리테일러에게 무엇보다 중요한 것은 수익이다. 소비자는 물건을 구매하는 데 여러 단계를 거치게 된다. 이때 리테일러는 어떤 단계, 어떤 관점에 집중해야 더 많은 수익을 낼 수 있을까? 급격하게 변하고 있는 유통업계 속 경쟁에 살아남기 위해 리테일러가 명심해야 할 점은 무엇일까? 구글 클라우드 코리아에서 유통을 담당하고 있는 윤준호 부문장이 미래 리테일 세미나에서 리테일러가 집중해야 할 방향을 소개했다.

 

1. Digital & Omnichannel : Caputre Digital and Omnichannel Revenue Growth

 

디지털 경험을 강화하는 것은 수익 상승에 중요한 부분이다. 사람은 일상 속 여러 가지 디지털 경험을 겪는다. 리테일에서도 마찬가지다. 고객은 물건을 구매하기까지 여러 단계를 거친다.

 

어떤 물건이 있는지의 인지 단계, 다양한 채널을 통한 노출을 겪으며 최종 구매에 이른다. 리테일러는 다양한 방식으로 노출을 끌어낼 수 있는데 구글은 ▲디지털 기반의 경험 ▲채널 전반에 걸친 제품 전시 ▲엔지니어링 전문 지식에 대한 접근 등의 리테일 서비스로 다양한 터치 포인트를 도와주고 있다.

 

많은 소비자는 유튜브를 통한 검색을 통해 정보를 얻는다. 검색, 제품 비교를 통해 최종 구매에 이르게 되는데, 구매 이후에도 지속적인 관계를 구축해야 반복적인 구매로 이어진다.

 

Shop on YouTube, Virtual Try On, Video Action Campaigns는 커머스의 미래를 이끌 비즈니스 수단으로 보인다. Virtual Try On은 비전 AI와 접목해 뷰티 분야에 많이 활용되고 있다. 제품 모델과 고객의 스킨톤은 다르기 때문에, 비전 AI를 통해 내 실제 스킨톤과 매칭되는 서비스를 제공하는 것이다. 즉, AI의 기술을 서비스로 출시 해 비즈니스 수단으로 이용하는 것이다.

 

구글은 원활한 고객의 구매 여정을 위해 구글 검색 결과에서 구글 Ad 플랫폼으로 직접적인 주문 흐름을 통해 제품을 노출해준다. 음성, 텍스트, 이미지 검색을 통한 구글 클라우드 리테일 서치 엔진 기반으로 고객이 제품을 찾기 위해 앱에서 내부 검색을 수행할 수 있게 만든다.

 

검색 경험이 쌓이면 데이터를 기반 AI 엔진을 통해 고객 맞춤형 제품을 추천하며 개인 맞춤형 추가 구매를 이끈다. 구매 단계에서 생기는 이슈에 고객은 지능형 챗봇과 채팅해 자연스러운 대화 방식으로 문제를 빠르게 해결할 수 있다. 주문이 접수되면 AI가 가능한 가장 빠른 배송 경로를 선택해 고객 만족을 달성한다.

 

2. Customer Centric : Become customer-centric and data-driven

 

데이터에 기반한 의사결정은 매우 중요하다. 리테일 분야 데이터 기반의 의사결정을 위해선 어떤 것이 필요할까?

 

첫째, 전사적 투명성을 위한 데이터 사일로 제거다. 데이터 사일로 제거를 통해 분석력을 높이는 것이다. 기업은 이미 많은 데이터를 보유하고 있다. 하지만 이런 다양한 데이터를 부서별, 다양한 채널별로 전사적으로 공통 사용하고 있지 않다. 데이터를 조직 전체에 공유하면 분접적인 움직임은 하나로 통일된다. 이를 통해 향후 고객 개개인의 여러 예측이 가능하고, 채널 전반에 걸쳐 인사이트 활성화가 가능하기 때문에 또 다른 비즈니스 성과를 도출해낼 수 있다.

 

구글에는 손실을 막으면서 더 효율적인 비즈니스를 도와주는 다양한 서비스가 존재한다. 대표적으로 Analytics360, Google Ads 등이다. 이 툴을 통해 기업은 다양한 데이터를 통해 효율적인 마케팅 활동을 진행할 수 있다.

 

데이터는 무엇보다 중요하다. 하지만 산발된 데이터는 오히려 역효과를 줄 수 있다. 고객의 행동을 분석할 수 있는 데이터를 모아야 한다. 데이터 기반 의사결정을 통한다면 ▲고객의 데이터 플랫폼 ▲통합 및 실시간 의사 결정 ▲시장 트렌드에 대응하는 민첩성 ▲어디에나 적용할 수 있는 목적이 아닌 수단의 AI ▲공급망 가시성 및 자동화를 구축할 수 있다.

 

데이터를 통해 얻어진 인사이트는 향후 실질적인 매출을 끌어낼 수 있는 새로운 마케팅 활동의 기본 자료로 쓰일 수 있다. 이를 위해 데이터 가시성을 높일 필요가 있다.

 

기업은 이미 많은 데이터를 보유하고 있다. 구글은 이런 데이터를 한 곳에서 통합된 관점으로 볼 수 있는 서비스를 제공한다.

 

3. Modern Store : Create the Modern Store

 

2020년 전 세계 소매 판매의 82%는 오프라인 매장에서 이뤄졌다. 코로나19 등의 여파로 온라인 유통 및 비대면 거래가 활성화됐지만, 결국 물류의 종착점은 엔드포인트에 있는 오프라인 스토어다. 축적되고 선별된 데이터를 전달해 Connected Store를 구축해야 한다.

 

또한 중요한 부분은 현장에서 일하는 인력이다. 직접 판매하고 재고를 채우는 현장의 인력은 직접 경험을 통해 구축된 학습 능력을 갖추고 있다. 현장인력에게 ▲매장 직원을 위한 작업 공간 ▲보조 주문 피킹 ▲향상된 시각 훈련 등을 제공하면 고객 혁신을 구축할 수 있다.

 

POS 등의 리테일러 데이터, 공급자 제품 등의 파트너 데이터, 날씨·가게 리뷰 등의 외부 데이터 등을 통해 수집된 데이터는 AI 플랫폼 솔루션 및 인프라를 통해 데이터 통합·분석을 거쳐 고객/매장 경험을 향상할 수 있다.

 

3-1. 현대적인 스토어를 만들 수 있는 5가지 혁신 핫스팟은?

 

구글 클라우드는 현대적인 스토어를 함께 만들 수 있는 5가지 '혁신 핫스팟'으로 ▲개인화된 제품 검색 및 제안 ▲매장 직원 생산성 및 인력 지원 ▲풀필먼트 및 보급 최적화 ▲거래 및 결제 ▲매장 인프라 및 애플리케이션 현대화를 제언한다.

 

개인화된 제품 검색 및 제안 부문에서는 여러 접점에서 쇼핑 개인화, 차별화되고 매력적인 경험을 제공한다. 매장 직원 생산성 및 인력 지원은 직원에게 주문 결제 외 권한을 부여해 고부가 가치 활동 및 전반적인 활용도를 증가시킨다. 풀필먼트 및 보급 최적화는 제품 가용성 증가, 재고 속도 향상, 공간 활용도 향상, 주문 처리 비용 감소를 돕는다. 거래 및 결제 분야에서는 제한된 대기 시간으로 안전한 쇼핑 제공, 신뢰할 수 있고 정확하며 안전한 거래를 가능케 해준다.

 

구글이 꿈꾸는 미래 하이퍼마켓의 모습은 인공지능 등의 스마트 기술을 접목해 ▲향상된 재고 관리 ▲인건비 절감 ▲최적화된 물류 ▲향상된 매장 경험을 제공하는 것이다. 매장, 직원, 고객 및 생태계의 기타 요소를 실시간으로 이해하고 행동을 최적화해 행동을 분석하는 능력은 디지털 네이티브 소매업체의 핵심이다.

 

4. Efficient Operations : Create Sustainable and Efficient Operations

 

리테일러는 공급망 탄력성을 점점 더 중요하게 생각하게 된다. 효율적이고 지속 가능한 오퍼레이션이 구축되어 있지 않으면 비용과 시간이 낭비되기 때문이다. 지속 가능하고 효율적인 작업을 구축하기 위해서 ▲지능형 커뮤니케이션 및 협업 ▲빠르고 연결되는 작업 ▲탄력 있고 지속 가능한 공급망의 요소가 필요하다. 구글 클라우드를 활용하면 다양한 데이터를 빠르고 정확하고 폭넓은 관점으로 고객 중심 데이터 기반 공급망을 제공할 수 있다. 수요 계획 및 재고 관리, 공급 매니지먼트, 주문 오케스트레이션, 풀필먼트 주문의 단계를 거친다.

 

구글 클라우드는 다양한 요소로 통합 쇼핑 경험 구축을 돕는다. 창고 및 물류 센터, 상품화 및 구분, 공급망 최적화, 가격 책정 및 프로모션, 전자상거래 플랫폼 최적화, 지능형 인벤토리, 스토어 앱 및 장치 최적화, 풀필먼트, 고객경험 등을 과정을 통해 리테일 전반의 밸류체인을 강화할 수 있다.

 

많은 기업이 대규모 컨택센터를 운영하듯 각 산업에는 다양한 IT 서비스들이 존재한다. 기존의 IT 서비스가 한계치에 도달하면 확장해야 하는데, 제대로 이뤄지지 않아 퀄리티가 떨어질 수 있기 때문에 주의해야 한다. 여러 우려 상황에 컨택센터 AI 도입 반대하는 현장 인력이 있지만, 실제로 도입하면 현장 만족도가 매우 높다는 것을 확인할 수 있다.

 

기존에 보유하고 있는 부서별 워크로드에 구글이 제공하는 서비스를 도입하면 효율적이고 지속 가능한 형태의 효율적인 오퍼레이션을 구축할 수 있다.

 

각 기업마다 가지고 있는 고민 및 문제의식이 다르다. 어느 영역에서 어떤 서비스를 제공해야 할지에 대한 고민이다. 구글의 데이터 통합 및 분석 서비스 로드맵을 통해 각 기업에 맞는 개선 솔루션을 모색할 수 있다.

 

헬로티 함수미 기자 |