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[리테일 AI] 대시보드에서 실행까지, Agentic AI 기반 리테일 매장 운영 전략

  • 작성자 사진: Korea Tictag
    Korea Tictag
  • 2025년 12월 10일
  • 3분 분량
아마존과 세포라는 어떻게 AI를 도입했을까??

최근 AI 트렌드를 보면 공통적으로 등장하는 단어가 있습니다. 바로 "에이전틱(Agentic) AI"입니다. 기존 AI가 '질문에 답하는 도구'였다면, 에이전틱 AI는 상황을 스스로 파악하고 다음 행동까지 제안하는 AI를 의미합니다. 이번 AI 인사이트에서는 에이전틱 AI가 리테일 및 유통분야, 특히 오프라인 매장에서 어떻게 활용되고 있는지에 대해 살펴보겠습니다.



1. 왜 에이전틱 AI일까요?


인공지능을 의미하는 뇌 이미지 위에 말풍선 대화창이 오버레이로 나타나 있다.

최근 AI 상위 컨퍼런스·테크 리더들은 공통적으로 에이전틱 AI”를 차세대 AI로 강조하고 있습니다. 이는 챗 GPT, 구글 Gemini, NVIDIA NIM 에이전트 프레임워크가 모두 추구하고 있는 방향이기도 합니다. 그럼 에이전틱 AI는 무엇일까요?

에이전틱 AI란?

에이전틱(Agentic) AI는 단순히 데이터 분석이나 대답을 생성하는 것이 아니라, 상황을 스스로 이해하고 실행 행동을 제안하는 AI입니다.

기존 AI

에이전틱(Agentic) AI

무슨 일이 일어났는지 보여줌.

지금 무엇을 해야 하는지 제안함.

"재고가 적습니다."

"재고가 적습니다" → "오후 피크타임에 매출 손실의 가능성이 있으니" → "지금 보충이 필요합니다."



리테일 분야에서 적용 가능한 에이전틱 AI

에이전틱 AI는 상황을 이해하고, 패턴을 읽고, 목표에 따라 다음 행동을 제안하는 AI로 '대시보드'에서 '행동 추천'까지 이어지는 '내비게이션형 AI'라고 할 수 있습니다.

대시보드 (리포트형)

에이전틱 AI (내비게이션형)

프리미엄 커피 존 체류 30% 증가만 보여줌.

그럼에도 전환율이 낮음. → 진열 변경 및 추가 정보 필요함.


​



2. 오프라인 매장에서 에이전틱 AI가 필요한 이유는?


옷 가게 매장 내부에 한 여성이 뒷모습을 보인 채 서 있다. 허리보다 낮은 매대 위에서 옷을 구경하고 있는 모습.

데이터는 넘치지만 '실행'이 느린 디테일 분야

오프라인 매장은 AI 적용이 어려우면서 동시에 필요성이 매우 큽니다. 재고, 방문자 수, 매출 등은 POS를 통해 실시간으로 잡히지만 '왜 전환율이 낮은지'와 같은 질문에 대한 답을 찾기는 어렵습니다. 추측을 하거나 여러 경험을 통한 감에 의존하여 매장을 운영할 뿐이지요.

​


놓친 매출 기회, 숨은 매출을 찾지 않는다면 손해입니다.

오프라인 매장은 "지금" 대응하지 않으면 매출이 손실됩니다. 온라인은 클릭, 장바구니 등 모든 행동이 기록되지만, 오프라인은 대부분 "관찰되지 않는 데이터"입니다.

 🔍 관찰이 어려운 데이터 예시

  • 상품 앞에서의 짧은 망설임

  • 눈에 띄지 않는 프로모션

  • 동선 병목

  • 전면 진열이 부족해 발생한 조용한 품절

이런 "관찰되지 않는 행동"을 에이전틱 AI가 "감지"하고 "분석"하여 "개선 행동"을 추천하고 알려줍니다.



3. 에이전틱 AI의 핵심은 '데이터 품질'


에이전틱 AI는 정교하지만, 데이터가 부정확하면 판단도 잘못됩니다.


맥킨지는 모든 산업에서 데이터 품질(Data Quality)을 AI 실패의 최대 원인으로 지적합니다. 특히 오프라인 매장의 CCTV 환경은 아래와 같이 더 복잡합니다.

 🎲 복잡한 매장 환경

  • 조명 변화

  • 계절 패키지

  • 고객 가림(occlusion) • 예상치 못한 진열 변화


그래서 NVIDIA와 EuroShop은 “고품질 데이터 없이는 운영형 AI가 절대 성공할 수 없다"라고 공통적으로 강조합니다. 따라서 에이전틱 AI의 성공 조건은 명확합니다.

🤖 에이전틱 AI 성공 조건

  • 정확한 행동 라벨링

  • 표준화된 수집 프로토콜

  • Human-in-the-loop 기반 검증

  • 비식별화된 구조화 데이터




4. 에이전틱 AI는 사람을 대체하는 것이 아닌, '결정'을 돕는 기술


맥킨지에 따르면, AI의 분석 능력과 사람의 전략적 판단이 결합하면 운영 효율이 50% 이상 개선될 수 있다고 합니다.


에이전틱 AI는 다음과 같은 숨겨진 패턴을 찾아내고, 모두 실행 가능한 전략으로 바꿉니다.

🧩 숨겨진 패턴

  • 특정 존에서 반복되는 고객 이탈

  • 충분한 재고가 있지만 노출 부족으로 전환 하락

  • 고객이 프로모션을 알아보지 못함

  • 구매 직전에 돌아서는 행동

  • 피크타임 재보충 누락

이러한 발견들은 숨겨진 매출을 찾는데 기여합니다. 맥킨지는 이러한 에이전틱 AI를 통해 수천억 달러 규모의 가치를 창출할 것이라고 전망합니다.




5. 틱택 인사이트, 운영 전략을 만드는 에이전틱 AI 플랫폼


틱택 인사이트 목업 이미지

에이전틱 AI는 단순히 데이터를 분석하는 단계를 넘어, 문제를 감지하고 → 원인을 파악하고 → 실행 가능한 조치를 제안하는 AI입니다.


하지만 그 핵심은 기술 그 자체가 아니라, 매장에서 실제로 일어나는 행동을 정확히 이해하는 데이터 기반입니다.


​고객이 어디에서 멈추고, 무엇을 잡아보고, 어떤 지점에서 이탈하는지, 이런 실제 행동이 정확히 포착될 때 비로소 에이전틱 AI의 판단·계획·추천이 의미를 갖습니다. 이 지점에서 틱택의 역할이 분명해집니다.

"틱택은 에이전틱 AI가 작동할 수 있는 '현장 행동 데이터'를 제공합니다."


틱택 인사이트 플랫폼 이미지

틱택은 리테일 기업이 에이전틱 AI를 도입하는 과정에서 가장 어려워하는 "실제 고객 행동을 어떻게 포착하고 정량화할 것인가?"라는 문제를 해결합니다. 틱택 인사이트(Tictag Insight)는 기존 매장 CCTV, 영상만으로도 다음과 같은 행동 신호를 추출하고 구조화합니다.

 👀 틱택 인사이트가 잡아내는 행동 신호

  • 고객이 어떤 존에서 망설이는지

  • 어떤 상품을 집었다가 다시 내려놓는지

  • 어떤 동선·진열에서 전환 누수가 발생하는지

  • 프로모션이 실제 눈에 띄었는지

  • 체류 증가 대비 구매 이탈이 어디에서 발생했는지

​

틱택 인사이트 에이전트 목업 이미지

에이전틱 AI는 바로 이런 행동 기반 데이터 위에서 “지금 무엇을 해야 하는가?”라는 실행 지침을 생성할 수 있습니다.

🎯 틱택 인사이트가 제공하는 실행 가능 솔루션

  • “체류 증가 + 전환 감소 → 진열 전면화 필요”

  • “고객 반복 이탈 구간 → 진열/사인 보완 추천”

  • “상품 관심 대비 전환 저조 → 프로모션 노출 강화 필요”

​

즉, 틱택은 리테일 기업이 대시보드 시대를 넘어 Agentic AI 실행 시대로 넘어갈 수 있게 해주는 “현장 기반 데이터 인프라”를 제공합니다.


에이전틱 AI는 더 이상 미래 기술이 아닙니다. 이미 글로벌 리테일 기업들은 행동 기반 AI 운영으로 전환하고 있습니다.


여러분의 매장도 에이전틱 AI를 적용할 준비가 되었나요?





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