소매업의 미래: 2023년 6대 소매업 기술 트렌드

소매업의 미래는 어떤 모습일까요?

당신이 가게에 들어갈 때 당신을 인식하는 지능형 센서가 있을까요? 통로를 탐색할 때마다 바뀌는 플로팅 홀로그램 제품 디스플레이는 어떻습니까?

아마도 인공 지능(AI)으로 구동되는 로봇 군대가 당신을 섬길 것입니다. 또는 증강 현실(AR) 기술이 적용된 스마트 거울이 선택한 복장을 보여줍니다. 간단한 스 와이프로 드레스의 색상을 변경하고 드레스와 어울리는 부츠를 확인하십시오. 그리고 쇼핑을 마치면 계산대에서 줄을 서서 기다릴 필요 없이 스캔하고 결제할 수 있습니다.

또는 단순히 가상 현실(VR) 헤드셋을 사용하여 집에서 쇼핑을 하면 드론이 문앞에 배달을 제공합니다. 이들 중 다수는 몇 년 전만 해도 비현실적으로 들렸지만 이제는 그렇지 않습니다. 이러한 기술은 오늘날 온라인과 오프라인의 여러 소매점에 존재하며 현실입니다.

소매 기술은 소비자의 쇼핑 방식에서 소매 산업 운영 방식에 이르기까지 소매 환경을 혁신하고 있습니다.

소매업체가 온라인과 오프라인 비즈니스를 통합할 때 알아야 하고 투자해야 할 최첨단 기술을 살펴보겠습니다.

2023년 6가지 소매 기술 트렌드

우리는 전 세계 6명의 소매 전문가에게 팬데믹 이후 기업이 온라인 매장과 실제 매장을 통합함에 따라 소매업체가 의존해야 하는 기술에 대해 질문했습니다. 그들이 말해야 할 것은 다음과 같습니다.

1. AI, 기계 학습(ML) 및 생성 AI

AI 및 ML 기술은 소매를 포함한 모든 산업에 침투했습니다. 실제로 유통업계는 오랫동안 AI 솔루션의 시험장 역할을 해왔습니다. 소매업체에서 가장 널리 사용되는 AI는 20년 전에 Amazon에서 출시한 추천 엔진입니다. ML 알고리즘은 이전 쇼핑 기록, 위치 및 다른 유사한 고객의 구매 습관을 기반으로 고객에게 관련 제품을 추천합니다. 앞으로 소매업체는 AI 및 관련 기술을 두 배로 늘려야 합니다.

“소매업체는 여러 채널의 데이터를 분석하는 데 도움이 되는 ML 및 AI 기술에 투자해야 합니다. ML 알고리즘은 소매업체가 구색, 혁신, 가격 책정, 재고 수준 및 공급망 운영을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.”

브래드 라록
Datasembly 마케팅 부사장

Rethink Retail의 편집 관계 이사인 Gabriella Bock은 고급 분석 및 AI를 통해 소매업체는 고객이 언제, 어디서, 어떻게, 왜 고객이 매장을 선택하는지(또는 선택하지 않는지)에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있다고 언급했습니다. AI의 혁신적인 기능은 소매 산업에 연간 4,000억 달러에서 8,000억 달러의 가치를 가져올 잠재력이 있습니다.

AI는 차세대 소매 기술의 핵심이기도 합니다. 예를 들어 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전은 안면 인식, 시각 검색, 무인 배송 차량의 핵심이다. 대규모 언어 모델은 대화형 AI 챗봇 및 음성 비서의 기반입니다.

또 다른 AI 기술 소매업체는 ChatGPT와 같은 딥 러닝 모델의 급속한 발전으로 가능해진 생성 AI 도구입니다.

소매업체를 위한 AI 솔루션 제공업체인 Vue.ai의 제품 마케팅 책임자인 Shradha R은 다양한 신체 및 피부 유형을 가진 모델의 이미지를 생성하려는 의류 브랜드의 예를 들어 소매업체를 위한 생성 AI 사용 사례에 대해 자세히 설명했습니다. "브랜드는 제품을 착용한 모델의 사진을 찍을 필요가 없으며 이러한 형태의 생성 AI를 통해 프로세스를 완전히 자동화할 수 있습니다."라고 그녀는 말했습니다.

청바지 소매업체인 Levi Strauss & Co는 이미 이 일을 하고 있습니다. AI로 생성된 모델을 사용하여 전자 상거래 채널에서 보는 바디 쇼핑객의 다양성을 높일 계획입니다. 그리고 다른 많은 소매업체들도 생성형 AI 열차에 뛰어들고 있습니다.

Shopify는 최근 생성 AI 기술을 기반으로 Shopify Magic을 출시했습니다. 이 도구는 브랜드가 검색 결과에서 타겟팅하려는 키워드를 기반으로 제품 설명을 생성할 수 있습니다. Amazon은 웹 스토어에 ChatGPT 스타일의 제품 검색 기능을 추가할 계획입니다. 사용 사례는 끝이 없습니다.

강력한 모멘텀을 감안할 때 소매업체는 뒤쳐지지 않도록 AI 도구를 실험해야 합니다.

2. 자동화

2023년에 소매업체가 투자를 강화해야 하는 또 다른 영역은 자동화입니다. 자동화는 기술을 사용하여 최소한의 인간 개입으로 반복적인 작업을 수행하는 프로세스입니다. Gabriella Bock은 지속적인 노동력 격차로 인해 창고, 재고 관리 및 주문 이행에서 비접촉 결제와 같은 소비자 대면 기능에 이르기까지 소매 부문의 모든 영역에서 자동화의 필요성이 커지고 있다고 말했습니다.

McKinsey에 따르면 모든 소매 활동의 52%가 기존 기술로 자동화될 수 있습니다. 인적 오류를 줄이고 서비스 품질과 속도를 개선하며 직원 생산성을 높이고 비용을 절감합니다. 자동화는 300~500bp의 증분 마진을 생성할 수 있으며, 이는 마진 압력에 직면한 소매업체에게 신의 선물입니다. 이것은 자동화를 선택이 아니라 경쟁이 치열한 소매 환경에서 요구 사항으로 만듭니다.

최근 AI, ML 및 로봇 공학의 발전은 기계가 스스로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 새로운 지능형 자동화 시대를 열었습니다.

예를 들어 AI로 구동되는 마케팅 자동화 소프트웨어는 과거 고객 데이터를 분석하고 SMS에서 이메일 및 소셜 미디어 광고에 이르는 다양한 채널에서 프로모션을 개인화할 수 있습니다.

3. 증강현실(AR)

AR은 소매업체의 차세대 혁신입니다. 그것은 소매 공간에서 꽤 오랫동안 인기를 끌었습니다. 그러나 대유행 이후 쇼핑객이 온라인 쇼핑과 실제 쇼핑 사이의 격차를 해소하려고 노력함에 따라 AR 기술이 더욱 중요해졌습니다.

“소비자의 기대치가 높아짐에 따라 수요는 맞춤형 쇼핑 경험에서 더욱 몰입감 있는 쇼핑 경험으로 바뀌었습니다. (그들은) 더 많은 가상 경험을 추구합니다... AR은 이를 실현하는 데 중추적인 역할을 합니다.”

수브란수 사후
시장 조사 분석가, G2

증강 현실은 컴퓨터가 생성한 디지털 콘텐츠를 실제 개체에 추가하여 대화형 경험을 제공합니다. 스마트폰으로 운동화를 쇼핑한다고 상상해보세요. 당신은 당신이 좋아하는 것을 찾습니다. AR을 사용하면 카메라를 발에 대고 신발이 발에 어떻게 보이는지 확인할 수 있습니다.

제품을 가상으로 입어보는 것은 AR의 가장 성공적인 사용 사례 중 하나였습니다. 패션 및 메이크업 소매업체는 가상 체험 앱 및 가상 피팅 소프트웨어를 통해 AR 기술을 선도적으로 사용하고 있습니다.

예를 들어 L'Oreal은 쇼핑객이 얼굴을 만지지 않고도 다양한 메이크업 제품을 사용해 볼 수 있는 AR 앱을 보유하고 있습니다. H&M은 가상 시착 및 스타일링을 위해 매장 바닥에서 스마트 미러를 테스트하고 있습니다.

출처:로레알

증강 현실(AR)은 소매업에서 어떻게 사용됩니까?

가상 체험 외에도 G2의 시장 조사 분석가인 Subhransu Sahu는 소매 공간에서 다음과 같은 AR 애플리케이션을 나열합니다.

• 제품 시각화: AR을 통해 고객은 자신의 환경에서 제품을 시각화할 수 있습니다. 예를 들어 IKEA는 쇼핑객이 새 가구가 방에서 어떻게 보일지 시각화할 수 있는 AR 쇼핑 앱을 보유하고 있습니다.
• 대화형 매장 내 경험: Adidas와 같은 소매업체는 고객에게 기억에 남고 새로운 경험을 제공하기 위해 매장에 대화형 AR 설치를 추가했습니다.
• 매장 내 탐색: 매장 내 쇼핑을 개선하는 것 외에도 AR 도구는 쇼핑객이 대형 백화점, 쇼핑몰 및 창고에서 필요한 것을 더 빨리 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 Lowe's는 매장 내 탐색을 돕기 위해 AR 앱을 테스트했습니다.
• 마케팅 캠페인: AR 경험은 브랜드 참여를 구축하고 유기적인 마케팅 도구입니다. 예를 들어 Snapchat에서 AR 메이크업 필터와 상호 작용하는 쇼핑객은 자신의 경험을 소셜 서클과 공유하여 브랜드 인지도 및 참여를 구축할 수 있는 방법을 만듭니다.

숫자는 AR에 이점이 없다는 것을 보여줍니다. 쇼핑객의 56%는 AR 경험을 통해 제품의 품질에 대해 더 확신한다고 말합니다. 가장 중요한 것은 쇼핑하는 동안 AR을 사용하는 고객은 그렇지 않은 고객보다 더 오래 탐색하고 제품을 구매할 가능성이 더 높다는 것입니다. AR 경험은 또한 반환 가능성을 줄입니다.

그러나 Sahu는 기업이 아직 AR 기술 기능을 사전에 추가하지 않고 있다고 말했습니다. “(G2에서) 이러한 (AR) 범주에 대한 트래픽은 지난 12개월 동안 많은 최고점과 최저점으로 인해 일관성이 없었습니다. 그러나 가상 피팅 소프트웨어의 범주 트래픽은 34% 증가했으며 이는 AR 기반 가상 피팅 솔루션을 찾으려는 회사의 관심이 높아지고 있음을 나타냅니다."라고 그는 말했습니다.

Sahu는 또한 대부분의 트래픽이 의류 부문을 위한 온라인 솔루션을 찾고 있는 소매업체와 전자상거래 회사에서 온다고 지적합니다. 그러나 그는 여전히 AR 범주에서 소매업이 보다 적극적으로 참여할 여지가 있다고 보고 있습니다.

4. RFID, QR코드 등 스마트스토어 기술

스마트 스토어 기술을 채택하는 것은 옴니채널 경험을 향상시키려는 오프라인 소매업체에게 가장 중요합니다. Hoobil8의 최고 전략 책임자인 DeAnn Campbell은 모든 브랜드의 최우선 순위는 무선 주파수 식별(RFID) 및 QR 코드를 포함하여 재고를 관리하는 도구여야 한다고 언급했습니다.

RFID 및 QR 코드는 태그와 코드를 사용하여 항목을 식별하고 추적하는 데 도움이 되는 기술입니다. 실시간 재고 확인에 도움이 됩니다.

"(이러한) 도구는 도난 방지와 AR, 제품 교육 및 끝없는 통로 보기와 ​​같은 고객 경험 향상을 가능하게 하는 것과 같은 다른 중요한 소매업체 요구 사항을 고려하기 때문에 중요합니다..."

딘 캠벨
소매 전략 및 인사이트 책임자, AAG Consulting

예를 들어 패션 소매업체인 River Island는 제품에 RFID 태그를 사용합니다. 쇼핑객은 탈의실에서 태그를 스캔하고 스마트 화면에서 크기 및 사용 가능한 색상과 같은 제품 세부 정보를 확인할 수 있습니다. 피팅룸에서 한 번의 클릭으로 서비스 직원에게 유사하거나 관련된 의류를 찾아보고 요청할 수 있습니다.

Z세대와 밀레니엄 세대의 70% 이상이 비접촉식 체크아웃을 제공하는 소매업체에서 쇼핑하거나 더 많은 비용을 지출할 의향이 있으므로 소매업체는 모바일 POS(mPOS)와 같은 셀프 체크아웃 솔루션을 구현해야 합니다. 이는 온라인, 매장, 모바일 또는 소셜 미디어 등 모든 고객 접점에서 원활한 경험을 제공합니다.

소매업체가 고려해야 할 다른 스마트 스토어 기술에는 Campbell이 추가한 고객의 360도 뷰를 제공하는 카메라와 센서가 포함됩니다. RFID 및 고급 비디오 분석과 결합하여 매장 내 고객 여정을 분석하는 강력한 도구입니다. 그들은 소매 공간의 전체 그림, 사람들이 시간이 지남에 따라 매장을 어떻게 이동하는지, 탐색하거나 탐색하지 않는 섹션 또는 더 많은 직원이 필요한 섹션을 보여줄 수 있습니다.

카메라와 센서는 자동 청구를 지원하는 스마트 카트와 재고를 추적하는 스마트 선반과 같이 곧 출시될 다른 스마트 매장 기술에도 필수적입니다.

예를 들어 Amazon은 센서, 카메라 및 AI로 구동되는 "저스트 워크 아웃" 기술을 보유하고 있습니다. 카메라와 센서가 제품을 추적하고 청구하고 구매자의 디지털 지갑에서 자동으로 결제를 감지하므로 고객은 필요한 제품을 집고 나갈 수 있습니다.

5. 모바일 기술

스마트폰의 보편화로 인해 쇼핑 앱, 모바일 결제 시스템, 전화를 통한 개인화된 마케팅과 같은 모바일 기술이 소매업에서 불가피하게 되었습니다. 쇼핑객의 3분의 2는 매장에서 쇼핑하는 동안 휴대전화를 사용하여 더 많은 제품 정보를 찾습니다. 또한 모바일 상거래 또는 휴대전화를 통해서만 이루어지는 쇼핑인 m-커머스는 2025년까지 미국 전체 소매 거래의 10%를 초과할 것으로 예상됩니다.

팬데믹으로 인해 채택이 가속화되는 동안 Retail Rush의 CEO이자 설립자인 Tim Koopmans는 모바일 기술이 향후 고객 경험을 향상하고 매장 운영을 최적화할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다고 언급했습니다. 예를 들어 그는 소매업체가 모바일 앱과 푸시 알림을 사용하여 제공할 수 있는 위치 기반 프로모션을 강조했습니다.

"휴대폰의 GPS 기술을 활용하면 (소매업체는) 고객이 소매점에 있거나 근처에 있을 때 푸시 알림, 경고 및 개인화된 제안을 보낼 수 있습니다."

팀 쿠프만스
Retail Rush 설립자 겸 CEO

소매업체가 특별 이벤트를 홍보하고 관련 정보를 고객에게 전달하여 유동인구를 유도하는 데 도움이 됩니다. 또한 Koopmans는 소매업체가 직원에게 핸드헬드 디지털 장치를 제공해야 할 필요성도 강조했습니다.

소매점 직원에게 지불 기능이 통합된 태블릿이나 스마트폰과 같은 모바일 장치를 갖추면 실제 매장 내 어디에서나 거래를 수행할 수 있습니다.

창고 직원도 스마트폰을 사용하여 재고 관리를 간소화할 수 있으며 프론트 엔드 직원은 스마트폰을 사용하여 고객과 더 쉽게 연결할 수 있습니다. 제품 가용성을 확인하고, 매장에서 제품을 찾고, 고객을 위한 거래를 찾고, 장치를 사용하여 실시간으로 상향 판매 기회를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 스트레스가 줄어들고 작업이 쉬워지며 직원이 영향력이 큰 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

RFID, QR 코드 및 기타 매장 기술과 결합된 모바일 기술은 더 빠른 체크아웃, 온라인 주문 이행 및 더 나은 고객 서비스를 제공합니다.

6. 데이터화

마지막으로 소매업체는 기술의 힘을 최대한 활용하기 위해 강력한 소매 데이터 분석 및 인사이트 플랫폼을 활용해야 합니다. 사일로화된 데이터, 레거시 인프라, 다양한 소스에서 데이터를 공유하고 수신할 수 없는 것과 같은 문제로 인해 소매업체는 오늘날 분석을 완전히 활용하지 못하는 경우가 많습니다.

"온라인 및 오프라인 소매업체가 주어진 채널, 워크플로 및 비즈니스에 대한 통합 보기를 제공하기 위해 데이터를 함께 가져오는 시스템을 구매하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다."

슈라다 R
제품 마케팅 책임자, Vue.ai

Datasembly의 Brad LaRock은 온라인 및 오프라인 매장에서 수집한 세분화된 매장 수준 데이터를 통합하여 소매업체에게 전례 없는 통찰력을 제공한다고 덧붙였습니다. 이러한 통찰력은 개인화, 제품 관리, 가격 최적화, 매장 및 창고 운영 합리화에 사용되어 더 많은 판매를 촉진할 수 있습니다.

Walmart 및 Amazon과 같은 주요 소매업체는 고급 분석을 채택했지만 나머지는 여전히 기본 도구를 사용하여 잠재적인 횡재를 놓치고 있습니다. 소매 회사는 현재 위치와 기존 데이터에 대한 더 나은 분석을 통해 개선할 수 있는 프로세스를 즉시 분석해야 합니다.

이를 위해 소매업체는 클라우드 데이터 통합 ​​솔루션과 전자상거래 데이터 통합 ​​소프트웨어를 활용하여 다양한 채널의 데이터를 결합하고 AI 및 ML로 구동되는 분석 플랫폼을 사용하여 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 통합 ​​및 분석은 고객 쇼핑 행동에 대한 360도 뷰와 재고에 대한 가시성을 제공합니다. Campbell은 "이 쇼핑객 데이터를 통해 소매업체는 제품 믹스, 마케팅 또는 상품 진열을 신속하게 조정하여 판매를 촉진하고 낭비되는 비용을 줄이며 고객 및 직원 참여를 높일 수 있습니다. 이 모든 것은 수익 개선의 중요한 측면입니다."라고 말했습니다.

소매 기술 채택을 시작하는 방법

소매업체가 인플레이션, 노동력 부족 및 경쟁 압력으로 인해 앞으로 더 불확실한 시기에 직면한다는 점을 감안할 때 소매업체는 기술에 투자하여 혜택을 누리고 뒤쳐지지 않도록 해야 합니다.

그러나 소매 기술 채택에 도전하는 것은 어려울 수 있습니다. 기술은 새로운 것입니다. 구현 여정은 위험 회피 문화에서 지식 부족에 이르기까지 실질적인 어려움으로 가득 차 있습니다. 그러나 상황이 절망적이지는 않습니다. 혁신의 필요성과 신기술 구현의 실질적인 어려움 사이의 균형을 맞추기 위해 전문가가 권장하는 내용을 숙독하십시오.

재고 및 목표 설정

Campbell은 “회사의 현재 역량과 판매 및 가치 평가 목표를 달성하기 위해 이상적인 위치 사이의 격차를 정의하십시오.”라고 말했습니다. 소매 기술 스택을 감사하고 새로운 고객 경험을 제공하는 데 필요한 기술을 확인하십시오. 새로운 기술 채택을 위한 시간, 자금 및 숙련된 인력이 있습니까?

이를 이해하는 것이 기술 채택을 위한 현실적인 목표 설정의 핵심입니다. 계획된 이정표에 필요한 시간과 비용 투자를 나누는 로드맵을 작성하십시오. 초기 평가가 완료되면 그런트 작업이 시작됩니다.

변화의 사고방식을 가져라

종종 새로운 기술을 채택하는 데 있어 가장 큰 걸림돌은 변화에 대한 조직의 저항입니다. 대부분의 회사는 위험을 회피하며 자동화 및 AI와 같은 새로운 기술을 채택하는 것은 종종 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 그것은 수년 동안 시행되어 온 프로세스와 절차를 변경합니다.

이를 해결하기 위해 Shradha는 소매업체가 혁신 기반 사고방식과 변경 관리 프로세스를 채택해야 할 필요성을 강조했습니다. 소매업체에는 기술 채택과 뒤따르는 혁신에 열정을 가진 디지털에 정통한 리더가 있어야 합니다. 그들은 내부적으로 새로운 기술의 중요성을 옹호하고 사물이 어떻게 다르게 작동하는지 보여주어야 합니다.

또한 Brad LaRock과 Koopmans는 신기술에 대한 포괄적인 직원 교육의 필요성을 강조했습니다. 직원의 자신감과 기술을 쉽게 사용하는 데 필요한 기술을 구축하는 것과 함께 기술을 채택하기 전에 공식적으로 직원을 교육하는 것은 매우 유익합니다. 또한 기술 채택에 대한 내부 저항과도 싸웁니다.

파일럿 실행

전문가들은 처음부터 널리 채택하는 대신 파일럿을 실행하기 위해 목표 투자를 할 필요성을 지적했습니다. 예를 들어 IKEA는 재고 관리를 위해 드론 사용을 확장하기 전에 여러 벤더와 함께 창고에서 여러 파일럿을 실행했습니다. 이러한 파일럿은 통제된 환경 내에서 기술의 실제 영향을 평가하고 직원과 고객으로부터 귀중한 피드백을 수집하는 데 도움이 됩니다.

또한 소매업체는 기술의 잠재적 이점, 비용 효율성, 확장성 및 전반적인 실현 가능성에 대한 통찰력을 얻을 수 있어 보다 폭넓은 채택을 위한 정보에 입각한 의사 결정을 지원합니다.

영향 측정

Shradha는 또한 새로운 기술 프로젝트에 대한 핵심 성과 지표(KPI)와 투자 수익(ROI)을 갖는 것을 강조했습니다.

“ROI는 게임의 이름입니다. 모든 애플리케이션은 비용 절감, 수익 증대, 출시 시간 단축 및 운영 효율성 면에서 구체적인 ROI를 보여주어야 합니다.”

슈라다 R
제품 마케팅 책임자, Vue.ai

처음부터 KPI를 정의하고 측정 가능한 목표를 설정함으로써 소매업체는 구현 단계 전체에서 영향을 추적하고 분석할 수 있습니다. 그들은 평가를 기반으로 추가 최적화 또는 잠재적 수정에 대해 정보에 입각한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

마지막으로 가장 중요한 점은 소매업체는 기술이 모든 소매업체에게 만능이 아니라는 점을 이해해야 한다는 것입니다. Gabriella Bock은 "기술 발전을 위해 다음 번에 반짝이는 새 장난감을 채택하는 것은 권장되지 않습니다. 한 소매업체에 잘 맞는 것이 다른 소매업체에는 적합하지 않을 수 있으며 심지어 충성도 높은 고객을 멀어지게 할 수도 있습니다."라고 말했습니다. 소매업체는 주로 고객의 불만 사항을 완화하는 기술로 혁신하는 데 집중해야 합니다.

구매할 준비가 되셨습니까?

전문가들의 의견이 분분하다. 소비자가 유연성, 개인화 및 신속성을 원할 때 소매업체는 새로운 기술을 채택하여 수익을 창출하고 경쟁사를 능가해야 합니다. 스마트 브랜드는 이미 최전선에 있습니다. 다른 사람들은 기술이 제공하는 이점을 잃지 않기 위해 빠르게 움직이고 있습니다. 소매상이라면 입양하시겠습니까, 아니면 뒤처지겠습니까? 선택은 당신의 것입니다.

소매 분석 기술 과 고객 데이터를 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.