인공지능(AI)은 비즈니스 세계에서 유행어가 되었으며, 효율성, 향상된 의사 결정 및 증가된 수익성을 약속합니다. B2B 상거래 분야에서 AI는 지능형 챗봇 활용, 개인화된 제품 추천, 최적화된 재고 관리 및 풍부한 고객 경험을 포함한 광범위한 이점을 제공합니다. 그러나 FMCG 유통에 AI를 도입하는 데는 많은 유통업체가 당연히 우려하는 위험이 따릅니다. 이 블로그 게시물에서는 FMCG 유통업체가 AI를 도입할 때 잠재적인 과제를 살펴보고 중요한 고려 사항을 강조합니다.
AI 프로젝트 실패율
AI가 받는 모든 흥분과 관심에도 불구하고, 프로젝트 실패에 대한 진실을 직시하는 것이 중요합니다. 여러 연구에 따르면 AI 프로젝트의 실패율은 50%에서 85%에 이릅니다. 이러한 통계를 잘 알고 있는 FMCG 유통업체는 중요한 비즈니스 결정에 AI에 의존하는 것이 실행 가능하고 유익한지 의문을 품는 것은 당연합니다.
FMCG 유통업체의 의사결정 자율성 상실
FMCG 유통업체의 주요 우려 사항 중 하나는 의사 결정 프로세스에 대한 통제력 상실입니다. AI 알고리즘이 방대한 양의 데이터를 분석하고 권장 사항을 제시함에 따라 유통업체는 홍보할 제품, 제품 설명 방법 또는 타겟팅할 시장과 같은 중요한 비즈니스 측면에 대한 통제력을 포기하고 있다고 느낄 수 있습니다. AI 권장 사항에만 의존하면 성공을 가져다준 개인화된 터치와 시장 직관을 잃을 위험이 있습니다. AI 기반 추천 엔진은 데이터 분석을 기반으로 특정 제품을 홍보할 것을 제안하지만 인간의 직관으로 인식할 수 있는 외부 요인이나 고객 선호도를 고려하지 못합니다. 이로 인해 타겟 고객과 공감하지 못하는 제품을 홍보하여 판매 기회를 놓치고 잠재적인 브랜드 손상으로 이어질 수 있습니다.
브랜딩 및 제품 차별화에 미치는 영향
FMCG 유통업체는 브랜드 이미지를 만들고 경쟁사와 차별화하기 위해 상당한 노력을 기울입니다. 그들은 제품 설명, 마케팅 메시지, 프로모션 캠페인을 신중하게 선별하여 브랜드 정체성에 맞춥니다. AI 알고리즘에 제품 설명과 프로모션 추천 작업을 맡기면 브랜드 메시징에 대한 통제력을 잃고 고객 혼란으로 이어질 수 있다는 우려가 제기됩니다.
FMCG 유통업체에 대한 잠재적인 과도한 의존 및 의존성
FMCG 유통업체가 AI 기술에 점점 더 의존함에 따라 과도한 의존과 비판적 사고 상실의 위험이 있습니다. AI에서 생성된 통찰력에만 의존하면 대안 전략이나 창의적인 솔루션에 대한 탐색이 제한될 수 있습니다. 이러한 과도한 의존은 실험 부족과 AI 알고리즘의 경계를 벗어나는 새로운 시장 트렌드나 고객 선호도를 발견할 수 있는 기회를 놓칠 수 있습니다.
데이터 통합 악몽
AI는 효과적으로 작동하기 위해 통합된 데이터, 간소화된 프로세스, 표준화된 시스템의 강력한 기반이 필요합니다. 기본 문제를 해결하지 않고 AI를 구현하는 것만으로는 원하는 결과를 얻을 수 없습니다. 이질적인 시스템은 종종 서로 다른 데이터 형식, 구조, 품질 표준을 가지고 있어 데이터 통합이 복잡하고 시간이 많이 걸리는 작업이 됩니다. 여러 판매 채널의 데이터를 통합하려고 하면 부정확한 통찰력과 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.
시나리오 : 현장 담당자는 한 시스템을 사용하여 주문을 받는 반면, B2B 전자상거래 포털은 독립적으로 운영되고, 내부 영업팀은 별도의 시스템을 사용합니다. 이러한 시스템에서 개별적으로 의미 있는 통찰력을 추출하거나 정확한 예측을 시도하는 것은 AI 알고리즘에 어려운 일입니다. 고객 행동, 판매 패턴 및 재고 관리에 대한 완전한 그림이 없기 때문입니다.
단편화된 고객 경험
영업 솔루션의 핵심 목표는 다양한 터치포인트에서 매끄럽고 일관된 고객 경험을 제공하는 것입니다. 이질적인 영업 솔루션은 일관되지 않은 제품 정보, 가격 차이 및 단절된 상호 작용으로 인해 단편화된 고객 경험을 초래할 수 있습니다. AI만으로는 고객 데이터, 주문 내역 및 선호도를 통합하는 통합 플랫폼 없이는 이러한 격차를 메울 수 없습니다.
시나리오 : 구매자는 B2B 전자상거래 포털을 통해 주문을 하고 실시간 재고 가시성을 기대합니다. 그러나 재고 데이터가 시스템 간에 동기화되지 않으면 내부 영업팀을 통해 재고가 있음에도 불구하고 고객은 재고 없음 알림을 받을 수 있습니다. 이러한 단절된 경험은 고객 신뢰를 떨어뜨리고 수익 창출에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
운영상의 비효율성
이질적인 판매 솔루션은 고객 경험에 영향을 미칠 뿐만 아니라 운영 비효율성을 초래합니다. 영업팀은 여러 시스템을 탐색하고, 노력을 중복하고, 데이터 불일치를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. AI는 통찰력을 제공할 수 있지만 기본 프로세스와 시스템이 단편화되어 있으면 운영상의 어려움이 남습니다.
시나리오 : 내부 영업팀은 한 시스템을 통해 주문을 받는 반면, 현장 담당자는 동시에 다른 시스템에 동일한 주문을 입력합니다. 이러한 중복은 혼란, 주문 처리 지연 및 잠재적 오류를 일으킬 수 있습니다. 데이터를 조정하고 통합할 수 없는 AI 알고리즘은 이러한 운영 비효율성을 완화할 수 없습니다.
결론
AI 기술은 FMCG 유통에서 잠재적 이점을 제공하지만, 통제력 상실을 둘러싼 우려는 타당하며 가볍게 여겨서는 안 됩니다. FMCG 유통업체는 단편화된 판매 솔루션의 근본적인 문제를 해결하지 않고 AI를 도입하는 것과 관련된 위험과 과제를 신중하게 고려해야 합니다.
AI 프로젝트 실패율은 FMCG 유통 분야에서 AI를 구현할 때 신중함과 적절한 계획이 필요하다는 것을 강조합니다. 의사 결정의 자율성 상실, 브랜딩 및 제품 차별화에 대한 잠재적 영향, AI에 대한 과도한 의존 및 의존, 데이터 통합 악몽, 단편화된 고객 경험, 운영 비효율성은 모두 유통업체가 해결해야 할 타당한 우려 사항입니다.
FMCG 유통업체는 맹목적으로 AI를 채택하기보다는 성공적인 AI 채택을 위한 전제 조건으로 통합된 B2B 상거래 플랫폼을 구축하는 데 집중해야 합니다. Pepperi B2B Commerce와 같은 통합 플랫폼이 있으면 AI를 효과적으로 활용하여 모든 시스템을 스캔하고 정확한 통찰력을 제공하며 고객에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
출처 페퍼리닷컴
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