소매업을 위한 생성형 AI: 기술 발전에 발맞춰 성공으로 나아가는 방법

*본 아티클의 원문은 10월 5일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

생성형 AI가 중대한 기술적 변화를 불러일으키고 있습니다. 인터넷이나 휴대전화와 마찬가지로 생성형 AI가 개인과 비즈니스의 생산성에 끼칠 잠재적인 영향력이 실로 엄청납니다. 실제로 현재 생성형 AI를 사용 중이거나 사용을 고려하고 있는 조직의 82%는 생성형 AI가 업계에 큰 변화 또는 혁신을 가져올 것으로 생각한다고 밝혔습니다(Google Cloud 생성형 AI 벤치마킹 연구, 2023년 7월).

소매업에서는 이미 생성형 AI가 가치를 드러내기 시작했습니다. 여러 조직이 관련 도메인의 사용 사례를 지원하고 개선하는 데 생성형 AI를 활용하고 있으며, 이를 통해 직원과 고객 모두의 경험을 재구성하고 있습니다.

어떤 기술도 소매업계의 가치 제안과 핵심 가치 구조의 근본을 흔들 수는 없습니다. 그 가운데 변화를 도모할 수 있는 부분은 바로 팀에서 더욱 생산적이고 의미 있게 업무를 수행하도록 기술을 활용하는 방식입니다. 이때 적절한 도구를 사용하면 핵심 서비스를 개선하고 서비스 제공에 방해가 되는 근본적인 문제를 해결하는 것뿐 아니라 운영 중인 소매업 비즈니스의 새로운 차별점을 발굴할 수도 있습니다.

생성형 AI가 획기적인 이유

생성형 AI를 둘러싼 과대광고에도 불구하고, 이 기술은 단순히 눈길을 끄는 신기술이 아니라 소매업계를 비롯한 여러 업계의 비즈니스 리더를 위한 완전히 새로운 가치 흐름입니다. 그렇다면 생성형 AI가 과거 다른 형태의 AI와 다른 점은 무엇일까요?

간단히 말해, 생성형 AI는 사람들의 개인 생활이나 업무에서 발생하는 일상적인 문제를 해결하는 데 사용하기가 상당히 쉽다는 것입니다. 검색엔진에 궁금한 것을 질문하는 방법을 아는 사람이라면 누구나 일상 언어를 사용해 생성형 AI 챗봇이나 가상 에이전트와 상호작용하여 질문에 대한 답을 얻고, 콘텐츠를 만들고, 이미지를 생성하고, 문서를 요약하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

오늘날 선두 기업은 생성형 AI를 사용해 일반적으로 시간이 많이 소요되는 문제를 해결하고 있습니다. McKinsey에 따르면 생성형 AI 가치의 75%는 CS, 마케팅 및 영업, 소프트웨어 엔지니어링, R&D에서 실현됩니다.

생성형 AI가 소매업계를 혁신할 5가지 방법

소매업계에서 혁신이란 단순히 필요한 것을 넘어선 경쟁의 영역입니다.

고객은 실시간 추천, 구독 모델, 자율 매장, 주문형 배송, 원활한 옴니채널 쇼핑, 쇼핑 어시스턴트, 맞춤형 서비스 등을 기대합니다. 생성형 AI는 고객의 이러한 기대치를 충족할 수 있도록 도울 준비가 되어 있을 뿐 아니라, 생산성 향상과 직원 업무 환경 개선 등 내부적인 이점도 제공해 줍니다.

이제 소매업계에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 강력한 5가지 방법을 알아보겠습니다.

1. 광고 소재 지원

브랜드가 고객의 선호도를 파악하고 있기를 기대하는 소매 고객이 73%에 달하는 가운데, 소매업체는 생성형 AI의 도움을 받아 더욱 비용 효율적이고 시의적절한 방식으로 매력적이고 창의적인 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

생성형 AI를 사용해 신속하게 프로토타입을 제작하고 콘텐츠를 만들면 시간과 비용을 절약할 수 있을 뿐 아니라 새로운 차원의 창의성과 혁신을 실현할 수 있습니다. Google Cloud와 함께라면 생성형 AI를 활용해 특정 잠재고객에 대해 관련성 높은 맞춤형 콘텐츠를 만들 수 있으며, 이를 통해 참여도를 끌어올리고 전환을 늘릴 수 있습니다. 새로운 아이디어를 빠르게 테스트하고 조정할 수 있음은 물론, 전략 개발에 집중하고 고객 참여도를 개선하는 데에도 도움이 됩니다.

2. 대화형 상거래

소매 조직은 더 많은 판매를 유도하기 위해 생성형 AI를 활용하여 대화형 상거래 시스템을 구축하고 있습니다. 소비자가 필요로 하는 것을 찾을 수 있도록 도와주는 가상의 스타일리스트를 떠올리면 쉽습니다(예: “고객님의 사이즈와 좋아하시는 스타일에 맞는 드레스를 준비했습니다. 스타일링에 참고하면 좋을 인플루언서의 이미지도 함께 살펴보세요.”). 이러한 가상의 스타일리스트는 고객과 대화를 통해 궁금증을 해결해주고, 고객에게 맞춤형 제품을 추천하고, 실시간으로 소통하며 고객의 구매 결정에도 영향을 끼칠 수 있습니다.

이는 검색 이탈과 같은 문제를 해결하는 데도 큰 도움이 됩니다. 전 세계 소매업체에서 이 문제로 인해 매년 2조 달러 이상의 총손실이 발생하는 것으로 보고하고 있으며, 소매 웹사이트의 검색 기능으로 원하는 상품을 정확하게 찾았다고 답한 소비자가 10명 중 1명 수준에 그쳤습니다.

소매업체에서 생성형 AI를 사용해 쇼핑객과 소통하고 맞춤형 솔루션을 제공하는 개인 스타일리스트를 설계하는 방법을 알아보려면 이 데모를 시청하세요.

3. 제품 카탈로그 관리

생성형 AI는 소매업체에서 제품 카탈로그를 만들고 유지하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이제 간단한 텍스트 프롬프트로 스튜디오급 이미지를 빌드하고, 정보를 더 빠르게 분류하며, 고객 중심의 근사한 마케팅 문구를 생성할 수 있습니다.

생성형 AI는 공급업체로부터 이미지를 가져오고, 제품을 분류 및 카테고리화하고, 상품 관련 문구를 작성하는 등 카탈로그 관리와 관련된 일반적인 문제를 해결할 수 있는 이상적인 방법입니다. 이전까지 이와 같은 모든 작업은 많은 시간과 노력이 필요했으며, 소매 웹사이트의 검색 가능성을 떨어뜨렸습니다. 소비자의 92%가 상품을 쉽게 찾을 수 있는 환경에서 해당 상품을 구매할 가능성이 더 높은 것으로 나타나는 만큼, 카탈로그를 최신 상태로 유지하여 상품의 검색 가능성을 높이는 것이 중요하다는 사실을 알 수 있습니다.

소매업체가 제품 카탈로그 관리에 드는 시간을 단축하고 고객의 쇼핑 및 검색 환경을 개선하는 데 생성형 AI를 사용하는 방법을 알아보려면 이 데모를 시청하세요.

4. 신제품 개발

생성형 AI를 사용하면 더욱 빠르고 비용 효율적인 방식으로 제품을 개발하고 혁신할 수 있습니다. 연구를 가속화하여 여러 데이터 소스에서 유용한 정보를 찾고, 제품 R&D 비용을 절감하고, 성공적인 제품 콘셉트를 더 빠르게 공략하는 데 생성형 AI를 활용할 수 있습니다. 손쉬운 쿼리, 요약, 유용한 정보 생성을 통해 내부 소비자 연구를 개선할 수 있을 뿐 아니라, 추가 테스트를 위한 문구 콘셉트와 설명, 제품과 포장 디자인을 위한 시각적 콘셉트를 만들 수도 있습니다.

소매업체가 생성형 AI의 도움으로 데이터 기반 통계 정보를 활용하여 제품 혁신을 앞당긴 방법을 알아보려면 이 데모를 시청하세요.

5. 고객 서비스 자동화

고객 서비스 전략에 유용함을 더해 주는 생성형 AI는 고객 서비스 담당자가 고객 문의에 도움이 되는 답변을 제공할 수 있도록 실시간으로 지원할 뿐 아니라, 그 외 다른 운영 부문을 확장하고 최적화하는 데에도 도움이 됩니다. 예를 들어 가상 에이전트를 활용해 고객센터의 업무 부담을 줄이거나 대화 내용과 고객 서비스 데이터를 요약하여 웹사이트에 게시할 새로운 FAQ 콘텐츠를 마련하는 데 생성형 AI를 사용할 수 있습니다.

소비자의 약 75%가 지속적으로 여러 채널을 사용하고 있는 가운데, 생성형 AI는 디지털 셀프 서비스 채널부터 여러 지사, 콜센터, 소셜 미디어 플랫폼의 에이전트 지원 옵션에 이르는 모든 터치 포인트에 최고의 고객 서비스를 제공할 수 있는 좋은 방법입니다.

생성형 AI를 통해 즉각적이고 친화적인 고객 서비스를 구현하여 고객이 필요로 하는 답변을 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 지원해 보세요.

앞서가는 브랜드는 생성형 AI의 이점을 톡톡히 누리고 있습니다

세계적으로 앞서 나가는 몇몇 브랜드는 이미 고객 경험을 혁신하는 데 생성형 AI의 뛰어난 역량을 활용하고 있습니다.

예를 들어, 패스트푸드 업계 선두 주자인 Wendy's는 오하이오에 최첨단 생성형 AI 테이크아웃 창구를 시험적으로 운영하면서 직원들이 고객 경험에 더욱 집중할 수 있도록 지원하고 있습니다.

미용 업계에서는 The Estée Lauder Companies Inc.가 Google Cloud와 손을 잡고 생성형 AI를 활용해 온라인 고객 경험을 혁신하고 있습니다.

생성형 AI를 순조롭게 시작하세요

생성형 AI와 같이 새로운 기술이 급속히 발전하면 따라가기가 어려울 수 있습니다. 소매업계의 전략적 파트너로서 Google Cloud는 적절한 프레임워크, 도구, 거버넌스 구조를 활용해 조직이 앞으로 나아갈 방향을 계획할 수 있도록 지원하며, 조직 전체에 책임감 있는 AI 접근 방식이 뿌리내릴 수 있도록 돕습니다.

이제 소매 업계 기업들은 생성형 AI로 제품 온보딩, 분류, 검색용 라벨 지정, 마케팅 방식을 간소화하면서 고객 맞춤 환경을 조성할 수 있습니다. 간단한 텍스트 프롬프트를 사용해 새 SKU의 세부 제품 속성을 빌드하고, 기존 제품 계층 구조에 이를 매핑하고, 마케팅 문구와 제품 설명, 이미지, 동영상은 물론 음악을 생성해 전환을 유도할 수 있습니다.

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^{Google Cloud 생성형 AI 벤치마킹 연구 소개
Google Cloud 고객 인텔리전스팀에서는 2023년 중반에 Google Cloud 생성형 AI 벤치마킹 연구를 실시했습니다. AI를 사용 중이거나 사용을 고려하고 있는 1,000명 이상 규모의 조직에서 IT 의사결정권자, 비즈니스 의사결정권자, 최고 책임자가 연구에 참여했습니다. 참여자들은 Google이 연구를 후원한다는 사실을 모르는 상태였으며 참여자의 신원 역시 Google에 공개되지 않았습니다.}