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[리테일 AI] 한 끗 차이는 결국 '데이터'가 만든다.

  • 작성자 사진: Korea Tictag
    Korea Tictag
  • 2025년 12월 5일
  • 3분 분량

최종 수정일: 2025년 12월 9일

AI 리테일, 한 끗 차이는 결국 데이터가 만든다 썸네일, 잡화를 파는 전반적으로 화이트톤의 모던한 매장을 배경으로, 한 사람의 전신 옆모습이 빠르게 스쳐지나가는 듯 블러 처리되어 있다. 해당 인물에는 주황색 바운딩 박스가 쳐져 있으며, Tag로는 Product Interest Rate: 8%라고 적혀있다.


AI의 활용 방안: 리테일에서 AI를 안 쓰는 곳이 아직도 있나요?

리테일 매장의 식품 코너. 빼곡히 시리얼 및 스낵이 진열대에 가득 채워져 있다.
Unsplash / 매장 이미지

요즘 리테일·유통 업계에서 자주 듣는 말입니다. 재고 관리, 수요 예측, 개인화 마케팅, 매장 동선 분석까지 AI를 도입한 기업들은 이미 주변에 충분히 많습니다. 그런데 막상 이야기를 들어보면, 반응은 크게 두 가지로 나뉩니다.


“AI 덕분에 재고·매출 관리가 훨씬 수월해졌어요.”

“AI를 도입하긴 했는데… 생각보다 눈에 보이는 효과가 없네요.”


즉, “AI를 쓰는 리테일”과 “AI를 잘 쓰는 리테일” 사이에 분명한 격차가 생기고 있습니다.


틱택이 여러 리테일 프로젝트를 함께 수행하면서 느낀 점은, 이 격차가 기술의 차이라기보다 데이터의 차이에서 출발한다는 것입니다.


특히, 고객이 매장에서 실제로 어떻게 행동하는지를 얼마나 정확하게 데이터로 만들었는지, 다시 말해 Ground Truth(그라운드 트루스) 행동 데이터를 가지고 있는지 여부가 AI 성과를 가르는 핵심이 되고 있습니다.


이 글에서는 AI를 쓰는 리테일과 AI를 잘 쓰는 리테일의 차이, 그 중심에 있는 Ground Truth 데이터란 무엇인지, 그리고 그 데이터를 기반으로 어떻게 더 나은 매출·전환·운영 인사이트를 만들 수 있는지, 마지막으로 그 과정에서 틱택이 어떤 역할을 할 수 있는지 순서대로 살펴보고자 합니다.

​


Ground Truth 데이터란 무엇인가요?


한 여성이 진열대에서 특정 물품을 집어들고 있는 모습

Ground Truth 데이터는 “실제 매장에서 고객이 어떻게 행동했는지”를 사람이 검증한 데이터를 말합니다. 단순 센서나 로그가 아니라 “고객이 이 상품을 집었다가 다시 내려놓았는지” “가격을 보고 경쟁 상품으로 바꿨는지” “진열대 앞에서 왜 망설였는지”까지 실제 행동과 맥락이 담겨 있는 데이터입니다.


기존에 리테일에서 많이 쓰는 데이터는 대체로 다음과 같습니다. 그러나 한계가 존재하는 데이터들이죠.


  • POS 데이터: “무엇을, 언제, 얼마에 샀는지”는 알 수 있지만 → 왜 그 상품을 선택했는지는 모릅니다.

  • 유동 인구/센서 데이터: “얼마나 지나갔는지, 얼마나 머물렀는지”는 알지만 → 최종 선택 과정은 알기 어렵습니다.

  • 컴퓨터 비전: 머문 시간, 동선, 시선 방향은 알 수 있지만 → 비교·포기·전환 같은 미묘한 행동은 놓치는 경우가 많습니다.


이러한 간극을 채워주는 것이 바로 Ground Truth 행동 데이터입니다.

​


왜 Ground Truth가 AI의 성과를 바꾸나요?


AI 모델은 결국 “주어진 데이터를 보고 패턴을 학습하는 도구”입니다. 데이터가 현실을 잘 반영할수록, AI의 예측과 추천도 실제 비즈니스와 잘 맞아 떨어집니다.


Ground Truth 데이터가 있으면, 리테일 현장에서 다음과 같은 변화가 생깁니다. 수요 예측 정확도 개선 “판매된 수량”뿐 아니라 “관심은 있었지만 구매로 이어지지 않은 행동”까지 반영할 수 있습니다. 개인화 추천 고도화 단순히 “A를 산 고객에게 B 추천”이 아니라, “A와 B를 비교하다가 C를 선택한 고객 패턴”까지 반영할 수 있습니다.


진열·프로모션 효과 검증 어떤 매대/디스플레이가 실제로 고객 행동을 바꾸는지 “봤지만 사지 않은 구간”이 어디인지가 명확해집니다. 운영 의사결정의 신뢰도 향상 “감”이 아니라, 실제 행동 데이터를 기반으로 카테고리 전략, 매장 리뉴얼, 프로모션 전략을 설계할 수 있습니다.


결국, Ground Truth 데이터는 AI를 ‘그럴듯한 추측’에서 ‘실행 가능한 인사이트’로 바꿔주는 역할을 합니다.



AI가 놓치는 부분을 틱택이 완성합니다.


진열대의 과자 코너를 둘러보는 한 여성의 걸어가는 뒷모습. 갈색 미디 기장의 코트를 입고, 왼손에는 파란 장바구니를 들고 있다.

많은 리테일 기업이 AI에 관심을 가지지만, 실제 프로젝트를 진행할 때 이런 고민을 자주 하십니다.


“우리 매장에서 고객이 실제로 어떻게 행동하는지를 데이터로 갖고 있는가?”

“카메라·센서·POS 데이터만으로 행동의 이유까지 알 수 있을까?”

“AI 성과를 높이고 싶은데, 어디부터 데이터를 정비해야 할까?”


틱택은 이 지점에서 역할을 합니다. 틱택은 실제 오프라인 매장에서 고객 행동을 관찰·수집·검증한 Ground Truth 행동 데이터를 제공합니다. 틱택의 리테일 데이터 플랫폼을 통해 매장 관리자는 다음과 같은 질문에 답을 얻을 수 있습니다.


  • 고객은 어느 구역에서 가장 많이 망설리는지 집었다가 다시 내려놓은 상품은 무엇인지

  • 어떤 진열 방식에서 실제 구매 전환율이 높아지는지

  • 어느 동선에서 매출 손실이 발생하는지


이 데이터를 기반으로 수요 예측 및 재고 전략 재설계, 카테고리/매대 구성 최적화, 프로모션 및 가격 전략 개선, 매장 리뉴얼 및 동선 설계 고도화 같은 의사결정을 데이터 기반으로 하실 수 있습니다.



AI를 도입하기 전에 준비해야 할 것은?


AI를 도입하기 전에, 먼저 데이터부터 점검해야 합니다 AI는 리테일을 분명히 바꾸고 있습니다. 하지만 “AI를 도입했다”는 사실보다 중요한 것은 “AI가 어떤 데이터를 보고 학습하고 있느냐” 입니다. 센서와 로그만으로는 보이지 않는 것들이 있고 그 빈 곳을 채워주는 것이 Ground Truth 행동 데이터입니다. 이 데이터가 있어야 AI가 비즈니스에 실질적인 영향력을 주는 도구가 됩니다.


틱택은 리테일 기업이 “데이터의 한 끗 차이”로 AI 성과 격차를 만들 수 있도록 오프라인 매장의 Ground Truth 데이터를 함께 설계하고 구축합니다. 틱택은 매장 CCTV·영상 데이터를 ‘Ground Truth 행동 데이터’로 바꿔주는 리테일 전용 솔루션 ‘틱택 인사이트(Tictag Insight)’를 제공하고 있습니다.


틱택 인사이트를 통해 리테일 기업은 다음과 같은 내용을 데이터로 확인할 수 있습니다.


  • 고객이 어디에서 망설이고,

  • 어떤 상품을 집었다가 다시 내려놓고,

  • 어떤 진열·동선에서 매출 손실이 발생하는지


그동안 감(感)에 의존했던 매장 운영을, 실제 행동 데이터에 기반한 인사이트와 액션으로 전환해 보세요.


틱택코리아 오프라인 매장 AI 도입 문의하기 CTA 버튼


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