이미지 크게보기 신세계아이앤씨가 지난해 9월 경기 김포 데이터센터에 문을 연 자동결제 미래형 셀프매장에서 고객들이 상품을 구매하고 있다. 신세계그룹 제공

- 신세계

신세계아이앤씨·이마트24 제휴
선반에 카메라·무게센서 등 장착
상품 선택하면 결제되는 시스템

SSG닷컴, 고객활동·선호 분석
유사·연관 상품 알고리즘 추천도

신세계그룹이 유통과 정보기술(IT)을 결합하면서 4차 산업시대 유통 선도 기업으로의 입지를 다지고 있다. 신세계그룹은 리테일 테크 전문기업 신세계아이앤씨와 SSG닷컴을 앞세워 유통과 IT를 조합한 서비스로 4차 산업시대 방향성을 이끌어나가고 있다고 3일 밝혔다.

신세계아이앤씨는 지난해 9월 경기 김포 데이터센터에 리테일 테크를 집약한 자동결제 미래형 셀프 매장을 국내 최초로 선보인 바 있다. 컴퓨터 비전과 딥러닝 기반 인공지능(AI), SSG페이, 클라우드 기반 판매시점 정보관리시스템(POS) 등 다양한 리테일 테크 기술을 적용했다. 고객은 SSG페이 또는 이마트24 앱을 통해 발급된 입장 QR코드를 스캔한 후 셀프 매장에서 쇼핑을 즐길 수 있다.

셀프 매장은 신세계아이앤씨와 이마트24가 제휴해 공동으로 운영한다. 결제는 SSG페이와 클라우드 기반 POS 시스템을 활용해 자동으로 결제되도록 했다. 클라우드 POS를 통해 고객이 구매한 상품 정보가 전송되고 SSG페이를 통해 결제되는 방식이다. 이에 따라 고객들은 별도의 상품 스캔, 결제 등의 과정 필요 없이 쇼핑 후 매장을 나가기만 하면 된다. SSG페이로 자동 결제가 이뤄지기 때문이다. 신세계아이앤씨는 일반 고객 대상으로 매장을 오픈해 고객들에게 미래의 유통매장을 미리 체험해 볼 수 있도록 했다. 향후에는 해당 매장을 리테일 테크와 관련한 여러 기술을 시험하는 테스트베드 매장으로 운영할 계획이다.

신세계아이앤씨는 지난 9월 한국판 아마존 고의 축소판 ‘스마트선반’을 선보이기도 했다. 스마트선반은 유통매장에서 쉽게 볼 수 있는 선반에 AI 비전 기술, 딥러닝, 무게 센서 등의 리테일 테크 기술을 결합한 스마트 리테일 솔루션이다. 스마트 선반 역시 별도의 상품 스캔, 결제 등 과정 없이 소비자가 문을 열고 상품만 꺼내고 가면 자동으로 결제되도록 시스템을 구축했다.

동시에 카메라와 무게 센서 등 기술 구현에 필요한 장비를 모두 선반에 내장시키고 도입 단가를 낮춰 가성비를 높였다. 셀프 매장의 핵심 기술들을 동일하게 적용하면서도 도입 단가는 획기적으로 낮춰 유통 현장에 즉시 적용할 수 있는 보급형 리테일 테크 기술이라는 장점을 갖췄다. 스마트선반 자체만으로 작은 소형 유통매장처럼 운영하거나, 기존 유통매장에 도입해 유·무인 형태의 하이브리드 매장으로도 운영할 수 있다. 음료와 신선식품, 의류, 도서 등 다양한 상품의 판매 이외에도 의약품 등 허가된 특정 인원에게만 상품을 제공하는 인가(認可)형 보관함 등으로도 활용할 수 있다. 신세계아이앤씨는 연내 스마트선반이 도입된 첫 점포 개장을 계획 중에 있다.

SSG닷컴은 지난 2014년부터 축적한 방대한 데이터를 활용해 서비스 품질 개선에 앞서고 있다. 특히 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석해 미래를 예측하는 머신러닝(Machine Learning) 기술을 적극 활용 중이다. 머신러닝 기술을 발전시켜 배송경로를 분석해 최적 경로를 지속 업데이트하고, 배송 수요예측 방식 고도화를 통해 예측 오차도 최소화해 나가고 있다.

SSG닷컴은 이마트의 오프라인 경험을 살려 고객에게 가장 신선한 상품을 적재적소에 배송할 수 있도록 데이터 활용 및 기술적 노력에도 집중하고 있다. 사이트 내에서 고객의 활동, 주문 데이터를 분석해 고객 선호를 기반한 상품을 추천하고 최근 관심 상품의 유사·연관 상품을 제시한다. 또 SSG닷컴은 ‘실패검색어’를 분석해 검색 결과도 개선 중이다. 고객이 상품을 검색했으나 원하는 결과를 얻지 못해 클릭이나 주문으로 이어지지 않고, 다른 검색어를 재입력하는 사례를 실패검색어로 분류한다. 누적된 실패검색어 사례를 분석해 고객들이 해당 검색어를 통해 찾고 싶어 하는 상품을 분석, 향후 해당 검색어 검색 결과에 포함시키는 방식이다. 이처럼 SSG닷컴은 사례 분석을 통한 데이터 축적 및 머신러닝 기술을 통해 지속적으로 검색 정확도를 높여 나가고 있다.

김온유 기자 kimonu@munhwa.com


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