[ LG CNS ] 우리 매장이 달라졌어요! 비결은 리테일 테크!

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우리 매장이 달라졌어요! 비결은 리테일 테크!

 

온라인에서 제품을 구매하려는 소비자에게 인공지능은 다양한 맞춤형 제품을 추천해 주고 있습니다. CES를 주관하는 CTA 측은 소비자가 인공지능에서 원하는 기능으로 ‘제품 추천’을 제일 먼저 꼽기도 했습니다. 오프라인 제품 판매에서는 매장 분석도 중요한 이슈가 되고 있는데요. 코로나19가 끝나면, 온라인에서의 제품 추천과 더불어 매장 분석도 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다. 

리테일 테크, 즉 소매 기술을 위한 매장 분석에서는 매장 내의 소비자 동선과 제품 재고 분석이 핵심이 되고 있는데요. 온라인 쇼핑에서 개개인의 선호도에 맞춰 소비자 맞춤형 제품을 추천하는 것처럼 오프라인 매장에서도 비슷한 경험을 제시해 줄 수 있습니다. 소비자에게 필요한 제품을 동선에 맞춰 적절히 배치해 매장과 소비자에게 모두 도움이 되도록 하고요. 구매 패턴에 맞는 제품군을 묶어서 제품 구매를 유도할 수도 있습니다. 대형 매장에서는 서비스가 필요한 고객에게 직원이 적절히 대응하도록 할 수 있고요. 물품 재고와 제품을 분석하여 앞으로의 판매에 도움이 되도록 할 수 있습니다. 

매장 분석에서는 매장의 카메라와 고객의 스마트폰을 이용한 기술이 주가 되어왔는데요. 최근에는 라이다 센서나 로봇을 이용한 매장 분석 기술도 새롭게 등장하고 있습니다. 

 

현재 가장 많이 쓰이고 있는 기술은 매장 내 카메라와 스마트폰의 와이파이를 이용한 기술입니다. 와이파이를 이용해 위치를 추정하고, 영상을 이용해 소비자의 행동을 분석하게 되는데요. 매장 내 구역별로 소비자들이 머무는 시간을 파악하고 상품별 판매량과 소비자 행동 패턴을 분석하게 됩니다. 

아마존의 무인 매장 아마존고에서는 소비자가 선택한 제품을 파악하기 위해서 판매대에 무게 센서를 설치하기도 하는데요. 매장 내의 카메라와 판매대의 무게 센서를 통해서 소비자가 선택한 제품 가격을 계산하고 자동으로 결제하도록 하고 있습니다. 

다만, 카메라를 이용한 기술에는 개인정보보호 이슈가 여전히 남아 있는데요. 개인정보보호 이슈없이 고객의 동선 분석을 위해서는 라이다 센서 기반 분석 기술도 등장하고 있습니다.  

 

아마존고의 매장 사진과 사용 기술 (출처: 아마존)

CES 2022에서 라이다 업체인 쿼너지는 소매 분석 기술 업체인 디지털 모르타르와 공동으로 라이다 기반 매장 분석 기술을 전시했습니다. 자율주행용 라이다 센서를 목표로 하던 쿼너지는 스마트시티용 라이다 센서에 집중하고 있는데요. 출입자 체크 등의 기술에서 발전해 더욱 정밀한 분석 기술을 선보였습니다. 

디지털 모르타르는 그동안 카메라와 와이파이 기반의 매장 분석 기술을 제공해 왔는데요. 쿼너지와 디지털 모르타르는 라이다 기반의 매장 분석 기술이 카메라 기반 분석 기술보다 많은 장점이 있다고 밝혔습니다. 우선 소비자의 위치와 행동을 정확하게 파악할 수 있는데요. 그 밖에도 적은 수의 센서로 넓은 위치를 파악할 수 있는 점, 조명에 영향을 받는 카메라에 비해서 조명 영향이 적은 점, 개인정보 보호 문제에서 자유로운 점 등의 장점이 있어서 앞으로 관련 시장에서 많이 사용될 것으로 예상했습니다.

 

디지털 모르타르 히트맵과 사용 기술(출처: 디지털 모르타르)

 

CES 2022에서 우리나라의 택트레이서는 위에서 내려오는 거미를 닮은 재고 로봇 스파이더고(SPIDER-GO)로 혁신상을 수상했습니다. 스파이더고는 레일을 따라 이동하면서 위에서 아래로 내려오는 로봇인데요. 라이다 센서와 RFID를 이용해서 판매대의 제품을 분석하여 어느 제품이 팔렸는지 등의 재고 관리를 수행할 수 있습니다. 아마존의 아마존고는 판매대에 무게센서 등 별도의 센서 설치가 필요하게 되는데요. 스파이더고는 레일과 로봇 설치를 이용하여 상대적으로 저렴한 가격에 분석 시스템의 설치가 가능한 장점이 있습니다. 

창고에서는 재고 관리에 응용할 수 있고요. 대형매장의 경우에는 소비자에게 제품의 위치를 알려주는 등 다양하게 응용될 수 있습니다. 

CES 2022의 스파이더고 전시 사진과 사용 설명 그림(출처: 택트레이서)

매장 내를 이동하면서 재고를 관리하는 이동 로봇도 있습니다. 소형 매장에서는 소비자와 동선이 겹칠 수 있기 때문에 주로 대형 매장이나 물류창고에서 많이 사용되는데요. 기존 청소로봇이나 이동 로봇에 센서를 설치하여 센서 구동부가 위로 움직이면서 판매대의 제품 변동이나 창고의 재고 상황을 파악할 수 있습니다. 

여러나라에서 다양한 사용 사례가 보고되고 있는데요. 앞서 소개한 우리나라의 택트레이서도 드래곤플라이-RT라는 재고관리로봇을 제공하고 있습니다. 일찍 선반 관리 로봇을 도입했던 월마트는 코로나 상황에서 재고 관리 로봇 사용을 보류하기도 했는데요. 코로나 사태 이후 온라인 쇼핑 비중이 늘어난 점과 고객 동선과 겹칠 수 있는 문제라고 밝혔었습니다. 

올해 초, 월마트 계열의 샘스클럽은 새로운 모델을 제시했는데요. 바닥 청소 로봇에 진열대 스캐닝 기능을 추가한 형태의 로봇을 발표했습니다. 다기능 로봇을 이용해 소형 매장과 대형 매장 모두에서 도움이 될 수 있을 것으로 예상했습니다.  

앞으로 코로나가 종식되고 오프라인 쇼핑이 증가하면 관련 매장에서 로봇의 사용도 증가할 것으로 예상되는데요. 대형 매장에서 상품의 위치를 안내하고, 재고를 관리하는 로봇들의 사용이 늘어나게 될지 주목됩니다. 
 

택트레이서와 샘스클럽의 재고관리 로봇(출처: 택트레이서, braincorp)

 

CES 2022에서는 실내 공간 인지 기술의 발전과 사용자 모니터링 기술의 발전이 주요 이슈가 되었습니다. 아이폰 라이다 탑재 이후, 아이폰을 이용한 실내 공간 인지와 가상화, 메타버스와의 연결이 활발하게 진행되고 있고요. CES 2022에서는 아이폰을 이용한 공간 인지 앱 2개가 혁신상을 수상하기도 했습니다. 현대의 메타 모빌리티도 실내 공간의 정밀한 인지가 핵심이 되고 있는데요. 이처럼 실내 공간의 정확한 인지는 앞으로 메타버스와도 연계되며 2022년의 핵심 트렌드가 될 것으로 예상됩니다. 최근 주요 업체들이 메타버스에서의 제품 광고와 판매를 강화하는 트렌드도 주목해 볼 필요가 있습니다. 
 

CES 2022에서 전시된 우리나라 쓰리아이의 아이폰 기반 실내 공간 인지 기술

또한 사용자 분석 기술과 모니터링 기술의 발전도 중요한 트렌드가 되고 있는데요. 카메라를 중심으로 라이다, 레이더, 와이파이, 음향 센서 등 다양한 기술들이 응용되고 있습니다. 상대적으로 비싸지만 정밀한 라이다 센서, 라이다에 비해서 저렴하지만 정밀도가 떨어지는 레이더 센서, 가격이 싸지만 주변 환경 영향을 많이 받는 와이파이 기반의 사용자 모니터링 기술 등 다양한 기술이 적용되고 있습니다. 

최신 센서와 인공지능의 융합은 코로나 이후의 시장 변화에서 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상되는데요. 이에 관련 기술의 활용과 서비스의 발전을 주목해야 할 것으로 보입니다. 

 

글ㅣ정구민ㅣ국민대학교 교수 

 

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