오늘 우리 매장에 손님은 얼마나 방문했을까, 그 손님은 어떤 상품에 관심을 가졌을까, 매장에 문제가 발생했다면 그곳은 어디일까, 이 문제는 어떻게 개선해야 할까. 오프라인 리테일 매장을 운영하는 사람이라면 누구나 던질 질문이다.
하지만 이 질문에 답하기는 쉽지 않다.
오프라인이라는 특성상 일일이 고객 데이터를 수집하고 분석하기 어려워서다.
조성신 TCAG 대표는 이 때문에 오프라인 매장이 비효율적으로 운영되고 있다고 봤다.
이 문제를 해결하기 위해 TCAG가 내놓은 해법은 인공지능(AI) 컨슈머 에이전트를 활용한 '더심(THE---SIM)'이다.
26일 조 대표는 "오프라인 리테일 매장을 기획·운영·관리하는 데 가장 최적화돼 있는 솔루션을 서비스할 예정"이라고 했다.
이 솔루션은 그동안 어려웠던 오프라인 매장에서의 데이터 수집부터 시작한다.
데이터가 있어야 매장에서 어떤 일이 벌어지는지 정확하게 알 수 있어서다.
조 대표는 "매장에서 와이파이 스캐너, 라이다 센서 등의 IoT(사물인터넷) 인프라를 통해 데이터를 수집한다"고 설명했다.
IoT 인프라가 0.01초 단위로 신호를 보내고 수신하면서 매장에 들어온 사람의 위치 정보를 파악하는 방식이다.
이를 통해 방문객 수와 체류 시간, 동선, 이탈률 등 다양한 데이터를 얻을 수 있다.
조 대표는 "예를 들어 매장을 방문한 소비자의 위치 데이터와 매장에 어떤 제품을 어디에 배치했는지에 대한 정보를 연동하면 우리 매장에 방문했던 이들이 가장 많은 관심을 보였던 제품을 알 수 있게 된다"고 설명했다.
일차적으로는 이렇게 데이터를 모으지만, TCAG 경쟁력의 핵심은 이 데이터를 분석하고 고객사가 원하는 형태로 가공해 제공하는 것까지라고 조 대표는 강조했다.
그는 "매장에서 행동을 세밀하게 분석해 기존 회원 데이터와 연동할 것"이라며 "이 데이터로 매장에서 어떤 일이 발생하고 있는지 모니터링하고, AI 모델을 활용해 실제 비즈니스 개선까지 이어지도록 하는 기술력이 장점"이라고 했다.
데이터를 기반으로 핵심 성과 지표(KPI)를 제시하고 이를 달성할 수 있게 한다는 것이다.
이를 위해 TCAG는 디지털 트윈으로 가상의 매장을 구축하고 AI로 매장 운영 시뮬레이션도 할 수 있도록 한다는 계획이다.
조 대표는 "그동안 오프라인 매장 운영에서 감에만 의존하던 다양한 의사 결정을 이제 데이터를 기반으로 정량적으로 할 수 있게 된다"며 "고품질의 많은 데이터를 활용해 소비자의 구매 행동을 모방하고 재현하는 AI 컨슈머 에이전트도 개발하고 있다"고 했다.
TCAG가 이 솔루션을 만든 데는 조 대표의 경험이 배어 있다.
패션 리테일 분야에서 일했던 조 대표는 의류 개발부터 생산, 소비까지 전체 프로세스를 경험했고 이 과정에서 오프라인 매장의 비효율적인 운영에 대한 문제를 인식했다.
TCAG가 패션·잡화 분야 오프라인 매장을 우선 타깃으로 삼고 있는 이유다.
대기업뿐만 아니라 소상공인이 운영하는 오프라인 매장이 많다는 점도 고려하고 있다.
조 대표는 "중소상인들도 충분한 니즈가 있다"며 "다양한 형태로 라이선스 기반의 구독 모델을 제공할 것"이라고 말했다.
TCAG의 솔루션은 현재 여러 매장에서 실증을 거치고 있다.
정식 버전 출시는 올 하반기다.
조 대표는 "7~8월 전까지는 국내 매장에서 최대한 많은 동시다발적으로 PoC(실증)를 계속 진행할 계획"이라며 "정식 서비스는 11월을 예상한다"고 했다.
글로벌 시장 진출 타진도 동시에 이뤄진다.
그는 "일본 도쿄나 오사카에서 팝업 스토어들 위주로 글로벌 PoC를 시작할 예정"이라며 "내년 2분기까지 아시아 시장에서 실증을 진행할 것"이라고 했다.
김철현 기자 kch@asiae.co.kr
<ⓒ투자가를 위한 경제콘텐츠 플랫폼, 아시아경제 무단전재 배포금지>
