소매 분야의 AI 목표와 과제 살펴보기
오늘날 소매업체는 경쟁업체, 소비자, 기술 혁신의 속도를 따라잡아야 하는 외부 압력에 직면해 있습니다. 동시에 비용 절약과 ROI(투자 수익률)를 최대화해야 한다는 내부 압력도 받고 있습니다. AI는 소매업체가 적응해야 하는 기술적 환경의 또 다른 부분 그 이상입니다. 대신 AI를 이러한 요구를 성공적으로 충족할 수 있는 강력한 도구로 생각합니다.
목표
소매업체가 AI 솔루션을 구현할 때 일반적으로 이러한 비즈니스 목표를 추구합니다.
- 비즈니스 및 재무 KPI 향상: 결국 모든 AI 이니셔티브는 비용 절약이나 긍정적인 ROI와 같은 실질적인 이점을 가져와야 합니다. AI 성공을 측정할 수 있어야 합니다.
- 고객 환경 개선: AI는 새롭거나 보다 효율적인 방식으로 고객을 돌볼 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다.
- 프로세스 간소화: 최적화 사용 사례는 AI의 일반적인 시나리오입니다. AI 솔루션을 사용하면 많은 소매 프로세스를 간소화하고 효율성을 높일 수 있습니다.
- 속도 및 규모 향상: 판매 결과는 대상 그룹의 규모와 도달 속도에 따라 크게 달라집니다. AI를 사용하면 출시 시간과 대상 그룹 규모를 줄일 수 있습니다.
- 디지털 네이티브 지원 및 서비스 제공: 잠재 고객이 변화하고 있는 이유 중 하나는 젊은 세대가 구매하는 방식이 다르고 쇼핑할 때 예상 결과하는 바도 다르기 때문입니다. AI를 환경에 통합하면 이러한 고객을 유치하고 보존하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 반품 지원: 주문 반품은 온라인 쇼핑 환경에서 피할 수 없는 부분입니다. 그러나 주문의 마지막 단계를 취소해야 하기 때문에 물류 부분에서 어려운 경우가 많습니다. AI 시스템을 사용하면 이러한 주문을 추적할 수 있습니다.
과제
소매업 AI 솔루션의 주요 과제는 대부분의 구매가 여전히 매장 내에서 발생한다는 것입니다. 전통적으로 소매업체는 AI 이니셔티브를 온라인 상거래에 집중했습니다. 소매업체는 여전히 AI를 오프라인 쇼핑 환경에 통합하는 방법을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.
그러나 매장 픽업을 위한 온라인 주문과 같은 교차채널 구매는 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 하이브리드 쇼핑 환경은 탐구해 볼 가치가 있는 유망한 전략입니다.
다음으로 AI가 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있는 일반적인 시나리오를 살펴보겠습니다.