過去 수년 동안, 식료품 산업은 기술적으로 큰 변화를 겪어왔다. 모바일 앱을 통해 고객은 로열티 프로그램, 온라인 주문, 레시피 영감 등 다양한 서비스를 이용할 수 있다. 매장 내 기술은 고객 경험을 더 원활하고 효율적으로 만들어준다. 20년 전과 비교하면 산업의 모습은 많이 달라졌다.

AI도 이 변화에 중요한 역할을 한다. 소비자는 AI를 이용한 새로운 서비스에 대해 관심을 보이고 있다. 예를 들어, 레시피 사진을 찍으면 AI가 디지털 쇼핑 리스트를 생성할 수 있다. Lobyco의 2024년 연구에 따르면, 70%의 소비자가 이러한 서비스를 이용할 의향이 있다.

소비자의 관심이 높아짐에 따라, 향후 몇 년 동안 식료품 기술에 AI가 더 많이 통합될 것으로 예상된다. 그러나 기술이 할 수 있는 일이 이것뿐만이 아니다. 식료품점에서 AI의 가장 강력한 응용은 고객과 개인화된 상호작용을 구축하는 것이다. 그러나 이 사용 사례는 아직 북미에서 표준이 아니다.

AI를 이용한 개인화는 북미에서 아직 진행 중이다.

전 세계의 식료품 소매업체들은 이미 AI를 고객 참여 전략의 핵심으로 받아들였다. 매장에서는 고객의 개인 쇼핑 프로필에 기반한 개인화된 제안과 프로모션을 보낸다. 예를 들어, 특정 고객이 매주 식료품을 구매할 때 항상 다이어트 코크를 사면, 다음 방문 시 무료 다이어트 코크 쿠폰을 받을 수 있다. 고객들은 이러한 개인화를 기대하고 있으며, 디지털 프로모션이나 앱 기반 미니 게임의獎品으로 받을 수 있다. 고객들은 지역 매장이 자신을真正로 이해하고 개인의 쇼핑需求을 예측한다고 느낀다.

북미의 많은 소비자에게 이 현실은 아직 진행 중이다. 그것은 많은 북미 식료품점이 아직 AI를 이 방식으로 채택하지 않았기 때문이다. 그들은 개인화된 프로모션을 제공하지 않는다. 대신, 대량 쿠폰을 발행한다. 때로는 인쇄된 신문 삽입물이나 우편물, 때로는 디지털 형식으로 발행한다. 그리고 소비자가 받고 검토하는 쿠폰 중 일부가 선택될 수 있다.

왜 북미의 산업이 이런 모습일까?

기술은 장애물이지만, 그것만이 아니다.

개인화의 중요한 부분은 물론 기술적인 어려움이다. 많은 북미 식료품점이 이미匿名화된 고객 데이터를 가지고 있지만, 그 데이터를 AI 분석에 활용하는 방식으로 적용하지 않는다.

현재, 이러한 식료품 팀은 수동적인, 비효율적인 프로세스를 통해 스프레드시트를 생성, 업데이트, 공유한다. 디지털 도구를 이용해 데이터를 분석할 수 있지만, 의미 있는 방식으로, 대규모로 하지 않는다.

AI를 이용한 개인화를 진행하려면 단일의 真実源을 생성, 클라우드에 저장, 실시간으로 업데이트해야 한다. 그 다음, 데이터를 분석, 패턴을 식별, 고객 세분화를 위한 니치 마케팅을 개발하는 AI 및 ML 솔루션을 검증, 구현해야 한다. 예를 들어, 유기농 제품만 구매하는 고객을 위한 세그먼트를 생성할 수 있다.

고객 세분화가 진행되면, 식료품 팀은 AI 및 ML과 협력해 각 세그먼트에 대한 프로모션 캠페인을 개발해야 한다. 이것은 과학이다. 정밀한 게임이다. 전통적인 북미 쿠폰 모델과 달리, AI를 이용한 개인화는 품질이 아니라 양이다. 소매업체는 각 고객에게 매주 5개의 프로모션만 제공할 수 있지만, AI 덕분에 그 프로모션은 모두 홈런이다. 많은 소비자에게 이는 큰 변화가 될 것이다. 그들은 일반적으로 자신의 선호도에 맞는 하나의 오퍼를 찾기 위해 수십 개의 오퍼를 검토한다.

AI를 이용한 개인화를 도입하는 것은 큰 작업이다. 팀은 새로운 도구를 배우고, 리더는 새로운 워크플로를 만들고, 마케팅 팀은 고객에게 데이터를 어떻게 사용하는지 투명하게 전달하는 메시지를 개발해야 한다.

적절한 기술을 도입하는 것은 북미 식료품점에게 큰 작업이 될 것이다. 그러나 이것이 필요한 모든 것이 아니다. 다음 단계는 소매업체가 공급업체와의 비즈니스 파트너십을 변경해야 한다.

소매업체는 비즈니스 파트너십도 변경해야 한다.

AI를 고객 프로모션의 주요 운용자로 구현하려면, 소매업체는 기존 프로모션 전략을 해체해야 한다.

소매업체가 공급업체와 고객 프로모션에 대한 파트너십을 맺는 것은 특별한 것이 아니다. 공급업체는 게임에 큰 이해관계가 있다. 그들의 제품이 할인되거나 무료로 제공되기 때문이다. 그러나 많은 북미 공급업체가 어떤 아이템을 프로모션할지, 언제 프로모션할지 결정하는 것은 특별하다.

전통적으로, 식료품점이 쿠폰을 발행할 때, 공급업체의 마케팅 전략과 이니셔티브에 따라 제품을 선택한다. 제품은 계절적인 마케팅 캠페인, 새로운 맛 출시, 또는 달성해야 하는 KPI와 일치하도록 선택될 수 있다. 소비자는 제공되는 쿠폰을欣賞할 수 있지만, 그들의 선호도가 최우선 순위가 아니다.

이것이 변경되어야 한다. 새로운 기술이 등장하면 새로운 생각 방식이 필요하다. 고객 세분화를 구동하는 동일한 기능(패턴 인식 및 데이터 분석)을 프로모션 전략에도 적용할 수 있다. 소매업체는 내부 및 외부 요인(기상, 即将到来的 휴일, 가격 탄력성 등)에 따라 고객이 가장 좋아하는 제품과 언제 그것을 구매하는지 쉽게 알 수 있다. 이 정보는 프로모션 전략을 직접 지원할 수 있다. 소비자가 운전석에 앉아 있다.

공급업체가 프로모션을 더 이상 지시하지 않지만, 여전히 이익을 얻을 수 있다. 프로모션 전략을 재정렬하면 자원을 더 효율적으로, 공鳴的に 사용할 수 있다. 소비자는 프로모션을 받을 가능성이 높은 제품만 제공받을 것이다. 새로운 종류, 맛, 제품을 시도하도록鼓励받을 수 있지만, 데이터에 기반한 방식으로, 성공할 가능성이 있다. 공급업체는 브랜드 로열티와 마케팅의 모든 이점을 경험할 수 있지만, 낭비된 자원 없이.

기술은 이미 여기 있다. 그것을 적용하는 문제이다.

AI를 이용한 개인화를 진행하면, 대형 슈퍼마켓에서도 고객 참여에 작은 마을의 느낌을 줄 수 있다. 고객을 개인적으로 더 가치 있게 느끼게 하면, 북미의 식료품점에서 매장 로열티를 향상시킬 수 있다.

이 접근법은 세계적으로 수년 동안巨大的 성공을 거두었다. 이제 늦은 채택자에게 달렸다. AI 개인화를 채택하는 소매업체는 그렇지 않은 것보다 빠르게 앞서갈 것이다. 시작하는 것이 중요하다.