매장 운영-인사이트-에이전트까지…AI 리테일 기업 딥핑소스의 3단계

AI 리테일테크 전문기업 딥핑소스가 공간 AI 에이전트 ‘SAAI’ 적용 점포를 올해 1만개까지 늘린다는 목표를 제시했다. 오프라인 고객 행동을 실시간으로 분석하는 기술을 바탕으로 공간 운영 최적화를 위한 솔루션을 국내 리테일 업계에 적극 보급할 계획이다.

김태훈 딥핑소스 대표는 2일 서울 강남구 본사에서 열린 ‘2026 딥핑소스 기자간담회’에서 “매장 크기에 따라 다르지만 현재 적용 매장은 수백단위로, 올해 1만개 매장에 보급할 계획”이라며 “올해 매출은 보수적으로는 100억, 목표는 170억원으로 보고 있다”고 말했다.

딥핑소스의 핵심 기술은 폐쇄회로(CCTV)를 기반으로 한 영상 데이터에서 사람의 얼굴 등은 비식별화하는 기술 ‘SEAL’이다. 개인정보 침해 없이 공간 내 인물의 동선이나 행동 등을 파악한다는 점을 강점으로 내세우고 있다. 개인정보에 포함하는 데이터를 비식별화하는 대신, 분석에 필요한 나이와 성별 등은 CCTV 영상 내 인물의 옷차림 등으로 예측한다.

SEAL을 기반으로 딥핑소스가 운영하는 제품은 SAAI다. 매장 운영을 위한 솔루션 ‘스토어 케어(Store Care)’와 데이터 인사이트를 제공하는 ‘스토어 인사이트(Store Insight)’, AI로 최적화 전략을 도출하는  스토어 에이전트( Store Agent) 3가지 루프로 이용 가능한 에이전트를 지향한다.

현재 주력 상품은 스토어 케어다. CCTV를 통해 24시간 동안 실시간으로 진열대 등 매장 내 이상신호를 감지하고 공간 정보를 대시보드 내에서 시각화해 색상 정보로 매장 상황을 안내한다. 점주나 관리자는 이를 통해 진열대 상품 추가 진열, 설비 이상 등을 관리할 수 있다.

데이터 기반 비즈니스 인사이트를 제공하는 스토어 인사이트는 SEAL로 수집한 오프라인의 데이터를 매출, 진열대, 재고 등 데이터와 결합해 매장 운영과 관련된 인사이트를 도출하는 솔루션이다. 예를  들어 매장 내 소비자가 어떤 상품을 제일 먼저 집어들고 매장 내에서 이동했는지, 매장 앞 인물이 실제로 매장 내로 얼마나 유입됐는지 등을 파악할 수 있다.

김 대표는 “고객과 직원도 구분한다”며 “매장에 들어와 움직이는 동선 뿐만 아니라 어떤 진열대에 오래 머물렀는지 실제로 어떤 상품을 제일 먼저 집어들었는지, 이후 어떤 상품들을 집었는지 등 방문객의 매장 내 관심도 또한 파악할 수 있다”고 설명했다.

이 같은 데이터를 기반으로 인사이트도 여럿 제공한다. 딥핑소스의 스토어 인사이트는 특정 상품군 결품에 따라 다른 상품의 판매율이 어떻게 변화하는지 등도 분석한다. 김 대표는 “이 같은 데이터에 따라 진열대에 있는 상품을 바꾸는 것 등도 추천한다”고 말했다. 이 같은 인사이트와 솔루션 제공에 따라 매출이 최대 40%까지 늘어난 사례도 있었다고 덧붙였다. 

딥핑소스가 올해에 주력하려는 상품은 스토어 에이전트다. 점주가 질문하면 딥핑소스가 매장 데이터를 기반으로 질의에 따른 인사이트를 도출하는 대화형 솔루션이다. 

예를 들어 점주가 “전시 전략을 바꾸고 싶어”라고 말하면, 동선과 상품 판매량 등 데이터에 따라 교차 구매 증대, 선반 재배치 최적화 등 다양한 전략을 제공한다. 또 예상되는 추가매출을 보수적, 중립, 스토어 에이전트는 갑자기 매출이 성장한 상품과 폐기 직전 상품 수 등을 이상상황 리포트로 제공, 이에 따른 발주 전략을 제공하는 방식으로도 이용 가능하다.

딥핑소스는 SAAI를 하나의 루프로 3가지 상품을 다 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 개별로도 이용할 수 있도록 마련했다.

올해에는 국내 매출 비중도 절반 이상으로 높일 계획이다. 지난해 기준 딥핑소스의 매출은 일본이 전체 60%를 차지한다. B2B 엔터프라이즈로 국내 다수의 리테일 기업이 잠재 고객사다. 기존 제품에서 한 단계 깊게 들어가 프랜차이즈 본사가 쓸 수 있는 엔터프라이즈 제품을 직접 개발하려 한다. 또 일반 점주를 대상으로 프랜차이즈 가맹점을 넘어 SMB 등 채널 위주로의 영업도 올해 확대할 계획이다.

글. 바이라인네트워크
<성아인 기자> aing8@byline.network