책소개
그려보는 『리테일의 미래』.
소비자와 만나는 최전선의 비즈니스인 리테일(RETAIL, 소매)은 우리 생활 속에 깊숙이 자리 잡고 있는 소비-라이프스타일 산업이다. 저자에 따르면 여전히 80% 가까운 소비 매출이 오프라인 매장에서 일어나지만 스마트폰 확산과 편의성, 소비 트렌드 변화로 인해 소비자들은...
O 아마존에서 판매(예측 배송, 평점 데이터) 및 생산(GAN)에 모두 데이터 이용
- 2018년 9월, 뉴욕에 아마존 4-star 매장 런칭(아마존 웹사이트에서 평점 4.0 이상 받은 물품)
- 고객 평점이 높은 스타트업 제품을 소개하는 아마존 론치 패드 코너도 마련
- 아마존의 온디맨드 패션 계획: 고객이 옷을 주문하면 하루 만에 디자인, 제작, 배송을 완성
- 아마존의 기술 개발 허브인 아마존랩126에서 GAN 딥 러닝 알고리즘으로 SNS 패션 분석
- 생성자와 구분자로 GAN 구분하여 디자인 창조 및 모방 여부를 판별 후 로봇 생산
- 아마존이 예측 배송 특허를 냄(상품 주문 전 필요를 예상해 배달 준비를 마침)
- 허마셴셩도 알리바바를 통해 데이터를 수집해 판매 예측으로 신선 식품 당일 배송 실시
✔하지만 이러한 요인들을 아무리 똑똑한 직원인들 파악할 수 있을까? 십수년 가게에 있는 사장도 사실 이런 모든 부분을 파악하기 힘들다. 근데 로봇의 빅데이터를 이용하면 가능하다. 이 점이 무서웠다. 단순히 정량화된 데이터를 가지고 분석하는 것은 사람도 할 수 있지만 비정량화 된 것. 알고리즘을 통해 비슷한 상품군을 추천해주는 것은 어렵다. 미래의 언제가 될 지 모르겠지만 AI로봇들의 비용이 어느정도 합당한 수준이 오는 순간 사람 대신에 모두 교체가 되지 않을까?
✔우리나라는 전세계적으로 보았을 때 배송시스템이 아주 잘되어있다. 아마존이 우리나라로 못들어오는 이유 중 하나일 것이다. 하지만 아마존 물류센터의 ‘카바로봇’에 대한 유튜브영상을 보면 깜짝 놀랄 것이다. 배송 전 물품 선별작업을 로봇이 다하고 있다. 직원은 물건을 담아서 배송만 하면 된다.
4차 산업혁명은 물리세계에 ICT를 붙이는 컨셉이다. 소매에도 ICT가 붙을 것이고, 이 책이 그 현재와 미래를 보여준다. 77쪽이 리테일 테크다.
<이들은 지금까지 리테일 기업들이 관행적으로 지켜왔던 비즈니스 프로세스에 의문을 제기하고, 전과정을 세분화하여 혁신을 과감하게 실현해나간다. 첨단기술이 접목된 리테일 테크는 매장과 재고관리, 물류혁신과 쇼핑 경험 등 리테링 비즈니스와 소비자의 쇼핑 경험 전반에 일대 혁명을 몰고 왔다>
새로운 세상은 새로운 매체(구글이든 인스타그램이든)와 함께 온다. 어떻게 준비해야 할까?
저자는 미래를 셋으로 정리했다. 개인화, 자동화, 실시간이다. 이를 중심으로 개인 맞춤형 서비스를 제공하고 잠재 고객을 확보하는 것이 핵심이다. 다들 진화를 한다.
리테일 비즈니스만큼 격변하는 분야는 드물 것이다. IT기술의 발달과 인구 구조의 변화 등 급변하는 시대에 수많은 리테일 기업들이 몰락하고, 그 빈자리를 새로운 기업들이 차지하고 있다. 저자는 이러한 리테일 비즈니스의 현재와 다가올 미래를 진단하고, 앞으로 어떻게 대응해야 할 것인지 대안을 제시한다. 기승전결이 뚜렷하고, 최신 사례와 통계 데이터가 가득하여 한 편의 우수논문을 읽은 듯하다. 학술적으로도 뛰어날 여러 자료들이 가득해 지루할 법하지만, 문체가 굉장히 간결하고 군더더기가 없어 술술 읽힌다. 황지영 교수님의 수업을 듣는 학생들은 행운이다.
Part1 혁명의 징후들
O2O(Online to Offline), 옴니채널(Omni Channel), 이커머스(E-Commerce, 전자상거래) 등 오프라인 리테일의 몰락은 예견된 현상이고, 실제로 급속도로 진행되고 있다. 'Amazoned'라는 단어가 유행할 정도로 미국 전자상거래 공룡 아마존의 등장으로 수많은 오프라인 리테일 기업들이 몰락(Amazoned)했다.
<중 략>
가격(Price)
상품 기획부터 라스트 마일 딜리버리(last-mile Delivery)까지 수직적 통합에 기반한 초저가 전략과 더불어 초고가 전략의 전략의 중요성이 증가하며, 최저가와 초고가로 양극화될 것이다. 또한, AI와 빅데이터를 이용한 실시간 가격(Dynamic Pricing)도 가능해져 개인 맞춤형 가격 전략도 구현할 수 있게 될 것이다.