자동차 전시장에서 직원이 방문객을 관찰하고 고객 유형을 직접 기록하던 업무가 인공지능(AI) 기반 자동 분석으로 전환된다. AI 공간분석 기업 딥핑소스는 국내 한 자동차 전시장에 적용한 영상분석 솔루션의 범위를 고객 그룹 분류까지 확대했다.
기존 방문객 수와 동선, 체류시간, 퍼널 분석에 가족 동반 여부 등 고객 유형 데이터를 더한 것이다. 개인정보를 제거한 영상만 분석해 얼굴 인식이나 개인 식별 없이 전시장 운영에 필요한 통계를 생성한다.
딥핑소스의 AI 영상분석 솔루션이 국내 유명 자동차 전시장에 적용된다. (사진 제공: 딥핑소스)
익명화 영상으로 그룹·동선·체류시간 통합 분석
기존 고객 유형 조사는 현장 운영 인력이 방문객을 직접 살펴 가족 동반 등 그룹별로 분류하고 수기로 집계하는 방식이었다. 직원이 고객 응대와 상담을 병행해야 해 모든 방문을 실시간으로 기록하기 어려웠고, 관찰자에 따라 분류 결과가 달라질 가능성도 있었다.
딥핑소스의 솔루션은 AI가 영상 속 방문객을 그룹 단위로 분류하고 통계 데이터를 자동 생성한다. 해당 전시장을 운영하는 자동차 브랜드의 고객경험(CX) 플랫폼에서 사용하는 분류 기준에 맞춰 기능을 설계했으며, 도입 전 AI 분석 결과와 기존 수기 집계 결과를 함께 비교해 정확도를 검증했다. 이후 현장 집계 방식을 AI 분석으로 전환해 실제 운영에 적용했다.
분석 대상은 고객 수와 유형, 이동 경로, 구역별 체류시간 등이다. 딥핑소스는 자체 원천 익명화 기술을 통해 개인정보가 제거된 영상을 AI가 처리하도록 구성했다. 이에 따라 방문객의 신원을 확인하거나 얼굴 정보를 저장하지 않고도 전시장 운영과 고객경험 개선에 활용할 데이터를 확보할 수 있다.
현장 직원은 반복적인 관찰과 기록 업무를 줄이고 고객 상담과 응대에 더 많은 시간을 투입할 수 있다. 운영사는 동일한 기준으로 축적된 데이터를 활용해 고객 유형별 방문 흐름과 공간 이용 특성을 함께 살펴볼 수 있다.
김태훈 딥핑소스 대표는 “그동안 매장 현장에서 사람이 눈으로 관찰하고 손으로 집계해온 고객 유형 분석까지 AI로 대체하게 됐다”며 “반복적으로 수행되던 현장 수기 업무를 AI 기반으로 자동화했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.
딥핑소스는 고객 유형 분석 기능을 다른 오프라인 공간으로 확대하는 방안도 검토하고 있다. 이번 적용은 익명화 기술을 전제로 현장 인력을 기록 업무에서 고객 응대로 이동시키고, 오프라인 공간 분석의 일관성을 높였다는 데 의미가 있다.
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