을 전사적으로 통합하는 방향으로 나아가고 있습니다. 초기 파일럿에서 성공을 거두었던 기업들은 이 경험을 바탕으로 더 큰 규모의 구현을 통해 AI를 비즈니스 운영의 핵심 요소로 만들고 있습니다.

• 특히, multimodal AI의 도입은 다양한 형태의 데이터를 함께 분석하여 새로운 통찰력과 가치를 창출하는 것을 가능하게 합니다. 이는 리테일업체들이 재고 관리, 마케팅 전략 개발 및 고객 서비스 개선에 있어 한층 더 효율적으로 변화할 수 있도록 안내해줄 것입니다. 리테일 업계는 이제 단순히 기술을 도입하는 수준을 넘어, AI를 포괄적으로 활용할 수 있는 체계를 구축하는 단계에 접어들고 있습니다.

• 3-3. AI 전략 수립과 조직 내 역량 강화

• 효과적인 AI 도입을 위해 리테일 기업들은 단순히 새로운 기술을 찾아서 도입하는 것 이상의 전략을 수립해야 합니다. 데이터 통합 및 접근성 강화는 AI의 성공적인 활용을 위한 필수 조건이며, 이를 위해 고급 분석 및 비즈니스 인텔리전스 도구를 포함한 안정적인 데이터 플랫폼이 필요합니다.

• 2025년에는 AI 도구를 통해 임직원들이 데이터 기반 의사결정을 할 수 있도록 역량을 강화하는 것이 중요해질 것입니다. 이 과정에서 기업들은 AI와 관련된 교육 및 워크숍을 통해 직원들이 새로운 기술에 적응하고 활용할 수 있도록 지원해야 할 것입니다. AI를 통해 리테일 업계가 성공을 거두기 위해서는 단순한 기술 채택을 넘어 모든 조직원이 AI의 가치를 이해하고 활용할 수 있는 체계를 마련해야 합니다.

4. 개인화·옴니채널 경험 강화 전략

• 4-1. 소비자 맞춤형 서비스 요구 증가

• 2025년, 소비자들은 점점 더 개인화된 쇼핑 경험을 요구하고 있습니다. 이는 소비자들이 제품 선택에서 단순히 가격이나 품질뿐만 아니라, 자신의 취향과 요구에 맞춘 서비스와 경험을 중시하게 되었음을 반영합니다. 시장 조사에 따르면, 약 80%의 소비자들이 맞춤형 추천을 받았을 때 더 많은 구매를 하겠다고 응답했습니다. 이는 리테일러들이 고객의 데이터 분석을 바탕으로 개인화된 서비스를 제공하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다.

• 모바일 앱, 웹사이트, 그리고 오프라인 매장의 통합된 경험을 통해 소비자는 더 편리하게 쇼핑할 수 있으며, 이는 브랜드 충성도로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품을 검색하면, 고객의 구매 이력과 선호도를 기반으로 한 추천이 제공되며, 이는 소비자가 더욱 쉽게 결정을 내리도록 돕습니다.

• 4-2. 옴니채널 통합 사례

• 옴니채널 전략의 성공 사례로는 글로벌 패션 브랜드인 '자라(ZARA)'를 들 수 있습니다. 자라는 오프라인 매장과 온라인 스토어 간에 일관된 고객 경험을 제공하며, 소비자가 매장에서 제품을 확인한 후 온라인에서 직접 구매할 수 있는 기능을 시행하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 고객의 편리함을 극대화하고, 판매 채널 간의 원활한 연계를 통해 기업의 전반적인 매출 상승으로 이어졌습니다.

• 또한, 소비자가 온라인에서 구매한 제품을 가까운 매장에서 픽업할 수 있는 'Click & Collect' 서비스도 많은 리테일러들이 채택하고 있습니다. 이러한 서비스는 고객의 쇼핑 경험을 친밀하게 만들며, 결과적으로 충성도 높은 고객을 늘리는 데 기여하고 있습니다.

• 4-3. 데이터 분석과 AI 연계 모델

• 2025년 리테일 산업에서는 AI를 활용한 데이터 분석이 더욱 강화되고 있습니다. 리테일러들은 고객의 행동 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 개인화된 마케팅 및 서비스 전략을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 멀티모달 AI 기술을 활용하면 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 분석하여 소비자의 구매 패턴을 파악할 수 있습니다.

• 이러한 AI는 고객이 선호할 만한 제품을 예측하고, 이를 바탕으로 맞춤형 프로모션이나 광고를 제공함으로써 고객 접근 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 또한, 실시간 데이터 분석을 통해 재고 관리와 수요 예측을 개선하여 운영의 효율성을 높이고 있습니다.

5. 공급망·가격·인력 관리 과제와 AI 솔루션

• 5-1. 공급망 변동성 대응

• 2025년의 리테일 산업은 공급망의 변동성에 직면해 있습니다. 이는 글로벌 정치적 불안정, 자연 재해 및 급격한 수요 변화 등 다양한 요인에 의해 심화되었습니다. 이러한 상황에서 기업들은 공급망 예측과 효율성을 극대화하기 위해 AI 기반의 솔루션을 도입하고 있습니다. 예를 들어, 다중 데이터 분석 기능을 갖춘 AI 플랫폼은 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하여 재고 수준을 최적화하며 공급자의 성과를 평가할 수 있습니다.

• AI는 또한 공급망의 위험 요소를 미리 예측하고, 파트너쉽과 협력 체계를 강화하는 데 기여하며, 원자재의 가격 변동을 조기에 감지하여 보다 정확한 발주를 지원합니다. 기업들은 이러한 혁신적 접근 방식을 통해 유지 관리 비용을 절감하고, 제품 출하 시간을 단축함으로써 소비자 수요에 보다 신속하게 대응할 수 있게 됩니다.

• 5-2. 가격 압박 완화 방안

• 가격 압박은 리테일업체들이 마주하고 있는 핵심 과제로, 상승하는 운영 비용과 소비자 가격 저항 사이의 균형을 잡는 것이 필수적입니다. AI 기반의 가격 최적화 모델은 시장 데이터를 분석하여 가격 책정 전략을 수립하는 데 큰 역할을 합니다. 특히 고객의 행동 패턴, 경쟁 업체의 가격 및 수요 예측 데이터를 기반으로 실시간 가격 조정이 가능해지면서, 기업들은 효과적으로 수익성을 관리할 수 있습니다.

• 예를 들어, 알고리즘 기반의 동적 가격 책정 시스템은 특정 제품의 수요가 높은 시간대나 이벤트 기간에 가격을 조정하여 최대 이익을 창출하는 방식으로 작동합니다. 이러한 시스템은 소비자에게 보다 유연하고 경쟁력 있는 가격을 제공하므로 고객 만족도 또한 향상시키는 효과를 가져옵니다.

• 5-3. 높은 직원 이탈률 저감 전략

• 높은 직원 이탈률은 리테일 산업이 직면한 또 다른 중요한 도전 과제입니다. 리테일 업체들은 평소 높은 직원 이탈률을 줄이기 위해 다양한 인사 관리 AI 솔루션을 활용하고 있습니다. AI는 직원들의 근무 패턴, 피드백 및 성과 데이터를 분석하여 이탈 가능성이 높은 직원들을 식별하고, 사전에 예방 조치를 취할 수 있도록 돕습니다.

• 예를 들어, 직원 만족도를 측정하고 인사이트를 제공하는 AI 플랫폼은 기업이 근무 환경을 개선하거나 직원의 요구를 충족할 수 있는 방안을 제시합니다. 또한, AI는 개인 맞춤형 교육 및 경력 개발 계획을 설계하여 직원의 만족도를 높이고 장기적인 인재 유지를 지원합니다.

6. 2025년 하반기 리테일 전략 함의

• 6-1. 우선 투자 영역

• 2025년 하반기에는 리테일 기업들이 에이전틱 AI 및 생성형 AI에 대한 투자를 최우선 사항으로 삼을 것으로 예상됩니다. 이 두 기술은 개인화된 소비자 경험을 제공하고, 운영 효율성을 증대시키는 데 핵심적인 역할을 하게 될 것입니다. 특히, 가깝고 지속 가능한 고객 관계를 구축하기 위해 AI 기반 추천 시스템이 필수적으로 활용될 것입니다. 데이터 분석과 인공지능이 강조됨에 따라, 리테일 기업은 고객의 구매 이력, 취향 및 행동 데이터를 바탕으로 더욱 정교한 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 따라서, 데이터 수집 및 분석 시스템에 대한 투자는 향후 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 작용할 것입니다. 또한, 인공지능에 기반한 실시간 재고 관리와 고객 맞춤형 광고를 통한 마케팅 전략의 고도화도 필수적으로 진행될 것입니다.

• 6-2. 기술 도입 단계별 권고

• 2025년 하반기에는 리테일 기업들이 기술 도입을 위한 체계적인 접근 방식을 수립해야 합니다. 초기 단계에서는 AI의 파일럿 프로젝트를 통한 기초 데이터를 확보하고, 그 결과를 분석하여 본격적인 도입 전략을 재정립해야 합니다. 중기 단계에서는 에이전틱 AI를 활용해 운영의 자동화 수준을 높이고, 고객 경험을 향상시키는 데 중점을 두어야 합니다. 마지막으로, 성숙기 단계에서는 몰입형 소비 경험을 제공하기 위해 고객 인터페이스에 AI 솔루션을 통합해야 합니다. 이를 통해 고객의 피드백을 실시간으로 반영하고, 시장 변화에 유연하게 대응할 수 있는 능력을 배양하는 것이 중요합니다.

• 6-3. 성과 측정 및 ROI 관리

• 하반기에는 기술 도입에 따른 성과를 측정하고 ROI(투자 수익률)를 관리하기 위한 체계적인 프레임워크가 요구됩니다. 기업은 이러한 성과 측정을 통해 기술 도입 후 실제 매출 증대, 고객 만족도 향상 등 다양한 지표를 활용하여 투자 효과를 공정하게 평가해야 합니다. AI 솔루션의 효과를 보다 명확히 분석하기 위해 KPI(핵심 성과 지표)를 설정하고, 이를 지속적으로 모니터링하는 시스템을 구축해야 할 것입니다. 또한, 성공 사례와 실패 사례를 통해 Data-driven 의사결정을 내리는 것이 향후 더 나은 투자 방향을 잡는 데 도움이 됩니다. 이러한 체계적인 접근은 리테일 기업들이 변동성 높은 시장 환경에서도 지속 가능성을 유지하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

결론

• 2025년 리테일 산업은 AI와 에이전틱 AI의 도입으로 인해 급격한 변화를 겪고 있으며, 이러한 혁신은 고객 경험을 재정의하고 있습니다. AI는 예측 분석, 개인화된 추천 및 고객 서비스의 자동화를 통해 경쟁의 판도를 바꾸고 있습니다. 또한, 향후 에이전틱 AI는 리테일업체가 고객의 관심과 요구를 보다 정확히 파악하고 반영할 수 있는 강력한 도구로 자리잡을 것입니다.

• 2025년 하반기에는 기업들이 AI 통합을 통해 소비자 관계를 심화하고, 필수적인 기술 도입에 명확한 우선순위를 두어야 합니다. 특히, ROI 분석과 성과 측정은 기업의 전략적 판단을 뒷받침하는 중요한 요소로 작용할 것입니다. 기업들은 AI 기술을 통해 운영의 효율성을 극대화하고, 더욱 맞춤화된 소비자 경험을 제공하여 불확실성이 큰 시장 환경에서도 지속 가능한 성장을 도모할 수 있게 될 것입니다.

• 결국, 리테일 기업들이 AI 기술을 효과적으로 채택하고, 통합적 접근 방식을 강화할수록 변동성과 경쟁이 치열한 시장에서 차별화된 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이러한 변화는 소비자에게는 혁신적 경험을, 기업에게는 장기적인 성공을 가져다 줄 것으로 기대됩니다.

용어집

• AI: AI(인공지능)는 기계가 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하고 결정을 내리는 기술입니다. 리테일 산업에서는 고객 데이터 분석, 예측 모델링 및 자동화를 통해 운영 효율성을 높이고 개인화된 서비스를 제공하는 데 활용됩니다.

• 에이전틱 AI: 에이전틱 AI는 최소한의 인간 감독 하에 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템입니다. 2025년에는 개인화된 추천, 프로모션 제공 등 고객 맞춤형 기능을 통해 리테일업계에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

• 생성형 AI: 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력을 갖춘 AI 시스템으로, 고객의 요구에 맞춘 제품 추천, 사회적 신호 해석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 리테일 업계에서는 소비자 경험을 개선하고 브랜드 충성도를 높이는 데 기여하고 있습니다.

• 개인화: 개인화는 소비자 각자의 선호도 및 행동 데이터를 기반으로 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하는 것을 말합니다. 리테일업체들은 고객의 구매 이력 등을 분석하여 개인화된 추천과 서비스를 강화하고 있습니다.

• 옴니채널: 옴니채널은 다양한 판매 채널(오프라인, 온라인 등)을 통합하여 소비자에게 일관된 쇼핑 경험을 제공하는 전략입니다. 이는 소비자가 원하는 시간과 장소에 상관없이 매끄럽게 쇼핑할 수 있도록 지원합니다.

• 공급망: 공급망은 원자재 생산부터 최종 소비자에게 상품이 전달되기까지의 모든 과정을 포함하는 시스템입니다. 리테일업체들은 AI를 활용하여 공급망의 효율성을 극대화하고 예측 관리를 개선하는 전략을 채택하고 있습니다.

• 가격 압박: 가격 압박은 상승하는 운영 비용과 소비자의 가격 저항 사이에서 리테일업체들이 겪는 어려움입니다. AI 기반의 동적 가격 책정 모델을 통해 기업들은 시장 데이터 분석을 바탕으로 적시에 가격을 조정하여 수익성을 관리하고 있습니다.

• 고용 이탈: 고용 이탈은 직원들이 자발적으로 회사를 떠나는 현상으로, 리테일 산업에서는 높은 이탈률이 채용 및 유지 관리 비용을 증가시킵니다. AI는 직원 데이터를 분석하여 이탈 가능성을 예측하고 예방 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.

• 리테일 예측: 리테일 예측은 소비자의 구매 패턴 및 시장 동향을 분석하여 향후 판매 및 재고 수준을 예측하는 과정입니다. AI를 활용한 예측 분석은 리테일 기업이 전략적 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.

• 엔터프라이즈 통합: 엔터프라이즈 통합은 다양한 시스템과 프로세스를 통합하여 데이터 흐름과 의사결정 과정을 최적화하는 것을 의미합니다. 리테일업체들은 AI를 활용하여 정보의 실시간 처리를 통해 운영의 효율성을 높이고 있습니다.

• 투자 전략: 투자 전략은 기업이 자원을 배분하는 방법으로, 리테일업체들은 AI 및 새로운 기술 도입에 대한 우선 순위를 정해 효율성을 극대화하고 지속 가능한 성장 가능성을 높이기 위해 전략을 수립해야 합니다.

출처 문서

• NRF | 25 predictions for the retail industry in 2025https://nrf.com/blog/25-predictions-for-the-retail-industry-in-2025
• EDITOR'S NOTE: The Agents Are Cominghttps://progressivegrocer.com/editors-note-agents-are-coming
• AI no longer left on the shelf: What’s in store for retailers in 2025?https://www.nationthailand.com/blogs/news/general/40044580
• AI No Longer Left On The Shelf: What’s In Store For Retailers In 2025? - BusinessTodayhttps://www.businesstoday.com.my/2024/12/27/ai-no-longer-left-on-the-shelf-whats-in-store-for-retailers-in-2025/