AI를 통한 소매업의 변화: 26%는 AI가 지나갈 추세입니다. 56%는 AI가 경쟁에 중요하며 4%만이 AI를 사용합니다.

🛒🧠 인공지능(AI)은 우리 시대의 가장 뜨거운 주제 중 하나이며 많은 산업, 특히 소매업에서 주요 논의를 불러일으키고 있습니다. 최근 조사에 따르면 독일 소매업체의 56%가 AI가 경쟁력에 중요할 것이라고 믿고 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 믿음에도 불구하고 현재 기업 중 4%만이 AI 기술을 사용하고 있습니다. 그런데 왜 이런 일이 발생하며, 소매업에 AI를 도입하는 것과 관련된 잠재력과 과제는 무엇입니까?

🔎 현 상태: 큰 장점에도 불구하고 망설임

거래에 AI를 사용하는 것을 꺼리는 주요 이유 중 하나는 불확실성과 기다림입니다. 73%의 기업은 먼저 다른 기업이 이 기술을 어떻게 사용하고 어떤 경험을 얻는지 기다려보고 싶다고 말했습니다. 이는 업계에서 좀 더 관망하는 태도로 이어지며, 전문가들은 이를 "관망"이라고 부릅니다. 그러나 많은 의사결정자들은 이 전략을 비판적으로 보고 있습니다. “기다려 보는 것이 좋은 전략인 경우는 거의 없습니다. AI 사용에 대한 진입 장벽은 현재 그 어느 때보다 낮습니다.”라고 Rohleder는 설명합니다. 실제로 최신 AI 솔루션은 이전보다 더 비용 효율적이고 구현하기 쉬운 옵션을 제공합니다.

👩‍💼 직원 및 전문성 분야의 도전

소매업에서 AI를 사용하는 데 있어 또 다른 장애물은 자격을 갖춘 직원이 부족하다는 것입니다. 소매업체의 61%는 AI 분야에 필요한 전문 지식이 부족하다고 말합니다. 심층적인 지식과 경험이 풍부한 전문가가 없으면 AI 프로젝트를 구현하는 것이 여전히 큰 과제로 남아 있는 경우가 많습니다. 훈련과 추가 교육에 투자하고 전문가를 채용하면 이곳의 업계가 크게 발전할 수 있습니다.

🚀 소매업에서 AI의 응용 분야 및 잠재력 🚀

소매 분야의 AI는 경쟁에 매우 중요한 것으로 여겨지지만, 우리는 여전히 시작하기에 적절한 시기를 기다리고 있습니다. - 이미지: Xpert.Digital

대부분의 소매 업계가 여전히 주저하고 있지만 AI가 큰 잠재력을 갖고 이미 테스트 중이거나 사용되고 있는 일부 영역이 있습니다.

1. 재고관리

85%의 기업은 여기서 매우 높거나 높은 잠재력을 보고 있습니다. AI는 재고를 보다 효율적으로 관리하고 재주문을 최적화하며 부족을 방지하는 데 도움이 됩니다.

2. 텍스트 생성

AI는 제품 설명, 광고 텍스트 또는 고객 커뮤니케이션에 대한 귀중한 지원을 제공할 수 있습니다. 소매업체의 82%가 여기에서 큰 기회를 봅니다.

3. 맞춤형 추천

76%의 기업은 AI를 사용하여 고객 선호도와 행동을 기반으로 개인화된 제품 제안을 생성할 수 있는 가능성을 인식하고 있습니다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고 매출을 높일 수 있습니다.

4. 고객 서비스 및 커뮤니케이션

소매업체의 69%가 이 분야에서 AI를 사용하고 있거나 사용할 계획입니다. 챗봇과 AI 기반 지원 시스템은 서비스를 개선하는 동시에 비용을 절감할 수 있습니다.

5. 가격 최적화 및 시각적 제품 검색

48%의 기업이 여기서 큰 잠재력을 보고 있습니다. AI는 가격을 동적으로 만들고 고객이 시각적 검색을 통해 제품을 더 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.

⚠️ 걱정과 우려: AI의 어두운 면

AI 기술의 도입으로 인해 어려움과 우려가 따릅니다. 가장 큰 우려는 잠재적인 고객 소외입니다. 조사 대상 기업 중 4분의 3(76%)은 고객 서비스에 AI를 사용하면 고객과의 개인적인 관계에 영향을 미칠 수 있다고 우려했습니다. 기계와 알고리즘은 인간의 측면을 완전히 대체할 수 없는 경우가 많습니다.

또 다른 문제는 AI에 의한 대량 가짜 리뷰의 발생이다. 소매업체의 72%는 이러한 가짜 리뷰가 자사의 평판과 비즈니스에 해를 끼칠 수 있다는 우려를 표명했습니다. 이는 그러한 허위 리뷰를 탐지하고 이에 맞서기 위한 메커니즘의 필요성을 강조합니다.

🏆 성공 사례 및 실제 적용 사례 🏆

기존의 우려와 장애물에도 불구하고 AI가 소매업에서 어떻게 성공적으로 사용될 수 있는지에 대한 수많은 사례가 있으며 이미 긍정적인 효과를 보이고 있습니다.

전자상거래 거대 기업

Amazon과 같은 회사는 AI를 사용하여 이전 구매 및 검색 기록을 기반으로 추천을 제공하는 방식을 선도하고 있습니다. 이러한 맞춤형 추천은 매출 증대에 도움이 되는 것으로 입증되었습니다.

패션 산업

브랜드는 AI를 사용하여 트렌드를 분석하고 디자인 프로세스를 최적화합니다. 빅데이터와 머신러닝을 사용하면 다가오는 패션 트렌드를 예측하고 더 빠르게 시장에 출시할 수 있습니다.

식품 소매

슈퍼마켓 체인은 AI를 사용하여 공급망을 관리하고 있습니다. 예측 알고리즘을 사용하여 재고 수준을 최적화하고 음식물 쓰레기를 줄일 수 있었습니다.

🔮 미래 전망: 앞으로 나아갈 길

소매업에서 AI의 사용은 의심할 여지 없이 이제 막 시작되었습니다. 대다수의 소매업체는 기술의 큰 잠재력을 보고 있지만 불확실성과 전문성 부족으로 인해 주저하고 있습니다. 이러한 장애물을 극복하기 위해서는 AI 전문가 교육 및 채용에 대한 집중적인 투자가 필요하다는 것은 분명합니다.

또한, 소매업체는 전략적 태도를 바꾸고 위험을 감수할 의지가 더 강해져야 합니다. 경쟁 압력이 높아질 것이며, AI를 조기에 채택하고 다른 사람의 경험을 통해 배우는 사람들은 분명한 이점을 갖게 될 것입니다. 고객 소외나 가짜 리뷰와 같은 문제와 잠재적인 단점은 현명한 구현과 지속적인 모니터링을 통해 최소화될 수 있습니다.

🌍 고정관념에서 벗어나 생각해보세요

소매업의 미래는 AI 기술의 구현에 크게 영향을 받을 것입니다. 재고 관리, 개인화된 추천 또는 고객 서비스 등 가능한 용도는 다양하고 유망합니다. 고정관념에서 벗어나 적극적으로 변화를 수용하려는 기업은 이러한 기술 혁명의 최전선에 서게 될 것입니다. 더 이상 무시하기에는 AI의 이점이 너무 크기 때문에 망설일 시간은 끝나야 합니다. AI를 통한 커머스의 변혁은 시작되었고, 이를 주도하는 이들이 커머스의 미래를 만들어 갈 것입니다.

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고객 서비스 혁신: 기존 매장에서 서비스 로봇과 인공지능의 역할 - Xpert.Digital

쇼핑의 미래는 가상 쇼핑 여행과 전통적인 매장 방문 모두에 달려 있습니다. 고객은 현장에서의 개인적인 조언과 웹 상점의 AI 지원 추천 중에서 선택할 수 있으며, 분주한 도심을 산책하거나 온라인으로 편리하게 상품을 비교하고 주문할 수 있습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 점점 인기를 얻고 있습니다. 독일 소매 회사의 85%가 온라인과 고정식 모두에서 제품과 서비스를 제공합니다. 2019년 팬데믹 이전에는 이 비율이 66%였고, 2021년에는 이미 77%였습니다. 현재 독일 소매업체 중 오프라인 매장에서만 활동하는 비율은 8%에 불과합니다. 이는 2021년 16%, 2019년 25%와 비교됩니다.

자세한 내용은 여기를 참조하세요.

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