자율 이동 로봇이 소매 고객 경험을 어떻게変化시키고 있는가

현재, 소매 시장의 AI 시장 규모는 약 $9 billion으로 추정되고 있으며 2029년까지 $40 billion에 달할 것으로 예상된다. GroceryTech 2024에서 소매 식품 산업의 CEO와 CIO들은 AI에 대한 관심이 증가하고 있지만 고객 경험을 즉시 향상시키고 수익 성장을 추진하는 AI 전략을 어떻게 구현할 수 있는지 궁금해했다.

미국의 재고 정확도는 현재 63%에 불과하여 약 $634.1 billion의 연간 손실을 초래하고 있으며, 청소 직원의 이직률은 200%에 달하고 있어 효율성, 지능, 신뢰성을 운영에 추가하는 더 효과적인 솔루션이 필요하다.

로봇을 사용하여 반복적이고 시간이 걸리는 작업을 처리함으로써, 예를 들어 청소와 재고 추적과 같은 작업을 처리함으로써 직원들은 더 의미 있는 고객 중심의 작업에 집중할 수 있다. 이러한 전환은 직원 만족도를 높이고 전체 고객 경험을 개선하는 것으로 나타났다. 오늘날의 경쟁 환경에서 자동화를 채택하는 것은 앞서 나가는 실질적인 단계이다.

또한, AI를 최대한 활용하기 위해서는 정확하고 及時한 데이터를 수집하는 전략을 우선적으로 구현해야 한다. AI는 받은 데이터만큼 좋은 성능을 발휘한다. 따라서 일부 주요 소매업체는 이미 로봇을 사용하여 실시간 데이터를 수집하여 의사 결정과 행동을 위한 더 나은 정보를 얻을 수 있다.

소매의 현재 상태와 미래

코로나19 팬데믹 이후 몇 년 동안 소매업체는 빠른 디지털화의 시기를 맞이하고 있다. 지난 5년 동안 쇼핑자 행동에 대한 기대, 온라인 및 오프라인 쇼핑 경험, 재고 및 물류에 대한 변경 등이 크게 변했다. 소매업체는 재고 관리와 관련된 상당한 비용에 어려움을 겪고 있다. 이는 총 물류 비용의 20-30%를 차지한다.

현재, 반의 재고 작업은 이미 자동화되었으며 이 수치는 급격히 증가할 것으로 예상되며, 70%의 작업이 내년까지 자동화 솔루션을 갖출 것으로 예상된다. 재고 관리 프로세스를 자동화하지 않으면 소매업체는 고객의 증가하는需求을 효율적으로 처리할 수 없을 것이다.

효과적인 재고 관리 솔루션을 사용하면 소매업체는 쉽게 품절 상품, 가격표 오류, 프로모션 준수 문제, 잘못된 위치의 상품, 재고 수를 추적할 수 있다. 이러한 결과는 매장 팀과 공유되어 재고 문제를 신속하게 해결할 수 있다.

재고 관리 솔루션에 자동화와 지능을 추가하여 현재 프로세스에 효율성을 높이고 고객 만족도를 유지하는 데 도움이 될 것이다. 그렇지 않으면 경쟁사에 밀려날 수 있다.

매장 청소 직원을 해방시키기

모든 소매업체, 식품점, 창고, 대형 매장에서 직면하는 문제는 수동 청소의 시간이 걸리고 비용이 많이 드는 것이다. 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까?答案은 자율 이동 로봇(AMR)에 있다. 이러한 최신 솔루션을 사용하여 일일 작업을 자동화하면 직원들은 더 전략적이고 의미 있는 작업에 시간과 에너지를 할애할 수 있다. 세계 최고의 소매업체와 식품점은 이미 이러한 솔루션을 사용하여 노동력 부족과 고용률 문제를 해결하고 고객 경험을 개선하고 있다.

또한, 바닥 청소 로봇에서 공유되는 성능 데이터 메트릭은 청소 작업을 최적화하는 데 도움이 되며, 청소된 내용과 청소되지 않은 내용을 명확하게 보여줄 수 있다. 이는 여러 사이트를 관리하거나 제3자 그룹에 의존할 때 어려울 수 있는 작업이다.

일부 바닥 청소 로봇은 엔터프라이즈 도구를 통해 청소 성능 정보를 제공하며, 이는 모바일 보고서, 자동 이메일, 웹 기반 포털 등이다. 이러한 도구는 효과적인 변경 관리를 구현하는 데 중요하며, 수백 개의 위치 또는 단일 매장의 운영에서 모두 중요하다.

바닥 청소 로봇은 다른 사람의 안전을 우선시하며, 주변 환경을 항상 인식하고, 주변 사람들을 보호한다. 산업을 선도하는 자율성 플랫폼은 UL 60730-1, CSA/ANSI C22.2 No. 336-17 및 IEC 63327와 같은 중요 안전 표준을 충족하기 위해 엄격한 테스트를 거친다. 이는 장비 손상과 사고를 방지하는 데 도움이 된다.

선반 실행 개선

AI 솔루션은 고객 경험과 의사 결정에서 중요하다.

수동 프로세스, 즉 바코드 스캔과 수동 계산은 비즈니스 요구 사항의 변경, 고객 선호도의 변화, 직원 유지 문제 등에 대응하기 매우 어렵다. 컴퓨터 비전을 갖춘 자율 이동 로봇은 선반을 스캔하여 품절 상품을 신중하게 표시할 수 있다. 예측 가능한 AI 도구를 사용하면 소매업체는 올바른 제품을 올바른 선반에 올바른 가격에 두도록 보장할 수 있다. 이는 고객 경험을 향상하는 데 도움이 된다. 직원들은 수동으로 제품을 추적하는 대신 고객과 상호작용하고, 모바일 주문에 대한 알림을 받고, 선반 문제를 해결하는 데 시간을 할애할 수 있다.

소매업체는 또한 광범위한 데이터 세트를 분석하여 계절적 수요, 매장 레이아웃이 판매에 미치는 영향 등에 대한 트렌드를 파악할 수 있다. 핵심은 빠른 의사 결정에 필요한 정확한 정보에 대한 접근이다. 이러한 솔루션을 사용하면 소매업체는 더 적극적으로 행동할 수 있으며, 판매 성과에 영향을 미치는 요인을 결정하기 위해 판매 데이터(POS 데이터)만을 사용하여 결론을 내릴 필요가 없다.

경쟁력을 유지하기 위해서는 소매업체는 재고 문제를 직접 해결해야 한다. 로봇과 AI 기반 정보를 사용하면 재고 관리를 세부적으로 관리할 수 있으며, 품절을 최소화하고 판매 기회를 잡을 수 있다. 고객 경험에 대한 기대는 어느 때보다 높다.

품절 상품당 소매업체는 고객 충성도를 잃을 위험이 있다. 고객은 다른 곳으로 가게 될 수 있다. 소매업체는 AI를 사용하여 재고 예측 정확도를 최대 35%까지提高함으로써 이러한 위험을 완화할 수 있다.

실시간 판매 및 공급망 데이터를 활용하면 소매업체는 수요 예측의 정확성을 지속적으로 개선할 수 있으며, 고객 선호도에 따라 제품 라인과 수량을 더 효과적으로 조정할 수 있다.

미래를 향해

소매업은 자율 이동 로봇과 AI 기반 솔루션에 의해 크게 변하고 있다. 이러한 고급 기술은 물류에서 고객 상호작용까지 모든 영역에서 운영과 생산성을 개선하는 데 도움이 된다. 지능형 자동화는 전체 소매 생태계에 효율성과 정확성의 새로운 표준을 설정한다. 빠른 변화와 불확실성의 시대에 이러한 혁신적인 솔루션을 채택하는 것이 소매업체가 경쟁력을 유지하고 고객 충성도를 길게 유지하는 데 중요하다. 고객 상호작용을 통해 효율성과 정확성을 새로운 표준으로 설정함으로써 지능형 자동화는 전체 소매 생태계를 높인다. 불확실성의 시대에 이러한 혁신적인 솔루션을 채택하는 것이 소매업체가 경쟁력을 유지하고 고객 충성도를 길게 유지하는 데 중요하다.