GS리테일, AI 스타트업 협업 성과… 상품 검색 노출 최대 3.9배 증가

유통산업에서 인공지능(AI)의 활용이 고객 상담과 상품 추천을 넘어 검색 노출, 매장 운영, 신상품 개발 등 실제 사업 현장으로 확대되고 있다. 소비자의 구매 경로가 다양해지고 생성형 AI를 활용한 정보 검색이 확산되면서 유통기업들도 데이터를 기반으로 고객 수요를 파악하고 운영 효율을 높이는 방안을 모색하고 있다.

GS리테일은 10일 서울 강남구 역삼동 GS타워에서 오픈이노베이션 프로그램 ‘더 지에스 챌린지 퓨처 리테일(The GS Challenge. Future Retail)’ 4기 성과공유회를 열고, AI 스타트업 5개사와 공동으로 진행한 기술 실증 결과를 발표했다.

이번 프로젝트는 지난 7월부터 약 4개월 동안 진행됐으며, GS리테일의 주요 사업부가 실제 업무에서 겪는 문제를 해결하기 위해 외부 스타트업의 기술을 적용하는 방식으로 운영됐다.

성과공유회에는 허서홍 GS리테일 대표이사를 비롯한 사업부 경영진과 협업 실무자, 스타트업 관계자들이 참석해 프로젝트별 실증 결과를 살펴보고 향후 사업 적용 가능성을 논의했다.

올해 프로그램은 기술을 먼저 선정한 뒤 활용 방안을 찾는 방식에서 벗어나 현장의 수요를 중심으로 해결 과제를 설정했다는 점이 특징이다.

GS리테일은 전사 17개 사업부를 대상으로 업무상 개선이 필요한 영역을 조사하고, 이에 적합한 기술과 실행 역량을 보유한 스타트업을 선발했다. 이후 데이터 및 AI 인텔리전스, 자율형 운영 최적화, 디지털 고객 접점 혁신 등 세 가지 분야에서 사업 실증(PoC·Proof of Concept)을 진행했다.

가장 눈에 띄는 결과는 홈쇼핑 사업인 GS샵의 생성형 AI 검색 최적화 프로젝트에서 나타났다.

GS샵은 AI 스타트업 서치오에스에이아이와 협력해 생성형 AI 검색 환경에서 상품 정보가 보다 효과적으로 검색되고 제시될 수 있도록 하는 GEO(Generative Engine Optimization) 기술을 적용했다.

GEO는 기존 검색엔진 최적화(SEO)와 유사한 목적을 갖지만, 검색 결과를 단순한 웹페이지 목록이 아닌 AI가 생성한 답변 형태로 제공하는 환경에 대응한다는 점에서 차이가 있다.

생성형 AI 검색에서는 상품의 이름과 가격뿐 아니라 특징과 용도, 관련 설명 등이 AI 시스템이 정보를 이해하고 활용하는 데 영향을 줄 수 있다. 이에 따라 유통기업들은 상품 정보를 체계적으로 정리하고 소비자의 질문에 대응할 수 있는 콘텐츠를 제공하는 방식에 관심을 기울이고 있다.

GS샵은 약 10만 개 상품의 정보를 생성형 AI 검색 환경에 맞춰 최적화하고, 상품별 특징과 관련 정보를 담은 콘텐츠 약 2000편을 제작·발행했다.

그 결과 1차와 2차 실증에서 상품 검색 노출이 각각 3.8배와 3.9배 증가한 것으로 나타났다. 이는 생성형 AI를 통한 상품 정보 탐색이 확대되는 상황에서 새로운 고객 접점을 확보할 수 있는 가능성을 보여준다.

다만 검색 노출 증가가 실제 구매나 매출 확대로 이어졌는지는 별도의 검증이 필요하다. 이번 발표에서는 검색 노출 변화가 주요 성과로 제시됐으며, 구매 전환율이나 매출 증가에 관한 구체적인 수치는 공개되지 않았다.

편의점 GS25에서는 매장 방문객의 행동을 분석하는 비전 AI(Vision AI) 기술을 실험했다.

GS리테일은 스타트업 메이아이와 협업해 신선식품 판매를 강화한 GS25 매장 4곳에 영상 기반 고객 행동 분석 솔루션과 데이터 대시보드를 구축했다.

이 시스템은 방문객 수와 상품 진열대 앞 체류 시간 등 매장 내 행동 정보를 분석하고, 이를 판매시점정보관리시스템(POS)의 판매 데이터와 연계해 구매 패턴을 파악하도록 설계됐다.

실증 결과 회사가 설정한 주요 평가 지표의 정확도는 90% 이상으로 나타났다.

이러한 분석은 고객이 어떤 상품에 관심을 보이는지, 매장 내 특정 공간에서 얼마나 오래 머무는지 등을 파악하는 데 활용할 수 있다. 상품에 대한 관심이 실제 구매로 연결되는 과정을 분석하면 매장별 상품 구성과 진열 방식, 운영 전략을 개선하는 데 도움이 될 수 있다.

다만 영상 기반 분석 기술을 확대 적용하기 위해서는 데이터의 정확성뿐 아니라 고객의 개인정보와 영상정보 보호, 수집 목적의 적정성 등도 함께 고려해야 한다.

GS리테일은 이번 실증 결과를 바탕으로 매장 운영 개선과 상품 구성 최적화에 활용할 수 있는 방안을 검토할 계획이다.

신상품 개발 분야에서도 AI를 활용한 소비 트렌드 분석이 추진됐다.

GS리테일은 스타트업 빌드업랩스와 함께 사회관계망서비스(SNS)에서 인기를 얻는 먹거리와 디저트의 언급량, 관심도 변화, 유행 확산 단계 등을 분석하는 대시보드를 개발했다.

최근 식품과 편의점 상품 시장에서는 SNS를 통해 특정 음식이나 디저트가 빠르게 확산되는 현상이 나타나고 있다. 그러나 온라인에서 일시적으로 화제가 된 상품이 실제 소비로 이어질지, 유행이 얼마나 지속될지를 판단하는 것은 상품기획 담당자에게 중요한 과제이다.

이번 시스템은 SNS에서 나타나는 소비자의 관심과 반응을 데이터로 분석해 상품기획자(MD)가 유망 상품을 조기에 발굴하고 개발 우선순위를 결정하도록 지원하는 데 목적이 있다.

현재는 SNS 채널별 분석과 키워드 비교, 인기 지식재산권(IP) 발굴, 경쟁사 상품에 대한 소비자 반응 분석 등 추가 기능도 개발하고 있다.

이러한 기술이 실제 상품 개발 과정에 적용되면 소비 트렌드 변화에 대응하는 속도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. 다만 온라인 언급량과 실제 구매 수요가 항상 일치하는 것은 아니므로 판매 데이터와 시장조사를 함께 활용하는 접근이 필요하다.

이번 프로젝트는 유통기업의 AI 전환이 단순한 업무 자동화를 넘어 고객이 상품을 발견하고 구매하는 과정 전반으로 확장되고 있음을 보여준다.

생성형 AI 검색 최적화는 온라인에서 소비자와 상품이 만나는 방식을 변화시키고, 비전 AI는 오프라인 매장에서 나타나는 고객 행동을 분석하는 수단으로 활용된다. SNS 트렌드 분석은 이러한 정보를 상품기획과 연결해 시장 변화에 대응하도록 돕는다.

각각의 기술은 적용 분야가 다르지만 데이터를 활용해 소비자의 수요를 이해하고 유통 현장의 의사결정을 지원한다는 공통점을 지닌다.

GS리테일이 추진하는 AX(AI Transformation·인공지능 전환) 역시 이러한 흐름과 맞닿아 있다. 기존 업무에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어 상품기획과 마케팅, 매장 운영 등 주요 업무 과정에 인공지능을 접목하려는 시도이다.

특히 이번 프로그램은 대기업이 자체적으로 모든 기술을 개발하기보다 전문성을 갖춘 스타트업과 협력해 현장에서 적용 가능성을 검증했다는 점에서도 주목된다.

스타트업은 실제 사업 환경에서 기술의 활용성과 한계를 확인할 수 있고, 유통기업은 외부의 기술과 아이디어를 활용해 새로운 서비스를 시험할 수 있다는 장점이 있다.

GS리테일 이성화 신성장부문장은 이번 프로그램이 현장의 문제를 중심으로 스타트업과 협력해 AI 기술의 적용 가능성을 확인한 과정이라고 설명했다. 이어 앞으로도 외부 기술을 활용해 고객 경험을 개선하고 실제 사업 성과로 연결하는 현장 중심의 AI 전환을 추진하겠다고 밝혔다.

다만 이번에 공개된 결과는 약 4개월간 진행된 초기 실증 성과로, 전사적인 확대 적용에 따른 장기적인 효과까지 확인된 것은 아니다. 기술 도입 이후에도 운영비용과 생산성, 고객 만족도, 매출 기여도 등을 지속적으로 평가할 필요가 있다.

유통산업의 AI 경쟁력은 기술 자체의 성능뿐 아니라 현장에서 축적되는 데이터를 얼마나 정확하게 분석하고 실제 의사결정에 활용할 수 있는지에 따라 달라질 것으로 보인다.

GS리테일의 이번 실증은 생성형 AI 검색과 오프라인 고객 행동 분석, 소비 트렌드 예측 등 서로 다른 영역에서 인공지능의 활용 가능성을 확인한 사례이다. 앞으로 이러한 기술이 실제 유통 서비스의 개선과 운영 효율 향상으로 이어질 수 있을지가 AI 전환의 성과를 판단하는 중요한 기준이 될 전망이다.