월마트와 아마존이 AI를 활용해 소매업을 혁신하는 방법

글로벌 데이터에 따르면, 이 두 대형 유통업체는 효율성과 고객 경험 측면에서 새로운 기준을 제시하고 있습니다.

월마트와 아마존은 인공지능(AI)을 활용해 소매 환경을 혁신하고 있습니다.

선도적인 데이터 및 분석 회사인 GlobalData는 두 회사가 어떻게 혁신의 경계를 넓히고, 개인화된 경험을 창출하고, 운영 효율성을 향상시키고 있는지 강조합니다.

GlobalData의 Disruptive Tech 실무 책임자인 Kiran Raj는 "Walmart와 Amazon은 더 이상 시장 점유율만을 놓고 경쟁하지 않습니다. 그들의 AI 전략은 Walmart의 디지털 및 물리적 쇼핑 경험의 혼합에서 Amazon의 운영 자동화에 이르기까지 전체 소매 생태계를 재편하고 있습니다."라고 말합니다.

AI 혁신으로 소매업을 재정의하다

월마트의 AI 진출은 빠르고 포괄적이었습니다. 지난 3,000년 동안 20% 증가한 것을 포함하여 XNUMX개가 넘는 AI 관련 특허를 출원한 이 대형 소매업체는 여러 가지 AI 경로를 모색하고 있습니다.

주목할 만한 혁신으로는 가상 체험 및 AI 기반 매장 제품 인식 시스템 등의 증강 현실(AR) 애플리케이션이 있습니다.

이러한 기술은 실제 매장과 디지털 상호 작용을 혼합하여 원활한 쇼핑 경험을 창출하려는 Walmart의 목표의 일부입니다. 예를 들어, AR 기반 "친구와 함께 쇼핑하기" 기능을 통해 고객은 패션 선택에 대한 피드백을 공유하고 받을 수 있어 고객 참여를 더욱 강화합니다.

매장 내에서는 AI가 재고 관리를 자동화하여 더 빠르고 정확한 고객 서비스를 제공하고 있으며, 스마트 팩토리 AI와 이미지 기반 거래와 같은 이니셔티브는 완전 자동화된 소매 미래를 지향합니다.

9,000개가 넘는 AI 관련 특허(그 중 50%가 지난 XNUMX년 동안 출원됨)를 보유한 Amazon은 고객 개인화 및 자율 시스템 분야를 선도하고 있습니다.

회사가 AI 기반 고객 경험에 많은 투자를 한 것은 머신 러닝과 광범위한 데이터 분석을 바탕으로 한 고도로 개인화된 추천을 통해 확인할 수 있습니다.

Amazon은 또한 자율 네트워크 가상화와 같은 기술을 개척하여 데이터 관리 및 운영 효율성 측면에서 새로운 표준을 제시했습니다.

Amazon Scout, Prime Air 등 자율 배송 시스템을 활용함으로써 AI 기반 소매 시장에서의 리더십을 더욱 공고히 했습니다.

균형 맞추기: 고객 경험 대 보안

보안과 고객 경험은 두 소매업체의 주요 초점 분야입니다. Walmart는 지능형 음성 지원과 AI 강화 감시 기술을 통합하여 매끄럽고 안전한 쇼핑 경험을 보장합니다.

이러한 혁신은 편의성에 관한 것일 뿐만 아니라 고객 신뢰를 높이는 것에 관한 것입니다. 반면, Amazon의 고급 AI 애플리케이션은 특히 코딩 및 감시를 위한 AI를 통해 엔터프라이즈 수준의 보안에 중점을 둡니다.

이러한 시스템은 소비자와 운영 보안을 모두 강화하여 광범위한 전자상거래 플랫폼에서 원활하고 안전한 상호작용을 보장합니다.

앞으로의 길: 소매업의 새로운 시대

월마트와 아마존이 혁신을 계속 추진함에 따라, 이들의 전략은 소매업계 전반에 파장을 일으키고 있습니다.

GlobalData는 이러한 발전으로 인해 공급망 혁신, 고객 충성도 프로그램, 운영 확장성 등의 분야에서 큰 변화가 일어날 수 있다고 지적합니다.

Kiran Raj는 "Walmart와 Amazon의 공격적인 혁신 전략은 시장 지위를 강화할 뿐만 아니라 소매 부문의 미래에 대한 청사진을 제시합니다."라고 결론지었습니다.

소매업 전반에 AI를 도입하는 추세는 더욱 강화될 것이며, 두 회사 모두 편의성, 개인화, 최첨단 기술이 결합된 새로운 시대의 고객 참여를 위한 무대를 마련하고 있습니다.

이러한 혁신은 소비자가 제품과 상호작용하는 방식부터 소매업체가 운영을 관리하는 방식에 이르기까지 모든 것에 영향을 미쳐 쇼핑의 미래를 바꿀 것입니다.

월마트의 AR 기술 통합이든, 아마존의 자율 시스템 집중이든, AI는 의심할 여지 없이 소매업의 미래를 여는 열쇠입니다.

출처 소매 인사이트 네트워크

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