4차 산업혁명 시대 – 디지털 유통, 어디까지 왔나

▲ 양희태 과학기술정책연구원 부연구위원

[컴퓨터월드] 양희태 교수는 과학기술정책연구원 신산업전략연구단에서 최근 한동대학교 경영경제학부 교수로 자리를 옮겼다. 양 교수는 LG CNS Entrue Consulting 부문과 삼성경제연구소 산업전략실, 과학기술정책연구원(STEPI) 신산업전략연구단에 근무하며 IT계열사 컨설팅 및 IT산업 연구, 인공지능 등 신기술 관련 정책연구를 수행했다. 한국과학기술원에서 기술경영으로 박사학위를 취득했으며, ‘Understanding user behavior of virtual personal assistant devices’ 등 다수의 논문을 발표했다. 저서로는 《빅프라블럼에 도전하는 작은 아이디어》(공저)가 있다.

2019년 9월 신세계I&C는 인공지능과 컴퓨터 비전, 클라우드 POS 등을 이용해 별도의 바코드 스캔이나 결제 과정없이 쇼핑을 즐길 수 있는 무인 매장을 김포시에 선보인다고 발표했다. 한국판 ‘아마존고(Amazon Go)’인 셈인데, 아마존고보다 적은 30대의 카메라로 고객의 쇼핑 패턴을 분석하고 결제 시간도 단축해 최대 5분 이내에 구매 내역이 전송된다고 한다.

▲ 신세계 I&C의 무인 매장 내 카메라(좌)와 무게 센서가 설치된 진열대(출처: 바이라인 네트워크)

신세계I&C에 앞서 세븐일레븐은 2018년 5월 세계 최초로 손바닥 인증 방식의‘핸드페이(hand pay)’를 선보였다. 핸드페이는 고객이 롯데카드에 자신의 정맥을 등록하면 혈관 굵기와 선명도, 모양 등을 분석해 매장 입장과 결제가 가능한 서비스이다. 이어 8월에는 핸드페이를 지원하는 인공지능 결제 로봇인 ‘브니(VENY)’를 공개하기도 했다.

▲ 세븐일레븐의 핸드페이(좌)와 인공지능 결제 로봇 브니(출처: 롯데월드타워 블로그 및 연합뉴스)


다양한 형태로 진화·발전하고 있는 디지털 유통

이와 같이 우리나라에서도 본격화되고 있는 무인 매장은 디지털 전환을 통한 오프라인 유통 혁신의 대표적인 예라고 할 수 있다. 이 외에도 옴니채널(omni-channel)의 확대, 지능형 개인비서 기반의 전자상거래 등은 기존 유통 업계의 지각 변동을 이끌고 있다.


① 무인 매장

2018년 1월 미국 시애틀에 있는 아마존고 매장이 정식으로 서비스를 개시한 이후 무인 매장은 오프라인 유통의 미래상으로 각광받으며 미국, 중국 등 주요국을 중심으로 확산되고 있다.

아마존고의 경우 미국 내에 이미 16개가 운영되고 있으며, 자체 매장이 아닌 타사 매장에 무인 결제 시스템을 공급할 움직임도 보이고 있다. CNBC(2019.9.30.)에 따르면, 아마존고는 공항, 영화관 등에 아마존고 무인결제 시스템 도입을 논의 중인데 2020년 말까지 수백개 매장에 시스템을 구축할 계획이라고 밝혔다.

중국에서는 RFID가 부착된 상품을 무인 계산대로 가져가 모바일 페이로 결제할 수 있는 편의점이 확산되고 있다. 대표주자라고 할 수 있는 빙고박스(Bingo Box)의 경우 컨테이너 박스 형태로 점포 구축 비용을 낮추고 무인 운영을 통한 인건비 절감으로 상품 가격을 5% 가량 인하할 수 있었고, 소비자들의 호응에 힘입어 매장수를 2017년 200개에서 2019년 500개 이상으로 늘릴 수 있었다(오동환, 2019.10.11.).

미래 시장 전망도 긍정적이다. Global Market Insight는 세계 무인 결제 시스템 시장 규모가 2017년 20억 달러 수준에서 연평균 9% 성장해 2024년 40억달러를 초과할 것으로 예상했다.

▲ 빙고 박스의 무인점포 매장과 확장 추세(출처: 오동환 (2019.10.11))


 

▲ 세계 무인 결제 시스템 시장 예측치(출처: 글로벌 마켓 인사이트)


② 옴니채널

소비자들이 오프라인과 온라인을 넘나들며 제품 및 서비스를 경험하고 구매할 수 있는 옴니채널은 온라인과 모바일 전자상거래의 시장 영향력 확대에 맞선 오프라인 유통 채널의 대표적인 디지털 전환 전략이다. 세계 최대 유통업체인 월마트는 아마존의 공세에 옴니채널을 이용해 효과적으로 대응했다는 평가를 받고 있다. 가장 대표적인 서비스가 온라인에서 주문한 상품을 오프라인 매장에서 찾아가는 클릭 앤 콜렉트(Click & Collect)인데, 2018년 4분기 기준으로 주문한 상품을 찾을 수 있는 픽업 로케이션을 2,100여개까지 늘려 소비자 접점을 확대하고 있다. 이에 힘입어 월마트는 2018년 4분기 동안 온라인 매출이 43% 급성장했고 아마존과의 경쟁에서도 승기를 잡았다는 평가를 받고 있다.

▲ 월마트 클릭 앤 콜렉트 서비스 개념도(출처: 해피스트(2019.2.20.))

이케아(IKEA)는 증강현실(AR) 기술을 이용해 새로운 사용자 경험을 제공하고 있다. 제품을 구매하기 전 소비자들은 이케아가 출시한 앱인 플레이스(Place)를 이용해 이케아의 3,200여개 가구를 원하는 곳에 가상으로 배치해 볼 수 있는데, 밀리미터(mm) 단위의 정확도를 보여주고 있다.

패스트패션 기업인 H&M도 디지텉 전환에 적극적인데, 2018년 6월부터 뉴욕의 플래그십 매장에 음성 지원 거울을 설치해 제품 및 매장 정보 관련 고객 질의에 대응하고 있다

▲ 이케아의 플레이스(좌)와 H&M의 음성지원 거울(출처: 이케아 홈페이지)


③ 지능형 개인비서

2014년 아마존이 개척한 지능형 개인비서 시장은 기기 제조사, 통신사 등도 뛰어들며 급속도로 성장하고 있다. 소비자들은 정보 검색, 기기 제어, 엔터테인먼트(음악 청취 등) 목적으로 지능형 개인비서를 활용 중인데, 제품 및 서비스 구매도 큰 부분을 차지하고 있다. 미국의 경우 인터넷 사용자 중 상품 검색 및 구매 시 지능형 개인비서 이용 비율이 2018년 30%에 육박하였고, 2022년에는 지능형 개인비서를 통한 매출액이 400억 달러에 달할 전망이다(OC&C, 2018).

아마존은 2017년 기존의 아마존 에코에 카메라를 탑재해 사용자가 입고 있는 의상에 대한 의견을 주고 적정 상품을 제안하는 에코룩(Echo Look)을 출시했다. 에코룩은 사용자를 촬영하고 앱을 통해 스타일리스트의 의견과 잘 어울리는 옷을 추천한다. 모든 각도에서 촬영이 가능하고, 계절, 날씨, 지역 등에 따라 큐레이션 기능도 제공하는데 사용량이 증가할수록 학습을 통해 보다 지능적으로 서비스를 제공할 수 있게 된다. H&M도 2018년부터 구글 어시스턴트와 함께 고객의 스타일링에 대한 맞춤형 제안을 해주는 H&M Home Stylist를 개발 중이다.

▲ 아마존 에코룩을 이용한 촬영 및 추천 예시(출처: 리뷰 (2019.9.30))


전용앱 실행과 상품 탐색, 결제 오류 가능성에 대한 소비자 통점이 존재

위의 사례들에서 볼 수 있듯이 오프라인/온라인 유통은 디지털 전환을 통해 본격적인 디지털 유통 시대를 추동하고 있으며, 이러한 트렌드는 4차산업혁명의 진행과 함께 소비자들이 개인화된 맞춤형 쇼핑을 보다 편리하게 즐길 수 있도록 지원할 것이 확실시된다.

그러나 아직까지 소비자들이 느끼는 불편함도 존재하는데, 양희태 외(2018)에서는 인공지능 기반 유통의 활용 사례(use case)로 ‘온라인 쇼핑’와 ‘무인 오프라인 매장’에 대한 사용자 경험 사이클(user experience cycle)을 수립하고, 프로세스 별로 소비자들의 통점(pain point)을 도출했다. 이 중 무인 오프라인 매장에 대한 소비자 응답 결과를 살펴보면, 1) 앱 실행 및 스마트폰 태깅의 번거로움, 2) 원하는 상품이 있는 곳으로 이동, 3) 결제 오류 발생 가능 등 3개의 소비자 통점이 5.0(7.0 만점 기준)으로 높게 나타났다. 이는 아직까지 사용자들이 무인 매장 입장 및 상품 선택, 결제 과정 전반에 걸쳐 서비스의 안정성을 신뢰하지 못하고 있다고 볼 수 있다.

▲ 소비자 통점 조사 결과

 

▲ 무인 매장 사용자 경험 사이클


소비자 편의성 극대화 및 위험 최소화가 지속 성장을 위한 핵심 과제

디지털 유통은 결국 소비자들의 쇼핑 과정을 최적화하여 편의성을 극대화하고 이와 동시에 발생가능한 위험을 최소화해야 지속성이 담보될 수 있다.

무인 매장을 예로 든다면, 소비자들이 자신의 생체 정보와 결제 정보를 한번만 등록해 매장 입점과 결제가 가능하게 한다면 소비자들은 별도로 앱을 설치하거나 태깅을 해야 하는 번거로움을 덜 수 있을 것이다. 원하는 상품을 일일이 찾아다녀야 하는 불편함 역시 서비스 로봇이 자신이 있는 위치로 상품을 배달하게 하면 해소될 수 있다. 결제 시 오류 발생 가능성은 구매자가 선반위에 올린 상품을 정확하게 인식할 수 있도록 카메라와 함께 무게, 압력 센서를 다각도로 활용하면 최소화될 수 있을 것이다. 

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