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2024년 미국 소매 시장 혁신 기술 트렌드 분석
- 트렌드
- 미국
- 달라스무역관 이재인
- 2023-10-11
- 출처 : KOTRA
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AI 활용, 옴니채널 유통, 매장 자동화 등을 통한 소매시장의 디지털 전환 가속화 전망
글로벌 리테일테크 시장, ’28년에 ’22년 대비 3배 성장한 1025억 달러 달할 것
최근 몇 년 지속된 코로나 팬데믹으로 인한 사회적 거리두기, 비대면 및 재택근무 보편화 등 생활 방식 전반에 나타난 변화들은 미국인들의 소비 행태에도 영향을 끼쳐, 미국 이커머스(E-commerce) 시장을 급속도로 성장시키는 계기가 됐다. 최근 미국 소매 업계는 이커머스를 통해 편리한 구매와 다양한 엔터테인먼트 요소들을 경험한 소비자들의 새로운 수요를 충족시키고, 인력 절감을 통한 경영 효율화 실현을 위해 온·오프라인을 망라한 디지털 전환을 가속화하고 있다. 최근 글로벌 스타트업 분석기관인 스타트어스인사이츠(StartUs insights)는 전 세계 2,721개 리테일테크 스타트업 분석을 통해 2024년 소매 업계를 변화시킬 8대 혁신 트렌드를 발표한 바 있는데, 이러한 혁신을 통해 미국 소매 업계가 과연 어떤 모습으로 변화를 거듭할지, 우리 기업들 또한 어떤 기술 또는 제품으로 미국 소매 시장을 공략할 수 있을지 짚어보고자 한다.
<2024년 소매 업계 8대 기술 트렌드 영향력 분석>
[자료: StartUs insights]
트렌드 1: 리테일 풀필먼트(Retail Fulfillment)
업계에서 가장 큰 영향력을 행사할 것으로 전망되는 혁신 기술은 리테일 풀필먼트 관련 기술로 꼽혔다. 팬데믹으로 인해 기존 공급망의 취약성이 노출되면서 단순 배송 대행 업무에서 더 나아가, 물류센터에서 제품을 수령 및 보관하며 고객의 개별 주문을 접수해 고르고(Picking) 상품 포장(Packing) 후 고객향 배송하는 것뿐 아니라 반품 및 재고관리까지 제품 주문 프로세스 전반을 다루는 리테일 풀필먼트 기술 혁신에 대한 수요가 증가할 것으로 보이며, 그중에서도 온라인 쇼핑의 배송 속도를 획기적으로 줄이는 퀵커머스(Quick Commerce) 실현을 위한 기반 기술인 라스트마일 배송(Last Mile Delivery) 최적화와 이른바 다크스토어(Dark Store)로도 불리는 도심 속 매장 기반 물류창고인 마이크로 풀필먼트 센터(Micro Fulfillment Center)가 특히 주목받고 있다.
2020년 설립된 자율주행 로봇 기반의 로컬 음식 배송업체인 코코딜리버리는 라스트 마일 배송 혁신을 실현하고 있는 미국 스타트업이다. GPS 추적기능, 양방향 마이크, 원격 조정 기능을 탑재한 50파운드(22.6kg) 규모의 핑크색 로봇은 현재 캘리포니아주에서는 산타모니카, 로스앤젤레스, 텍사스주에서는 오스틴, 휴스턴 전역에서 매주 수천 명의 고객에게 서비스를 제공하며, 매장에서 반경 최대 2마일(3.2km) 내에서 주문을 처리할 수 있어 도심지역에서의 빠르고 효율적인 배송을 실현하고 있다.
<자율 주행 로봇 코코>
[자료: CoCo Delivery]
트렌드 2: 옴니채널 커머스(Omni-Channel Commerce)
소비자가 웹사이트, 모바일 앱, 소셜 미디어 플랫폼, 오프라인 매장 등 유기적으로 연결된 다양한 채널을 넘나들며 상품을 검색하고 구매까지 가능케 해 어떤 채널에서도 같은 매장을 이용하는 것처럼 느낄 수 있도록 하는 옴니채널 커머스가 소매 업계 전반에서 주목받을 전망이다. 이를 실현시키기 위해 오프라인에서는 QR코드 스캔을 통해 제품 마케팅 이벤트에 참여하거나 제품 상세 정보를 검색할 수 있게 하며, 온라인에서는 챗봇을 통한 고객 응대, 실시간 비디오 쇼핑 환경 제공과 같이 오프라인과 같은 상세한 제품 체험을 가능케 해 고객 경험을 확장시키는 오프라인(Physical, 물리적인)과 디지털(Digital)이 결합 된 피지털(Physital) 기술 도입이 가속화될 것으로 예상된다.
일례로 구글(Google)은 ’23년 7월 미국 고객을 대상으로 생성형AI를 적용한 온라인 의상 피팅 서비스를 선보였다. 기존 AR기술 기반 가상 피팅과 달리, AI 기반 가상 피팅 서비스는 고객이 옷을 입어볼 모델의 인종, 체형, 머리 색깔, 피부색 등을 선택한 후, 다양한 모델이 선택한 옷을 입었을 때 어떻게 보이는지를 실제와 같이 구현한다.
<구글 가상 의류 피팅 예시>
[자료: Google]
트렌드 3: 매장 자동화(In-store Automation)
AI(인공지능), ML(기계학습), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 5G, 엣지컴퓨팅 등 기술을 기반으로 한 매장 자동화가 미국 소매업계에서 더욱 보편화될 것으로 전망되며, 업체들은 이를 통해 최소한의 인력으로도 매장 재고 수준, 진열 선반 디스플레이, 제품 라벨링 및 가격 변경 등을 신속하고 정확하게 관리할 수 있어 수익성과 매장 운영 효율성을 동시에 제고할 수 있을 것으로 보인다.
미국 리테일테크 스타트업인 아이파이(Ai-Fi)는 자사에서 개발한 무인상점에서의 고객 패턴 및 분석 서비스인 스마트스토어 애널리틱스(Smart Store Analytics)를 출시했으며, 동 서비스는 고객 쇼핑행태 데이터를 통해 리테일 운영자에게 매장 레이아웃, 재고관리, 상품 출입고 등 매장 운영 전반에 필요한 인사이트를 제공하고 있다.
트렌드 4: 스마트 결제(Smart Check-out)
센서, 블록체인, 근거리통신(NFC), 무선주파수 인식(RFID), 생체 인식 기술 등 첨단 기술을 활용한 원활한 결제(Frictionless Payment)가 소매 업계 전반에서 다양한 방식으로 적용될 것으로 보인다. 이미 대부분의 대형 마트에서 적용 중인 셀프 계산 키오스크는 식음료 업장을 중심으로 점차 확산되고 있고, 월마트 샘스클럽에서 작년부터 시행되고 있는 고객 스마트폰을 활용한 인앱(In-app) 결제 방식인 스캔앤고(Scan-and-Go)를 시작으로, AI 컴퓨터 비전, RFID 등의 기술을 접목한 계산원이 상주하지 않는(Cashier-less) 무인매장도 실험적으로 도입될 것으로 전망된다.
트렌드 5: 몰입형 고객경험(Immersive Customer Experience)
AR(증강현실), VR(가상현실) 등의 기술을 기반으로 가상 제품 체험, 3D 제품 시각화 등 고객에게 직접 가지 않고도 제품을 체험할 수 있게 하는 등 색다른 쇼핑 경험을 제공하는 몰입형 기술의 소매 산업에서의 확산이 기대된다. 몰입형 기술은 제품 구매를 위한 정보 제공 단계에서의 적용에서 더 나아가, 메타버스에서의 게임화된 브랜드 경험, NFT 연계 등 엔터테인먼트 요소를 추가해 차별화된 경험과 온라인을 통한 소통을 중시하는 Z세대 소비자들의 브랜드 참여와 충성도를 제고하는 데에도 효과적으로 작용할 것으로 전망된다.
<구찌(Gucci)의 AR 기술 기반 제품 시착 예시>
[자료: Gucci, Financial Times]
트렌드 6: 지속가능성(Sustainability)
자신의 라이프스타일과 구매 습관이 기후 변화에 미치는 영향을 고려하는 소비자들이 늘어나면서 지속가능성이 소매 업계의 핵심 트렌드로 부상함에 따라, 업체들은 지속가능성을 제품 기획 및 운영 전반의 의사결정에 주요 지표로 활용하고 있다. 넷제로(Net-Zero) 목표를 달성하기 위한 노력의 일환으로 식품업계에서는 친환경, 현지 생산 원료 수급, 생분해 포장용기 사용, 대체육 제품군 론칭 등이 대표적이며, 패션업계를 중심으로는 재판매(Resell) 플랫폼 및 대여 또는 구독 비즈니스 모델 도입, 원부〮자재 수급 공급망 솔루션 도입을 주요 사례로 들 수 있다.
미국의 대표적인 의류 브랜드인 폴로랄프로렌(Polo Ralph Lauren)의 주요 공급선인 렌프로(Renfro Corporation)는 올해 초 공급망 추적가능성 기술 스타트업인 트러스트레이스(TrusTrace) 플랫폼을 도입해 원부자재 공급선, 원산지 정보, 인증정보 등 대량 정보의 간결화를 통해 다양한 공급망 관련 정보를 실시간으로 확인하고 있다.
트렌드 7: 인공지능(Artificial Intelligence, AI)
소매 업계에서의 자연어 처리(Natural Language Processing, MLP), 기계학습(Machine Learning, ML), 딥러닝(Deep Learning)과 같은 AI 및 하위 기술들은 매장 내 운영 환경을 개선하고 고객 경험을 향상시키고 있다. 특히 AI는 알고리즘을 통한 수급, 판매 예측 및 분석으로 공급망 효율성을 높이고 있으며, 또한 소비자 행동 분석을 통해 초개인화 프로모션이나 제품 추천 등에도 지속적으로 사용될 전망이다.
미국에 본사를 둔 스타트업 퍼즐(Puzl)은 AI 기술을 기반으로 한 가격 최적화를 통해 최대 향후 12주까지의 수익을 예측하고, 이를 근거로 주간 광고 계획 및 마진 관리를 자동화해 매장 수익률 향상과 현금흐름 개선을 실현시키는 중소형 슈퍼마켓 대상 운영 솔루션을 제공하고 있다.
트렌드 8: 빅데이터 및 분석(Big Data & Analytics)
빅데이터와 분석은 이전에는 수집돼 마케팅 요소로 사용되지 못했던 무수한 데이터들에 대한 통찰력을 제공한다. 일례로 특정 연령대 고객의 특정 시간 및 장소에서의 상품에 대한 브라우징 기록이나 구매 이력 데이터를 분석해 고객 수요 예측 및 재고 충당 계획을 세우는 데 도움을 받을 수 있다.
워싱턴주 시애틀에 본사를 둔 소매업체 및 브랜드에 대한 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI) 기술 스타트업인 스택라인(Stackline)은 마케팅 전반에서 수집한 방대한 데이터를 기반으로 매장 재고 분석, 가격 모니터링 등을 수행하는 옴니(Omni) 플랫폼을 개발했다. 판매자들은 이 플랫폼을 통해 직접 매장방문을 통한 확인 없이도 자사 제품의 유통망별, 지역별 진열대 점유율을 파악할 수 있으며, 업체별, 카테고리별 키워드 전반에 걸친 순위를 알 수 있어 효과적인 마케팅 실현에 도움을 받을 수 있다.
시사점
시장조사 업체인 Global Information과 Nikkei 조사에 따르면, 온·오프라인 소매 시장 규모 확대 및 디지털 전환 가속화에 따라 글로벌 리테일테크 시장 규모는 ’22년 347억 달러에서 ’28년에는 약 3배 규모 성장한 1025억 달러 규모에 달할 것으로 전망된다. 이미 한국에서도 많은 소매 기업들이 리테일테크를 도입해 운영 효율화를 시도하고 있고, 특히 셀프 체크아웃 키오스크, 물류창고 피킹(Picking), 이동 로봇, 배송용 드론, 전자가격표 등 하드웨어나 무인매장 솔루션과 같은 소프트웨어의 미국 내 수요가 점차 증가하는 추세로 우리 기업들 또한 관련 전시회 및 콘퍼런스 참여를 통해 급변하는 현지 수요에 대한 전략을 수립하고, 적극적인 네트워킹을 통해 미국 진출을 노려볼 수 있을 것으로 전망된다. 한편, 미용, 패션 등 업계를 시작으로 AR기술을 기반으로 한 가상 피팅(Virtual Fitting), 3D 제품 시각화 서비스 제공 트렌드가 확산됨에 따라, 우리 기업들 또한 자사 온라인 쇼핑몰에 관련 기술들을 도입하는 등 매력적인 소비자 경험 제공을 통해 미국, 더 나아가 글로벌 소비자들을 대상으로 판매 저변을 확대할 수 있을 것으로 전망된다.
자료: StartUs insights, Coco Delivery, Google, AiFi, Gucci, Financial Times, Renfro Corporation, Trustrace, Puzl, Stackline, Global Information, Nikkei 등 KOTRA 달라스 무역관 자료 종합
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