PwC컨설팅 "유통업 경쟁력, AI 에이전트에 달려"

'유통업 혁신을 위한 AI 전략 보고서' 발간
"해외는 AI 전환 가속화 중…韓은 아직"
"韓 기보유 온라인 강점 바탕으로 실행必"

글로벌 유통사들이 인공지능(AI) 에이전트 중심 운영체계 전환을 가속화 하는 가운데 국내 유통사는 데이터를 사후 기록 및 관리 수단 수준으로만 활용하고 있어 이를 구매 과정 전반을 아우르는 AI 경쟁력 확보 수단으로 전환해야 한다는 지적이 나왔다.

27일 PwC컨설팅은 'AI 네이티브 커머스: 유통업 혁신을 위한 AI 전략' 보고서를 발간하고 이 같은 내용을 전했다. 보고서에서는 커머스 확산에 따른 고객 구매 과정 변화와 글로벌 유통사들의 대응 사례 분석, 국내 유통기업이 취해야 할 AI 전환 전략을 제시했다.

보고서에 따르면 AI 에이전트 도입 이후 유통 산업에서 고객의 구매 과정은 재편되고 있다. 기존에는 단계별로 분절됐던 구매 방식이 지금은 '인지·니즈 발생-후보군 압축-구매 승인-배송·교환·CS-재구매·케어'로 이어지는 통합 구조로 바뀌었다. 이 과정에서 고객과의 상호작용이 데이터로 축적 및 학습되면서 경쟁의 핵심은 채널 노출에서 에이전트 역량으로 넘어가고 있는 것이다.

AI 활용 과정에서 고객 행동 데이터가 축적될수록 추천 정확도 및 전환율이 높아지는 이른바 '데이터 복리 효과'가 작동한다고도 설명한다. AI 전환이 빠른 사업자일수록 경쟁 우위가 강화되는 구조다.

이에 글로벌 유통사들은 AI 전환을 가속화하고 있다고 분석한다. 월마트는 온·오프라인 고객 데이터를 기반으로 자체 AI 에이전트 구축하는 동시에 챗GPT, 제미나이 등 외부 거대언어모델(LLM)과 협업을 병행하며 고객 접점의 주도권을 유지하고 있다. 아마존은 음성 기반 개인 비서 '알렉사'와 스트리밍 서비스 '프라임 비디오' 등 자사 생활 전반 데이터를 결합해 구매를 예측·실행하는 '생활 운영체제(OS) 기반 자율커머스' 전략을 취하고 있다.

미국 대표 백화점 메이시스는 4000만명의 고객 데이터와 패션 큐레이션 역량을 결합한 초개인화 전략을 강화하는 한편 매장 포트폴리오를 고수익 소형 매장 중심으로 재편 중이다. 일본의 훼미리마트는 구조적 노동력 부족에 대응해 매장 운영 자동화 및 점주 지원 AI를 단계적으로 도입하고 있다. 또 이를 통해 축적된 데이터를 신규 수익원으로 전환하는 전략을 추진 중이다.

보고서는 "각사의 접근 방식은 달랐지만, 자사가 보유한 데이터와 고객 접점이라는 자산 구조를 토대로 AI 전환 전략을 설계하고 실행한다는 점에서는 공통된 흐름이 나타났다"며 "국내 유통시장은 높은 온라인 침투율과 방대한 고객 데이터를 보유하고 있지만 이런 자산이 AI 경쟁력으로 연결되지 못하고 있다"고 했다. 특히 국내 유통시장의 구조적 한계로 데이터가 계열사·채널별로 분절돼 단일 고객 관점에서 활용되기 어렵다는 점을 짚었다.

이에 ▲AI 에이전트 기반 고객 구매 여정 재설계 ▲외부 AI 플랫폼 대응 및 협력 전략 수립 ▲데이터 통합 수집 및 활용 기반 구축 ▲AI 기반 조직·운영 모델 및 핵심성과지표(KPI) 설계 등 네 가지 실행방안을 제시했다. 이미 온라인에서 가지고 있는 강점을 바탕으로 한 신속한 실행이 중요하다는 것이다.

한승욱 PwC컨설팅 AI·테크 전략 담당 파트너는 "AI 네이티브 커머스 전환 과정에서는 먼저 실행에 나선 유통사가 데이터와 운영 경험을 축적하며 경쟁 우위를 키워갈 수 있다"며 "부족한 것은 자산이 아니라 그 자산을 AI와 연결하는 전략과 실행력"이라고 강조했다.

보고서는 PwC컨설팅 홈페이지에서 볼 수 있다.

황서율 기자 chestnut@asiae.co.kr