“진열대는 역사 속으로: AI·기술 기반 소비재 산업의 미래”

 

금회는 삼일회계법인 PwC Korea의 간행물 “진열대는 역사 속으로: AI·기술 기반 소비재 산업의 미래”를 전송드립니다.

산업의 경계가 사라지는 ‘움직이는 가치’의 시대가 도래하였습니다.  기업은 더 이상 단일 산업의 틀 안에서 경쟁하지 않고, 고객의 기대와 경험을 중심으로 새로운 가치 흐름을 창출해야 하고, 소비재시장은 F&B산업, 패션산업, 의료산업 등 기존의 산업 구분을 넘어  

다양한 영역이 연결되는 유연한 생태계로 변화하고 있습니다.

보고서는 이러한 변화 속에서 경쟁력은 ‘제품’이 아닌 ‘차별화된 인사이트’ 임을 강조하고 있습니다.

 

국내 소비재 기업의 경쟁력 확보 방안을 요약하면 다음과 같습니다.

① 소비자 행동에서 얻은 인사이트를 제품과 판매로 신속히 연결해야 합니다

 ▶AI를 통해 소비자 인사이트를 제품 개발로 연결시킨 SKIMS

  -SKIMS는 2019년 론칭 이후 불과 6년 만에 기업가치 50억 달러(약 7조 원), 연 매출 10억 달러(1조 4646억 원)를 돌파한 북미 1위 보정 속옷·운동복 브랜드임

  -SKIMS의 핵심적인 전략은 SNS 채널(TikTok, Reddit), 리뷰, 구매 및 반품 이력 등 다양한 데이터를 분석해 미국 내 다양한 인종의 니즈를 정교하게 파악하고 이를 제품 개발에 반영함

  -이를 기반으로 미국에서 선호되는 실루엣을 반영한 보정 속옷, 다양한 피부톤과 사이즈 옵션, 그리고 신축성 강도 선택 기능을 통해 기존 시장에 없는 다양한 제품 라인을 선보임

  -남성 고객의 핵심 니즈인 강한 압축 기능(스포츠용), 편안함(신축성), 튀지 않는 스타일을 반영해 남성 라운지웨어와 압축 언더웨어 라인을 론칭하며 새로운 성장동력을 확보함

 ▶소비자 행동-제품 연계를 위한 4대 핵심 과제

 ▷행동데이터 활용 체계 수립

  -고객의 신호 (행동·루틴·건강·소비)를 직·간접적으로 확보할 수 있는 채널·데이터 전략

 ▷데이터·AI 활용 기반 마련

  -디지털 접점 통합 및 실시간 분석/예측 위한 클라우드·데이터·AI인프라 기반 마련,    -전략적 제휴·M&A 검토

 ▷제품개발·운영에 반영

  -행동데이터를 신제품 기획·제품 개선 루프에 즉시 반영,     -가치·경험 중심의 상품-서비스 결합 모델 설계

 ▷데이터 품질·거버넌스 정비

  -보안·내부통제 강화 및 개인정보 보호 기준 설정,    -AI데이터 규제·세무·보안 리스크 사전 검증

② 에이전틱 커머스 시대에 적극적으로 대비해야 합니다.

 ▶이미 에이전틱 커머스를 운영 중인 기업들

 ▷Amazon

  - ‘Buy for Me’ 기능을 통해 AI가 가격을 실시간으로 모니터링하고 특정 조건 충족 시 자동으로 결제까지 진행하는 에이전틱 커머스를 구현함,   -고객은 탐색과 비교 과정을 거치지 않고 쇼핑을 완료할 수 있음

 ▷Google

  - Gemini 기반 AI와 에이전틱 결제 기능을 결합해 사용자가 의도만 전달하면 상품 탐색, 가격 추적, 재고 확인, 결제까지 자동으로 처리,    -AP2 (Agent Payments Protocol)을 통해 거래의 안전성까지 확보하며, 에이전틱 커머스의 글로벌 표준화를 선도하고 있음

 ▶한국기업이 에이전틱 커머스시대에 전략적으로 대응하기 위해 충족해야 할 요건

 ▷생성형 AI 노출 최적화

  -모든 콘텐츠들을 기계가 읽을 수 있고 LLM이 쉽게 크롤링할 수 있도록 준비해야 함

  -GEO(Generative Engine Optimization) 원칙을 적용해 구조화된 데이터, 정확한 태깅, 브랜드 및 제품 관련 멀티모달 콘텐츠를 확보해야 함

 ▷AI 거래 인프라 구축

  -AI 도구가 인앱 구매를 지원하는 방식에 맞춰 쇼핑 경험을 설계해야 함

  -이를 위해 결제 API와의 연계 유연성을 확보하고, 기존 가격 모델을 재검토하는 작업이 필요함. 예를 들면, 가격 우선 알고리즘을 적용한 AI 봇이 주요 구매 주체인 경우를 고려한 시나리오 설계가 요구됨

 ▷백엔드 자동화

  -에이전틱 커머스 시대에서는 실시간 데이터와 빠른 의사결정이 핵심임

  -이를 위해 재고·가격·프로모션 정보를 실시간으로 업데이트하는 API 기반 시스템, AI주문과 ERP·물류·CS 프로세스와의 자동 연동, 그리고 AI 트리거 기반 워크플로우(예: 조건 충족 시 자동 발주)를 마련해야 함.

 ▷AI 구매의 신뢰와 투명성 확보

  -AI가 구매를 대행하는 시대에는 추천의 근거, 데이터 사용 방식, 개인정보 보호가 브랜드 신뢰를 좌우함

  -즉 추천 이유를 명확히 제공하고, 데이터 윤리와 보안 규정을 준수하며, 알고리즘 검증 프로세스를 마련해 고객이 안심할 수 있는 환경을 구축해야 함

③ 에이전틱 기업(Agentic Enterprise)으로의 전환이 필요합니다.

 ▶제품개발부터 패키징까지 AI로 운영효율성을 높인 네슬레(Nestlé)

 ▷AI 기반 패키징·소재 연구 자동화

  -IBM과 협업해 AI로 수천 가지 소재 조합을 자동 탐색하고 소재 개발의 민첩성을 확보할 수 있는 패키징 최적화 시스템을 개발 중

 ▷제조·품질·포장 영역의 자동화 확대

  -생산 라인 자동화·포장 자동화·지능형 설비를 확충 중이며, 디지털 코어(SAP 기반)를 업그레이드하여 향후 AI 기반 품질 점검 및 라인 조정 자동화까지 확장할 수 있는 운영 인프라 마련

 ▷AI 활용 레시피·제품개발 고도화

  -소비자 데이터와 영양·원료·맛 관련 데이터를 AI로 분석하고, 이를 통해 저당/단백질 강화/식물성 제품 등 시장 트렌드 변화에 맞는 새로운 레시피를 빠르게 설계하여 제품 포트폴리오 최적화 및 신제품 개발 리드타임 단축 (신제품 출시 속도 30%감축) 

 ▶에이전틱 기업은 AI를 단순한 분석 도구가 아니라, 목표 설정·판단·실행까지 자율적으로 수행하는 운영체계로서 활용하는 조직을 의미함

 ▷기존 AI가 주로 데이터 분석과 추천 수준에 머물렀다면, 에이전틱 기업은 AI가 스스로 목표를 설정하고 주도적으로 판단 및 실행까지 이어감

  -에이전틱 기업에서는 사람의 개입 없이도 AI가 다양한 출처의 데이터를 통합하고 해석하여 제품 개발, 마케팅, 공급망 운영을 하나의 흐름으로 연결된 의사결정 체계로 전환할 수 있음

  -에이전틱 기업에서 AI는 실행속도를 높이는 데 그치지 않고, 불필요한 업무 단계를 줄이고, 부서 간 데이터를 실시간으로 연결하여, 사람이 전략적이고 창의적인 과제에 집중할 수 있는 환경을 조성함

④ 가치 중심의 비즈니스 혁신을 위해 적극적이고 과감한 의사결정이 필요합니다.

 ▶국내 소비재 시장에서 고객이 원하는 가치는 점점 더 다양해 지고 있음 

 ▷최근 국내 K-뷰티 브랜드들은 M&A를 통해 인접 산업의 역량을 확보하고, 자사몰에서 화장품뿐 아니라 건강기능식품, 뷰티 디바이스, 라이프스타일 소품까지 함께 제공하는 ‘원스톱 플랫폼’을 구축하고 있음.

  -단일 제품이나 서비스에 머무르지 않고, 뷰티·웰니스·식품·헬스케어 등 다양한 카테고리와 경험을 연결하는 통합 생태계 전략이 중요해지고 있음

  -이러한 전략은 ‘통합 경험’과 ‘브랜드 파워’로 차별화된 경쟁력을 확보하는 데 기여함

  -업역의 확장은 단순한 외형 확장이 아니라, 고객에게 통합적 가치를 제공하는 생태계 구축의 수단임

  - 이러한 생태계 전략은 단순한 제품 판매를 넘어, 고객의 삶 전체에 긍정적 영향을 미치는 브랜드로 자리매김하는 데 중요한 역할을 함

  -결국 미래의 가치를 정의하는 것은 소비자의 장바구니에 들어가는 것이 아니라, 그들이 원하는 ‘가치’ 속에 자리 잡는 것임

 ▶가치 기반 혁신을 위한 실행 과제

 ▷가치 기반 기업 운영 모델 재정립

  -가치 중심 전략에 따라 포트폴리오 평가·재구성 및 사업 영역 재설계,    -매출·이익 중심을 넘어 CLV 이탈 위험 등 가치 중심 성과 지표를 포함한 KPI 체계 재정의,    -가치 중심의 실행력을 강화할 수 있는 조직·사업 운영 체계 설계

 ▷가치 중심의 마케팅 및 세일즈 전략 수립

  -소비자 니즈 기반 고객군 재편 및 고객군별 제안할 가치 영역 정의,    -고객군별 핵심 여정··가치요소 정의 및 제품·서비스 모델 설계

 ▷통합적 가치 제공을 위한 성장·확장 전략 수립

  -신규 역량·기술 확보를 위한 M&A·제휴 타깃 발굴 및 우선 순위 설정,     -잠재 타깃의 인수·투자 타당성 평가 및 최적의 구조 설계,   -인수·제휴 이후 포트폴리오·조직 운영 체계 안정화 및 초기 실행 계획 수립

 

업무에 도움이 되시기 바랍니다