소매업체가 AI 투자에서 가치를 창출하고 포착하기 위한 3단계

소매업 부문은 기업들이 소비자의 관심과 지갑을 차지하기 위해 경쟁함에 따라 성장하고 경쟁이 점점 더 치열해지고 있습니다. 전국소매연합(National Retail Federation)에 따르면, 핵심 매출은 3.2년 상반기에 전년 대비 2024% 증가했으며, 총 매출은 2023년을 2.5%~3.5% 더 높일 것으로 예상됩니다. 경쟁이 치열한 시장에서 소매업체는 경쟁 우위를 모색하고 있으며, 많은 소매업체가 인공 지능(AI)으로 눈을 돌리고 있습니다.

AI는 제공 사항을 재구성하고, 선택 범위를 확대하고, 새로운 비즈니스 모델을 추진할 수 있는 파괴적 역량으로 자리매김했습니다. 리테일러는 AI에 상당한 투자를 했지만, 이 기술을 사용하여 고객을 위한 가치를 창출하고 스스로의 가치를 포착하는 방법을 더 잘 이해해야 합니다.

이 기술은 몇 년 동안 어떤 형태로든 존재해 왔지만 알고리즘은 더 좋아지고 빨라졌으며 컴퓨팅 성능은 개선되었고 가격대는 더 저렴해졌습니다. NVIDIA 그래픽 처리 장치(GPU)는 한때 7일 걸리던 계산을 7분 만에 처리할 수 있게 해줍니다. Snowflake는 AI 비용 구조에 유연성을 추가했습니다. 컴퓨팅당 요금을 부과함으로써. 이러한 요소들은 소매업체를 위한 더 많은 AI 사용 사례를 열어주었고, 이 기술이 IT 예산에 더 잘 들어맞게 만들었습니다.

그러나 많은 리테일러는 여전히 AI 투자에 대한 실질적인 수익을 보기 위해 고군분투하고 있습니다. 그들은 몇 년이 아니라 몇 달 안에 실험을 하고 있으며, 그러한 시도에 스프레이 앤 프레이 방식을 취할 여유가 없습니다. 리테일러는 특히 업계가 변화하는 소비자 행동에 직면해 있기 때문에 ROI 목표를 달성할 수 있도록 AI에 전략적으로 접근해야 합니다.

가치 창출과 가치 포착을 위한 3단계를 자세히 살펴보겠습니다.

성숙한 데이터를 전략적 자산으로 전환

소매업체가 AI를 성공적으로 활용하려면 먼저 데이터가 성숙하고, 깨끗하고, 조화를 이루도록 해야 합니다. 고품질 데이터가 없다면 가장 정교한 AI 알고리즘조차도 부족할 것이고, "쓰레기, 쓰레기. "

소매업에서 데이터는 POS 시스템, 전자상거래 플랫폼, 재고 관리 시스템 등 다양한 소스에서 제공됩니다. 고객 관계 관리(CRM) 도구, 그리고 소셜 미디어와 날씨 예보와 같은 외부 소스도 포함됩니다. 전략적 자산을 만들려면 리테일러는 모든 소스의 데이터를 통합하고, 이를 정리하고 표준화하고, 정확성과 완전성을 보장하고, 강력한 데이터 거버넌스 관행을 구현해야 합니다.

고품질 데이터가 가치 창출과 포착에 상당한 영향을 미칠 수 있는 한 분야는 예측 계획입니다. 정확한 예측은 리테일러가 재고 수준을 최적화하고, 낭비를 줄이고, 고객 수요를 충족하는 데 필수적입니다. 계획 주기가 최대 18~24개월까지 늘어날 수 있는 패션 산업을 생각해 보세요. 리테일러는 종종 제한된 데이터로 트렌드, 소비자 선호도, 수요 수준을 훨씬 미리 예측해야 합니다.

견고한 데이터 기반을 갖춘 AI를 활용함으로써 소매업체는 과거 매출 수치, 인구 통계 정보, 날씨 패턴, 경제 지표, 소셜 미디어 트렌드 등 전례 없는 수의 변수를 예측 모델에 통합할 수 있습니다.

실험 문화를 장려하다

이러한 접근 방식은 가치 창출에 필수적입니다. 소매업체가 고객에게 직접적인 혜택을 제공하는 AI 기반 이니셔티브를 테스트하고 개선할 수 있기 때문입니다. 타겟팅된 실험을 실행함으로써 소매업체는 어떤 AI 애플리케이션이 고객에게 진정으로 공감을 얻고 대규모 구현에 너무 일찍 착수하지 않고도 충성도를 높일 수 있습니다.

실험 문화를 주도하는 데 중요한 측면은 간결한 사용 사례를 만들고 KPI 측정을 도출하여 궁극적인 성공을 결정하는 것입니다. 엔지니어, 분석가, 데이터 과학자를 포함한 비즈니스 및 기술 이해 관계자 간의 협업은 실험이 개념에서 현실로 진화함에 따라 필요합니다. 실현된 가치가 기대에 미치지 못할 때 실험을 철회하는 사고방식도 마찬가지로 중요합니다.

이 문화는 혁신을 장려하고 소매업체가 시장 상황이 변화함에 따라 민첩하게 대처할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 소매업체는 새로운 아이디어를 빠르고 비용 효율적으로 테스트할 수 있어 대규모 AI 구현과 관련된 위험을 줄일 수 있습니다.

생태계 구축

이전 단계가 주로 고객을 위한 가치 창출에 초점을 맞춘 반면, 이 단계는 가치 포착에 필수적입니다. 즉, 소매업체가 AI 이니셔티브를 효과적으로 수익화할 수 있도록 보장합니다.

리테일러의 생태계에는 기술 제공자, 브랜드, 인플루언서, 콘텐츠 제작자, 심지어 다른 리테일러도 포함될 수 있습니다. 이러한 생태계를 구축함으로써 리테일러는 새로운 수익원을 창출하고, 제공 상품을 개선하고, 시장 지위를 강화할 수 있습니다.

예를 들어, 소매업체는 다음과 협력할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 AI 기반 시각적 검색 도구를 만들어 고객이 이미지를 업로드하여 제품을 찾을 수 있도록 하는 회사입니다. 이를 통해 쇼핑 경험이 향상되고 타겟팅 광고 및 제품 추천에 대한 기회가 열립니다.

인플루언서 마케팅은 AI와 생태계 구축이 교차하는 또 다른 영역입니다. 리테일러는 AI를 사용하여 청중 인구 통계, 참여율, 콘텐츠 관련성과 같은 요인을 기반으로 브랜드에 가장 효과적인 인플루언서를 식별하고 분석할 수 있습니다. 인플루언서를 AI 기반 마케팅 전략에 통합함으로써 리테일러는 도달 범위를 확장하고 잠재 고객과 더욱 진정한 연결을 구축할 수 있습니다.

리테일러는 데이터 프라이버시, 경쟁 역학 및 브랜드 정렬 문제를 신중하게 탐색해야 합니다. 그러나 성공적으로 수행되면 AI 이니셔티브를 통해 고객을 위해 창출된 가치가 리테일러와 생태계 파트너에 의해 효과적으로 포착되고 수익화되는 순환을 만들 수 있습니다.

AI 구현에 대한 이러한 전략적 접근 방식을 통해 리테일러는 과장된 광고를 넘어 실용적이고 결과 중심적인 애플리케이션으로 나아갈 수 있습니다. AI가 계속 진화함에 따라 이러한 단계를 마스터한 사람은 리테일 환경에서 성공할 수 있는 좋은 위치에 있게 될 것입니다. AI 이니셔티브에서 가치 창출과 가치 포착을 능숙하게 균형 잡으면 기술적 잠재력이 경쟁 우위로 전환됩니다.