생성AI와 트렌드 접목
더 나은 쇼핑경험 대비

AI는 식품 재고관리의 균형을 잡을 수 있는 기술로 기대를 받고 있다. 고객 상용화에 대한 준비가 부족하지만 실험적으로 도입하고 있는 사례를 보며 더 나은 경험을 마련할 수 있을 것이다. 식품 비즈니스에서 생성AI 성공 방정식을 모색해 높은 신선도를 유지하면서도 미래 지향적인 사업방안을 알아본다.

머지않은 미래에 고객은 생성AI가 제시하는 레시피 아이디어와 음식 제안을 활용하게 될 것이다. 고객이 쇼핑목록을 웹사이트나 앱으로 보내면 생성AI가 고객이 이를 한번에 구매할 수 있는 리스트를 제시한다고 상상해보자. 이 때 고객이 가장 좋아할 만한 옵션 사이트들을 강조 표시해 보여주기도 한다.

너무 많지도 않고 너무 부족하지도 않은 적절한 재고수준을 알아서 설정하고 완벽한 재고관리의 균형을 알아서 처리하는 기기가 생기는 것이다. 또한 초개인화된 마케팅을 쉽게 제공하는 상황을 상상해볼 수 있다. 이는 적절한 시기에 적절한 품목과 다양한 쇼핑제안으로 맞춤형 서비스에 의한 자연스러운 구매유도를 강화하는 것이다. 현재까지는 이 모든 것이 현실화돼 있지는 않은 상황이다.

그러나, 생성AI는 이러한 상황을 현실로 만들 수 있는 기술이기도 하다. 과연 생성AI를 미래 트렌드에 적극적으로 활용하면 어떤 일들이 벌어질까. 이 질문에 대해 지난해 생성AI가 폭발적으로 소개된 이후 많은 식품업계 경영진이 고려해왔다. 생성AI 기술은 식품 유통업체를 위한 풍부한 잠재력을 가지고 있다. 온라인몰 검색부터 재고관리, 마케팅 커뮤니케이션 등에 이르기까지 지대한 영향을 끼쳤다. 새로운 소수의 앱이 승자가 될 것이며, 경쟁에서 밀려난 이들은 외면 받게 될 것이다.

적용 사례 중에서도 특히 고객 대면 부문에서 지나치게 이른 도입이 오히려 폐가 되는 것은 아닌지, 고객이 이러한 기술을 정말로 원하는지, 전체적으로 투자할 가치가 있는지 등의 질문이다. 고객이 직접 원하는지, 아니면 불만을 가질 수 있지는 않는지, ...기사전문보기