Article at a GlanceAI를 활용한 비즈니스 가치 창출 전략 및 적용 사례1. 고객 경험 개선: 네덜란드 슈퍼마켓 체인 알버트하인(Albert Heijn)의 온라인 장바구니 도우미
2. 직원 역량 강화: 프랑스 광고/미디어 컨설팅 그룹 퍼블리시스그룹(Publicis Groupe)의 AI 플랫폼
3. 운영 최적화: 독일 지멘스(Siemens)의 컴퓨터 수치제어(CNC) 공작기계 정밀 교정 프로세스 최적화
4. 제품/서비스 혁신: 비영리 단체 위워크(WeWalk)의 스마트 지팡이(smart cane)
인공지능(AI)은 예측에 능하고, 독해 실력이 뛰어나다. 이미지나 음성도 인식할 줄 알고, 학습 목표를 정해주면 시행착오를 거쳐 엄청난 속도로 목표를 달성한다. 무엇보다 방대한 양의 데이터를 빠른 속도로 처리하는 작업 능력이 월등하다. 이 같은 AI를 활용한 디지털 트랜스포메이션 여정의 출발과 지향은 어디까지나 기술 그 자체가 아니라 비즈니스 가치의 창출에 있다. 기술은 어디까지나 그 여정을 위한 수단일 뿐이다.
AI를 활용한 비즈니스 가치 창출 전략그렇다면 AI를 활용한 비즈니스 가치 창출 전략은 어떻게 수립할 수 있을까? 크게 외부 환경(external environment)과 가치 제안(value proposition), 조직화와 실행(organization & execution)을 고려해야 한다. (그림 1) 구체적으로, 기업을 둘러싼 사업 환경과 변화(고객 수요 변화, 새로운 경쟁자나 사업 모델의 등장, 기술 환경 변화, 규제 강화 등)에 대해 충분히 이해하고 이에 대응하면서 그 변화를 기회로 삼을 수 있는 고객 가치를 제안해야 한다. 특히 AI를 포함한 디지털 기술을 활용해 창출할 수 있는 고객 가치는 주로 1) 고객 경험 개선(how to engage customers) 2) 직원 역량 강화(how to empower people) 3) 운영 최적화 (how to optimize operations) 4) 제품/서비스 혁신 (how to transform products/services) 등에 의해 추진된다. (그림 2) 구체적인 사례와 함께 네 가지 접근법에 대해 소개하겠다.
1. 고객 경험 개선:알버트하인(Albert Heijn)의 온라인 장바구니 도우미130여 년 전통의 네덜란드 슈퍼마켓 체인 알버트하인(Albert Heijn)은 사업 환경이 급격하게 변화하고 있음을 감지했지만 기존의 기술적 인프라로는 이미 디지털화해 저만치 앞서가는 젊은 고객들을 만족시키는 데 어려움을 느꼈다. 무엇보다 복수의 데이터 웨어하우스(data warehouse)와 각종 애플리케이션이 자체 IT 인프라에 흩어져 있는 환경에서는 양질의 데이터를 사내 조직들, 특히 분석가나 데이터 과학자들에게 적시에 제공하기 어려웠다.
이에 따라 알버트하인은 흩어져 있는 데이터를 클라우드 기반으로 중앙화해 내•외부로부터 수집한 데이터의 가용성을 높이는 작업에 나섰다. 구체적으로, 데이터에 기반한 의사결정을 할 수 있는 플랫폼을 구축하는 한편 데이터 과학자들로 하여금 개인화한 쇼핑 경험을 가능케 하는 알고리즘 개발에 집중했다. 그렇게 탄생한 서비스가 AI 플랫폼을 통해 소비자의 니즈를 예측해 온라인 장바구니를 알아서 채워주는 ‘내 장바구니 목록 예측(Predict My List)’이다. 가령, 딸아이의 생일상에 미역국을 올리기 위해 장을 보는 데 다진 마늘이 장바구니에 들어 있지 않다면 AI가 알아서 챙겨주는 식이다.
이처럼 알버트하인은 고객의 구매 이력, 지역, 절기, 고객 개인 또는 지역의 기념일이나 행사 등의 데이터를 토대로 고객이 실수로 장바구니에 담는 것을 잊은 (좀 더 정확하게는 잊은 것으로 예측되는) 제품을 추천해주고 프로모션 제품이나 대체 제품을 소개하는 데 AI를 활용하고 있다. 이 서비스의 도입으로 알버트하인은 고객 만족도도 높이고 매출도 늘리는 효과를 거두고 있다고 한다.
2. 직원 역량 강화:퍼블리시스그룹(Publicis Groupe)의 AI 플랫폼1926년 프랑스에 설립된 세계 최대 규모의 광고, 미디어 및 컨설팅 기업 퍼블리시스그룹(Publicis Groupe)은 급변하는 사업 환경과 나날이 심해지는 경쟁에 노출돼 있었다. 제아무리 오랜 시간 노하우를 축적해온 광고 에이전시라도 지난 몇 년간 온라인 광고를 중심으로 빠르게 변하는 시장의 흐름을 따라가기란 여간 벅찬 일이 아니었다. 퍼블리시스그룹은 브랜드를 소비자의 마음에 깊이 각인하는 매력적인 캠페인을 만들어내는 저력과 오랜 기간 축적된 노하우, 막강한 사내 자원을 보유하고 있지만 데이터 분석 및 AI 플랫폼으로 무장한 소셜미디어 플랫폼들에 비해 상대적으로 높은 간접 비용과 가격대로 고민이 깊어지고 있었다.
더 큰 문제는 내부 조직들 간의 단절이었다. 인수•합병을 통해 기업 규모를 늘리는 광고•미디어 업계의 경우 지주사를 정점으로 자회사들이 각자 독자적으로 운영되곤 하는데 조직의 규모가 작을 때는 몰라도 130여 개국에 걸쳐 200개가 넘는 세분화된 전문성을 가진 8만여 명의 직원이 있을 때 상호 단절된 운영은 회사에 큰 골칫거리가 아닐 수 없다.
이런 난관 속에서 취임한 신임 회장 겸 최고경영자(CEO)인 아서 사두운(Arthur Sadoun)은 지난 2018년 그룹 창립자(Marcel Bleustein-Blanchet)의 이름을 딴 AI 플랫폼 ‘마르셀(Marcel)’을 선보였다. “마르셀, 지난 6개월간 마이크로소프트와 그래픽 디자인 업무를 진행한 사람이 누가 있지?” “마르셀, 태국의 미디어 전략을 제일 잘 아는 사람은 누구야?” 같은 질문을 하면 AI가 방대한 양의 데이터를 빠르게 검색하고 정보 간 상호 연관성을 파악하는 머신러닝 기법을 활용해 원하는 답변을 찾아준다. 전 세계 8만여 명의 퍼블리시스 직원들은 마르셀을 통해 누가 특정 고객에 대해 잘 알고 있는지, 그 고객과 일해 본 경험이 있고 좋은 관계를 계속 유지하고 있는 사람은 누구인지, 특정 분야에 대한 전문성과 경험, 노하우를 갖고 있는 사람은 누구인지 등을 쉽게 알 수 있게 됐다. 이처럼 마르셀은 ‘연결’과 ‘공유’를 핵심 가치로 삼아 그룹 내 흩어져 있는 자원과 경험, 노하우를 한데 엮어 그룹 전체가 발 빠르게 움직이도록 만듦으로써 직원들의 역량을 강화하고 시너지를 창출해내는 데 기여하고 있다.
