🛍️ 소매업은 어떻게 디지털인가요?
🛒🤖 트레이더 4명 중 1명은 인공지능(AI)을 지나가는 추세로 간주합니다. 그러나 의견은 다릅니다. 소매업체의 56%는 AI가 미래 경쟁력에 매우 중요하다고 보고 있지만, 지금까지 실제로 이 기술을 사용한 사례는 4%에 불과합니다.
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. 이 수치는 독일 내 503개 소매업체를 대상으로 실시한 대표적인 설문조사 디지털 협회 Bitkom.
"코로나 팬데믹으로 인해 온라인 소매업이 크게 활성화되었고 고객의 쇼핑 행동이 영구적으로 바뀌었습니다."라고 Dr. 비트콤(Bitkom)의 CEO 베른하르트 롤레더(Bernhard Rohleder). "점점 더 많은 소매업체가 온라인 활동을 확대하는 동시에 현지에서도 사업을 계속하면서 이러한 추세는 계속되고 있습니다."
두 가지 판매 채널을 모두 활용하고 전체 매출의 최소 절반 이상을 온라인 비즈니스에서 창출하는 기업의 비율은 올해 30%로 증가할 것입니다. 2018년에는 이 값이 8%였고, 2020년에는 19%였습니다. 그러나 순수 온라인 판매는 안정적으로 유지됩니다. 2023년에는 소매업체의 5%만이 온라인으로만 판매하며, 이는 2021년과 2019년에는 6%에 해당합니다.
하이브리드 소매업체의 29%는 미래에 온라인으로만 판매하는 것을 상상할 수 있습니다. 그러나 고정식 소매업의 종말은 아직 보이지 않습니다. 단 12%의 소매업체만이 고정식 소매점에는 미래가 없다고 믿고 있습니다. 이와 대조적으로, 71%는 문구 소매업이 재창조되어야 한다고 생각했습니다.
🏪 문구소매업의 도전과 혁신
오프라인 소매업은 몇 가지 어려움에 직면해 있습니다. 소매업체의 68%는 온라인의 저렴한 가격을 따라잡을 수 없다고 말합니다. 54%는 증강 현실(AR)과 가상 현실(VR)을 통한 가상 쇼핑 경험을 경쟁이 심화되는 것으로 보고 있습니다.
그럼에도 불구하고 대부분의 소매업체는 이미 디지털 기술에 의존하고 있습니다. 오프라인 소매업체의 88%는 스마트폰이나 스마트워치를 통한 무현금 결제를 표준으로 사용하고 있으며 추가로 6%는 그렇게 할 계획입니다. 고객의 79%가 WiFi를 제공하고, 7%는 WiFi를 계획 중이거나 논의 중입니다.
Click & Collect도 널리 퍼져 있습니다. 문구 소매업체의 73%가 이 서비스를 제공하고 10%는 이에 대해 논의하거나 계획하고 있습니다. 또한 소매업체의 52%는 계산대에서 태블릿이나 스마트폰 기반 시스템을 사용하고 있으며, 추가로 23%는 사용을 계획하거나 논의하고 있습니다. 소매업체 3곳 중 1곳은 태블릿 PC와 대화형 화면을 통해 제품 정보를 확인하고 있으며, 34%는 이를 계획 중이거나 논의 중입니다.
디지털 가격표는 문구 소매업체의 32%에서 사용되며, 37%는 이를 계획 중이거나 논의 중입니다. 현재 원활한 결제 솔루션을 제공하는 곳은 10%에 불과하며, 추가로 19%는 이를 계획하거나 논의하고 있습니다.
🤖 인공 지능: 잠재력과 회의론
소매업체의 56%가 AI가 경쟁력에 매우 중요하다고 생각하지만 현재 이 기술을 사용하고 있는 곳은 4%에 불과합니다. 15%는 배포를 계획하거나 논의하고 있는 반면, 77%는 아직 해당 주제를 의제로 정하지 않았습니다.
트레이더의 73%는 투자하기 전에 다른 사람들이 ChatGPT와 같은 AI 기술에 대해 어떤 경험을 갖고 있는지 확인하기를 기다립니다. 61%는 AI를 구현할 직원이 부족하다고 답했습니다. “기다려 보는 것이 좋은 전략인 경우는 거의 없습니다. AI 사용에 대한 진입 장벽은 현재 그 어느 때보다 낮다”고 강조했다. 생가죽. “고객 서비스부터 광고 캠페인, 구매 계획부터 제품 출시까지 AI는 소매업의 거의 모든 곳에서 현명하게 사용될 수 있습니다.”
그러나 우려 사항도 있습니다. 소매업체의 76%는 고객 서비스에 AI를 사용하면 고객으로부터 소외될 수 있다고 우려하고 있습니다. 72%는 AI가 생성한 대량의 가짜 리뷰로 인해 발생할 수 있는 피해를 걱정합니다.
소매업체는 주로 재고 관리(85%), 텍스트 생성(82%) 및 개인화된 추천(76%) 분야에서 소매업 AI의 잠재력을 보고 있습니다. 또한 많은 소매업체는 고객 서비스 및 고객 커뮤니케이션(69%)은 물론 가격 최적화 및 시각적 제품 검색(각각 48%)에서도 큰 잠재력을 보고 있습니다.
🛒 무역 2030: 미래 비전 및 기술
미래의 소매업에서는 AI뿐만 아니라 다른 기술도 중심 역할을 하게 될 것입니다. 소매업체의 77%는 2030년까지 오프라인 매장에서 금전 등록기 시스템이 더 이상 사용되지 않을 것이지만 매장을 떠날 때 결제가 자동으로 이루어질 것이라고 믿고 있습니다. 69%는 자율주행차가 제품을 집까지 직접 배달할 것으로 기대합니다.
소매업체의 54%는 디지털 환경에서 쇼핑하고 다른 사람들과 상호 작용할 수 있는 Metaverse와 같은 가상 쇼핑 세계가 널리 퍼질 것이라고 믿습니다. 많은 사람들이 소매점이 24시간 열려 있고 AI가 집에서 다 쓴 제품을 인식하여 독립적으로 재주문할 것이라고 믿는 것처럼 말입니다. 42%는 2030년까지 제품이 생산 조건과 정품 여부에 대한 정보를 제공하는 변경 불가능한 디지털 이미지를 갖게 될 것이라고 예상합니다. 19%는 홀로그램 제품 프레젠테이션을 미래 트렌드로 보고 있습니다.
그러나 과제도 있습니다. 소매업체의 3분의 2는 디지털화에 있어서 스스로를 후발주자로 여깁니다. 심지어 3%는 배를 놓쳤다고도 합니다. 23%만이 자신을 개척자라고 생각하고 4%는 최고라고 생각합니다.
📦 전자상거래: 다양한 판매 채널
전자상거래 분야에서는 온라인 거래를 하는 무역회사의 93%가 웹사이트 내 자체 매장에 의존하고 있다. 87%는 이메일을 통해 주문을 제공하고, 69%는 온라인 마켓플레이스 및 판매 플랫폼을 통해 제품을 판매합니다. 23%는 소셜 미디어 플랫폼을 사용하고, 13%는 회사 앱을 제공합니다.
온라인 소매업이 번창하고 있음에도 불구하고 많은 소매업체는 전통적인 주문 방법을 계속 사용하고 있습니다. 63%는 팩스로 주문을 받고, 57%는 전화나 우편으로 주문을 받습니다. 이는 무역이 아직 완전히 디지털화되지 않았으며 전통적인 방법이 여전히 중요한 역할을 하고 있음을 보여줍니다.
소매업의 미래는 분명히 디지털이지만 하이브리드이기도 합니다. 인공 지능, 혁신적인 기술 및 새로운 유통 채널이 중요한 역할을 할 것입니다. 오프라인 소매업은 디지털 발전에 보조를 맞추기 위해 스스로를 재창조해야 합니다. 도전은 크지만 기회도 큽니다. 미래의 상거래는 첨단 기술과 유연한 비즈니스 모델을 통해 온라인과 오프라인 모두에서 이루어질 것입니다.
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🌟 고객 서비스 혁신: 전통 매장에서의 서비스 로봇과 인공지능의 역할
🔍 끊임없이 발전하는 기술 발전의 시대에 소매업은 큰 변화를 겪었습니다. 온라인 쇼핑이 시장을 지배하는 동안 기존 오프라인 매장은 여전히 관련성을 유지하며 현대적인 혁신을 따라잡기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 혁신 중 하나는 서비스 로봇과 인공 지능(AI)을 통합하여 고객 서비스를 개선하고 고객, 특히 젊은 대상 그룹을 위한 새롭고 매력적인 경험을 창출하는 것입니다.
🤖 소매업에 로봇 기술 통합
소매업의 서비스 로봇은 더 이상 먼 미래의 꿈이 아닙니다. 그들은 현실입니다. 이러한 첨단 기계는 눈길을 사로잡을 뿐만 아니라 고객 경험을 적극적으로 개선하고 직원의 부담을 줄여줍니다. 종종 인간형으로 디자인된 이 로봇은 고객에게 인사하고, 매장을 안내하고, 질문에 답하고, 제품을 추천할 수 있습니다.
그 예로 전 세계 많은 매장에서 사용되고 있는 '페퍼' 로봇을 들 수 있다. 고객에게 감정적으로 반응하고 제품을 제시하는 능력을 통해 그는 대화형의 개인화된 쇼핑 경험을 창출합니다. "로봇공학을 매장에 통합하면 고객 서비스에 혁신을 가져올 뿐만 아니라 브랜드와 고객 간의 정서적 유대도 촉진됩니다."
🔍 현대 고객 조언의 핵심인 인공 지능
인공지능은 고객 서비스 발전에 중요한 역할을 합니다. AI 기반 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하고 이를 활용해 개인화된 추천과 서비스를 제공할 수 있습니다. 소매업에서는 AI를 사용하여 구매 습관과 선호도에 따라 고객을 개별적으로 타겟팅할 수 있습니다.
AI 시스템은 고객 상호 작용과 구매 데이터를 분석하여 특정 고객이 어떤 제품에 관심을 가질지 정확하게 예측할 수 있습니다. 그 결과 인간 영업사원이 단독으로 제공할 수 있는 것보다 훨씬 더 개인화된 조언이 제공됩니다. "인공 지능의 힘으로 소매업체는 쇼핑 경험을 더욱 개인화하여 고객 만족도와 충성도를 크게 높일 수 있습니다."
🎮 게임화: 고객 충성도에 대한 재미있는 접근 방식
고객 서비스에 대한 또 다른 혁신적인 접근 방식은 게임화를 사용하는 것입니다. 이는 장난스러운 요소와 기술을 구매 과정에 통합하는 것을 의미합니다. 게임화는 쇼핑 경험을 더욱 인터랙티브하고 즐겁게 만들 뿐만 아니라 고객이 매장에 더 오래 머무르고 더 자주 방문하도록 동기를 부여합니다.
예를 들어 AR(증강현실), VR(가상현실) 등을 활용해 고객은 재미있는 방식으로 제품을 발견하고 경험할 수 있다. 게임에서 가상 보상을 수집할 수 있으며, 이는 다시 실제 할인 및 제안으로 전환될 수 있습니다. 이러한 유형의 상호작용은 기술에 정통하고 디지털 경험에 큰 관심을 갖고 있는 젊은 대상 그룹에게 특히 매력적입니다.
👍 기존 소매점의 장점
서비스 로봇, AI 및 게임화의 결합은 기존 소매점에 다양한 이점을 제공합니다.
1. 효율성 및 생산성 향상
서비스 로봇은 반복적인 작업을 수행하여 직원의 업무 시간을 절약하고 보다 복잡한 고객 요청에 집중할 수 있도록 해줍니다.
2. 개인화된 고객 경험
AI 기반 분석 및 추천을 통해 각 고객의 요구와 욕구에 맞춰 쇼핑 경험을 더욱 개인화하고 맞춤화할 수 있습니다.
3. 고객 충성도 향상
게임화 전략은 더욱 재미있고 참여도가 높은 쇼핑 경험을 보장하며, 이는 특히 젊은 고객 그룹의 관심을 끌고 매장을 더 자주 방문하도록 동기를 부여합니다.
4. 혁신적인 경쟁우위
소매업에서 최신 기술을 사용하면 경쟁에서 두각을 나타내고 혁신적인 회사로 보일 수 있습니다.
🛠️ 과제와 솔루션
수많은 이점에도 불구하고 이러한 기술을 소매업에 통합하는 데에는 어려움이 있습니다. 가장 큰 장애물 중 하나는 고객과 직원의 수용입니다. 많은 사람들은 처음에는 새로운 기술에 대해 회의적입니다. 이 문제를 해결하려면 새로운 시스템의 이점과 사용 편의성을 명확하게 전달하고 이에 따라 직원을 교육하는 것이 중요합니다.
또 다른 점은 데이터 보안입니다. AI를 사용하려면 대량의 고객 데이터를 처리해야 하므로 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 기업은 모든 데이터가 안전하게 저장 및 처리되고 해당 데이터 보호 규정을 준수하는지 확인해야 합니다.
🌐 소매업의 미래
새로운 기술의 지속적인 개발은 앞으로도 계속해서 소매업을 형성할 것입니다. 증강 현실, 가상 현실 및 기타 첨단 기술은 고객 서비스를 개선하고 독특한 쇼핑 경험을 창출할 수 있는 엄청난 잠재력을 제공합니다. 이러한 기술을 성공적으로 통합한 매장은 효율성을 높일 뿐만 아니라 고객과 더 깊은 관계를 구축할 수 있습니다.
전통적인 쇼핑 경험과 디지털 쇼핑 경험을 결합함으로써 소매업은 두 세계의 장점을 결합한 하이브리드 모델이 되고 있다는 것이 점점 분명해지고 있습니다. 성공의 열쇠는 항상 고객의 요구에 귀를 기울이고 이러한 요구를 충족할 수 있는 혁신적인 방법을 기꺼이 찾는 것입니다.
기술 혁신이 계속해서 새로운 기회를 창출하는 세상에서 이러한 기회를 인식하고 활용하는 것은 소매업체의 몫입니다. 서비스 로봇, 인공 지능 및 게임화를 통해 매장은 경쟁력을 유지할 수 있을 뿐만 아니라 완전히 새롭고 흥미로운 방식으로 고객을 기쁘게 할 수 있습니다. 소매업의 미래는 흥미롭고 유망합니다. 기술 혁신과 전통적인 가치가 함께 어우러져 뛰어난 쇼핑 경험을 창출하는 미래입니다.
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