데이터과학팀은 R&D팀... 혁신 장려하는 문화에서 연구 해야
더 강력한 NLP, NLU, 컴퓨터비전 기술로 온라인몰 더 개인화될 것
홈디포의 딥러닝 멀티모달 알고리즘, 추천자동화로 개인화된 경험↑
크로거 AI 활용 무인계산대 발생 오작동 감소 시도
월마트, AI기반 2시간내 '익스프레스 딜리버리(Express Delivery)' 서비스

 

(사진=셔터스톡)
(사진=셔터스톡)

오프라인 매장이 코로나19 대유행 가운데 변하고 있다. 쇼핑 도중 계산대에 설치된 비말차단 투명 가림막을 접하는 게 일상이 됐다. 광범위한 재택ㆍ원격근무 도입으로 소비패턴에 변화가 일어났으며 쇼핑몰 또한 이에 발맞추고 있다.

이로 인해 데이터와 머신러닝에 초점을 맞추는 게 그 어느 때보다 더 중요하게 됐다. 조직은 이전 절차, 접근 방식으로 문제를 해결할 수 없었기에 데이터 중심 의사결정의 중요성을 인식하게 됐다.

미국 경제 전문지 포브스는 칼리프 알자다 홈디포 수석 데이터과학자와 ‘홈디포(Home Depot)’ 같은 주요 유통업체가 인공지능(AI)과 데이터과학 이슈를 어떻게 대처하는 지 나눈 인터뷰를 지난 17일(현지시간) 보도했다.  

AI 도입과 관련해 소매업체가 직면한 과제로 무엇이 있을까?

유통업계가 AI를 도입하기 위해 넘어야 할 장벽이 많다. 최우선순위는 데이터과학을 할 수 있는 인력이 부족한 가운데 조직 내 데이터과학팀을 구성하는 것이다. 소매업체는 기술기업이 아니기에 일반적으로 데이터과학팀에 투입할 연구개발 인력이 없다. 기업은 데이터과학팀 성공을 위해 필수적인 연구ㆍ발견 문화를 조성해야 한다.

미국 최대 건축자재 유통 업체 ‘홈디포’에는 숙련된 데이터과학자로 구성된 데이터과학팀이 있다. 홈디포 데이터과학팀은 데이터 과학을 활용해 검색 연관성, 질의이해, 개인화 추천 등 까다로운 문제를 해결한다.

홈디포가 데이터 과학을 활용한 분야 중 하나는 ‘추천 자동화’다. 소비자는 주방욕실을 수리보수 할 경우 한 제품이 마음에 들었을 시 이와 잘 어울리는 제품 묶음을 사길 원한다. 일례로 특정 모델 욕실 수도꼭지가 마음에 들면 샤워헤드, 수건 걸이 등도 동일한 양식과 동일한 브랜드의 제품을 구매할 확률이 높다.

고객은 제품별로 별도 검색을 수행해 해당 제품을 찾아야 한다. 이는 많은 시간을 필요로 한다. 홈디포의 딥러닝 멀티모달(Multi-Modal) 알고리즘은 고객이 온라인에서 제품을 검색할 경우 제품 카탈로그 상 하나의 ‘묶음 상품(collection)’을 구성해 그 중 한 제품이 검색되면 다른 묶음 상품도 자동으로 제시하도록 짜였다.

AI를 도입한 소매업체는 ▲ 고객 행동 실시간 분석을 바탕으로 더 나은 가격 책정 가능 ▲ 더 정확한 수요 예측 ▲ 고객ㆍ비즈니스를 보호하기 위한 이상징후 감지 ▲ 개인화된 검색 겸 추천 ▲ 음성ㆍ이미지 기반 검색이 가능해졌다.

홈디포는 소비자가 자사 제품에 품고 있는 불만 사항과 마음에 들어 하는 내용이해 과정을 자동화하는 감성분석 시스템을 구축해 수천 개에 달하는 리뷰를 읽을 필요 없이 고객이 어떤 제품을 좋아하거나 싫어하는지 빠르게 이해할 수 있다.

통계 분석, 연관법칙을 사용해 서로 다른 범주(카테고리) 간 관계를 발견했으며 자연어처리(NLP)와 자연어이해(NLU) 기술을 사용해 고객 리뷰를 이해하고 제품 장단점을 파악했다. 특히 고급 데이터 기반 기술을 구현한 뒤 (온라인 콘텐츠)참여율과 (의도한 행동) 전환율이 향상됐다. 이 기술이 개인화된 경험을 가능하게 할 때 더욱 그랬다.

한편 미국 최대 식료품업체 크로거는 AI를 활용해 무인계산대에서 발생하는 오작동을 줄이겠다고 지난 9월 발표했다. 크로거가 도입하려는 ‘에버신(Everseen)’사의 AI, 머신러닝 플랫폼은 내년 3월부터 크로거 매장에 설치된다. 크로거는 비디오로 소비자 행동을 실시간으로 확인해 재고 분실 방지로 남은 재고량 정확도 향상, 자동화 절차를 향상한다는 방침이다.

미국 대형 유통업체 월마트 또한 에버신의 AI 플랫폼을 2017년부터 이용을 시작해 소매치기가 매장 내 물건을 훔쳐 가지 못하는 데 활용해 왔다.

게다가 월마트는 지난 4월부터 주문하고 나서 2시간 뒤 상품을 받아볼 수 있는 '익스프레스 딜리버리(Express Delivery)' 서비스를 선보였다. 월마트는 창고에 입고되는 자원(상품) 최적화 겸 상품출고 차량 동선 설정에 AI를 사용한다고 밝혔다.

데이터과학은 연구개발 조직으로 여겨져야 한다. 기존 사업 부서처럼 데이터과학팀을 관리해서는 안 된다. 데이터과학팀은 혁신, 창의를 장려하는 문화에서 연구해야 한다.

또한 데이터과학팀은 제품 관리, 기술 팀과 긴밀하게 협력해야 하므로 조직 내 배치가 성공에 매우 중요하다. 일부 기업은 기술팀과 더 잘 협업할 수 있도록 데이터과학팀을 IT부서에 배치하지만 일반적인 소프트웨어 기술 팀으로 관리해서는 안 된다. 대신 연구개발 팀으로 육성해야 한다.

어떤 회사에서는 데이터과학팀이 제품관리 팀과 더 가까워지도록 사업부서에 배치하지만 이렇게 되면 대개 기술팀과 문제가 생긴다. 이 경우 데이터과학팀 성공은 제품 관리자 능력에 달려 있다.

AI은 전자상거래를 계속 변화를 불러올 것이고 더 강력한 NLP, NLU, 컴퓨터비전 기술로 전자상거래는 더 개인화되리라 예상된다. 또한 대화형 AI 기술은 쇼핑에 상호작용 경험을 불어넣으면서 쇼핑 방식을 혁신할 것이다.

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