AI와 유통 비즈니스

AI로 써 가는 유통의 미래
AI는 이제 단순한 기술이 아닌 산업의 판도를 바꾸는 핵심 도구다. 특히 유통 산업은 AI와의 결합을 통해 위기를 기회로 전환하고 있다. 생성 AI, 딥러닝, 파운데이션 모델 등 혁신적 AI 기술은 유통의 각 가치사슬 단계에 깊숙이 들어와 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 있다. 이 책은 AI가 어떻게 유통산업의 위기를 돌파할 수 있는 열쇠가 되는지를 다양한 사례와 함께 소개한다. AI를 활용한 고객 맞춤형 서비스, 실시간 수요 예측, 공급망 최적화 등은 전통적인 유통 방식의 한계를 극복하게 한다. 또한 인구구조 변화, 인건비 상승, 글로벌 경쟁 심화 등 유통 비즈니스의 현실적인 위기 속에서 AI는 유연하고 민첩한 대응 전략을 가능하게 한다. AI는 이제 단순한 효율화 수단이 아니라, 유통업의 생존과 성장을 좌우하는 전략적 선택이다. AI 도입의 실질적 방법과 이를 통한 새로운 기회의 가능성을 조망하며, 유통 종사자와 미래 유통 전략을 고민하는 이들에게 방향을 제시한다.

AI 기술이 유통 산업에 가져올 혁신과 기회를 분석한다. 고객 맞춤 서비스, 공급망 최적화, 디지털 전환 등 유통의 미래를 AI로 설계하는 방법을 제시한다.

장중호
서울과학종합대학원대학교, AI 공학대학원 교수다. 연세대학교에서 전자공학과를 졸업하고, 미국 텍사스A&M대학교에서 인공지능으로 컴퓨터공학 박사 학위를 받았다. 한국으로 돌아와 미국계 경영컨설팅회사인 PwC, 딜로이트컨설팅 등에서 전략컨설팅을 하다가, 이마트 마케팅담당(상무), GS홈쇼핑 마케팅부문장(상무), 홈플러스 마케팅부문장 겸 경영전략실장(전무) 등 10여 년 동안 다양한 유통사에서 마케팅 임원 생활을 했다. 지금은 AI 시대를 맞아 대학원에서 인공지능을 가르치며, 특히 유통 비즈니스에 AI를 접목하기 위한 연구와 활동을 활발히 하고 있다. 저서로는 『마케터가 알아야 할 21가지 이야기』, 『나는 디자인으로 승부를 건다』, 『직장생활의 품격』, 『세상을 바꾸는 힘, 절실함』 등이 있다.

AI와 유통의 만남, 변화의 시작

01 유통 비즈니스 패러다임의 진화
02 유통 비즈니스 가치 사슬 이해하기
03 유통 비즈니스 변화의 열두 가지 핵심 AI 기술
04 AI 상품·머천다이징
05 AI 마케팅
06 AI 스토어
07 AI 물류·배송
08 AI 고객 경험
09 AI와 빅데이터
10 AI와 유통 비즈니스 윤리

유통 4.0의 중심에는 다양한 디지털 기술이 자리 잡고 있다. AI는 유통 산업의 모든 영역에서 핵심 기술로 사용되며, 소비자 데이터를 기반으로 수요 예측, 개인화된 추천, 가격 최적화 등을 수행한다. 이를 통해 기업은 의사결정의 정확성과 효율성을 높이고, 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있다. 사물인터넷(IoT)은 매장, 물류센터, 소비자 가정에서 데이터를 실시간으로 수집하고 연결해 효율적인 운영을 가능하게 한다. IoT를 활용한 스마트 매장은 매장 내 상품 상태를 실시간으로 모니터링하고 최적화된 운영 환경을 제공한다. 이러한 기술은 유통 업체가 소비자의 요구를 더욱 신속하게 반영할 수 있도록 돕는다.
－01_“유통 비즈니스 패러다임의 진화” 중에서

오프라인 매장에서 AI는 재고 관리, 고객 동선 분석, 결제 시스템, 매장 환경 관리 등을 자동화하며 매출 증대와 고객 경험 개선에 기여한다. AI는 매장 내 재고 상태를 실시간으로 모니터링하고 부족한 상품은 자동으로 발주해 결품 문제를 방지한다. 고객의 이동 데이터를 분석해 인기 상품을 매장 전면에 배치하거나, 매장 내 최적의 위치에 프로모션 상품을 배치해 구매 가능성을 높인다. 매장 내 온도나 전력 사용, 청소 등 사람의 손이 가야 하는 각 영역을 IoT 센서와 AI를 통해 자동으로 모니터링하고 최적화함으로써 인력과 비용 절감에 큰 영향을 미치고 있다.
－03_“유통 비즈니스 변화의 열두 가지 핵심 AI 기술” 중에서

무인 매장 기술 외에도 스마트 매대는 매장 지능화 기술의 핵심 구성 요소 중 하나로, 고객이 상품을 집거나 반납할 때 이를 자동으로 인식하고, 해당 상품 정보를 매대 근처의 디스플레이나 음성 스피커 등으로 제공하며, 개인화된 추천을 가능하게 한다. 일본의 로손(Lawson) 편의점 체인은 AI 기반 스마트 매대를 도입해 고객이 매대에서 상품을 집으면 디지털 화면에 상품 상세 정보를 표시하고 연관 상품을 추천한다. 이러한 기술은 고객의 편의를 높이고 구매 결정을 지원해 매출 증대를 유도한다.
－06_“AI 스토어” 중에서

현대 유통 기업은 고객, 상품, 그리고 소셜 미디어에서 생성되는 방대한 데이터를 기반으로 경쟁력을 강화하고 있다. 하지만 고객 데이터, SCM 데이터, 소셜 빅데이터를 효과적으로 수집, 저장, 가공, 분석하며 이를 AI 기술에 활용하기 위해서는 고도화된 데이터 인프라와 플랫폼, 전문 역량이 필수적이다. 유통 기업은 데이터의 양과 다양성이 폭발적으로 증가하는 환경에 적응하기 위해 확장 가능한 저장 인프라를 갖추어야 한다. 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 접근성을 높이기 위해 클라우드 기반 스토리지를 활용해야 하며, 정형 및 비정형 데이터를 모두 저장할 수 있는 데이터 레이크(Data Lake)를 구축해야 한다.
－09_“AI와 빅데이터” 중에서