A-6 2026 년 9 월 4 일- 2026 년 9 월 10 일 미국 사회

< 김선영 기자 > 수년간 소매업체들은 가격, 제품군, 고객 경 험을 바탕으로 경쟁해 왔다. 이런 요소들은 여전히 중요하지만, 더 이상 이런 것만으로는 충분하지 않다. 성공 여부는 고객이 소매업체 를 발견할 수 있는지에 달려 있다.

하지만 이는 점점 더 어려워지고 있다. AI 기반 검색, 변화하는 플랫폼 알고리즘, 그리 고 치솟는 광고 비용은 사람들이 온라인에서 쇼핑하는 방식을 바꾸고 있다. 고객은 더 이 상 검색 엔진에서 웹사이트로 바로 이동하는 직선적인 여정을 따르지 않는다. 대신, 구매 처를 결정하기 전에 마켓 플레이스, 소셜 미 디어, 리뷰 플랫폼, 그리고 점점 더 AI가 생성 한 추천 콘텐츠를 넘나든다. 기업의 3분의 1 이상이 지난 2년 동안 온라 인에서 고객에게 도달하는 것이 더 어려워졌 다. 동시에, 81.3 % 의 기업이 웹사이트를 보유 하고 있지만, 웹사이트 방문자가 어떻게 잠재 고객이나 실제 고객으로 전환되는지 정확하 게 추적하는 기업은 12.4 % 에 불과하다. 거의 절반은 이런 추적을 전혀 하지 않는다. 소매 업체 혹은 자영업체의 특징이기도 하다. 소매업체에게 이런 추세는 더 큰 과제를 시 사한다. 고객 발견 경로가 더욱 파편화됨에 따라, 기업은 통제할 수 없는 디지털 채널에 점점 더 의존하게 되고 있다.

남이 만든 플랫폼에 의존 소매업체들은 자신들이 소유하지 않은 플랫 폼에 의존하고 있다. 검색 엔진, 마켓 플레이 스, 소셜 미디어는 지난 10 년간 소매업계를 혁신적으로 변화시켰다. 이런 플랫폼 덕분에 모든 규모의 기업들이 지역 시장을 넘어 더 넓은 고객층에 도달하고 대형 브랜드와 경쟁 할 수 있게 되었다. 하지만 동시에 새로운 의 존성도 생겨났다.

소매업체들은 타사 플랫폼에서 가시성을 확보하기 위해 상당한 시간과 예산을 투자하 지만, 이런 플랫폼들은 끊임없이 진화하고 있 다. 검색 순위는 변하고, 마켓 플레이스는 제 품 표시 방식을 조정하며, 광고 비용은 증가 하고, 인공지능( AI) 은 고객이 웹사이트를 클 릭하기도 전에 어떤 소매업체를 보게 될 지에 영향을 미치기 시작했다. 이런 변화는 소매업체가 통제할 수 없는 부 분이지만, 트래픽, 매출, 고객 확보에 직접적 인 영향을 미칠 수 있다. 그렇다고 해서 기업 들이 이런 플랫폼에서 완전히 손을 떼야 한 다는 의미는 아니다. 이런 플랫폼들은 여전 히 모든 디지털 전략의 필수적인 요소이기 때 문이다. 중요한 것은 이런 플랫폼이 고객에 게 도달하는 유일한 경로가 되지 않도록 하 는 것이다. AI 는 고객의 제품 탐색을 더욱 복잡하게 만 들고 있다. AI 는 이미 혼잡한 디지털 환경에 또 다른 차원을 더하고 있다. 고객들은 여러 웹사이트를 직접 검색하는 대신, 점점 더 AI 도구에 제품 추천, 옵션 비교, 리뷰 요약 등을 요청하고 있다. 이런 시스템은 웹 전반의 정 보를 활용하기 때문에 기업은 추천이 어떻게 이뤄지는지, 왜 특정 소매업체가 다른 소매 업체보다 상위에 노출되는지 파악하기 어렵 다. 이는 소매업체에게 불확실성을 야기한다. 고객이 브랜드를 처음 접하는 지점, 구매 결 정에 영향을 미치는 접점, 그리고 다양한 디 지털 채널이 어떻게 상호 작용하는지 이해하 기가 점점 더 어려워지고 있다. AI 는 고객 확

보를 단순화하기보다는 오히려 더욱 역동적 으로 만들고 있다. 기업은 직접 관리할 수 있 는 디지털 영역을 강화함으로써 이런 변화에 적응해야 한다.

웹사이트는 여전히 가장 강력한 기반 새로운 검색 채널이 등장함에 따라 최신 플 랫폼이나 기술에만 집중하기 쉽지만, 소매업 체가 이미 보유하고 있는 웹사이트에 투자하 는 것이 훨씬 더 중요하다. 웹사이트는 소매 업체가 고객 경험을 처음부터 끝까지 제어할 수 있는 유일한 디지털 채널이다. 제품을 어 떻게 보여주고, 정보를 어떻게 구성하며, 고 객이 구매 여정을 어떻게 거치는지 모두 소매 업체가 결정할 수 있다.

웹사이트에 게시된 정보는 기업이 온라인 상에서 어떻게 인식되는지에 영향을 미치기 때문에 매우 중요하다. 정확한 제품 설명, 체 계적인 콘텐츠, 고객 리뷰, 최신 정보는 모두 강력한 디지털 입지를 구축하는 데 기여한다. 소매업체는 모든 알고리즘이나 AI 모델에 영 향을 미칠 수는 없지만, 이런 시스템이 의존 하는 정보가 정확하고 일관성 있으며 신뢰할 수 있도록 보장할 수 있다. 가시성을 구축하는 것은 과제의 일부일 뿐 이다. 고객이 웹사이트에 방문한 후 어떤 일 이 발생하는지 이해하는 것 또한 똑같이 중요 하다. 하지만 연구에 따르면 많은 기업이 여 전히 디지털 채널의 성과를 명확하게 파악하 지 못하고 있다.

기업 중 12 % 만이 웹사이트 방문자가 어떻 게 잠재 고객이나 실제 고객으로 전환되는지 정확하게 측정하고 있다. 거의 절반은 이런 여정을 전혀 측정하지 않는다. 이런 가시성 이 없으면 소매업체는 어떤 마케팅 활동이 매 출을 창출하는지, 고객이 구매 여정에서 이탈 하는 지점은 어디인지, 어떤 투자가 더 집중 적인 노력을 기울여야 하는지 확실하게 파악 할 수 없다. 고객 여정이 더욱 세분화됨에 따라 추측에 의존하는 것은 점점 더 위험하다. 웹사이트 분석, 전자상거래 플랫폼 및 고객 데이터를 연결하는 소매업체는 고객이 어떻게 자사 비

즈니스를 발견하고 궁극적으로 매출을 창출 하는 요인이 무엇인지 훨씬 더 잘 이해할 수 있다.

미래를 위한 회복력 구축 소매업체들은 고객이 시간을 보내는 검색, 소셜 미디어, 마켓 플레이스, AI 기반 제품 발견 기능에 지속적으로 투자한다. 그러나 장 기적인 성공은 이런 기회와 자사가 보유한 디 지털 자산에 대한 투자 사이의 균형을 맞추는 데 달려 있다. 즉, 고품질 웹사이트를 유지하고, 제품 정보 를 개선하고, 고객 행동을 이해하고, 구매 여 정의 모든 단계에서 성과를 측정해야 한다. 이런 기반은 고객 경험을 향상시킬 뿐만 아 니라 기술이 계속 발전함에 따라 소매업체가 더욱 효과적으로 대응할 수 있도록 도와준다. AI 는 사람들이 온라인에서 제품을 찾는 방 식을 분명히 바꿀 것이지만, 한 가지 근본적 인 원칙은 변하지 않을 것이다. 고객과 직접 적인 관계를 구축하고 자사가 통제하는 채널 에 투자하는 소매업체는 하룻밤 사이에 바뀔 수 있는 플랫폼에만 의존하는 업체보다 항상 더 강력한 위치에 있을 수 있다. 올해 기업들이 AI 에 투자할 것으로 예상되 는 2 조 5 천억 달러 중 1 조 달러 이상이 IT 서 비스 및 전용 소프트웨어에 할당될 예정이다. 이는 많은 기업들이 여전히 AI 기술을 어떻 게 활용하고 비즈니스, 팀, 절차에 어떻게 적 용할지 고민하고 있는 상황에서 엄청난 규모 의 투자다.

ChatGPT 기반 혁명이 시작된 지 몇 년이 지나면서, 기업들이 AI 를 도입할 때 직면하 는 다양한 접근 방식과 과제들이 드러나고 있 다. AI 시스템이 제조상의 문제를 제대로 파 악하지 못하자 포드가 숙련된 엔지니어들을 다시 불러들인 최근 사례는 AI 에 투자하는 모든 기업에 중요한 교훈을 준다. 한편, 기업 약 22,000 곳을 대상으로 실시한 연구에 따르 면, AI 에 가장 많이 투자하는 기업들이 오히 려 인력을 더 많이 고용하고 있는 것으로 나 타났다. 이런 사례들은 중요한 사실을 시사한다. 모

두가 AI 가 인력 의존도를 낮출 것이라고 예 상했지만, 오히려 기업들은 AI 가 숙련된 인 력에 얼마나 의존적인지를 깨닫고 있다. AI 는 업무 방식을 변화시키고 있지만, 이것 만 으로는 성장과 성공을 보장하기에 충분하지 않다.

소기업의 전문성을 경쟁 우위로 효과적인 역량 기반을 구축했다면, 업체 내 상황을 전체적으로 파악할 수 있다. 이를 통 해 소매업체 전반에 걸쳐 존재하지만, 종종 공식적으로 기록되지 않았던 분야별 전문영 역을 식별할 수 있다. 예를 들어, 흔히 말하는 ' AI 파워 유저 ' 와 같은 전문가를 찾아낼 수 있 다. 포드의 사례를 보면, 재고용한 직원들을 젊은 직원 교육과 AI 도구 재프로그래밍에 활용하고 있다.

일단 전문성이 어디에 있는지 파악했다면, AI 는 그 정보를 유지하고 업무 변화에 맞춰 최신 상태로 유지하는 데 도움을 줄 수 있다. 하지만 전문성이 어디에 있는지 파악하는 것 은 시작에 불과하다. 업체 조직은 그 전문성 을 검증하고, 직원들에게 맞춤형 개발 기회를 제공하며, 자신의 지식을 다른 사람들과 쉽게 공유할 수 있도록 지원해야 한다. 중요한 것 은 이런 학습이 업무와 분리되는 것이 아니 라 최대한 업무에 통합되야 한다는 점이다. 그래야 가장 중요한 부분에서 성과를 향상시 킬 수 있다. AI 는 지식을 체계화하고 공유하는 것을 더 쉽게 만들어주지만, 경험에서 비롯되는 판단 력을 대신할 수는 없다. AI 는 패턴을 찾아내 고 학습 경로를 추천할 수는 있지만, 특정 프 로세스가 효과적인 이유, 언제 재검토해야 하 는지, 현실에 맞춰 어떻게 조정해야 하는지는 설명할 수 없다. 바로 이런 이유로 경험이 풍 부한 팀원들이 여전히 중요하다. 그들은 AI 를 비롯한 모든 사람이 지식을 효과적으로 활 용할 수 있도록 맥락을 제공하기 때문이다.

소매업체는 단순히 구비한 상품을 파는 시 대는 지났다. 수많은 상품들 중에서 진정 쓸 모 있는 것을 고르는 상품 선별 능력( MD), 고 객에게 신속하게 정확하게 상품을 배달하는 물류 배송 능력, 고객이 원하는 것이 무엇인 지 흐름을 리드하는 시장 창출 능력 등이 필 요하다. 이런 능력이 AI 기술과 결합되어 더 욱 체계적이고 방대하게 정리되기 때문에 소 매업체들은 자신들의 장점을 전문성에 두고 AI 기술을 신속히 활용해야 한다.

또한 경험 많은 직원을 반드시 옆에 둬야 한다. 이들은 경험으로 축적한 방대한 지식 을 머릿속에만 넣어두고 있다. 경험 많은 직 원들은 업체와 고객에 대해 더 잘 알고 있을 뿐만 아니라, AI 가 모방할 수 없는 희소 자원 인 판단력까지 갖추고 있다. 이런 정보를 외 부로 공유하고 기업 전반에 활용하면, 직원이 퇴사할 때 지식이 손실되는 것이 아니라 새로 운 직원이 학습할 때마다 더욱 똑똑한 인력을 만들 수 있다. 이는 반복적인 실수를 줄이고, 품질을 향상시키며, 전문성을 강화하는 데 도 움이 된다.

위기의 문턱에 있는 소매업체들이 직원과 AI 로부터 최대의 성과를 얻으려면 단순히 소 프트웨어를 더 구매하는 대신 이미 보유하고 있는 전문 지식을 파악하고 공유해 확장하는 데 투자해야 한다. 그리고 그 투자는 막대한 것이 아니라 방치된 것을 활성화하고 친하지 않는 AI 와 좀 더 시간을 공유하는 것이다.