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세상의 모든 IT 리서치 자료 - 넘버스 Numbers

미국 소매업계가 2021년에 비어 있는 진열대를 채우지 못해 본 손실
820억
달러
넘버스
자료 제목 :
2021년 미국내 소매점의 빈 진열장으로 인한 매출 손실
Empty shelves in America: U.S. retailers lost over $82 billion in 2021
자료 출처 :
NielsenIQ
원본자료 다운로드
발행 날짜 :
2022년 02월 07일
글로벌 트렌드

“AI로 진열대 재고 실시간 파악” 구글, 소매업용 클라우드에 신기능 추가

Anirban Ghoshal | CIO 2023.01.17
구글이 소매업을 위한 구글 클라우드(Google Cloud for Retailers)에 진열대 재고 파악 기능을 추가할 예정이라고 발표했다. 이 외에도 전자상거래 사이트용 구글 클라우드 서비스에 일련의 머신러닝 기능을 새로 추가했다. 
 
ⓒ Getty Images Bank

소매업계는 오랫동안 상품 진열대의 재고 현황을 실시간으로 파악하지 못해 손실을 감수해왔다. 닐슨에 따르면 미국 소매업계는 2021년에만 비어 있는 진열대를 제때 채우지 못해 820억 달러의 손실을 보았다. 

구글에 따르면 새 진열대 재고 시스템은 진열대의 재고 현황을 단번에 파악할 수 있도록 해 적시에 상품을 보충하게 도와준다. 구글의 버텍스 AI(Vertext AI)를 기반으로 하는 이 기술은 제품 인식기(product recognizer)와 태그 관리기(tag organizer)라는 두 가지 기계 학습 모델로 구동된다. 시각적 이미지와 텍스트로 제품을 식별한다. 업체 측은 이 덕분에 소매업체가 자체 AI 모델을 따로 개발할 필요가 없다고 강조했다. 

구글은 진열대 인식 기술이 매우 유연하다고 설명했다. 천장에 장착된 카메라, 휴대폰, 혹은 상점 로봇 등 다양한 각도나 기기에서 찍은 이미지를 모두 인식할 수 있다. 이러한 이미지는 모두 소매업체용 구글 클라우드에 업로드되어 인식 과정을 거친다. 진열대 재고 확인 기능은 현재 프리뷰 단계이며 몇 달안에 공식 출시될 예정이다. 구글은 소매업체의 미지와 데이터가 오로지 제품과 태그를 식별하는 데만 사용되며, 구글이 접근하지 않는다고 강조했다. 
 

머신러닝으로 최적의 상품 순서 골라줘  

이 외에도 구글은 전자상거래용 AI 검색 서비스(Discovery AI Service)에 새로운 머신러닝 상품 나열 기능을 추가했다. 이 기능은 사용자가 쇼핑 페이지를 클릭했을 때 머신러닝 기술을 이용해 최적의 순서로 상품을 나열해준다. 과거 데이터를 학습해 각 쇼핑 페이지에 가장 알맞은 상품 순서를 찾는다고 구글은 설명했다. 

이 알고리즘은 정확성, 관련성, 그리고 판매 가능성을 기준으로 데이터를 학습하고 최적의 나열 방식을 산출하며, 웹사이트 내의 여러 다른 페이지에 적용할 수 있다. 구글은 “이 알고리즘은 자동으로 최적의 상품 순서를 정해주기 때문에 방문당 수익을 높일 뿐만 아니라 소매업체가 쇼핑몰 페이지를 일일이 큐레이션 하는 데 들이는 시간과 비용을 절약해준다”라고 말했다. 이 기능은 현재 정식 출시됐으며 72개의 언어를 지원한다. 
 

모두를 위한 개인맞춤형 쇼핑 검색 

마지막으로 구글은 전자상거래용 AI 추천 서비스(Recommendation AI 서비스)에 머신러닝 기반의 초개인화(hyper-personalization) 기능을 추가했다. 구글 클라우드가 기존에 제공하는 전자상거래용 검색 서비스에 추가되는 이 기능은 클릭 및 구매 등 전자상거래 이용 고객의 행태를 세밀하게 분석해하는 패턴 인식(product-pattern) 인식 머신러닝 모델로 작동한다. 그런 다음 이용자의 선호도에 따라 노출 순서를 맞춤화한다., 

구글은 “이용자를 위한 맞춤형 검색 결과는 전자상거래 사이트에서 일어나는 상호작용만을 기반으로 하며 구글 계정 활동과 연결되지 않는다”라며 “이용자는 해당 전자상거래 사이트 계정이나 웹사이트의 1제1자 쿠키를 통해서만 식별된다”라고 덧붙였다. 이 기능 또한 현재 공식으로 출시됐다.
ciokr@idg.co.kr
 Tags 머신러닝 온라인 주문 소매업 소매업체 온라인커머스 오프라인커머스

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