온라인 식료품 시장의 AI 쇼핑 에이전트 대응 전략

주장인공지능(AI) 쇼핑 에이전트가 여러 식료품점에서 가장 저렴한 상품만을 골라 주문을 분산하며 기존 유통업체의 수익 모델을 흔들고 있습니다. 식료품점은 인간 고객의 심리에 기반한 기존 가격 전략에서 벗어나 AI의 논리적 최적화에 대응하는 새로운 전략을 마련해야 합니다.

팩트베인앤컴퍼니(Bain & Company)의 연구에 따르면 미국 쇼핑객의 절반가량이 식료품 가격 비교나 할인 정보를 찾기 위해 AI 쇼핑 에이전트를 사용합니다. 구글은 여러 판매처에서 상품을 취합해 하나의 장바구니에 담는 에이전트 서비스를 미국에서 출시했습니다.

팩트기존 식료품점은 우유나 빵 같은 핵심 상품을 저렴하게 판매해 고객을 유인한 뒤, 다른 상품을 함께 구매하게 함으로써 수익을 보전합니다. 이러한 방식은 인간이 특정 상품의 가격을 기준으로 가치를 판단하는 심리에 의존합니다.

교차검증AI 에이전트는 인간과 달리 특정 상품의 가치를 느끼지 않으며 오직 주어진 목표에 따라 무한한 데이터를 분석합니다. AI는 식료품점이 수익을 보전하기 위해 배치한 고마진 상품을 무시하고, 손실을 감수하며 판매하는 할인 상품만을 골라내는 체리 피킹(Cherry Picking)을 수행합니다.

교차검증모든 소비자가 AI를 전적으로 신뢰하는 것은 아닙니다. 특히 고령층은 직접 쇼핑하는 방식을 선호할 가능성이 큽니다. 많은 소비자가 AI가 구성한 장바구니를 검토하는 하이브리드 방식을 택할 것으로 보이며, 완전한 자동화로의 전환은 점진적으로 이루어집니다.

주장식료품점은 장바구니 규모를 키우기 위해 새로운 인센티브를 도입해야 합니다. 일정 금액 이상의 주문에만 적용되는 추가 할인이나, 장바구니가 찰수록 더 빠른 배송 슬롯을 제공하는 방식이 대안이 됩니다.

팩트매장 픽업을 유도하는 것도 주문 분산을 막는 효과적인 방법입니다. 매장 방문을 조건으로 할인을 제공하면 AI 에이전트가 여러 곳에서 주문을 나누어 배송받는 것이 비효율적이게 되어 단일 매장 이용을 유도할 수 있습니다.

주장AI 에이전트가 찾을 수 없는 독점적인 상품군을 확보하는 작업이 중요합니다. 코스트코의 커클랜드 시그니처와 같은 자체 브랜드(PB) 상품은 가격 경쟁을 넘어선 차별화된 가치를 제공하며 수익성을 방어하는 강력한 수단입니다.

팩트일부 프로모션은 온라인 전용이 아닌 매장 전용으로 전환할 필요가 있습니다. 온라인 주문은 피킹, 포장, 배송 비용이 추가로 발생하므로 모든 할인을 온라인에 적용하면 수익성이 악화됩니다.

주장AI 시대에는 가격 외의 가치를 증명하지 못하는 식료품점은 도태됩니다. AI 에이전트는 사용자의 지시에 따라 품질과 배송 속도 등 다양한 기준을 우선순위에 두므로, 특정 분야에서 확실한 강점을 가진 업체만이 선택받습니다.

주장유통업체는 AI의 알고리즘을 역이용하여 고객 경험을 개선해야 합니다. 가격 경쟁력뿐만 아니라 데이터 기반의 개인화된 혜택을 강화하여 AI 에이전트가 해당 업체를 우선적으로 선택하도록 유도해야 합니다.

출처베인앤컴퍼니의 보고서 'Online Grocery Pricing for Both Humans and Bots'를 교차 검증했습니다.