소식

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세계화의 디지털 물결 속에서 강력한 데이터 처리, 분석 및 예측 기능을 갖춘 인공지능(AI) 기술은 점차 다양한 산업의 변화와 업그레이드를 촉진하는 핵심 원동력이 되고 있습니다. 소비자의 일상생활과 밀접하게 연결된 유통산업 역시 AI를 중심으로 유례없는 변화를 맞이하고 있습니다. Alibaba는 AI 기술을 사용하여 전자상거래 플랫폼의 상품 추천 시스템을 최적화하고 빅 데이터 분석을 통해 재고 관리 효율성을 향상합니다. Walmart는 생성 AI를 배포하고 음성 쇼핑 기능을 출시하여 사용자 경험을 향상합니다. Starbucks는 AI 알고리즘을 사용하여 고객의 구매를 정확하게 예측합니다. 습관과 선호도를 분석하여 제품 추천 및 재고 관리를 최적화합니다. 이러한 거대 소매업체들은 치열한 시장 경쟁을 활용하기 위해 AI 애플리케이션 배포에 막대한 투자를 해왔습니다.

이를 바탕으로 이 기사에서는 소매 시나리오에서 AI 기술의 실제 적용을 심층적으로 탐색하고 소매 비즈니스에 대한 구체적인 영향과 잠재적 기회를 분석하여 관련 기업과 투자자에게 귀중한 참고 정보를 제공할 것입니다.

1. “AI+리테일” 개발 개요

"AI+리테일" 인공지능(AI) 기술을 소매업의 모든 측면에 적용해 소매업의 지능 수준을 높이고, 운영 효율성을 향상시키며, 고객 경험을 최적화하고, 소매업의 혁신과 변화를 촉진하는 것을 말합니다. 이 개념은 상품 추천, 고객 서비스, 재고 관리, 물류 및 유통, 마케팅 등 다양한 측면을 포괄합니다. AI 기술을 적용하여 소매 비즈니스 프로세스의 자동화, 개인화 및 지능화를 구현하는 것을 목표로 합니다.

개발 원동력: 기술 진보, 소비자 수요 변화, 소매 업계의 디지털 전환 필요성이 함께 'AI + 소매'의 급속한 발전을 촉진합니다.

AI 기술의 발전, 특히 생성적 AI의 발전은 소매 산업에 새로운 발전 기회를 가져왔습니다. 알고리즘 수준에서 제너레이티브 AI는 RNN, LSTM, Transformer 등 더욱 발전된 딥러닝 기술을 사용하여 모델이 데이터의 내부 구조와 관계를 더 깊이 이해할 수 있도록 하고, 모델의 정확도를 향상시키며, 일반화 기능을 통해 복잡한 작업을 더욱 편안하게 처리할 수 있습니다. 컴퓨팅 성능 측면에서 하드웨어 기술의 발전, 특히 GPU와 TPU의 인기로 인해 생성 AI의 훈련 및 추론 속도가 크게 향상되고, 개발 주기가 단축되었으며, AI 애플리케이션의 효율성이 향상되었습니다. 또한, 대규모 데이터 트레이닝을 통해 생성 AI는 데이터 특성을 보다 정확하게 포착하고, 보다 현실적이고 자연스러운 콘텐츠를 생성하며, 소매 업계에 소비자 요구에 더 가까운 추천을 제공할 수 있습니다. 따라서 AI 기술의 발전은 생성적 AI의 기능과 성능을 최적화할 뿐만 아니라, 유통산업을 위한 새로운 마케팅 및 서비스 모델을 창출하고 산업의 혁신적인 발전을 촉진합니다.

소비자의 세대 변화, 개인화된 서비스와 즉각적인 만족에 대한 수요 증가, 소매 업계는 경쟁력을 유지하기 위해 이러한 변화에 적응해야 합니다. . 시대가 변하면서 소비자 집단도 세대교체를 경험하고 있습니다. 젊은 소비자, 특히 Z세대와 밀레니얼 세대가 점차 주요 소비자로 자리잡고 있습니다. 그들은 디지털 시대에 성장했고, 이전 세대보다 기술에 대한 적응력과 수용력이 훨씬 뛰어나며, 개인화된 서비스와 즉각적인 만족에 대한 기대치가 더 높습니다. 그들은 맞춤형 제품 추천, 개인화된 마케팅 정보, 유연하고 편리한 결제 및 배송 방법을 원합니다. McKinsey 데이터에 따르면 "Z세대" 소비자의 절반 이상이 독특한 스토리를 전달할 수 있는 개인화된 브랜드를 선호하는 것으로 나타났습니다. QuestMobile 데이터에 따르면 "Z세대" 사용자는 월 평균 약 160시간, 하루 평균 7.2시간 동안 모바일 인터넷에 의존하고 있으며 편리한 결제와 즉각적인 배송에 대한 기대가 높습니다. 새로운 세대의 소비자 요구를 충족시키기 위해 소매 업계는 서비스 경험을 혁신하고 개선해야 하며, 소비자의 지속적인 신뢰를 얻기 위해 경쟁에 직면하여 끊임없이 적응하고 조정해야 합니다.

유통업계는 주식경쟁시대에 돌입했고, AI리테일은 기업 성장의 새로운 비밀번호가 됐다. 유통업계는 주식경쟁시대에 진입했고, 시장환경은 점점 더 복잡해지고 있으며, 전통적인 성장방식은 더 이상 새로운 경쟁상황에 적응할 수 없습니다. 이러한 맥락에서 AI 리테일은 기업 성장의 새로운 문을 열었고 기업 성장을 위한 새로운 암호가 되었습니다. AI 기술의 심층적 적용을 통해 소매업체는 전례 없는 정확성으로 소비자의 요구를 포착하고, 빅데이터 분석을 통해 사용자 초상화를 정확하게 묘사하며, 소비자에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 소비자 중심 서비스 모델은 소비자의 쇼핑 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 브랜드 매력과 소비자 충성도를 눈에 띄지 않게 향상시킵니다. 동시에 AI 기술은 정밀 마케팅, 재고 최적화, 공급망 효율성에도 중요한 역할을 하여 기업이 운영 비용을 절감하고 시장 경쟁력을 강화하는 데 도움을 줍니다. AI 리테일은 유통기업에 새로운 성장 포인트를 제공할 뿐만 아니라, 유통산업 전체에 새로운 활력을 불어넣습니다.

개발 현황 : 사용자 중심, 옴니채널 통합, 데이터 중심, 새로운 스마트 리테일 생태계 조성

현재 AI는 소매업계를 재편하고 있으며, '상품' 중심의 전통적인 선형 가치 사슬은 '사용자' 중심의 폐쇄 루프 가치 사슬로 변화하고 있습니다. AI 기술의 도움으로 소매업체는 실시간 시나리오 기반 사용자 여정 상호 작용을 통해 소비자 요구를 깊이 이해하고 정확한 데이터를 기반으로 온라인 및 오프라인 옴니채널 통합을 달성하고 AI를 모든 측면에 침투 및 적용할 수 있습니다. 소매 산업 체인의 지능형 생태계를 조성합니다. 이 과정에서 대규모 소매 기업과 플랫폼은 고품질 데이터 자원과 자산을 바탕으로 산업 생태계의 핵심이 되고 있으며, 해당 카테고리와 산업의 전반적인 업그레이드와 디지털 성장을 주도하고 있습니다.

그래픽: AI는 소매 업계의 주요 모델 변화를 재편하고 있습니다.

그래픽: 중국의 “AI + Retail” 개발 현황

2. “AI+리테일” 산업생태 분석"AI+소매" 산업생태지도

"AI + 소매" 산업 생태계는 주로 기본 및 기술 계층, 애플리케이션 개발 및 서비스 계층, 사용자 계층의 세 가지 수준을 포함합니다. . 이 세 가지 수준은 데이터 흐름, 기술 통합 및 서비스 상호 작용을 통해 밀접하게 연결되어 완전한 생태계를 형성하고 "AI + 소매" 산업의 지속 가능한 발전과 혁신을 촉진합니다.

일러스트 : "AI + 소매 '업계지도

기본 및 기술 계층: "AI + 소매" 생태계의 기초

기본 및 기술 계층은 전체 "AI + 소매" 생태계의 기초로서 소매 산업의 디지털 전환을 위한 핵심 역량과 기술 지원을 제공합니다. 이 수준은 소매 분야에서 AI 기술을 적용하기 위한 인프라를 함께 형성하는 하드웨어 공급업체, AI 칩 제조업체, 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체, AI 알고리즘 및 기술 개발자와 같은 많은 주요 링크를 포괄합니다.하드웨어 공급업체소매 업계에 필요한 센서, 카메라, 스마트 선반 등의 하드웨어 장비를 제공합니다. 이러한 하드웨어는 데이터 수집 및 AI 애플리케이션의 기반이 됩니다.AI 칩 제조사소매 애플리케이션에서 이미지 인식, 음성 처리 등을 위한 강력한 컴퓨팅 기능을 제공하여 복잡한 데이터 처리 및 기계 학습 알고리즘을 효율적으로 실행할 수 있습니다.클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체주로 AI 애플리케이션의 규모와 효율적인 운영의 핵심인 데이터 저장, 처리 및 분석 서비스를 제공합니다. 이를 통해 소매 기업은 대량의 데이터를 처리 및 분석하고 복잡한 AI 모델 교육 및 배포를 지원합니다.AI 알고리즘 및 기술 개발자 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등 AI 기술의 지속적인 혁신을 촉진하는 핵심 원동력이다. 대형 AI 모델의 개발과 함께 AI 알고리즘 및 기술 개발자는 생성 AI를 통한 개인화된 제품 추천, 공급망 관리 최적화를 위한 강화 학습 사용 등 소매 분야에서 대형 모델의 새로운 애플리케이션을 지속적으로 탐색하고 있습니다. 기술이 지속적으로 발전함에 따라 AI 대형 모델은 소매 산업에서 더 큰 역할을 수행하고 'AI + 소매' 산업 생태계의 발전을 보다 스마트하고 효율적인 방향으로 촉진할 것으로 예상됩니다.

애플리케이션 개발 및 서비스 계층: 기본 기술과 최종 사용자 간의 핵심 브리지

"AI + 소매" 산업 생태 지도에서 애플리케이션 개발 및 서비스 계층은 기본 기술과 최종 사용자를 연결하는 핵심 역할을 합니다. 이 계층은 주로 공급망 관리, 마케팅, 사용자 운영과 같은 핵심 영역을 포함하며 AI 기술을 소매 비즈니스 프로세스와 심층적으로 통합하여 소매 산업의 지능적인 전환을 촉진합니다.공급망 관리 측면에서는AI 기술은 창고 및 상품 물류 관리에 적용되며, 정확한 수요 예측, 재고 최적화 및 지능형 스케줄링을 통해 공급망의 효율성과 응답 속도를 크게 향상시키는 동시에 물류 계획 및 적용에도 AI 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 유통 경로를 최적화하고 운송 비용을 절감하며 배송 속도를 향상시키고 소비자가 신속하게 상품을 받을 수 있도록 보장합니다.마케팅 측면에서는,AI 기반 마케팅은 소매업체가 소비자 데이터를 분석하여 정확한 마케팅을 달성하고 광고 전환율을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 무인 소매점은 컴퓨터 비전과 머신러닝 기술을 사용하여 수동 개입이 필요 없는 쇼핑 경험을 창출하고 운영 비용을 절감하며 고객 편의성을 향상시킵니다. AI 상업 사진은 자동화된 이미지 인식 및 편집 기술을 사용하여 제품 디스플레이 사진을 빠르게 생성하고 마케팅 콘텐츠의 제작 효율성을 향상시킵니다.사용자 작업 측면에서,지능형 고객 서비스 시스템은 자연어 처리 및 기계 학습 기술을 사용하여 연중무휴 즉각적인 고객 서비스를 제공하고, 고객 문제를 해결하며, 사용자 운영을 개선합니다. 충성도; 디지털 휴먼 기술은 가상 도우미를 사용하여 고객과 자연스럽게 소통하고 상담 및 구매 제안을 제공함으로써 소매 업계에 새로운 상호 작용 방식을 제공합니다.

사용자 계층: AI 소매 애플리케이션의 수요 측면이자 궁극적인 수혜자

사용자 계층에는 주로 기업과 소비자라는 두 가지 범주가 포함됩니다. 이들의 요구와 피드백은 AI 소매의 개발 및 적용에 중요한 영향을 미칩니다. 기업은 AI 소매 기술 및 서비스의 주요 수요자입니다. 전자상거래, 백화점, 슈퍼마켓 등 다양한 부문의 기업은 고유한 시장 요구 사항과 운영 모델을 가지고 있으므로 AI 소매 솔루션 제공업체는 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 서비스를 지속적으로 맞춤화하고 최적화합니다. 기업의 요구. 소비자의 요구와 선호는 소매 시장 발전의 핵심 원동력 중 하나입니다. AI 기술은 소비자 행동을 분석하고 예측함으로써 기업이 고객 요구를 보다 정확하게 충족하고 소비자의 쇼핑 경험과 만족도를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 동시에 AI 소매에 대한 소비자의 수용이 증가함에 따라 AI 소매의 인기와 발전이 더욱 가속화될 것입니다.

3. “AI+리테일”의 주요 적용 분야 분석

'AI+리테일'은 시장 규모, AI 기술 적용 성숙도, 소비자 수요 변화 등 다양한 요소를 바탕으로 전자상거래(신선식품 전자상거래 포함), 백화점, 슈퍼마켓, 대형마트 등 다양한 활용 영역을 세분화하고 있다. 식품과 음료의 5대 핵심 부문에 대한 심층 분석을 실시해 뷰티 제품을 선정했습니다. 분석 과정에서는 AI 기술의 구체적인 적용, 소비자 경험에 미치는 영향, 산업 운영 효율성 향상, 향후 개발 동향 등에 대해 논의하여 "AI + 소매"의 역할을 충분히 발휘할 것입니다. 다양한 세부 분야의 실제 적용 결과 및 개발 전망.

전자상거래(신선식품 전자상거래 포함): AI는 정확한 추천과 지능형 고객 서비스를 지원하여 쇼핑 경험을 최적화합니다.

전자상거래 분야에서 AI의 적용은 제품 추천, 고객 서비스, 공급망 관리 등 많은 핵심 링크에 완전히 침투하여 쇼핑 경험과 운영 효율성을 크게 향상시켰습니다. 전자상거래 플랫폼은 지능형 추천 시스템을 통해 소비자의 구매 행태와 선호도를 정확하게 분석하고 개인화된 상품 추천을 제공함으로써 구매 전환율과 사용자 만족도를 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 지능형 고객 서비스의 도입은 고급 자연어 처리 기술을 사용하여 하루 24시간 온라인으로 소비자 질문에 답변하고 개인화된 제안을 제공하며 사용자의 쇼핑 경험을 크게 최적화합니다. 공급망 관리 측면에서 AI는 과거 판매 데이터, 시장 동향, 물류 상황 및 기타 다중 소스 데이터에 대한 포괄적인 분석을 통해 수요 변화를 정확하게 예측하고 재고 수준 및 보충 전략을 최적화하며 재고 잔고 및 품절을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 위험을 감수하고 전반적인 공급망 효율성을 향상시킵니다. 현재 주요 주류 전자상거래 플랫폼(신선식품 전자상거래 포함)에서는 AI 기술을 널리 활용하고 있다. 예를 들어, JD.com이 출시한 지능형 쇼핑 가이드 로봇인 Jingxiaozhi는 자연어 처리 기술을 기반으로 하루 24시간 온라인으로 사용자 질문에 답변하고 개인화된 제품 추천을 제공하며 고객 서비스 효율성과 사용자 만족도를 크게 향상시킬 수 있습니다. Taobao는 AI 알고리즘을 사용하여 사용자의 쇼핑 행동과 선호도를 심층 분석하고, 개인화된 제품 추천을 제공하며, 사용자가 좋아하는 제품을 빠르게 찾을 수 있도록 지원하고, 구매 전환율을 향상시킵니다. Douyin 전자상거래는 전문가를 위한 개인화된 팔레트와 연설 계획을 생성하는 지능형 라이브 방송 기능을 혁신적으로 출시하여 새로운 앵커와 1인 팀이 라이브 방송 상품에 대한 문턱을 효과적으로 낮췄습니다. 신선식품 전자상거래 분야에서 헤마프레시는 온라인과 오프라인을 통합하고 AI 기술을 결합해 지능형 추천, 셀프 체크아웃 등 편리한 서비스를 제공함으로써 소비자에게 새로운 쇼핑 경험을 선사한다. 앞으로 전자상거래 분야의 AI 소매는 소비자 데이터를 심층적으로 통합하여 보다 정확하고 개인화된 추천과 서비스를 생성할 것입니다. 동시에 자동화된 창고 운영과 가상 현실 경험도 널리 활용되어 전자상거래 산업에 매출 증대, 운영 비용 절감, 시장 경쟁력 강화를 가져올 것입니다.

백화점: AI를 통해 정밀 마케팅과 가상 경험을 강화하여 소비자 만족도 향상

백화점 업계는 AI 소매업의 적용을 적극적으로 모색하고 있으며 정밀 마케팅, 지능형 쇼핑 가이드 및 기타 수단을 통해 소비자 경험과 운영 효율성을 지속적으로 개선하고 있습니다. 백화점은 인공지능(AI) 기술을 활용해 소비자 행동과 선호도를 심층 분석해 정확한 상품 추천과 프로모션을 실시함으로써 마케팅 효과를 효과적으로 높일 수 있다. 동시에 스마트 쇼핑 가이드 도입으로 AR/VR 기술을 활용해 소비자에게 가상 피팅, 메이크업 체험 등 혁신적인 경험을 제공하고, 소비자가 보다 현명한 구매 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수도 있다. 인타임 백화점(Intime Department Store)을 예로 들어보자. 이 회사는 AI 리테일 적용 분야에서 업계 선두에 있다. Yintai Commercial은 자체 개발한 자연어 카운터 도우미 "Chat@Tao Lue GPT"를 출시했습니다. 이 혁신적인 도구는 브랜드 카운터가 일상 운영에서 제품 선택, 보충, 배치, 트래픽 배수, 커뮤니티 관리 및 기타 작업을 수행하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 뿐만 아니라 올해에는 새로운 '쇼핑 가이드 채용' 시나리오가 추가되어 쇼핑 가이드의 서비스 효율성과 전문성이 더욱 향상되었습니다. 앞으로 백화점 업계의 AI 애플리케이션은 옴니채널 마케팅과 서비스를 달성하기 위해 온라인과 오프라인 통합에 더 많은 관심을 기울일 것입니다. 동시에 개인화된 쇼핑 경험과 지능형 매장 관리도 중요한 개발 방향이 될 것입니다. 이러한 혁신적인 조치는 백화점 산업의 비즈니스 성장, 변화 및 업그레이드를 공동으로 촉진하고 소비자에게 보다 편리하고 효율적이며 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 것입니다.

쇼핑몰 및 슈퍼마켓: AI는 셀프 서비스 결제 및 지능형 제품 선택을 주도하여 새로운 쇼핑몰 및 슈퍼마켓 소매 생태계를 재편합니다.

슈퍼마켓 분야에서 AI 소매업의 적용은 산업 변혁과 업그레이드를 위한 중요한 원동력이 되었습니다. 얼굴 인식, RFID 및 기타 기술이 결합된 지능형 결제 시스템을 통해 고객은 빠른 셀프 서비스 결제라는 편리한 서비스를 누릴 수 있으며 쇼핑 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 동시에 슈퍼마켓에서는 판매 데이터에 대한 심층 분석을 통해 지능적으로 판매되는 제품을 추천하고 제품 디스플레이 레이아웃을 최적화하여 판매 효율성을 향상시키기 위해 AI 기술을 사용합니다. 예를 들어 Wumart와 Multipoint DMALL은 AI 기술을 기반으로 소비자의 쇼핑 습관과 요구 사항에 따라 개인화된 제품 추천과 쇼핑 제안을 제공할 수 있는 'AI 지능형 쇼핑 가이드' 서비스를 출시했습니다. 월마트는 AI 소매업 적용에 있어 다양한 전략을 선보였습니다. 매장 출구의 줄을 없애기 위해 AI와 컴퓨터 비전 기술을 시범적으로 적용하는 한편, 상품이 고객에게 더 짧은 시간에 배송될 수 있도록 드론 배송 서비스도 적극적으로 모색하고 있다. . 또한 Walmart는 관련 교차 카테고리 결과를 생성하고 고객에게 보다 정확하고 개인화된 쇼핑 제안을 제공할 수 있는 GenAI 기반의 새로운 검색 경험도 만들었습니다. 앞으로 슈퍼마켓 부문은 심층적인 데이터 분석과 무인 소매점 개발에 더 많은 관심을 기울일 것입니다. AI를 사용하여 방대한 양의 데이터를 심층적으로 마이닝함으로써 슈퍼마켓은 시장 수요와 소비자 행동을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. 동시에 무인 소매 모델의 홍보는 슈퍼마켓에도 새로운 성장 포인트를 가져올 것입니다.

뷰티: AI는 가상 메이크업 시도와 스마트 서비스를 지원하여 뷰티 산업의 혁신과 발전을 주도합니다.

뷰티 산업에서는 AI 리테일의 통합이 업계를 새로운 발전 단계로 끌어올리고 있습니다. 가상 메이크업 체험 시스템을 통해 소비자는 구매 전 다양한 메이크업 효과를 경험하고 자신에게 가장 잘 맞는 제품을 쉽게 찾을 수 있다. 동시에 AI 기술의 적용은 개인화된 추천, 지능적인 고객 서비스 등의 영역에도 적용되어 소비자에게 더욱 사려 깊고 효율적인 서비스를 제공합니다. 로레알(L'Oreal)은 AI 기술을 적극적으로 수용하고 증강 현실 및 인공 지능 기술 회사인 Modi Face를 인수하고 Modi Face 앱을 출시했습니다. 이 앱은 로레알 그룹 산하 여러 브랜드와 연결돼 소비자들이 메이크업 테스트, 피부 진단 등 다양한 AI 지능형 서비스를 온라인으로 즐길 수 있다. 이러한 혁신적인 애플리케이션은 소비자의 구매 의도와 만족도를 높일 뿐만 아니라 뷰티 제품의 혁신과 개발을 촉진합니다. 앞으로 뷰티 산업의 AI 응용은 맞춤형 제품과 지능형 스킨케어 솔루션 개발에 더욱 중점을 둘 것입니다. AI와 3D 프린팅 기술을 결합해 뷰티 브랜드는 소비자 개개인의 니즈에 맞는 맞춤형 뷰티 제품을 출시할 수 있다. 이와 동시에 지능형 스킨 케어 프로그램은 소비자의 피부 질 변화에 따라 역동적인 스킨 케어 제안과 프로그램도 제공할 예정이다.

식음료: AI는 맞춤형 서비스와 신제품 연구 개발을 주도하여 산업 변화와 업그레이드를 주도합니다.

식품 및 음료 산업에서도 AI 소매의 적용은 광범위한 전망을 가지고 있습니다. 식품 및 음료 회사는 지능형 공급망 관리를 통해 시장 수요를 예측하고 생산 계획 및 물류 유통을 최적화하여 제품의 신선도와 품질을 보장할 수 있습니다. 동시에 AI는 소비자에게 더욱 다양한 제품과 서비스를 제공하기 위해 개인화된 맞춤화, 지능형 마케팅 등의 측면에서도 활용됩니다. 예를 들어 Haidilao는 AI 기술을 사용하여 고객의 얼굴 표정을 식별하여 고객 만족도를 예측하고 이러한 예측을 기반으로 서비스 전략을 조정하여 소비자 요구를 더욱 충족시킬 수 있는 지능형 서비스 시스템을 개발했습니다. 이 혁신적인 애플리케이션은 고객의 식사 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 Haidilao와 고객 간의 상호 작용과 연결을 강화합니다. 네슬레는 AI 기술을 도입해 생산 과정을 지능적으로 관리해 생산 효율성과 품질을 향상시켰다. 동시에 네슬레는 AI 기술을 이용해 소비자 행동을 분석해 보다 정확한 제품 추천과 개인화된 서비스도 제공하고 있다. PepsiCo는 또한 AI 기술을 적극적으로 활용하여 소비자 요구를 추적하고 신제품 개발을 가속화하고 있습니다. 펩시코는 AI 분석을 통해 시장 동향을 보다 정확하게 파악하고 소비자 취향과 건강 요구에 더욱 부합하는 제품을 개발할 수 있습니다. 앞으로 식품 및 음료 산업의 AI 적용은 건강한 식품의 연구 개발과 환경 친화적인 포장 개발에 더욱 중점을 둘 것입니다. AI 기술을 결합함으로써 식음료 회사는 건강 식품의 연구 개발과 혁신을 가속화하고 건강한 식단에 대한 소비자의 요구를 충족할 수 있습니다. 동시에 환경 친화적인 포장재를 적용하면 재료 낭비와 환경 오염을 줄이고 산업의 지속 가능한 발전을 촉진할 수 있습니다.

4. 발전 동향 전망추세 1: AI를 통해 소매 업계의 원활한 통합과 개인화된 경험이 더욱 심화될 것입니다.

AI 기술은 소매 업계를 보다 원활한 통합과 개인화된 경험으로 이끌고 있습니다. 미래 유통산업은 더 이상 전통적인 온라인이나 오프라인 채널에 국한되지 않고 AI 기술의 심층적 적용을 통해 온라인과 오프라인 채널의 원활한 통합을 이룰 것입니다. 소비자는 언제, 어디서나, 모든 디바이스를 통해 원스톱, 올라운드 쇼핑 서비스를 즐길 수 있게 될 것입니다. 또한 AI 기술은 딥러닝과 데이터 분석을 통해 소비자의 쇼핑 습관, 선호도, 니즈를 더 깊이 이해해 보다 정확하고 개인화된 상품 추천과 서비스 경험을 제공할 것이다. 이러한 심층적인 개인화 서비스는 소비자 만족도와 충성도를 높일 뿐만 아니라 소매업체에 더 많은 판매 기회와 수익을 가져다 줄 것입니다.

추세 2: AI는 리소스 할당을 더욱 최적화하고, 낭비를 줄이며, 소매 산업의 지속 가능한 발전을 주도할 것입니다.

소매산업에 AI 기술을 적용하면 자원배분을 최적화할 뿐만 아니라 소매산업의 지속가능한 발전을 촉진할 수 있다. 지능형 공급망 관리, 재고 관리 및 물류 유통을 통해 AI 시스템은 수요 변화를 정확하게 예측하고 재고 수준 및 보충 전략을 최적화하며 재고 잔고 및 품절 위험을 줄일 수 있습니다. 동시에 자동화된 창고 운영 및 물류 유통은 운영 효율성과 정확성을 향상시키고 운영 비용을 더욱 절감할 것입니다. 또한 AI 기술은 소매 업계의 낭비를 줄이고 지속 가능한 발전을 촉진하는 데에도 도움이 될 것입니다. 지능형 제품 선택 및 디스플레이를 통해 AI 시스템은 제품 수요를 정확하게 예측하고 과잉 생산 및 재고 잔고를 방지하며 자원 낭비 및 환경 오염을 줄일 수 있습니다. 동시에 친환경 포장, 환경 친화적인 물류 등 지속 가능한 발전 조치도 더욱 장려하고 실행하여 소매 산업의 지속 가능한 발전을 강력하게 지원할 것입니다.

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