[커머스BN] 아마존GO가 똑똑한 이유? 리테일도 AI로 고고!

인공지능(AI)이 리테일 업계에도 깊숙이 침투하고 있습니다. 고객의 의도를 더 정확히 파악하는 것은 물론, 상품 설명 작성이나 매출 분석 등 기술의 발전 속도에 맞춰 쓰임새도 다양해졌습니다.

주먹구구식으로 제품을 판매하던 시대는 이제 저무는 모습입니다. 그럼 정확히 어떤 AI가 리테일 분야에 적용되고, 앞으로의 잠재력은 무엇일까요. 아마존웹서비스(AWS)가 말하는 해답을 들어봅니다.

황야의 7인이라는 영화를 아시나요. 원제는 ‘매그니피센트(Magnificent 7)’입니다. 매그니피센트는 ‘참 아름다운’ ‘훌륭한’이라는 뜻을 품었죠.

예전 영화 이야기를 소환한 건 매그니피센트7이 영화판이 아닌 월가에서 주목받고 있기 때문입니다. 엔비디아를 비롯해 애플·마이크로소프트·메타·아마존·알파벳(구글)·테슬라까지 올해 뉴욕 증시 강세장을 이끈 7개 기술 종목에 매그니피센트 7이라는 별칭이 붙었습니다. 모두 주가가 대폭 올랐죠. 말그대로 아름답고 훌륭한 실적을 보이는 기업들입니다. 투자은행 뱅크오브아메리카(BofA)가 처음 매그니피센트 7로 부르기 시작했고 월가의 신조어로 자리 잡았습니다.

매그니피센트7로 불리는 기업들은 모두 AI에 힘을 쏟는 게 특징입니다. 특히 아마존은 클라우드 서비스인 AWS가 매출을 이끌고 있는데요, AWS는 클라우드 업계 1위 수성은 물론이고 자체 AI 서비스로 리테일에도 힘을 보태고 있습니다.

AWS가 최근 개최한 ‘인더스트리 위크’에서는 이들의 리테일 지원 전략을 알 수 있었습니다. 특히 4가지 기술을 콕 짚은 게 눈에 띄네요.

첫 번째는 생성AI입니다. 너무 당연하지 않냐고요? 생각보다 생성AI의 쓰임새는 더 다양합니다. 고객을 유입시키는 데는 답변을 자동으로 생성하는 AI 챗봇이 쓰이고, 머천다이징에는 카테고리 설정이나 제품 설명을 자동으로 만드는 데 생성AI가 활용될 수 있습니다. 자연어로 원하는 상품의 특성을 입력하면 추천해주는 것도 생성AI라면 가능하죠.

마케터에게도 유용합니다. 상품 리뷰나 고객이 전한 반품 이유 등을 요약해 판매 추세를 파악할 수도 있습니다. 개발자라면 코드 생성AI를 활용해 코드를 생성하고 판매 페이지를 쉽게 테스트해볼 수 있죠.

아마존닷컴은 또 최근 신선한 서비스를 내놨습니다. 리뷰 요약 서비스가 주인공입니다. AI가 리뷰를 저장하고 다시 요약해 일일이 확인하는 수고를 줄여줍니다. 리뷰 트래픽에 쓰이는 컴퓨팅 리소스도 줄일 수 있죠.

두 번째는 ‘컴포저블(Composable) 커머스’입니다. 모듈식 아키텍처로 결제 처리, 재고관리, 사용자 인터페이스 등 각각의 기능을 쪼개 구축하는 방식입니다.

주목받는 건 시장 상황이 급변하는 상황서 더 빨리 대처하기 위함입니다. 웹페이지 하나를 고치는 데도 한세월이고 기능 하나를 붙이는데도 어려움이 따른다면 민첩한 리테일 사업활동이 힘들겠죠. 응용프로그래밍인터페이스(API)로 다양한 데이터를 교환하고 시장 변화에 더 빠르게 적응하는 게 핵심입니다.

또 있습니다. 컴퓨터 비전과 센서가 그것입니다. 아마존의 무인 매장 ‘아마존GO’가 이를 살펴볼 수 있는 대표적 사례입니다. 아마존GO에는 고객의 움직임을 파악하기 위한 컴퓨터 비전(카메라)를 비롯해 결제 코너, 온도 센서 등 다양한 IT 기술이 적용됩니다.

컴퓨터 비전과 센서는 매장 앞 유동인구를 파악해 구매 전환율과 매출 파악에 쓰이거나, 매장 내 소비자 동선을 확인하는 데 쓰입니다. 진열대에 설치한 센서는 상품의 재고를 실시간 모니터링하고 냉장고나 조리 기계와 같은 설비의 상태도 파악합니다.

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