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[유통] 똑똑해지는 오프라인 매장, 유통업계에 불어 닥친 '리테일 테크'

“콜라 어디 있어?”, “고객님, 물건을 제자리에 놓아주세요.” 얼핏 듣기에는 고객이 점원과 나눈 대화처럼 보이지만 사실 이마트24 스마트 코엑스점의 인공지능(AI) 챗봇 시스템 '스파로스(Spharos)'와 나눈 대화입니다. 매장에 들어서자마자 고객을 반겨주는 스파로스는 상품 위치·결제·포인트 정보 등을 안내해 주는 역할을 맡는다고 합니다. 고객이 스파로스에게 해당 정보를 질문하면 스파로스가 화면이나 음성을 통해 안내해준다고 하는데요. 지금은 입구 쪽에서만 스파로스의 안내를 받을 수 있지만 앞으로는 상품 곳곳에 마이크를 설치해 개별 고객에게 맞춤형 서비스를 제공한다는 방침이라고 합니다.




월마트(Walmart) 또한 코딩이 필요 없는 음성인식 시스템을 구축해 쇼핑에 도입할 계획을 밝혔다고 합니다. 이를 위해 인수한 스타트업 '봇목(Botmock)'은 드래그앤드롭(drag-and-drop) 인터페이스를 활용해 소프트웨어 기술 없이도 활용 가능한 대화 앱을 개발한 기업이라고 합니다. 


월마트의 수석부사장은 음성이나 채팅을 위한 원활한 상호작용을 구축하는 것은 고객의 고유한 상황과 필요에 따라 가능한 모든 대화 흐름을 고려해야 하는 상당히 어려운 문제라고 설명하기도 했는데요. 예를 들어 소비자가 장바구니에 "우유를 넣어"라고 명령하면, 음성인식 AI는 단순히 우유만 넣는 것이 아니라 과거에 소비자가 우유를 구입한 경력이 있는지, 어떤 회사나 종류의 우유를 선호하는 지에 따라 반응해야 사람들이 편리하게 사용할 수 있다는 것이죠. 


AI챗봇은 이미 장바구니에 우유가 들어가 있는지에 대한 여부나 수량 등을 사용자의 명령에 따라 판단하고 상호작용을 하며 답하기도 한다고 합니다. 다양한 기업들이 점점 편리하고 정확한 음성인식 기술을 도입하면서 음성인식을 통한 검색과 결정이 조금씩 증가할 전망이라고 하네요.


유통업계는 코로나19로 유례없는 대변화를 겪고 있습니다. 국내외 코로나19 팬데믹의 장기화로 비대면 문화가 사람들의 일상생활로 확산되자 유통가에 '리테일테크' 바람이 불고 있습니다. 리테일테크(Retailtech)는 유통(Retail)과 기술(Technology)을 결합한 용어로 유통업에 로보틱스, 인공지능(AI), 클라우드, IoT 등 첨단 ICT 기술을 접목한 것을 의미합니다. 유통업계는 리테일테크 도입으로 사람 간의 접촉 리스크를 최소화하고 인건비를 절감하며 근로자의 피로도를 줄이고 있습니다. 더불어 신기술을 활용하여 개선된 고객 경험을 제공하며, 코로나 확산세에 따른 오프라인 매장의 부진을 혁신으로 극복하겠다는 전략을 내세우고 있습니다.


아마존은 전세계의 리테일테크 시장 선두 주자로, 2018년 1월 미래형 마트의 모습을 한 ‘아마존 고’(Amazon GO)를 런칭했습니다. '계산하려고 줄 서서 기다릴 필요 없이 그냥 들고 나가세요! (No lines, No checkouts, No registers Just grab and go!)'라는 슬로건에 걸맞게 딥러닝, 인공지능, 레이저 등의 최첨단으로 무장한 아마존 고에서 소비자가 원하는 물건을 들고 매장을 나오면 저절로 결제되는 시스템에 전 세계가 놀라워한 바 있습니다.


이번 베네핏 레터에서는 디지털 기술의 발전에 따라 향후 지속적인 성장세가 예상되는 리테일테크가 빠르게 진화하고 있는 상황과 사례를 살펴보겠습니다.




#1. [로봇] 로봇이 튀긴 치킨과 AI 바리스타가 내려준 커피를 맛보세요.


음식 조리와 서빙 분야에서 푸드테크 로봇이 점차 확산되고 있습니다. 푸드테크 로봇은 넓게 보면 음식을 배송하는 로봇까지 포함되지만, 일반적으로는 음식을 만드는 ‘조리 로봇’과 실내에서 서빙하는 ‘서빙 로봇’으로 정의됩니다. 

조리 로봇의 경우 이미 상용화 단계로, 최근 강남에서는 로봇이 치킨을 튀긴다는 '롸버트치킨'이 등장해 대중들의 눈길을 사로잡았습니다. 치킨을 튀기면서 발생하는 유증기 등 인체에 유해한 제조 과정을 로봇이 담당하고 정확한 레시피, 온도, 시간, 속도를 지키면서 균일한 맛의 치킨을 만들어 내기 때문에 인건비 절감 뿐 아니라 생산성, 안전성, 효율성 측면에도 로봇 도입이 효과적이라는 평을 받고 있습니다. 




로봇이 운영하는 카페 ‘비트박스(b;eat box)’는 다날의 푸드테크 기업 비트코퍼레이션이 운영하는 완전 무인 카페입니다. 로봇 카페 ‘비트박스’는 바리스타 등 상주 인력 없이 주문에서부터 결제, 제조, 픽업 등의 전 과정이 무인으로 이뤄지는 미래형 스마트 카페입니다. 스마트 스토어 비트박스는 로봇 ‘비트(b:eat)'의 최신형 모델 '비트3X'가 탑재된 24시간 무인 운영되는 리테일 플랫폼입니다.

비트박스를 이용하는 방법은 ‘선 주문 후 수령’과 ‘현장 주문’ 두 가지가 있습니다. 선 주문 후 수령을 위해 전용 앱을 통해 미리 주문하면, 픽업 번호와 함께 음료 제조까지 소요되는 시간을 알 수 있습니다. 이에 맞춰 매장을 방문해 음료를 수령해가면 됩니다. 또 다른 방법은 매장 내 비치된 키오스크를 통해 주문하는 방법으로, 전용 앱과 동일하게 제공된 픽업 번호에 따라 주문한 음료를 제공받을 수 있습니다.

바리스타 봇은 1시간에 100잔을 만들어낼 수 있다고 합니다. 커피가 완성되면 바리스타 봇이 주문 번호와 함께 귀여운 윙크를 보내며 커피 완성을 알립니다. 이 바리스타 봇에는 윙크 외에도 23가지의 표정이 있다고 합니다.

(출처 : 연합뉴스)

비트박스는 상주 인력 없이 안정적으로 매장을 자율 관리·제어합니다. 인공지능이 딥러닝 과정을 거쳐 스스로 매출 수요를 예측하고, 매장 내 재고를 파악해 필요한 물품을 자동으로 발주합니다. 자율주행차량의 눈 역할을 하는 라이다(LiDAR) 기술을 로봇 카페 업계 최초로 적용하여 매장에서 발생하는 다양한 운영 및 마케팅 데이터를 수집해 상권별 최적화된 매장 운영 솔루션을 제공하기도 합니다. 비트코퍼레이션은 온라인으로 수집한 각종 데이터를 분석해 마케팅 인사이트를 얻고, 실제 오프라인 매장 운영에 접목하는 등 O4O(Online for Offline)비즈니스를 고도화해 나갈 계획이라고 합니다.




#2. [AI] 사람을 쏙 빼닮은 'AI 휴먼'이 고객을 응대해요.


롯데정보통신이 세븐일레븐과 손잡고 AI 휴먼이 안내하는 무인 편의점을 서울 가산동 본사 사옥 내에 오픈했습니다. 매장 출입구에서는 사람을 쏙 빼닮은 AI 휴먼이 인사를 하며 고객을 응대합니다. AI 휴먼은 사람의 목소리나 제스처를 인공지능으로 학습해 실제 사람이 말하는 것과 유사하게 전달하는 기술을 말합니다. AI 휴먼은 고객에게 당일 행사 상품 현황, 이벤트 등 점포 이용과 관련된 정보뿐만 아니라 날씨, 뉴스 등 다양한 생활정보도 전달합니다.

또한, 고객은 매장을 둘러보고 원하는 상품을 그대로 들고 나오기만 하면 스마트폰 앱을 통해 자동으로 결제되는 ‘비전앤픽(Vision & Pick)’을 체험할 수도 있습니다. 고객이 자신의 스마트폰으로 상품을 직접 스캔해 결제할 수 있는 ‘스캔앤고(Scan & Go)’ 서비스도 가능합니다. 이를 통해 고객은 줄을 서서 결제할 필요 없이 모바일로 손쉽게 쇼핑할 수 있습니다. 결제는 엘포인트(비전앤픽) 혹은 엘페이(스캔앤고)로 진행되고, 안면 정보를 통해 고객의 생체 정보만으로 간편하게 결제할 수 있는 안면 결제 서비스도 가능합니다.


(출처 : 헤럴드경제)

이 매장은 국내 최초로 고객이 무인 매장에서 결제 시, 고의 또는 실수로 발생할 수 있는 상품 스캔 누락에 의한 로스(LOSS)를 3D 카메라와 센서를 통해 방지할 수 있는 기술을 접목했습니다. 또한 매대에 비어 있는 상품을 인식해 관리자에게 알림 메시지를 발송하는 ‘AI 결품관리’ 시스템을 통해 부족한 재고를 빠르게 보충할 수 있도록 합니다. 이로써 고객에게는 필요한 상품이 없어서 생기는 불편한 일을 방지하고 점주에게는 판매 기회의 손실을 막아 매출을 높일 수 있도록 운영 편의성을 향상시킵니다.

효율적인 매장관리를 위해 매장 내 모든 상황은 IoT 기술을 활용한 통합 모니터링 시스템으로 관리됩니다. IoT 센서, AI 카메라 등을 활용하여 매장 내 냉장·냉동 장비에 대한 온·습도 및 문 열림을 감지하고, 공기질, 진열대 결품을 원격으로 실시간 모니터링할 수 있습니다.

롯데정보통신은 이번 최첨단 매장 오픈을 통해 다양한 자사 기술을 상용화하고, 향후 세븐일레븐 등 편의점과 소형 유통 점포로 무인화 기술을 실제 적용해 나갈 계획이라고 합니다. 



#3. [플랫폼] 요즘 식당 사장님은 스마트폰으로 식자재 관리해요.


연간 100조 원을 넘어서는 국내 식자재 유통시장에서 외식업체들에게 식자재를 유통하는 B2B 채널 시장 규모는 약 49조 원입니다. 이렇게 거대시장임에도 불구하고 제대로 된 전문 플랫폼이 없어 요식업 매장 대부분이 식자재 비용관리나 납품 업체 관리 등에서 효율적인 운영 시스템을 기대할 수 없었습니다. 이에 소상공인 매장 솔루션 스타트업 ‘스포카’는 식자재 비용관리 앱 ‘도도 카트’를 개발했습니다. ‘도도카트’는 매장의 식자재와 매장관리의 디지털 전환을 통해 비용 손실을 막고 매출 극대화를 돕기 위한 식자재 비용관리 앱입니다. 

식당 사장님이 모바일 앱에 고기, 야채, 생선 등 식자재 구매 명세서를 촬영해 올리면, 도도 카트가 복잡한 거래 내역을 쉽게 알아볼 수 있도록 거래처별·품목별로 구분해서 종류와 수량, 주문 일자까지 분석해서 보여줍니다. 이 앱을 통해 구멍난 식자재비 관리부터 원가절감 효과까지 누릴 수 있게 해준다는 점에서 식당 사장님들에게 없어서는 안 될 필수 IT 솔루션으로 꼽히고 있습니다. 

지난 9월 도도 카트 누적 거래액이 1,000억 원을 돌파하면서, 스포카는 9월 기준 앱을 통해 집계된 식자재 명세서 수가 누적 50만 개, 식자재 납품업체 수는 5만여 곳, 품목 수는 무려 55만여 개에 이른다고 전했습니다. 국내 등록된 식자재 유통사가 20만 개인 점을 감안하면, 이미 국내 유통사 25%가 등록된 셈입니다. 

최근 도도 카트는 비용관리 서비스에 더해 매장별 딱 맞는 농식품 공급업체의 연결을 돕는 플랫폼인 ‘식자재 거래처 찾기’ 기능을 새롭게 구축하고, 점주들의 선택권 확대는 물론 투명한 유통 생태계 조성에 힘을 쏟고 있습니다. 

(출처 : 핀포인트뉴스



#4. [무인매장] 무인 결제를 넘어 무인 매장, 원하는 상품 들고 나오면 끝!


도래하는 리테일테크의 큰 흐름은 ‘무인 결제’를 넘어 점원조차 없는 ‘무인 매장’일 것입니다. 그 시작은 미국의 ‘아마존 고(Amazon Go)’입니다. 2018년도에 처음 시행됐던 '아마존 고'에는 매장에서 쇼핑하고 원하는 제품을 들고 나오기만 하면 결제되는 '저스트 워크아웃' 기술이 도입되었습니다.

코로나19의 장기화는 이런 무인 매장의 확대를 가속할 것입니다. 대면 접촉에 의한 코로나19의 감염 위험을 낮추고 궁극적으로는 인건비 절감에 목표가 있는 이 ‘리테일테크’ 산업은 기업 입장에서는 미래 먹거리 중 하나이기 때문입니다.

이미 국내도 다양한 형태의 무인 매장이 속속 등장하고 있습니다. 서울 송파구에 있는 무인 청바지 가게인 ‘LAB101(랩원오원)’도 그중 하나로 청바지를 마음껏 입어본 후 맘에 드는 상품을 매장 안쪽에 있는 태블릿에서 결제하면 됩니다.

아마존 고 형태의 가장 ‘완전한’ 무인 매장에 가까운 매장으로 최고의 평가를 받는 곳은 여의도 더 현대 ‘언커먼스토어’입니다. 지난 3월 문을 연 이곳은 고객이 물건을 고르고 직접 태블릿이나 키오스크에서 결제해야 하는 여타의 무인 매장과 달리, 물건을 고르고 매장에서 나오면 자동결제가 되는 시스템입니다. 직접 결제해야 하는 과정에서 생길 수 있는 고객의 사용법 미숙이나 도난의 우려를 원천적으로 차단했습니다.

(출처 : 전자신문

'언커먼스토어'에 입장하려면 우선 '현대식품관' 앱을 깔고, 상점에서 결제할 카드를 앱에 등록해야 합니다. '언커먼스토어'에 입장하여 쇼핑을 한 후 원하는 상품을 들고 매장을 나오면 2~3분 후에 사전에 등록해 놓은 카드의 자동결제 알림 메시지가 옵니다. 자동결제는 천장에 촘촘하게 설치된 40 여대 AI 카메라와 150 여개 무게감지센서가 고객 동선과 상품 이동을 추적하고 무게 변화를 읽어내 이뤄집니다. 상품을 집었다가 다시 내려놓으면 구매에서 제외됩니다. 카메라 비전 기술과 로드셀 인식 값을 종합해 고객 구매 행동을 판단함으로써 정확도를 높였습니다.







| 큐레이터 / 이노핏파트너스 이혜숙 전문교수
| 글 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀




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