지금은 금요일 저녁이고, 당신은 생선 타코 요리를 하려고 한다. 그래서 퇴근 길에 가까운 수퍼마켓에 들른다. 고수를 사려고 몇 분이나 매장을 돌아다닌 끝에 고수를 파는 곳에 도착했다. 그런데 고수가 떨어지고 없다. 직원 한 사람이 계산하는 계산대에서 10분을 기다려서 계산을 하고 집에 도착했는데 토르티야를 깜빡 하고 구입하지 않았다는 것을 깨닫는다. 하는 수 없이 남은 캐서롤을 먹으면서 금요일 저녁을 보낸다.

데이터는 거의 빛의 속도로 이동하는데, 점포는 그렇지 못하다. 고속 인터넷이 보편화됨으로써 정보 전송은 갈수록 빨라지는데, 상품을 사고파는 물리적 거래는 이 속도를 못 따라가고 있다. 그런데 이제 변화가 일어나고 있다.

TI의 시스템 엔지니어인 Gustavo Martinez는 “크고 작은 많은 기업들이 센서 기술과 머신 러닝을 사용해서 쇼핑 경험을 향상시키기 위해서 애쓰고 있다. 소비자들은 계산대에서 길게 줄을 서서 기다리거나, 원하는 상품이 떨어지거나, 다른 곳보다 가격이 비싸거나 하는 것을 좋아하지 않는다”고 말했다.

주머니 속의 “퍼스널 쇼퍼”
이미 머신 러닝과 GPS 기술을 결합해서 고객이 점포 안으로 들어왔을 때 개인화된 광고를 할 수 있게 되었다. 다음 단계로는 블루투스 비콘 같은 점포내 센서를 사용해서 개별 매대 차원에서 하이퍼로컬(hyperlocal) 광고를 할 수 있다.

예를 들어서 쿠키를 판매하는 통로에서 둘러보는 고객에게 스마트폰으로 바닐라 웨하스를 반 값에 판매한다는 것을 알려줄 수 있다. 또는 종이 가격표를 LCD 디스플레이로 교체함으로써 접근하는 고객에 따라서 표시되는 내용을 유연하게 달리할 수 있다.

또한 스마트 디스플레이를 사용해서 점포 안에서 고객들을 안내할 수 있다. “점포 앱을 사용해서 고객의 쇼핑 목록에 들어 있는 모든 상품을 고르기 위해서 가장 효율적인 경로를 제안할 수 있으며, 고객이 접근하면 해당 상품의 디스플레이를 환하게 해서 고객이 원하는 상품을 빠르게 찾게 할 수 있다”고 Gustavo는 말했다.

더 이상 계산대에서 기다릴 필요 없는 자동화 점포
오늘날 점포에서 가장 큰 변화는 셀프 계산대가 늘어나고 있다는 것이다. 이것은 단지 인건비를 줄이기 위한 것만이 아니다.

“가장 중요한 점은, 더 이상 계산을 하기 위해서 줄을 설 필요가 없다는 것이다. 개인적으로 계산을 하기 위해서 10분 혹은 15분씩 줄을 서서 기다리는 것을 제일 싫어한다”고 Gustavo는 말했다.

하지만 셀프 계산대라고 완벽하지는 않다. 포장되지 않은 과일처럼 코드화되지 않은 상품을 사람이 직접 입력해야 하거나, 문제가 발생되거나 연령 제한 상품 같은 경우에 직원들의 손길이 필요하기 때문이다.

TI의 시스템 엔지니어인 Aldwin Delcour는 “어떤 업체들은 셀프 계산대로 카메라를 사용하는 것을 검토하고 있다. 그러면 머신 비전을 사용해서 상품을 식별할 수 있으므로, 모든 메뉴들을 거칠 필요 없이 카메라 앞으로 사과를 들어보이기만 하면 시스템이 자동으로 상품을 식별할 수 있다”고 말했다.

셀프 계산대가 늘어난다고 해서 줄이 완전히 없어지지는 않았으나, 더 이상 줄을 설 필요가 없는 날이 다가오고 있다. 첨단 자동화 점포에서는 고객들이 점포 안으로 들어가면서 자신의 휴대전화를 스캔하면 점포 안의 카메라와 센서들이 장바구니에 담은 물건들의 값을 계산하고 고객이 점포를 나갈 때 자동으로 청구한다.

현재로서는 이렇게 하기 위해서 수십만 곳의 점포로부터 데이터를 클라우드로 보내서 머신 러닝 알고리즘을 사용해서 처리해야 한다.

“그러려면 어마어마한 양의 데이터가 왔다갔다해야 하고 처리 부담이 심해진다. 그러므로 이 부담을 덜기 위해서 점포 자체 내에서 데이터를 처리할 수 있는 방안들이 연구되고 있다”고 Gustavo는 말했다.


Gustavo Martinez(왼쪽)와 Aldwin Delcour(오른쪽)

TI의 밀리미터파 센서는 물체로 고주파 무선 파장을 쏘아서 반사되는 것으로서 물체의 형태, 크기, 거리를 식별할 수 있으므로 식별 업무를 간소화할 수 있다. 특히 Sitara™ 프로세서와 함께 점포 내에서 저전력 머신 러닝 애플리케이션에 사용하기에 적합하다.

신속하게 재고 보충
점포 안에서 고객들의 쇼핑 경험을 향상시키기 위해서는 원하는 상품이 항상 갖춰져 있도록 하는 것이 필요하다. 모든 곳에 센서들을 사용함으로써 고객을 추적할 뿐만 아니라 상품이 떨어지는 것을 파악할 수 있다. 상품이 줄어드는 것을 감지하고 신속하게 재고를 보충할 수 있다.

“일종의 스프링 메커니즘을 도입해서 상품이 하나 줄어들면 즉시 새로 하나를 보충할 수 있다. 매대 뒤편에 센서를 탑재해서 상품이 얼마나 멀리까지 움직였는지 감지하고 상품이 떨어져가고 있을 때 중앙의 컴퓨터로 통보해서 상품을 보충할 때가 되었다는 것을 알려줄 수 있다”고 Aldwin은 말했다.

재고 주문을 넣은 다음에는, 점포 안에서 고객을 안내했던 동일한 기술을 사용해서 창고 안에서 직원이 상품을 찾는 것을 도울 수 있다. 그러므로 상품을 보충하는 것을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 할 수 있다.

미래의 쇼핑
미래의 쇼핑은 이런 모습이 될 것이다. 금요일 저녁에 가까운 수퍼마켓의 앱이 당신에게 생선 타코 요리법을 전송한다. 당신의 이전 쇼핑 이력으로부터 이 회사의 머신 러닝 알고리즘이 당신을 멕시코 음식을 좋아하고 금요일 밤마다 요리하기를 즐기는 사람으로 분류하고 좋아할 만한 요리를 추천한 것이다. 당신은 이 요리에 필요한 상품들을 디지털 쇼핑 목록에 추가하고 점포로 향한다.

점포 문을 열고 들어서자 목록에 들어 있는 모든 상품을 사기 위해서 경로를 알려주는 알림 메시지가 뜬다. 사려고 하는 상품으로 접근하면 디스플레이가 환해지고, 어떤 상품도 떨어져서 못 사는 일이 벌어지지 않는다.

사려고 하는 모든 상품을 장바구니에 넣고 바로 문으로 걸어나간다. 그래도 경비원이 붙잡지 않는다. 당신의 휴대전화로 영수증이 전송되고 모든 상품에 대해서 당신의 계정으로 청구되었다는 것을 알려준다.

이 모든 과정에 몇 분밖에 걸리지 않는다. 당신은 생선 타코를 만들기 위해서 필요한 모든 재료를 사가지고 일찍 집에 도착한다. 이제 요리를 해서 즐기면 된다.

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