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Nikkei X-TECH_2022.5.25

아사히음료, AI로 매장 개혁 추진
점포의 '잠재력'을 예측해 선반 할당 제안

아사히음료가 AI(인공지능)를 활용한 매장 개혁을 추진하고 있다. 슈퍼 등 점포별 매출 잠재력(포텐셜)을 지역 특성을 바탕으로 AI가 분석해, 판매 실적과의 차이를 개선의 여지로 판단하여 맞춤형 판매 촉진책 및 선반할당 구성 등을 매장에 제안한다.

점포 매상을 분석하는 시스템으로는 인테이지(Intage)의 ‘Area potential search’를 채택해, 2022년 3월에 본격적으로 가동시켰다. 점포 주변의 아침부터 밤까지의 인파뿐 아니라, 거주자나 근무자의 인구동태, 역까지의 거리나 경쟁점포 수 등의 입지 속성 및 주차장 차량 대수나 점포 면적 등 점포 속성을 바탕으로 점포 매상의 최대 기대치를 AI가 예측한다.

인구동태는 NTT도코모가 제공하는 8,000만대의 단말기로부터 확보한 익명화된 통계 데이터에 근거하고 있다. 예측 모델은 인테이지가 전국 약 6,000개의 매출 데이터를 기계 학습으로 개발했다.

-- 상품 카테고리별 ‘잠재력’도 분석 --
점포에 제안하는 상품 구성이나 판매 촉진책, 어떤 상품을 어떻게 진열대에 배치할 것인지에 대한 선반할당 방안을 구축할 때도 점포의 특성 데이터나 잠재력 데이터를 이용한다. 예를 들어 주택가 점포에서 상권의 20~30대 인구 증가로 인해 대용량 보틀의 판매 잠재력이 증가하는 경우, 대용량 보틀의 매장 면적을 늘리고 소용량 보틀의 매장 면적을 줄이는 선반할당을 제안하는 식이다.

탄산음료나 커피류 등 상품 카테고리별로 세밀하게 판매금액의 잠재력을 분석하여 보다 상세하게 제안하는 것도 가능하다. 예를 들어 상업지역에 있는 점포에서 주간 인구는 늘어나도 야간 인구가 감소하고 있을 경우, 기능성 음료 판매의 잠재력이 줄어들 것으로 예측한다.

아사히음료는 기존에는 업종별 및 지역(都道府県)별 시장 분석을 바탕으로 선반할당을 제안하고 있었다. “상권의 분석에는 많은 시간과 노력이 든다”라고 아사히음료의 하가(芳賀) 영업본부 광역양판 영업부 프로듀서는 분석의 어려움을 말한다. 그것이 새로운 시스템의 도입으로 인해 점포별 상권 분석이 가능하게 되었다.

또한 기존에는 소매점에 대한 주력 상품의 카테고리를 결정하는 근거를 제시하는 것에 어려움이 따랐다. 그러나 앞으로는 점포별 특성을 분석할 수 있게 되기 때문에 “구체적으로 어느 카테고리에 주력해야 할 지를 자신 있게 제안할 수 있는 상태로 해 나가고 싶다”(하가 프로듀서)라고 한다.

-- 선반 할당 패턴도 AI가 자동으로 생성 --
아사히음료는 이번 시스템과는 별개로, 각 점포의 매장 구성과 상품 구성을 바탕으로 선반할당 패턴을 자동으로 생성하는 시스템도 2021년 가을부터 도입하고 있다. 선반할당 패턴의 자동 생성 시스템에는 PKSHA Technology가 개발한 'PKSHA Retail Intelligence'를 채택했다. 이 시스템을 도입함으로써 선반할당의 업무에 소비하는 시간의 약 65%를 줄일 수 있게 될 전망이다.

아사히음료는 점포 매출을 분석하는 시스템과 선반할당을 자동 생성하는 시스템을 도입함으로써 AI를 통해 선반할당 제안에 관한 일련의 업무 프로세스를 효율화할 수 있게 된 셈이다.

점포의 매상을 분석하는 시스템을 도입함에 있어서는 툴(도구)의 사용법 및 POS(판매 시점 정보관리) 데이터를 분석하는 방법 등에 대한 설명회를 전국의 지사에서 개최했다. 현장에서는 “제안의 퀄리티가 높아질 것 같다”, “소매업이 고민하고 있는 문제를 해결하기 위한 제안이 가능해질 것 같다” 등의 긍정적인 반응을 얻을 수 있었다고 한다.

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