[첨단 헬로티]

비즈니스 인텔리전스 개선, 고객 경험 최적화, 자동화된 재고 등으로 매출 효과 극대화

현재의 리테일 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 소매 업체는 위험과 운영 비용을 줄이고 매장 내 트래픽을 최적화하는 방법으로 컴퓨터 비전을 탐색하기 시작했다. 'Retail Accelerates'라는 제목의 RIS(Release Info Systems) 기술 연구에 따르면, 작년 3%의 판매자 만이 이미 컴퓨터 비전 기술을 활용했지만 40%는 향후 12개월 내에 기술 구현을 시작하거나 마칠 계획이다.

소매 업체는 계산대가없는 매장을 활성화하고, 재고 운영을 자동화하고, 보안을 개선하고, 소비자 행동에 대한 귀중한 정보를 수집하고, 새롭고 독특한 고객 경험을 제공함으로써 비전 기술을 활용하고 있다.

▲ 대부분의 소매 산업은 계산대가 없는 매장 기술에 대한 초기의 이점을 아마존에 기꺼이 포기할 것으로 보인다. 

복잡한 기술을 통한 간단한 쇼핑

전자상거래의 거인인 아마존은 2017년 Whole Foods를 인수하여 처음으로 오프라인 소매 시장에 진출했다. 1년 후 시애틀에서 첫 캐셔가 없는 아마존 고(Amazon Go) 매장을 시작하면서 소매 경험을 다시 시작했다. 그 후 시애틀, 시카고, 샌프란시스코 및 뉴욕에 18개의 매장을 추가로 오픈했으며, 2021년까지 무인매장을 3,000개로 확장할 계획이라고 한다.

아마존 고(Amazon Go) 스토어의 기본 개념은 단순하다. 매장에 입장하는 고객은 Go 스마트폰 앱을 출입구에서 스캔하여 접근할 수 있다. 일단 안으로 들어가면 그들은 선반에서 원하는 것을 가져다가 레지스터에서 멈추거나 제품을 스캔하지 않고 다시 걸어나오면 된다.

천장에 장착된 비전 시스템은 쇼핑객들이 가방에 어떤 제품을 추가하는지 파악하고, 그에 따라 계정 앱을 청구함으로써 이를 가능하게 한다. 그러나 이러한 간단한 경험을 가능하게 하기 위해서는 복잡한 과제를 해결해야 했다. 그 중에는 서로 다른 카메라의 신호를 집계해야 했으며, 정확한 위치에 따라 모두 보정해야 했다. 유사한 제품, 예를들어 같은 브랜드의 아이스크림의 다른 맛을 구별하고, 물건을 가져가거나 선반에 반품하는 등의 각 쇼핑객의 행동을 정확하게 해석하고, 서로 옆에 있는 쇼핑객들을 추적하는 것 등 다양한 추가적인 도전과제를 해결해야 했다. 

아마존은 각 이미지를 픽셀로 분할하기 전에 RGB 비디오를 캡처한 맞춤형 비전 하드웨어를 통해 쇼핑객의 위치와 행동을 추적하고 픽셀을 블럽으로 그룹화하며 블로브에 개인 또는 비개인이라고 표기한다. 사람들이 매장을 돌아다닌다는 꼬리표가 붙으면서 아마존의 비전 시스템은 자신감 있게 여러 개의 비디오 프레임에서 그것들을 추적할 수 있다.

고객이 선반에 가까워질 때, 쇼핑객의 관절형 팔다리를 모형화하도록 훈련된 딥 러닝 알고리즘은 선반을 향해 팔을 뻗을 때를 인식한다.

딥러닝 소프트웨어를 훈련하는 것은 개인이 붐비는 통로에서 아이템을 찾기 위해 손을 뻗을 때 카메라가 포착할 수 있는 가능한 포즈의 양을 고려할 때 간단한 작업이 아니었다. 아마존은 가상 고객의 시뮬레이터에 의존하여 초기에 딥 러닝 소프트웨어를 교육했다. 그러나 훈련 이미지의 데이터 세트는 회사가 계획대로 빨리 새로운 상점을 열면 기하 급수적으로 증가할 것이다. 그 동안 아마존 고 매장은 카메라와 무게 센서를 사용하여 아마존 시스템이 선반에서 물품을 가져오거나 복원하거나 심지어 빈 공간으로 밀어넣는 시점을 결정하는 데 도움을 준다.

고객가치의 최적화 

대부분의 소매 산업은 계산대가 없는 매장 기술에 대한 초기의 이점을 아마존에 기꺼이 포기할 것으로 보인다. RIS에 따르면, 소매 업체의 7%만이 현재 기술을 확보하고 있다고 보고한 반면 다른 15%는 이미 계산대가 없는 매장을 배치하거나 향후 12개월 내에 오픈할 계획이다.

아마존 최대의 경쟁자인 월마트(Walmart)는 후자에 속한다. 올해 초 댈러스에서 샘스 클럽 나우(Sam 's Club Now)를 개점하면서 자체적인 개념을 시작했다. 그러나 월마트(Walmart)의 비전 기술 사용은 아마존만큼 간소화되지 않았다. 새 매장의 쇼핑객은 현재 회사의 Scan & Go 스마트 폰 앱을 사용하여 상품을 수집할 때 비용을 지불한다. 그러나 지난 여름 월마트(Walmart)는 스마트 폰의 카메라를 활용하여 이미지로 제품을 스캔하는 베타 버전의 앱을 출시했다.

한편 월마트(Walmart)는 1,000개 이상의 다른 매장에서 광범위한 시범 프로젝트에 컴퓨터 비전을 적용하고 있다. 임베디드 카메라는 자체 점검 키오스크 및 기존 레지스터를 모니터링하여 도난 및 실수로 인한 잘못된 스캔을 최소화한다. 회사는 혼자가 아니다. 비전 기술과 매장 모니터링은 플라스틱 및 신용 카드와 같이 사용된다.

더 중요한 것은 비전이 손실 방지를 넘어 소비자 행동 및 쇼핑 패턴에 대한 새로운 인텔리전스 소스를 도입하여 소매 업체가 매장 레이아웃을 개선하고 프로모션을 보다 효과적으로 타겟팅하고 고객 경험을 개선할 수 있도록 하는 것이다.

예를 들어, RetailNext의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 저장소가 기존의 아날로그 및 IP 카메라 또는 자체 소유의 입체 비디오 장치에서 데이터를 통합하여 저장소의 트래픽 볼륨에 대한 통찰력을 얻거나 디스플레이가 더 많은 관심을 끌 수 있도록 한다. 이 회사의 소프트웨어는 심지어 하루 동안 상점을 여행하는 모든 쇼핑객들의 경로 분석을 가능하게 할 수 있다. 

얼굴 인식은 비즈니스 인텔리전스 및 고유한 고객 경험을 위한 또 다른 소스가 되고 있다. 간단한 애플리케이션으로 매장 내 프로모션을 동적으로 변경하여 근처 고객의 인구 통계와 일치시키거나 고객의 광고에 대한 감정 분석을 수집할 수 있다. 고객 옵트 인을 통해 얼굴 인식은 쇼핑 경험을 자동으로 개인화하는 특별 VIP 또는 로열티 프로그램을 허용한다. 예를 들어, 롤리(Lolli & Pops)의 로열티 프로그램 회원이 체인 캔디 스토어에 들어가면, 얼굴 인식 알고리즘은 매장 직원에게 알려 고객의 취향 프로필에 액세스하고 분석 소프트웨어를 적용하여 맞춤형 추천을 생성할 수 있다.

▲리테일 업계에서 비전 기반 로봇은 이러한 투자 수익을 포착하는 데 점점 더 큰 역할을 하고 있다.

재고 자동화

재고 관리 및 비용을 최적화하면 고객을 놀라게 할 수는 없지만 소매 업체에게는 경쟁력을 유지하고 솔벤트를 유지하는 것이 중요하다. RIS의 보고서에 따르면, 올해 분석 기술에 투자한 소매 업체의 45%가 재고 최적화를 위해 투자했다. 비전 기반 로봇은 이러한 투자 수익을 포착하는 데 점점 더 큰 역할을 하고 있다.

월마트(Walmart)는 다시 이러한 트렌드의 일부다. 4월에는 보사노바 로봇의 비전 기반 로봇을 50개 매장에 시범 프로젝트로 배치한 바 있다. 모바일 시스템은 스마트 카메라, 고휘도 광원 및 정밀 광학을 사용하여 작업자에게 문제를 경고함으로써 선반이 완전하고 깔끔하며 오류없이 유지되도록 한다.

Simbe의 Tally 로봇은 매장에서 인기를 끌고있는 또 다른 모바일 검사 시스템이다. 12개 이상의 내장된 고해상도 카메라에서 이미지 데이터를 캡처하고 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 직원에게 품절된 제품, 손상된 포장재 또는 부정확한 가격에 대해 알린다.

대형 슈퍼마켓의 재고를 확보하는데 필요한 작업은 일주일에 한번 정도다. Simbe에 따르면, Tally가 2시간 이내에 작업을 수행할 수 있으며, 로봇이 하루에 최대 3번까지 97% 이상의 정확도로 작업을 반복하도록 설계했다. Tally 로봇은 인간 근로자보다 재고를 더 빠르고 효율적으로 모니터링하고 다른 일상적인 작업을 수행함으로써, 매장 직원이 자유롭게 재고를 확보하고 고객에게 서비스를 제공할 수 있도록 한다.

식료품 시장 중 하나인 Schnuck Markets는 최근 Tally 로봇의 배치를 확대했다. 3개의 매장으로 시작한 후 이제 115개의 매장 중 9개의 매장에서 사용한다. 인디애나에서 메릴랜드까지 470개의 슈퍼마켓을 운영하는 자이언트 이글(Giant Eagle)은 3곳에서 봇을 샘플링하고 있다.

비전 기반 로봇이 소매점에 제공하는 잠재적인 투자 수익률을 결정하기에는 아직 이르다. 그러나 업계 분석가 IHL Group의 조사에 따르면, 재고가 없는 품목들이 소매 업체에게 연간 거의 1조 달러의 매출 손실을 줄 수 있다고 지적하고 있으며, 소비자들이 품목을 찾는 것을 포기하는 주된 이유로 빈 선반과 부재 중인 직원을 꼽았다.

따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 소매 업체는 비전 기반 로봇을 구입하여 운영 비용을 절감할 수 있다. 또한 비전 기술은 계산대가 없는 매장을 도입하고, 비즈니스 인텔리전스를 개선하고, 고객 경험을 최적화함으로써 매출 한도를 높이는 데 도움을 주고 있다. 업계에서 소비자들의 관심을 끌기 위한 경쟁이 가열되면서, 비전 기술에 대한 사례는 숙련된 소매 업체들 사이에서만 증가할 것이다.