소매 업체를 위한 AI 투자에서 가치 생성 및 가치 포획을 위한 3단계

소매 업계는 기업들이 소비자의 주목과 지갑을 위해 경쟁하는 가운데 성장하고 점점 더 경쟁이 심해지고 있습니다. 국립 소매 연맹에 따르면, 2024년 상반기에는 핵심 판매가 전년 대비 3.2% 증가했으며, 총 판매액은 2023년을 2.5%에서 3.5% 사이로 추정됩니다. 경쟁이 심한 시장에서 소매 업체들은 경쟁 우위를 점하기 위해 노력하고 있으며, 많은 기업들이 인공지능(AI)에 관심을 두고 있습니다.

AI는 새로운 비즈니스 모델을 만들고, 선택을 확대하고, 고객을 위해 가치를 창출할 수 있는 혁신적인 기능으로 пози션되어 왔습니다. 소매 업체들은 AI에 상당한 투자를 했지만, 고객에게 가치를 창출하고 자신에게 가치를 포획하는 방법을 더 잘 이해해야 합니다.

기술이 몇 년 동안 존재해 왔지만, 알고리즘이 더 좋아지고, 컴퓨팅 능력이 개선되고, 가격이 더 저렴해졌습니다. NVIDIA 그래픽 처리 장치(GPU)는 7일 동안 계산한 것을 7분으로 줄일 수 있으며, Snowflake는 또한 컴퓨팅에 대한 비용 구조에 유연성을 추가하여 소매 업체들에게 더 많은 AI 사용 사례를 제공하고 있습니다. 이러한 요인들은 소매 업체들에게 더 많은 가치를 창출하고, 기술을 더 잘 활용할 수 있도록 해줍니다.

그러나 많은 소매 업체들은 아직도 자신의 AI 투자에서 구체적인 결과를 보지 못하고 있습니다. 그들은 몇 개월 안에 실험을 하고 있으며, 큰 규모의 투자를 할 수 없습니다. 소매 업체들은 ROI 목표를 달성하기 위해 AI를 전략적으로 접근해야 합니다. 특히 산업이 변화하는 소비자 행동에 직면하여 더욱 중요합니다.

讓我們 더 깊이 들어가서 가치 생성과 가치 포획을 잠금하는 세 가지 단계를 살펴보겠습니다.

전략적 자산으로 데이터 성숙시키기

소매 업체들이 성공적으로 AI를 활용하기 위해서는 먼저 데이터가 성숙하고, 깨끗하고, 조화된 상태인지 확인해야 합니다. 높은 품질의 데이터가 없으면, 가장 복잡한 AI 알고리즘도 부족할 것입니다. 이것은 “쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다”라는 격언을 떠올리게 합니다.

소매 업계에서 데이터는 다양한 출처에서 나옵니다: 판매 시스템, 전자 상거래 플랫폼, 재고 관리 시스템, 고객 관계 관리(CRM) 도구 및 외부 출처와 같은 소셜 미디어 및 날씨 예보입니다. 전략적 자산을 생성하기 위해서는 소매 업체들이 이러한 모든 출처에서 데이터를 통합하고, 정리하고, 표준화하고, 정확성과 완전성을 보장하고, 강력한 데이터 거버넌스 실践을 구현해야 합니다.

높은 품질의 데이터가 가치 생성과 가치 포획에 모두 영향을 미치는 한 영역은 예측 계획입니다. 정확한 예측은 소매 업체들이 재고 수준을 최적화하고,浪費를 줄이고, 고객 수요를 충족하는 데 중요합니다. 패션 산업을 고려해 보십시오. 여기서 계획 주기는 18~24 개월까지 걸릴 수 있습니다. 소매 업체들은 제한된 데이터로도 추세, 소비자 선호도 및 수요 수준을 예측해야 합니다.

데이터 기초가 튼튼한 AI를 활용하면 소매 업체들은 예측 모델에 이전에는 불가능했던 수많은 변수를 통합할 수 있습니다. 이러한 변수에는 역사적인 판매 데이터, 인구 통계 정보, 날씨 패턴, 경제 지표 및 소셜 미디어 트렌드가 포함됩니다.

실험 문화를 장려하기

이 접근 방식은 가치 생성에 필수적입니다. 소매 업체들이 고객에게 직접적인 이점을 제공하는 AI 기반 이니셔티브를 테스트하고 개선할 수 있도록 해주기 때문입니다. 대상 실험을 실행함으로써 소매 업체들은 고객에게真正로 공鳴하는 AI 응용 프로그램을 식별하고, 대규모 구현에 앞서서 큰 규모의 투자를 하지 않도록 할 수 있습니다.

실험 문화를 구축하는 데 중요한 측면은 간결한 사용 사례를 생성하고, 궁극적인 성공을 결정하기 위한 KPI 측정을 도출하는 것입니다. 비즈니스와 기술 스테이크홀더 간의 협력, 즉 엔지니어, 분석가 및 데이터 과학자 간의 협력이 실험이 개념에서 현실로 전환됨에 따라 필수적입니다. 또한 기대와 다른 경우 실험을 중단하는 마음가짐도同樣 중요합니다.

이 문화는 혁신을 장려하고, 시장 조건이 변경됨에 따라 소매 업체들이 민첩하게 대응하도록 도와줍니다. 새로운 아이디어를 빠르고 비용 효율적으로 테스트할 수 있도록 해주며, 대규모 AI 구현과 관련된 위험을 줄여줍니다.

생태계 구축하기

이전 단계가 주로 고객을 위한 가치 생성에 중점을 두었다면, 이 단계는 가치 포획에 중요합니다. 즉, 소매 업체들이 자신의 AI 이니셔티브를 효과적으로 수익화할 수 있도록 하는 것입니다.

소매 업체들의 생태계에는 기술 제공업체, 브랜드, 인플루언서, 콘텐츠 제작자 및 기타 소매 업체들이 포함될 수 있습니다. 이러한 생태계를 구축함으로써 소매 업체들은 새로운 수익원을 창출하고, 제공 서비스를 강화하며, 시장 지위를 강화할 수 있습니다.

예를 들어, 소매 업체는 컴퓨터 비전 회사와 협력하여 이미지 업로드를 통해 제품을 찾을 수 있는 AI 기반 시각 검색 도구를 만들 수 있습니다. 이것은 쇼핑 경험을 향상시키고, 타겟 광고 및 제품 추천의 기회를 제공합니다.

인플루언서 마케팅은 또 다른 영역입니다. 여기서 AI와 생태계 구축이 교차합니다. 소매 업체들은 인플루언서의 인구 통계, 참여율 및 콘텐츠 관련성과 같은 요소를 고려하여 브랜드에 가장 효과적인 인플루언서를 식별하고 분석할 수 있습니다. 인플루언서를 AI 기반 마케팅 전략에 통합함으로써 소매 업체들은 더 넓은 고객층에 도달하고, 잠재 고객과의 더 진정한 연결을 만들 수 있습니다.

소매 업체들은 데이터 개인 정보 보호, 경쟁 역학 및 브랜드 일치와 같은 문제를 주의해서 처리해야 합니다. 그러나 성공적으로 구축하면, AI 이니셔티브를 통해 고객에게 생성된 가치가 소매 업체와 그들의 생태계 파트너에 의해 효과적으로 포획되고 수익화될 수 있습니다.

이러한 전략적인 AI 구현 접근 방식은 소매 업체들이 허위 정보를 넘어서 실제 결과를 기반으로 하는 응용 프로그램으로 나아갈 수 있도록 합니다. AI가 계속 진화함에 따라, 이러한 단계를 마스터하는 소매 업체들은 소매 업계에서 번창할 수 있는 위치에 있을 것입니다. AI 이니셔티브에서 가치 생성과 가치 포획을 숙달하면 기술적 잠재력을 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다.