자율 모바일 로봇이 소매 고객 경험을 변화시킨다.

 

현재 소매 시장에서 AI 시장 규모는 약 90억 달러로 추산되며 2029년까지 400억 달러에 도달할 것으로 예상된다. 소매 식품 산업 행사인 GroceryTech 2024에서 CEO와 CIO는 AI에 대한 집중도가 높아지고 있다고 말했지만 고객 경험을 즉시 개선하고 매출 성장을 촉진하는 AI 전략을 구현하는 방법에 대해 궁금해했다.

 

현재 미국에서 재고 정확도가 63%에 불과하여 소매업체의 연간 손실이 약 6,341억 달러에 달하고 청소부 이직률이 200%에 달하면서 운영에 효율성, 지능성, 안정성을 더하는 보다 효과적인 솔루션에 대한 절실한 필요성이 있다.

 

청소 및 재고 추적과 ​​같이 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 처리하는 데 로봇을 사용하면 직원이 보다 의미 있고 고객 중심적인 작업에 집중할 수 있다. 이러한 변화는 직원 만족도를 높이고 전반적인 고객 경험을 개선하는 것으로 나타났다. 오늘날의 경쟁적인 환경에서 자동화를 도입하는 것은 앞서 나가기 위한 실용적인 단계이다.

 

또한, AI를 최대한 활용하기 위해 소매업자는 정확하고 시기적절한 데이터를 수집하기 위한 전략을 구현하는 것을 우선시해야 한다. AI는 수신하는 데이터만큼만 좋다. 그렇기 때문에 일부 선도적인 리테일러는 이미 로봇 기술을 도입하여 매장에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 얻기 위해 실시간 데이터를 수집하고 있다. 이는 더 나은 수익 창출 의사 결정과 행동으로 이어지는 통찰력을 얻는 열쇠이다.

 

소매의 현재 상태와 미래

코로나19 팬데믹 이후 몇 년 동안 소매업자는 급속한 디지털화 시대에 직면해 있다. 지난 5년 동안 전 세계는 고급 온라인 및 매장 쇼핑 경험에 대한 기대와 재고 및 물류의 변화를 포함하여 쇼핑객 행동에 엄청난 변화를 겪었다. 소매업자는 총 물류 비용의 20-30%를 차지할 수 있는 재고 관리와 관련된 상당한 비용으로 어려움을 겪고 있다.

 

현재 소매 업무의 절반은 이미 자동화되어 있으며, 이 수치는 빠르게 증가할 것으로 예상되며, 내년까지 70% 이상의 업무가 자동화된 솔루션을 갖게 될 것으로 예상된다. 소매업자는 재고 관리 프로세스를 자동화해야만 증가하는 소비자 수요를 충족하고 비용을 효율적으로 최소화하고 수익성을 극대화할 수 있다.

 

효과적인 재고 관리 솔루션을 통해 리테일러는 품절 품목, 가격표 오류, 프로모션 준수 문제, 오배치된 제품 및 재고 수를 쉽게 추적할 수 있다. 그런 다음 이러한 결과를 매장 팀과 공유하여 재고 문제를 신속하게 해결할 수 있다.

 

현재 프로세스에 자동화와 지능을 추가하는 재고 관리 솔루션에 투자하면 소매업체는 재고 부족을 피하고, 비용을 절감하고, 고객 만족도를 유지하는 데 도움이 되며, 그렇지 않으면 이런 분야에서 성과를 낼 수 있는 경쟁자에게 밀릴 위험이 있다.

 

바닥 관리 직원의 업무 부담 해소

모든 소매업체, 식료품점, 창고 및 대형 매장이 직면한 과제 중 하나는 수동 청소의 시간 소모적이고 비용이 많이 드는 특성이다. 그렇다면 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까? 답은 자율 주행 모바일 로봇(AMR)에 있다. 이 최첨단 솔루션을 사용하면 일상적인 작업을 자동화하여 직원이 시간과 에너지를 보다 전략적이고 영향력 있는 활동에 할애할 수 있다. 전 세계 최고의 소매업자와 식료품점 중 다수가 인력 부족 및 높은 이직률과 같은 노동력 문제를 해결하는 데 이를 성공적으로 활용하고 있으며, 고객 경험 또는 NPS(순추천점수)도 개선할 수 있다.

 

또한 바닥 관리 로봇에서 공유되는 성과 데이터 지표는 팀이 구현 가능한 결과를 제공하여 청소 작업을 최적화하는 데 도움이 된다. 여기에는 여러 사이트를 관리하거나 타사 그룹에 의존할 때 발견하기 어려울 수 있는 청소가 무엇이고 무엇이 청소되지 않았는지 명확하게 확인할 수 있는 기능이 포함된다.

 

일부 바닥 관리 AMR은 모바일 보고서, 자동화된 이메일, 웹 기반 포털을 포함한 다양한 엔터프라이즈 도구를 통해 이러한 청소 성능 통찰력을 제공한다. 이는 수백 개의 위치에 걸쳐 있든 단일 매장의 운영 내에서든 효과적인 변경 관리를 구현하는 데 모두 중요하다.

 

바닥 관리 로봇은 다른 사람의 안전을 우선시하고 주변 환경을 지속적으로 인식하며 주변 사람들을 보호하도록 제작되었다. 업계를 선도하는 자율성 플랫폼은 UL 60730-1, CSA/ANSI C22.2 No. 336-17 및 IEC 63327에 정의된 중요한 안전 표준을 충족하기 위해 엄격한 테스트를 거쳐 모든 기능적 안전 성능 요구 사항이 충족되는지 확인하여 장비 손상을 방지하고 실제로 바닥에 닿을 때 사고를 방지한다.

 

선반 실행 개선

AI 솔루션은 선반에서 고객 경험과 의사 결정을 개선하는 데 도움이 된다.

바코드 스캐닝 및 수동 계산과 같은 수동 프로세스는 변화하는 비즈니스 요구 사항, 변화하는 고객 선호도 및 직원 유지 문제에 적응하는 것을 극도로 어렵게 만든다. 컴퓨터 비전이 있는 AMR은 선반을 스캔하여 재고 없는 품목을 세심하게 표시할 수 있다. 처방적 AI 도구를 사용하여 이러한 로봇은 소매업체가 적절한 가격으로 적절한 선반에 적절한 제품이 있는지 확인하는 데 도움이 되어 향상된 고객 경험을 제공한다. 직원은 제품을 수동으로 추적하는 데 시간을 소비하는 대신 고객과 상호 작용하고 모바일 주문을 처리하며 선반 문제를 언제 해결해야 하는지에 대한 알림을 받을 수 있다.

 

소매업체는 광범위한 데이터 세트를 분석하여 계절적 수요 및 매장 레이아웃이 매출에 미치는 영향과 같은 추세를 파악할 수도 있다. 핵심은 빠른 의사 결정을 위한 빠르고 정확한 통찰력에 액세스하는 것이다. 이러한 솔루션을 사용하면 소매업체는 더 적극적으로 대응할 수 있으며 더 이상 판매 실적에 영향을 미치는 요소를 파악하려고 할 때 부분적인 그림만 그릴 수 있는 POS(판매 시점) 데이터에서 기다리거나 결론을 도출할 필요가 없다.

 

경쟁력을 유지하려면 소매업체는 재고 문제를 정면으로 해결해야 한다. 로봇과 AI 기반 통찰력을 활용하여 재고 관리를 미세 조정하고, 재고 부족을 최소화하고, 더 많은 판매 기회를 포착할 수 있다. 고객 경험에 대한 기대치가 그 어느 때보다 높다는 것은 분명하다.

 

재고 없는 품목이 하나라도 있을 때마다 소매업체는 쇼핑객이 다른 곳으로 갈 수 있으므로 고객 충성도를 잃을 위험이 있다. 소매업체는 AI를 사용하여 재고 예측 정확도를 최대 35%까지 높이고 재고 부족으로 인한 매출 손실을 크게 줄임으로써 이를 완화할 수 있다.

 

실시간 판매 및 공급망 데이터를 활용함으로써 소매업체는 수요 예측의 정확도를 지속적으로 개선하여 고객 선호도에 맞게 제품 구색과 수량을 보다 효과적으로 조정할 수 있다.

 

효율성과 정확성에 대한 새로운 기준을 설정함으로써 지능형 자동화는 전체 소매업 생태계를 향상시킨다. 급속한 변화와 불확실성의 시대에 이러한 혁신적인 솔루션을 도입하는 것은 소매업체가 경쟁 우위를 유지하고 지속적인 고객 충성도를 육성하는 데 매우 중요하다.