로우스, AI를 활용해 매장 레이아웃 최적화 및 고객 경험 향상 기대

AI가 소매점의 매장 쇼핑을 혁신할 수 있다 honevoll 사의 조사에 따르면, 앞으로 몇 개월 동안 80%의 소매업체들이 인공지능(AI) 시스템을 도입할 계획이다. 다음에 로우스(Lowe's)에서 새 식물을 구매하거나 허리케인 준비용 용품이나 욕실 누수 수리를 위한 부품을 찾을 때, 제품의 재고량과 매장 내 위치는 AI의 영향을 받을 가능성이 크다. 이 홈 인테리어 소매업체는 AI 시스템을 활용하여 고객들의 변화하는 니즈와 기대치를 더 잘 이해하고, 이를 바탕으로 매장 레이아웃을 최적화하고 있다. 예를 들어, 특정 계절 관목에 대한 성장하는 수요를 예측하여 주문량을 늘리고, 고객들이 쉽게 찾을 수 있는 위치에 배치한다. 갑작스러운 날씨 변화에 대비하여 손전등이나 휴대용 라디오와 같은 제품의 주문량을 증가시키거나, 혹독하고 예측 불가능한 계절에 급하게 필요한 배관 용품을 매장 앞쪽에 배치하여 고객들이 쉽게 접근할 수 있도록 한다. 로우스의 데이터, AI, 그리고 혁신 부문 수석 부사장인 찬두 나르는 비즈니스 인사이더(Business Insider)에 AI 기술이 매장 체인의 쇼핑 경험을 더욱 몰입감 있고, 쉽고 빠르게 만들고 있다고 말했다. 이 노력은 매장 직원들뿐만 아니라 뒤에서 일하는 화이트칼라 근로자들도 함께 참여하여 AI가 그들의 업무를 보조하도록 하고 있다. 팀 전체의 노력 나르는 "더 간단하고 빠르며 재미있는" 물리적인 소매점 경험을 제공하기 위해서는 매장 직원들과 고객이 제공하는 '매장 교통 패턴'과 '지역별 선호도' 등 실제 세계의 대량 데이터가 필요하다고 설명했다. 또한, 이러한 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있는 적절한 도구가 필요하다고 덧붙였다. 과거에는 공간 계획팀이 이러한 정보를 수집, 분석, 적용하는 데 주로 수동 프로세스에 의존하였으므로 로우스가 어떤 의미 있는 결과를 얻기까지 몇 개월이 걸렸다. 그러나 AI 기반 공간 지능 시스템 덕분에 이 시간이 '다른 부분의 일부에 불과해졌다.' 나르는 새로운 제품 트렌드, 특히 틱톡(TikTok) 등의 소셜 미디어 앱의 영향으로 트렌드가 계속해서 나타나고 사라진다는 점이 중요하다고 강조했다. "지금 우리는 해당 지역 고객이 그 때 필요한 것을 반영하여 한 해 내내 레이아웃을 자주 변경할 수 있게 되었습니다." 로우스는 디지털 트윈(digital twin)의 잠재력도 탐색 중이다. 디지털 트윈은 물리적인 환경, 예를 들어 소매점의 가상 버전을 생성하는 소프트웨어다. 나르는 엔비디아(Nvidia)의 3D 그래픽 플랫폼, 옴니버스(Omniverse)를 사용하여 판매 및 재고 데이터, 자동화된 재고 정리, 실제 자산의 3D 버전 생성 등 다양한 기능을 단일 플랫폼에서 제공하는 초기 단계 앱을 개발하고 있다고 밝혔다. 이 앱이 최종적으로 도입되면 "상인들이 매장 변경 전에 디지털로 레이아웃을 테스트하고 개선할 수 있는 방법을 제공하여, 지역 고객들이 쇼핑하는 방식에 맞춰 가장 관련성 있는 제품을 표출할 수 있을 것"이라고 그는 말했다. AI로 더 똑똑한 쇼핑 로우스뿐만 아니라 다른 소매업체들도 AI의 잠재력을 믿고 있다. 홀리웰(Honeywell)의 조사에 따르면, 소매업체의 80%가 앞으로 몇 개월 동안 AI 시스템을 도입하여 고객 이해를 높이고, 쇼핑 경험을 더욱 효율적으로 만들고, 직원 생산성을 향상시키려고 한다. 특히 컴퓨터 비전 모델은 소매업체에게 많은 잠재력을 제공할 수 있다. 소프트웨어 공학 리더이자 AI 솔루션 전략가인 빈오드 고제(Vinod Goje)는 이러한 시스템이 '피트 트래픽이 가장 많고 가장 적은 매장 영역'을 표시하는 열지도를 생성할 수 있어, 제품 배치와 매장 레이아웃 설계를 더욱 전략적으로 할 수 있다고 말했다. 고제는 또한 소매업체가 선반에 컴퓨터 비전 시스템을 설치하여 제품이 올바른 위치에 있고 재고가 부족할 때 재보급되도록 할 수 있으며, AI와 함께 작동하여 매장 내 스마트 스크린에서 고객에게 개인화된 제안을 보여줄 수도 있다고 덧붙였다. 미래에, 인간의 독립적인 의사결정을 할 수 있도록 설계된 에이전틱 AI 시스템(agency AI)이 소매업계에 더욱 큰 영향을 미칠 수 있다. 마켓 리서치 회사 포레스터(Forrester)의 수석 애널리스트인 수카리타 코달리(Sucharita Kodali)는 AI 에이전트가 아픈 직원을 대신할 사람을 찾거나, 재고 수준이 낮을 때 상품을 주문하고, 이용 가능한 재고에 맞춰 마케팅 계획을 개발할 수 있다고 설명했다. 고려해야 할 도전사항 물론, 로우스와 같은 소매업체들이 AI를 활용하여 효율성을 높이는 만큼, 기술이 향후 몇 년 동안 수백만 건의 블루칼라 일자리를 없애버릴 수 있다는 우려가 커지고 있다. 그러나 나르는 로우스의 접근 방식은 직원을 대체하는 것이 아니라 보조하는 것임을 강조하며, 매장 레이아웃 최적화는 "데이터 기반 통찰력"과 "효율적인 기술"뿐만 아니라 "인간의 창의성"도 필요하다고 말했다. AI 채택에 대한 우려 속에서, 나르는 회사가 "기술 자체를 위해 기술을 사용하지 않고" 대신 매장과 전자상거래 팀의 피드백을 바탕으로 직원들의 가장 큰 불편 사항을 해결하는 솔루션에 초점을 맞추고 있다고 강조했다. 앞으로의 전망 로우스의 많은 AI 프로젝트들은 아직 초기 단계이지만, 나르는 이 기술이 100년 이상의 역사를 가진 소매업체의 미래에서 어떤 역할을 할지 낙관적이다. 그는 "팀은 통찰력과 예측력을 연결하는 데 더욱 훌륭해질 것이며, 이를 통해 매장을 더욱 빠르게 조정하고, 충성 고객들에게 더욱 똑똑하고 개인화된 경험을 제공할 수 있을 것"이라고 말했다. 나르와 그의 팀은 새로운 AI 도구들을 실험하고, "더 빠른 피드백 루프"를 통해 개선하며, "고객과 함께 진화하는 높은 가치의 소매 경험"을 창출하려고 노력할 것이다. 그는 "앞으로 있을 일에 대해 매우 기대되고, AI가 집을 꾸미는 문제를 해결하고 꿈을 이룰 수 있도록 도와줄 것"이라고 말했다. 업계 전문가들은 로우스의 AI 도입이 소매업계에서 선도적인 역할을 할 것으로 평가하고 있다. AI 기술의 활용은 고객 경험을 크게 향상시키고, 직원들의 업무 효율성을 높이는 동시에, 새로운 기술 트렌드에 빠르게 적응할 수 있는 기반을 마련할 것으로 보인다. 로우스는 이러한 혁신을 통해 소매 산업의 변화를 주도할 것으로 기대된다.