소규모 매장의 운영 문제는 정보 부족에서 시작된다. 창업 전에는 점포 앞을 누가 얼마나 지나는지 알기 어렵고 개점 후에는 어떤 상품을 발주하고 언제 매대를 채울지 점주가 직접 판단해야 한다. 냉동고 이상이나 소등, 행사 상품 소진을 놓치면 매장을 비운 시간에도 손실이 발생한다. 딥핑소스가 상권 분석부터 발주 판단, 이상 상황 알림, 홍보물 제작까지 연결한 점주용 매장 운영 AI ‘사이(SAAI)’를 공개한다.
AI 공간분석 전문기업 딥핑소스는 8월 25일부터 27일까지 서울 코엑스 D홀에서 열리는 제84회 프랜차이즈 창업박람회에 참가해 사이의 주요 서비스를 선보인다.
딥핑소스가 제84회 프랜차이즈 창업박람회에 참가해 AI ‘사이(SAAI)’ 서비스를 선보인다. (자료 제공: 딥핑소스)
딥핑소스는 예비 창업자와 점주가 입지 선정과 상품 발주, 매장 관리, 판촉물 제작 과정에서 경험과 직관에 의존해야 하는 문제를 해결하기 위해 사이를 개발했다. 분산된 매장 업무를 데이터와 AI로 연결해 점주의 판단을 지원하는 방식이다.
점포 개설 전부터 운영까지 네 가지 AI를 연결
창업 전 입지를 검토하는 단계에서는 ‘사이 카운트(saai count)’를 활용할 수 있다. 특정 점포 앞의 유동인구와 입장객을 분석해 유동인구·입장객·유입률로 이어지는 흐름을 제공하고 통행객과 입장객의 성별·연령대, 시간대별 변화도 보여준다.
AI 박스를 설치하고 모바일에서 설정하면 약 5분 안에 분석을 시작할 수 있으며 결과는 엑셀 파일로 내려받을 수 있다. 촬영된 영상은 익명화된 상태에서 분석한 뒤 삭제하고 통계 정보만 저장한다는 설명이다.
상품 발주 단계에서는 ‘트렌드핏’이 시장과 상품 데이터를 바탕으로 점주의 발주 판단을 지원한다. 판매 가능성이 있는 상품을 놓쳐 빈 매대가 발생하는 상황과 수요가 적은 상품을 과도하게 들여 악성 재고가 쌓이는 위험 사이에서 적정 재고를 선택하도록 돕는 역할이다.
딥핑소스의 자체 분석에서는 특정 인기 상품이 품절됐을 때 해당 코너를 방문한 고객의 60%가 구매하지 않고 이탈한 것으로 나타났다. 품절을 방지하는 것만큼 과잉 재고를 줄이는 것도 중요하기 때문에 트렌드핏의 성과는 판매 기회 손실과 재고 부담을 함께 낮추는지에 달렸다.
영업 중 발생하는 문제는 ‘사이 케어(saai care)’가 감지한다. 냉동고 온도 이상과 행사 매대 상품 소진, 매장 소등 등의 상황을 AI가 확인해 점주에게 실시간으로 알린다. 점주나 직원이 매장을 계속 지켜보기 어려운 시간대에 상품 폐기와 판매 기회 상실을 줄이는 것이 목적이다.
상품 홍보에는 ‘사이 스토어(saai store)-POP메이커’를 활용한다. 상품 이미지를 올리고 문구와 원하는 분위기를 설정하면 약 1분 만에 포스터와 매장용 POP를 제작할 수 있다.
딥핑소스가 운영하는 시범 매장에서는 판매가 저조했던 한 상품에 POP메이커로 만든 홍보물을 부착한 뒤 첫 주 판매량과 매출이 직전 주보다 각각 약 2배 증가했다. 다만 한 상품을 짧은 기간 관찰한 사례인 만큼 업종과 상권, 상품이 달라져도 같은 효과가 나타나는지는 추가 검증이 필요하다. 딥핑소스는 서비스 공개를 기념해 박람회 방문객에게 POP 무료 생성 5회 혜택을 제공한다.
박람회에 앞서 시범 운영한 트렌드핏과 사이 스토어에는 점주 약 100명이 가입했다. 회사는 이번 공개를 계기로 가입자를 연말까지 1000명으로 확대하고 데이터 기반 매대 진열 제안과 매출 분석, 유사 상권 간 발주·판매 데이터 공유 커뮤니티, 현장 운영 지원 서비스 등을 추가할 방침이다.
김태훈 딥핑소스 대표는 “그동안 대형 프랜차이즈 본사와 대형 유통사를 대상으로 검증해 온 공간 AI 기술력을 이제는 창업을 준비하는 개별 점주 한 분 한 분의 손끝까지 전달하려 한다”며 “예비 창업자들이 막연한 감이 아닌 데이터로 창업을 준비하고 개점 이후에도 AI와 함께 매장을 운영하는 경험을 직접 체감할 수 있을 것”이라고 말했다.
딥핑소스는 익명화 영상 분석 기술 ‘SEAL’을 기반으로 100여 건의 특허를 보유하고 있다. BGF리테일과 롯데월드 등 국내 기업과 협업했으며 일본 통신기업 KDDI의 전략적 투자를 유치했다. 일본 편의점 로손의 ‘Real×Tech LAWSON’ 1호점에도 기술 파트너로 참여했다.
매장 AI의 성과는 기능 수보다 점주의 의사결정이 실제로 얼마나 달라졌는지로 평가해야 한다. 유동인구 분석이 입점과 매출로, 품절 알림이 적정 재고로, POP 제작이 판매 전환으로 이어지는지를 매장별로 확인해야 한다. 오탐률과 데이터 정확성, 개인정보 보호, 사용 비용 대비 매출 개선 효과도 함께 검증할 요소다. 여러 업종과 상권에서 품절 손실과 악성 재고를 동시에 낮춘다면 사이는 소상공인의 운영 기준을 만드는 플랫폼으로 자리 잡을 수 있다.
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