![[프로젝트 성공 사례] 운영 및 마케팅 의사결정을 고도화한 롯데 사례](https://static.wixstatic.com/media/43db4a_ab22ece82495416f91562baafa080a58~mv2.png/v1/fill/w_1000,h_1000,fp_0.50_0.50,q_35,blur_30,enc_avif,quality_auto/43db4a_ab22ece82495416f91562baafa080a58~mv2.png)
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[리테일 AI] 스마트 매출부터 생성형 인사이트까지 한눈에
- Korea Tictag
- 2025년 11월 25일
- 3분 분량
"AI는 어떤 분야에서 사용되나요?"
이제는 "거의 모든 분야에서"라고 답해도 될 만큼 활용 범위가 넓어졌습니다. 리테일과 유통도 예외가 아닙니다. 이번 AI 인사이트에서는 리테일 업계의 주요 트렌드와 함께, 스마트 매출과 생성형 인사이트까지 한 번에 이해할 수 있도록 내용을 담았습니다.
리테일에서 말하는 AI란?
리테일 분야의 AI는 머신러닝, 예측 분석, 컴퓨터 비전과 같은 기술을 활용해 리테일 기업이 더 빠르고 똑똑한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것을 의미합니다. IBM에 따르면, 리테일 기업들은 AI를 활용해 “고객 경험을 개선하고, 가격을 최적화하며, 공급망을 효율화”하고 있다고 말했습니다.
💻 온라인: 추천 엔진과 챗봇이 쇼핑 여정을 개인화합니다.
🏬 오프라인 매장: 컴퓨터 비전으로 재고를 추적하고 고객 동선을 분석합니다.
⚙️ 운영 측면: AI는 수요를 예측하고, 과잉 재고를 줄이며, 트렌드를 미리 파악하도록 돕습니다.
어떤 리테일 기업들이 AI를 사용하고 있을까?
이미 많은 글로벌 리테일 기업들이 경쟁력을 유지하기 위해 AI를 적극적으로 도입하고 있습니다.
자라(Zara)는 실시간 매출 데이터와 고객 피드백을 분석해 다음 시즌 트렌드를 예측합니다. 이를 통해 재고 리스크를 줄이고, 트렌드에 맞는 상품을 더 빠르게 매장에 반영합니다.
에이치앤앰(H&M)은 AI를 활용해 판매 데이터, 지역별 수요, 계절성 등을 바탕으로 가격을 탄력적으로 조정하고, 각 매장에 어떤 상품을 얼마나 보내야 할지 AI로 시뮬레이션합니다. 그 결과, 재고 회전율을 높이고 폐기 비용을 줄이는 데. AI를 적극 활용합니다.
아마존(Amazon)은 잘 알려진 추천 시스템뿐 아니라, 물류 창고 운영, 재고 배치 등 전 과정에서 AI를 통합해 활용합니다.
오라클(Oracle)은 “AI는 리테일러가 낭비를 줄이고, 매장 공간을 최적화하며, 각 고객에게 맞춘 혜택을 제공할 수 있도록 돕는다.”고 말했습니다.
AI는 리테일에서 어떻게 쓰일까?
생성형 AI(Gen AI)는 개인화된 콘텐츠와 인사이트를 대규모로 만들어내면서 리테일 혁신을 한 단계 더 끌어올리고 있습니다.
마케팅: Gen AI는 상품 설명, 이미지/비주얼, 캠페인 문구를 자동으로 생성합니다. 이를 통해 브랜드 톤은 일정하게 유지하면서도, 고객 맞춤형으로 다른 메시지를 자동으로 노출할 수 있습니다.
고객 서비스: 대규모 언어모델(LLM)이 사람처럼 자연스럽게 응답하는 24/7 챗봇을 지원합니다. 이를 통해 일상적인 문의의 상당 부분을 자동 처리항여 고객 경험을 높이고 운영 효율화에 힘쓰고 있습니다.
운영: AI 에이전트가 매출 데이터를 요약하고, 이상 징후를 감지하며, 재고 및 프로모션 최적화 같은 '다음 액션'을 추천합니다. 이런 에이전트는 사람을 대신하여 대량의 데이터를 훨씬 빠르게 훑어보고, 의사결정에 참고할 전략을 제안하는 역할을 합니다.
맥킨지(McKinsey)는 생성형 AI가 리테일과 소비재 업계에서 연간 최대 6,600억 달러 규모의 생산성 향상을 가져올 수 있다고 추정한다고 분석했습니다.
AI는 세일즈에서 어떻게 활용될까?
예측 분석을 통해 앞으로 어떤 제품이, 어느 채널에서, 어떤 시점에 잘 팔릴지 미리 예측합니다. 이를 바탕으로 세일즈 팀은 재고·프로모션·인력 배치를 사전에 조정해, “팔기 좋은 환경”에서 시작할 수 있습니다.
추천 엔진은 고객의 과거 구매·검색·장바구니 데이터를 분석해 관련 상품을 자동으로 제안함으로써, 교차판매·업셀 비중을 높이고 전환율을 끌어올립니다.
챗봇·가상 에이전트는 제품 문의, 재고 확인, 주문 변경, 배송 상태 확인 등 반복적인 질문을 24/7 자동으로 처리합니다. 그 결과, 세일즈 담당자는 단순 응대에 시간을 쓰기보다 고객 설득·계약 마무리와 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있습니다.
스마트 대시보드는 매출·고객 반응·캠페인별 성과를 실시간에 가깝게 보여주며, 어떤 매장/어떤 상품/어떤 고객군에 더 힘을 실어야 할지 한눈에 파악할 수 있게 도와줍니다. 이 과정에서 AI는 단순 시각화가 아니라, “오늘 우선순위가 높은 액션”까지 함께 추천하는 역할을 합니다.
AI는 리테일 전반을 변화시키고 있습니다.
AI는 이미 트렌드를 예측하고, 운영을 최적화하며, 개인 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하는 데까지, 리테일 기업들이 더 빠르고 똑똑한 결정을 내리고, 더 강력한 매출 성과를 내도록 돕습니다.
자라, H&M, 아마존과 같은 글로벌 선도 브랜드들은 이미 AI를 통해 어떻게 더 똑똑한 의사결정을 하고 성과를 내는지 보여주고 있습니다.
그럼 우리 매장은 어떻게 AI를 도입할 수 있을까요?
하지만 여전히 많은 리테일 기업들은 “우리 매장은 무엇부터, 어떤 데이터를 가지고 시작해야 할까?”라는 고민을 하고 있습니다.
틱택(Tictag)은 이런 고민을 가진 리테일 기업을 위해, 매장 영상 데이터를 매출과 연결되는 행동 인사이트로 바꿔주는 ‘틱택 인사이트(Tictag Insight)’ 솔루션을 제공하고 있습니다. 이를 통해 리테일 기업은 데이터로 매장을 읽고, 놓친 매출 기회를 찾을 수 있습니다.
🚶 고객 행동 분석
히트맵(Heatmap)으로 고객이 많이 머무는 구역 시각화
동선 분석으로 전환율이 높은 동선/동선 이탈 구간 파악
프로모션·행사 영역의 실제 유입·반응 분석
🛍 직원 퍼포먼스 & 참여도 분석
직원 응대 횟수·시간·패턴 분석
고객과의 상호작용이 구매로 이어지는 비율 측정
추가 교육·코칭이 필요한 지점 도출
🧾 상품·매대 상호작용 최적화
특정 상품·카테고리 앞 체류 시간 및 접촉 빈도 분석
매대 위치 변경 전/후 성과 비교
연관 상품·크로스셀링 기회 탐색
🔍 입점·유입률 분석
시간대별 입점 수·유입 패턴 분석
외부 광고·배너·이벤트 효과 측정
매장 앞 동선 변화에 따른 유입률 변화 확인
"우리 오프라인 매장에 AI 도입 가능할까?"
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출처:
AI In Retail. (2025). https://www.ibm.com/think/topics/ai-in-retail
10 Examples of AI in Retail. (2025). https://www.oracle.com/retail/ai-retail/
LLM to ROI: How to scale gen AI in retail. (2024). https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/llm-to-roi-how-to-scale-gen-ai-in-retail
Why Generative AI-Powered Stores Are The Future Of Retail. (2024). https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/llm-to-roi-how-to-scale-gen-ai-in-retail
16 AI in Retail Use Cases & Examples. (2025). https://www.oracle.com/retail/ai-retail/
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