[사진=데일리동방]
인공지능(AI)과 가상·증강현실(VR·AR), 사물인터넷(IoT), 클라우드, 블록체인 등 4차 산업 혁명 기술을 기반으로 초지능·초실감·초연결화가 실현되는 유통 4.0시대가 열리며 리테일테크도 빠르게 확산하고 있다.
이달 30일 데일리동방 유통산업포럼에서는 업계 디지털 혁신 현 주소를 짚고 산업의 미래를 조망한다.
◆ 정연승 교수, 기조 강연서 "코로나 속 유통 4.0, '파괴적 커머스' 도래" 진단...미래 유통 전망
정연승 단국대 교수(전 한국유통학회장)는 기조 강연을 통해 코로나 사태, 4차 산업 혁명 영향 장기화 등으로 인한 현재 유통 시장 상황에 대해 "기존 사업 영역과 사업 모델이 붕괴되고 새로운 사업 영역과 모델로 확장되는 파괴적 커머스 시대로 진입하고 있다"고 진단했다.
코로나로 비대면 소비, 홈코노미 확산과 맞물려 온라인 장보기, 음식 배달 주문 등이 늘면서 온라인 쇼핑 시장은 플랫폼 경쟁 과열로 이어지고 있다. 2017년부터 15~20% 고성장세를 보여온 국내 온라인 쇼핑 시장은 2022년 211조8600억원, 2023년 241조원대가 전망된다.
정연승 교수는 "비대면 추세로 온라인 비즈니스 확장, 공장 가용 인력 부족에 따른 자동화 확산, 불확실성 대응을 위한 데이터 축적 필요성이 확대되면서 기업의 디지털 전환(DT)이 가속화하고 있다"고 지적했다.
정 교수는 "국내 주요 그룹들은 지능형 자동화 공장인 스마트 팩토리, 사무자동화 솔루션(RPA) 등 관련 분야 투자를 확대하고 있다"고도 했다.
이어 "기업들은 디지털 자산과 역량을 재정비하고 정밀 예측 프로그램, 디지털 경험 기반 고객 관계 구축, 미래 기술 투자, 민첩하고 분산된 인력 구조 수립 등을 통한 디지털 경쟁력 극대화가 중요해진 것"이라고 풀이했다.
무엇보다 정연승 교수는 "인공지능, 증강·가상현실, 3D 프린팅, 로보틱스, 5G, 챗봇, 블록체인 등이 코로나 후 주목해야 할 차세대 기술"이라고 했다. 비대면 기조 속 온오프 연계, 온라인 오프라인 진출, 모바일 주문 증가, 무인 점포와 드라이브 스루 확산, 라방·챗봇 등 활용 등이 확대되고 있다.
이제 정보통신기술(ICT) 활용으로 유통 4.0 시대를 맞고 있다. 리테일테크는 개인화, 쿠폰, 결제, 데이터 분석, 검색 및 가격 비교, 제품 추천, POS, 소매점 관리, 멤버십, SNS 연계, 물류, SCM, CRM, 광고 등 유통산업 전방위에 걸쳐 있다.
음성 인식 인공지능을 통한 '음성 쇼핑', 머신 러닝 기반 '챗봇', 얼굴(안면 인식)을 통한 '안면 인식 결제', 로봇 공학 기반 '서빙 로봇', 증강 현실 기반 '가상 이미지로 매장 상품 배치', 빅데이터 기반 맞춤형 '서비스 고도화', 드론 기반 '무인 배송', '재고 관리' 등이 일례다.
정 교수는 "유통 4.0 시대 가상·증강현실, 5G 등 신기술 접목으로 메타버스가 급성장세"라며 "여러 수익 모델을 선보이며 본격적인 이윤 창출로 접어들고 있다"고 요약했다.
메타버스는 가상을 뜻하는 '메타'와 우주를 뜻하는 '유니버스' 합성어로 현실 세계와 같은 사회·경제·문화 활동이 이뤄지는 3차원 가상 세계다.
메타버스 관련 시장은 글로벌 컨설팅기업 '프라이스워터하우스쿠퍼스(PWC)'에 따르면 2025년 약 4764억 달러, 한화 583조1136억원 가량, 2030년 약 1조5429억 달러, 한화 1888조5096억원 가량 성장이 예견된다.
기존 사업 모델 간 충돌과 붕괴 등 과정을 거치면서 향후 등장할 차세대 유통 플랫폼은 신기술 기반 메타버스 커머스, 보이스 커머스, 온라인 플랫폼이 오프라인처럼 자체 브랜드(PB)로 생산과 유통을 병행하는 형태 등이 예상된다.
정연승 교수는 '유통 4.0 시대' 기업 대응 전략으로 5가지 정도를 꼽고 있다. 오프라인 경우 온라인 대비 강점이 브랜드와 상품의 실체적 경험을 제공하는 것이기 때문에 체험 매장, 콘셉트 스토어 전략이 핵심 역량이 될 것이라고 봤다.
오프라인만의 차별화 서비스 개발도 중요하다. 옴니채널·배송·픽업 등 오프라인 서비스를 개발하되 매장 디지털화, 무인 점포 출점 등 디지털 전환을 가속화해야 한다.
정 교수는 데이터 기반 알고리즘으로 소비자 맞춤 쇼핑을 선제안할 수 있는 역량도 강조했다. 빅데이터와 인공 지능 등을 통한 고객 분석으로 큐레이션과 머천다이징을 정교화해야 한다.
이와 함께 제조사 '디렉트 투 컨슈머(D2C)' 판매 역량 강화, 유통사 유통·제조 간 협업을 통한 신제조 역량도 기본이다. 또 MZ세대 새로운 라이프 스타일과 미디어 이용 행태 분석·이해를 바탕으로 마케팅·채널 전략 등도 선제적인 대응이 필요하다.
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이번 포럼에서는 빅데이터 적용 및 인공지능 추천 시스템, 자동화 서빙 로봇 등 '리테일테크' 사례도 소개한다.
명대호 SK스토아 DT그룹 스토아 ON 팀장은 SK스토아의 빅데이터, 인공지능 적용 개인화 서비스를 다룬다. 티커머스 데이터 홈쇼핑은 녹화 방송으로 생방송인 TV 홈쇼핑과 다르다. 이외 일방향(수동적 환경)인 TV 홈쇼핑과 달리 양방향(능동적 환경)이라는 점, 특히 데이터 영역을 제공하고 시청 등 데이터를 모을 수 있다는 점에서도 차이가 크다.
방송 연출 개선이나 개인화 추천 등에 사용하는 데이터 축적은 TV 한계를 뛰어넘도록 하는 힘이 된다. SK스토아의 '스토아 온(ON)'은 홈쇼핑 첫 클라우드 기반 데이터 커머스를 주도하고 있다.
'스토아 온(ON)'은 2019년 클라우드 영상 중심의 쇼핑 '스토아 온 1.0'(VOD TV 쇼핑·받는 ARS)에서 2020년 시청 데이터 분석 시스템 '스토아 온 비전'(2300만 전수 데이터 수집과 시청, 구매 데이터 분석, 제작 지원)을 거쳐 2021년 개인화 TV 서비스 '스토아 온 2.0'(마케팅·메뉴 개인화, 콘텐츠 큐레이션), 이제는 AI 기반 자동화 클라우드 방송 '스토아 온 3.0'(AI 기반 편성 자동화·개인화)으로 나아가고 있다.
특히 SK스토아 '스토아 온 비전(ON Vision)' 시스템은 홈쇼핑업계 첫 ICT 활용 방송 빅데이터 분석 시스템이다. TV 홈쇼핑과의 데이터 활용 차이는 시청 및 주문 빅데이터(실시간·분당 시청자수, 시청 시간, 연출별 시청 시간, 시청자당 매출 등) 등 역할이 방송 연출까지 이어진다는 것이다. 기존 홈쇼핑은 상품·편성·제작·외부 요인과 판매 간 상관 관계 분석이 어려워 연출까지 다룰 수는 없었다.
소비자 관심도가 높은 포인트를 파악해 화면 연출(콘텐츠)까지 개선할 수 있다. 일례로 음식물을 썰고 다지는 시점부터 시청수가 늘고 주문액이 상승했다면 썰고 다지기 등 관심도가 높은 부분을 파악해 연출에 반영하는 식이다.
더 나아가 '스토아 온 2.0' 서비스에 최적화한 인공지능 기반 개인화 추천 시스템도 구현한다. 타이틀별 상품 노출 순서를 개인별로 다르게 할 수 있다. 추천 상품 배너도 개인화할 수 있다. 이외 시청·상품 정보 등 데이터를 조합해 다양한 추천 모델을 생성할 수 있다.
이외 사례로 김민수 배달의민족 서빙로봇사업실장은 서빙 로봇 '딜리S' 현 주소와 전망에 대해 발표한다. 배민은 입점 음식점주를 위한 오프라인 서비스로 배민 로봇을 운영하고 있다.
김 실장은 "비용 절감뿐 아니라 탄력적 인력 운용, 노동 피로도 감소, 비대면 서비스 등 여러 니즈를 충족할 수 있다"고 강조했다.
서빙 로봇 월 발생 비용은 60만원이다. 이는 월 194만원 직원 대비 3분의 1수준으로 단순 반복 업무를 해결할 수 있다. 이외 직원은 단순 업무에서 해방돼 양질의 일에 집중하는 등 효율적인 업무 배분이 가능해진다.
실제 서빙 로봇을 도입한 매장으로부터 "로봇을 쓰고 노동 강도 개선" "점원 이동 동선 절반 감소, 효율적 분업"(대형 매장) "딜리가 서빙 90% 담당" "안전한 비대면 서빙"(중소형 매장) 등 호응이 크다.
향후 미래의 매장에 대해 김민수 실장은 "테이블 오더 연동, 태블릿, 스마트 워치, 호출벨 등 디바이스와 서빙 로봇 연동으로 편의를 제공하게 될 것"이라고 봤다. 이어 "모든 로봇 간 통신이 연결돼 최적 매장을 운영할 수 있을 것"이라고도 했다.
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