(사진=셔터스톡)
(사진=셔터스톡)

인공지능(AI)은 빅데이터와 알고리즘을 바탕으로 스스로 학습해 일정 패턴을 찾아낸다. 이에 새로운 유통 체계인 '옴니채널'에서 AI를 활용해 관련 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있다는 의견이 나왔다.

빅데이터 및 솔루션 전문매체 데이터나미는 11일(현지시간) 이 같은 내용을 담은 비크람 무르티 라마소프트 산업전략 부사장의 글을 소개했다.

무르티 부사장은 미국상무부 인구조사국에서 발표한 '2019년 4분기 소매 전자상거래 판매 보고서'와 미국 디지털 매체 '디지터 커머스 360' 기사를 인용해 "전자상거래 비중이 늘고 있다"면서 "소매업자가 '옴니채널 공급망'에 적응 해야한다"고 주장했다.

옴니채널은 전자상거래 유통 체계에 새로운 대안으로 떠오르는 개념이다. 모든 것을 뜻하는 라틴어 '옴니(Omni)'와 상품 유통망을 의미하는 '채널(Channel)'을 합친 말이다. 모든 온ㆍ오프라인 유통망을 이용해 상품을 소비자에게 전달한다는 개념이다. 소비자 경험을 극대화하는 데 방점을 두고 있다.

AI가 웹 검색 최적화와 소비자 수요 예측 등 비즈니스 프로세스를 지원할 수 있어 옴니채널로 변화하는 전자상거래 환경에 대응할 수 있는 기회를 제공한다는 것이 그의 설명이다.

그는 옴니채널에서 AI의 활용 잠재력을 끌어올릴 수 있는 사례로 ▲유통망 설계 ▲수요 감지 ▲수요 형성을 꼽았다.

옴니채널 사업에서 기초적인 것은 유통망 네트워크를 설계하는 일이다. 계절별 수요에 따른 창고 운영 및 제품 운송 계획과 소비자 수요 충족을 위한 제품 위치 결정 등은 선형 프로그래밍이나 혼합 정수 프로그래밍 등 기존 AI 기술로 네트워크 설계가 가능하다. 또 수요에 맞게 센터 내 인력 배치를 최적화할 수 있다.

AI 기술로 수요를 감지할 수도 있다. 수요 감지는 수학적 기법과 실시간 정보를 활용해 유통망 수요를 예측하는 방식이다. 머신러닝( ML) 기술로 패턴을 인식할 수 있는 수학적 기법을 이 용하면 변화하는 소비자 수요를 빠르게 대응할 수 있다.

수요 감지 기법은 복잡한 유통망 과정을 조정해 특정 제품을   적절한 위치와 시간에 운용할 수 있도록 돕는다. 기법의 정확도가 높을수록 유통망을 효율적으로 관리할 수 있고 양질의 고객 서비스를 제공할 수 있다.

수요  형성도 가능하다. 수요 형성은 기업이 가격 인센티브와 원가  수정, 제품 대체 등 전술을 이용해 고객이 특정 품목을 구매하도록 유도하는 운영 공급망 관리 전략이다. 예를 들어, A제품 수요가 급증해 재고가  부족하면  A제품과 비슷한 B제품을 구입하도록 유도하면 된다.

ML기술로 제품 프로모션 시기 변경과 제품 배치 전략, 할인 등 효율적인 수요 형성 방법을 찾아 적용하면 온라인  주문량을 예상할 수 있다. 이후 예상 수요에 맞게 재고를 보충하거나 판매 촉진 방법을 찾는다.

재고 부족 및 초과, 부적절한 창고 공간 활용 등 비효율적 문제를 진단하고 앞으로 어떤 문제가 발생할지 예측한다. 담당자에게 조치를 권고할 수도 있다.

무르티 부사장은 "식료품, 의류, 미용 등 다양한 소매업체가 사업 개선을 목표로 AI를 이용하고 있다"면서 "오프라인 소매업체는 옴니채널 소비자 선호도 변화에 대비하고, 공급망 설계와 수요 감지 및 수요 형성과 이행에 AI 시스템을 활용할 필요가 있다"고 조언했다.