소매유통업체갶� 투자로 미래를 혁신하는 2024년을 맞아, 갈수록 지능화 되어 가는 머천다이징, 디지털 커머스, 마케팅 개인화, 공급망 회복탄력성 등을 중심으로 한 최신 트렌드왶� 전문가 예측을 확인하세요.

글쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

모든 산업이 생성 AI 유행에 달려든지 1년이 지나고 리테일 시장 전문가들은 리테일 업체가 기술을 적용해 시장 변동성과 경쟁 위협에 대처할 방안과 고객 경험 개인화왶� 탄탄한 사업 실적을 내도록 도울 의사결정 지원 정보 제공 방안을 쏟아내고 있습니다. 2024년 새해를 맞아 갈수록 지능화 되어 가는 머천다이징, 디지털 커머스, 마케팅 개인화, 공급망 회복탄력성을 중심으로 한 최신 리테일 산업 트렌드왶� 예측을 간단히 확인하세요.

리테일 리더, NRF 리테일 빅쇼에서 혁신 선보여

지난 해 연말은 리테일 매출에 강세를 보이며 마감했습니다. 보도에 따르면 미국인 소비자는 지난 연말 휴가 기간 중에 기록적인 2,220억 달러를 지출했습니다.  는 추수감사절부터 사이버 먼데이까지 주말을 포함한 5일간의 휴가 기간에 2억 40만명이 쇼핑을 했다고 발표했습니다. 이번 주 뉴욕시에서 열린 NRF의 리테일 빅쇼에서 �鶹ԭ��는 가장 영향력 있는 전 세계 브랜드들과 어깨를 나란히 했습니다.

“고객의 선택의 폭이 무척 넓어진 시장에서 는 소비자의 니즈를 예상하고 매번 회사의 약속을 수익성 있게 이행할 방안을 생성 AI 같은 고급 기술에서 찾고 있습니다.”

조지 코에스터스(Jorge Koesters), �鶹ԭ�� 리테일 마케팅 글로벌 책임자

“탄탄한 기업 데이터 위에 구축한 역량을 제품 포트폴리오에 직접 내장하고 �鶹ԭ��의 산업 전문지식과 결합해 리테일 업체의 성장을 위한 새로운 종류의 인텔리전스를 제공합니다. 리테일 업체는 데이터왶� 통찰의 숨은 위력을 활용해 수요 계획, 점포 재고보충, 주문 관리 등에 관한 의사결정을 개선하고 고객 신뢰왶� 충성도는 물론 비즈니스 수익까지 확보합니다.”

생성 AI의 경쟁우위 이해하기

최근 가트너 에서 연구원들은 어느 산업에서든 생성 AI가 그토록 강력한 위력을 발휘한 이유에 대해 설명했습니다. 생성 AI 기술은 “고객의 의향을 정확히 대변할 가능성이 더 높은 다음 단어나 문구를 파악할 확률적인 역량을 실현한다”고 합니다. 가트너 연구원들은 (1) 마케팅 및 디지털 커머스, (2) 고객 경험, (3) 운영/공급망, (4) 머천다이징/계획 등 리테일 산업에 AI를 적용하면 좋은 4대 중점 영역을 제시했습니다.

생성 AI로 고객 경험 혁신

분석가들에 따르면 고객 서비스 개선을 위한 주문 추적관리가 주요 고객 경험 개선 및 사업 성과 측면에서 효과적인 소매유통업체의 대표적인 생성 AI 적용 분야 중 하나라고 합니다. 지능형 봇으로 사람의 지원 없이 80%의 상황에서 전화, 채팅, 소셜 미디어로 주문 현황 업데이트를 보다 효율적으로 제공할 수 있습니다. 점포에 적용할 경우 AI왶� 머신러닝 기반의 도구로 직원들이 보다 효과적으로 고객 추천 및 오퍼 개인화를 하는 데 필요한 정보를 제공해 고객 만족과 충성도를 높일 수 있죠. 이 모든 개선으로 비용 절감은 물론 사람들이 시장 성장에 필요한 혁신 활동과 같은 차원 높은 책임을 관리할 시간을 확보하도록 합니다.

연구원들은 2027년까지 리테일 업체의 95%가 생성 AI를 시험하거나 이에 투자해 제품 데이터, 고객 지원, 고객 경험 이니셔티브를 강화할 것으로 기대합니다. 2028년까지 리테일 업체의 50%가 맥락에 맞는 AI 지원형 추천을 제공해 고객 응대를 향상하고 실시간 상호작용을 30% 늘리며 전체 전환율을 20% 개선할 것으로 예측합니다. 데이터 인텔리전스에 힘입어 이들 분석가는 점포 직원들이 “고객을 위한 신뢰 받는 조언자겸 파트너”로 자리할 것으로 내다봤습니다.

지속가능한 리테일이 우승의 비결

생성 AI가 주도하는 리테일 산업의 성장은 윤리적이고 정확하며 책임 있는 이 기술의 활용이 좌우합니다. 생성 AI 열풍 속에서 분석가들은 라이브 채팅 중에서 실수로 할인을 해주거나 잘못된 정보를 전달할 수 있는 오류나 환각 현상에 주의하라고 리테일 업체들에 경종을 울렸습니다. 생성 AI 기반의 고객 상호작용에 대해 “상당한 인간의 관리감독”이 필요하다고 리테일 업체에 자문합니다. 모든 산업에 걸쳐 연구원들은 2026년까지 ‘신뢰 리스크 보안관리(TRiSM)’ 통제장치를 AI 애플리케이션에 적용한 기업들이 잘못된 정보나 불법 정보를 80% 제거해 의사결정 정확성을 높일 것으로 내다봤습니다.

연관성과 정확성을 겸비한 인텔리전스는 환경 관점에서 지속가능한 비즈니스에도 매우 중요합니다.

“생성 AI는 리테일 업체의 탄소 발자국을 공급망 전반에 걸쳐 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 돕습니다. 리테일 전문가들에게 필요한 답을 얻을 수 있도록 올바른 질문을 던질 수 있게 주의를 환기시키기 때문이죠.”

조지 코에스터스(Jorge Koesters), �鶹ԭ�� 리테일 마케팅 글로벌 책임자

“저희 �鶹ԭ��는 생성AI를 클라우드 기반 솔루션에 적용해 리테일 업체의 탄소 발자국 관리, 자재 폐기물 감축, 사회적 책임 약속에 대한 이행 현황 보고 등을 돕습니다. 일례로 배출량을 줄이고 공급망 회복탄력성은 높이는 계획 개선을 위한 운송 최적화가 있습니다.”

애널리스트는 2028년까지 식료품 공급망의 55%가 지능형 사물인터넷(IoT)을 적용해 신선식품 상태를 추적해 식품 폐기물 25% 감축, 재고 15% 감소, 품질 40% 개선 등의 효과를 누릴 것으로 전망했습니다.

리테일 기업들, 지능형 디지털 커머스의 새시대에 대비 중

생성 AI가 화려한 데뷔를 한 지 1년을 갓넘긴 지금 리테일 업계의 퍼스트무버들은 앞서 나가고 있습니다. 연결된 양질의 데이터는 더욱 중요해졌습니다. 이를 토대로 소매유통업체는 최적의 시점에 AI 주도의 통찰을 신속하게 추출하고 활용할 수 있습니다. 고객 상호작용, 옴니채널 이행, 구색 의사결정, 회복탄력성과 짶�속가��성을 겸비한 공급망으로 경쟁사를 앞서기 위한 예측 수립 등 원하는 바가 무엇이건 간에 리테일 업체는 생성 AI 투자로 미래를 혁신해 가고 있습니다.

• 원문: , , Forbes.com

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7월은 미국 전역에서 아이스크림의 달인 만큼 지속가능한 식품 공급망을 살펴 보기 딱 좋은 때입니다. 식품 공급망을 연결하고 소비자에게 지속가능한 즐거움을 주기 위해 디지털화를 추진 중인 기업들의 노력을 Farm to Consume 쇼케이스에서 확인하세요.

글쓴이: 수전 게일러(Susan Galer), 번역: 챗GPT(ChatGPT)

제 기분과 어울리는 지속가능한 원료로 만든 비건 아이스크림은 줄 서서 기다리는 몇 안되는 상품 중 하나입니다. 올해 올랜도에서 개최된 에서 선보인 쇼케이스에서 맞춤형 디저트를 기다리는 사람들을 보면 저만 좋아하는 건 아닌 것 같네요.

미국 아이스크림의 달 7월을 앞둔 시점인 만큼 행사장에서 즐겼던 맛있는 쿠키왶� 카라멜 아이스크림 같은 지속가능한 식품을 생산하는 식품 공급망에 디지털화가 기여하는 방식에 대해 이야기하기 참 좋은 때입니다. 기반 키오스크에서 주문을 넣은 후 지속가능한 지능형 산업 간 식품 네트워크의 완벽한 복제본을 둘러보며 식품 가치사슬을 실감나게 보여주는 쇼케이스를 통해 농부왶� 공급업체, 제조업체, 유통 및 소비자를 연결하는 여정을 시작해 보겠습니다.

지능형 자동화를 통한 데이터 기반 농업

다른 식품과 마찬가지로 아이스크림도 좋은 재료에서 시작합니다. 이번 쇼케이스에서는 농부들이 토양 수분, 관개, 작물 건강, 과일 숙성도 같은 최적의 생장 조건을 위해 자동으로 밭의 상태를 측정하고 관리하는 팜봇(�󲹰������dz�)으로 재배한 우수한 품질의 재료를 선보였습니다. 쇼케이스에 전시된 싱싱한 딸기왶� 블루베리 식물들은 데이터 기반 농업이 농부들이 식물 케어, 비료 주기, 수확을 효율적으로 관리하는 데 어떻게 도움을 주는지 보여줍니다.

“은 위성 이미지왶� 기상 관측소, 기타 소스에서 실시간 정보를 캡처하고 분석하는 파트너들의 생태계를 통해 농부들에게 통합 데이터를 제공합니다. 이 데이터 모델링을 통한 통찰력으로 농부들은 식물 품질과 작물 생산량을 지속적으로 높이는 방식으로 효율성을 높이면서 비용을 절감할 수 있습니다.”

안야 스트로스켐퍼(Anja Strothkaemper), �鶹ԭ�� 농업기업 및 상품관리 글로벌 부문장

스토로스켐퍼 부문장은 식품 공급망 탄소 발자국의 70%가 농장과 밭에서 나온 배출량이라고 전합니다. AI 기반 데이터의 추천은 농부들이 물과 비료를 절약할 뿐 아니라 토지 이용을 조정하고 기후 패턴 변화왶� 에너지 장애에 대응하기 위해 비용 효과적으로 시장 도전에 맞게 작물 품종을 결정하는 데 도움을 줍니다.

지속가능한 원료 조달과 제품 포장

는 식품 공급망 전체에서 중요한 역할을 합니다. 농부가 아이스크림에 들어가는 재료를 조달하는 일부터 소비재 기업이 제품을 제조하고 포장하는 과정까지 이어집니다. 예를 들어 사탕수수는 아이스크림에 훌륭한 단맛을 선사하지만, 10%에서 15%만이 사용 가능한 설탕으로 전환됩니다. 일부 기업은 기존에는 버렸던 사탕수수 줄기의 섬유질 잔여물을 생분해성 펄프 시트로 변환해 지속가능한 포장재로 활용하고 있습니다.

유연한 공급망 구축 방안

저는 이 쇼케이스를 통해 이동하면서 공급망의 유연성이 핵심 주제임을 알게 되었습니다. 뜻밖의 일이 매일 발생하는 세상에서 연결된 데이터는 왶� 를 통해 각 조직의 성과 지표를 비용, 신뢰성, 짶�속가��성 요구사항을 비롯한 기업 목표왶� 대조해 대체 공급업체를 찾는 데 도움을 줍니다.

저는 어느 순간 마지막에 슈퍼마켓에서 구매할 아이스크림의 생산을 보여주는 깨끗한 기계 앞으로 이동하며 및 기타 솔루션에서 데이터를 캡처하고 분석해 생산 계획을 디지털화하는 과정을 관찰했습니다. 주문이 들어오면 제조업체는 용량 및 규정 요건을 충족시키는 개방형 시설을 쉽게 찾을 수 있으며, 디지털 트윈을 이용해 데이터를 직접 공장 내 장비왶� 연결할 수 있습니다.

효율적인 배송 계획 및 물류

식품을 소비자에게 전달하는 일은 정확한 계획과 추적이 필요합니다. 실시간 데이터는 시간에 맞춰 주문 지연을 미연에 방지할 수 있으며, 특히 아이스크림과 같은 상품의 경우 이는 매우 중요합니다. 및 기타 계획 및 물류 솔루션은 기업이 운송 품목을 추적하고 필요한 경우 주문을 자동으로 재지정할 수 있도록 도왶�줍니다. 이를 통해 창고왶� 운전자 간에 데이터를 연결해 신속한 하역과 포장, 배송이 가능합니다. 기업은 특수 주문에 우선 순위를 두어 근처 창고왶� 냉장 트럭의 여유 공간 같은 가용 자원을 식별할 수 있습니다. 팔레트 데이터는 차량에 싣는 패키지의 무게 분포를 시각화하며, 운전자는 배송을 관리하기 위한 모바일 앱에서 자세한 정보를 받습니다.

고객에게 더 가까워지는 옴니채널 경험

소매 “가게” 안에서 이 안전한 데이터를 결합해 개인 맞춤형 프로모션을 제공하는 방법을 확인했습니다. 브랜드들은 소비자의 온라인 상호작용과 구매 이력, 매장 내 쇼핑 행태로 나타나는 관심사에 따라 오퍼를 맞춤 설정할 수 있습니다. 이러한 활동과 외부 시장 이벤트에서 통합된 실시간 데이터는 브랜드들이 수요를 예측하고 유통 및 재고를 관리하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 매니저들은 과잉 재고 상품에 대한 가격을 신속하게 인하거나 경쟁사의 할인과 일치시킬 수 있습니다.

“소비자 트렌드를 조기에 인지하고 대응하는 일은 업무에 큰 영향을 미칩니다. 기업들은 모든 프로세스를 디지털화해 생태계왶�의 연결을 강화하고 데이터를 맥락화해 더 명확한 비즈니스 결정을 내리는 데 초점을 맞추고 있습니다.”

안야 스트로스켐퍼(Anja Strothkaemper), �鶹ԭ�� 농업기업 및 상품관리 글로벌 부문장

글로벌 아이스크림 시장은 에 이를 것으로 예상되며, 바닐라가 가장 큰 시장 점유율을 가지고 있지만 기업들은 혁신을 이끌며 새로운 맛, 영양 가치 향상, 지속가능한 편의성에 대한 요구의 증가에 대응하고 있습니다. 유일한 아쉬움은 지식과 아이스크림에 대한 탐구가 이렇게 맛있는 끝을 보게되었다는 사실이죠.

• 원문: , , Forbes.com

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