딥핑소스 “오프라인 매장에서의 고객행동도 모두 데이터화 해야”

“매장에 고객이 들어와 행동하는 모습을 분석하면, 상품을 바라보기만 했는지, 구매를 고민했는지, 혹은 바로 장바구니에 담았는지 등을 파악할 수 있습니다. 이런 데이터는 영수증에는 남아 있지 않습니다.”

김태훈 딥핑소스 대표는 25일 <바이라인네트워크>가 주최한 ‘리테일&로지스 테크 컨퍼런스 2025’에서 이같이 밝혔다. 딥핑소스는 인공지능(AI) 리테일테크 기업으로, 폐쇄회로(CCTV) 영상을 기반으로 매장 내 고객 행동과 상품 반응을 실시간 분석하는 기술을 제공하고 있다.

일반적으로 온라인에서는 고객의 모든 행동이 데이터로 기록된다. 어느 경로로 들어와서 어느 경로로 나갔는지, 어떤 상품을 클릭했는지, 장바구니에 담아만 두었는지 등 모든 고객의 행동을 데이터화할 수 있다. 하지만 오프라인 매장에서의 고객 행동은 분석하기 어렵다. 오프라인 매장의 고객행동은 디지털 데이터가 아니기 때문이다.

딥핑소스는 이런 오프라인 행동을 디지털 데이터로 기록해 분석하는 솔루션을 만드는 회사다.  CCTV를 통해 확보한 고객의 행동을 데이터화하고, 이를 재고 관리나 매출 데이터와 결합한다. 이를 통해 점주와 매장 운영자에게 매출 증대와 운영 효율화를 지원하는 AI 솔루션을 제공한다.

가령, 고객이 상품을 오랫동안 살펴보다가 구매하지 않고 매장을 떠났다면 그 이유가 무엇인지 분석하고, 어떤 조건이 갖춰졌다면 ‘구매로 이어졌을지’를 추정하는 식이다.

특히 대형마트에서는 고객 동선 설계가 핵심 과제로 여겨진다. 김 대표는 고객의 동선이 1% 늘어나면 매출이 1.3% 증가한다는 통계가 있다고 설명했다. 디핑소스는 고객이 보다 다양한 상품을 살펴볼 수 있는 동선을 어떻게 유도할지, 어떻게 상품을 배치할지 등을 분석해 권고하는 역할도 한다.

김 대표는 “고객의 이동 경로, 시간대별 방문 인원, 성별과 연령 등 기본 특성을 분석한다”며 “(고객이) 어떤 행동을 했는지, 어디에서 가장 먼저 상품을 집는지 등 약 20~30가지 항목을 데이터화한다”고 밝혔다.

디핑소스는 온라인 챗봇을 통해 데이터를 제공한다. 디핑소스를 이용하면 카운터 직원에게는 어떤 제품이 부족한지 알려주고, 필요한 상품을 주문하면 언제 받을 수 있는지 안내하는 식이다. 김 대표는 “매장을 원격으로 관리할 수 있는 일종의 챗GPT 기능으로, 원활하게 운영되도록 돕는 역할을 한다”고 말했다.

딥핑소스의 기술은 매장 직원, 점주, 슈퍼바이저, 본사 모두에게 긍정적인 효과를 제공한다. 매장 직원은 주로 아르바이트생으로 구성되며, 개인이 처리해야 할 업무가 많다. 딥핑소스는 매장이 기본적으로 원활히 운영되도록 최적화 기능을 지원한다.

점주에게는 외부에서도 매장 상태를 확인할 수 있는 역할을 한다. 특히 매장 관리 담당인 슈퍼바이저는 매일 매장을 방문하지 않고도 원격으로 매장 운영에 문제가 없는지 확인할 수 있다. 본사에서는 모든 매장의 데이터를 통합해 하나의 시스템에서 확인할 수 있으며, 매장 내 활동을 분석·집계해 운영 최적화를 가능하게 한다.

김 대표는 “이 기술을 확장해 건물 단위로 상권 최적화에도 나서고 있다”며 “건물 내 매장의 위치와 구성을 데이터 분석을 통해 최적화한다”고 밝혔다. 이어 “놀이공원처럼 수만 명이 이용하는 시설에도 기술 적용이 가능하며, 인원 통제나 놀이기구 대기 시간 분석도 가능하다”고 말했다.

그는 “알파고가 바둑을 둘 때 현재 판 상태를 바탕으로 어디에 두면 승리할 수 있는지를 스스로 학습하듯, 매장 상황 데이터를 모아 AI가 어떤 행동을 취하면 효과가 있는지도 분석할 수 있다”고 밝혔다.

글. 바이라인네트워크
<이수민 기자>Lsm@byline.network