1. 무인 점포 (Unmanned Store)

무인 점포는 현재 가장 빠르게 도입되고 있는 기술이다. IBM은 2006년 RFID 관련광고 "The Future Market"을 공개하면서, 미래에는 계산할 필요 없이 그저 매장에서 원하는 물건을 집어 들고 나가기만 하면 된다는 내용을 소개했다. 정확히 10년 뒤, 미국의 아마존이 Amazon Go라는 같은 개념의 매장을 선보였고, 이외에도 여러 업체에서 무인 점포를 운영할 계획을 가지고 있다.

중국의 시장조사기관인 중상산업연구원은 무인점포 기술 유형을 크게 세가지로 분류했는데, 이는 컴퓨터 비전, RFID 무인점포, QR코드 무인점포다. 자동 결제가 되어 가장 편리하고 높은 수준의 기술을 요구하는 점포 형태는 컴퓨터 비전이고, QR코드가 가장 단순한 형태다. 높은 방문 빈도를 가지고 있는 수퍼마켓이나 편의점 포맷에 많이 도입되고 있다.

1) 컴퓨터 비전 무인점포: 아마존고(Amazon Go)
아마존고와 같은 컴퓨터 비전 무인점포는 자율주행차에서 쓰이는 기술인 컴퓨터 비전, 딥러닝 등의 기술적 특징을 지니고 있으며, 계산할 필요없이 물건을 들고 나오기만 하면 되기 때문에 쇼핑에 최적화된 점포다. 소비자는 1)스마트폰으로 Amazon Go 어플리케이션을 실행시켜 점포에 들어가고, 2)장바구니에 물건을 담은 후, 3)나오면 쇼핑이 끝난다.

2) 컴퓨터 비전 무인점포: 타오카페
타오카페는 알리바바의 핀테크 자회사인 앤트파이낸셜이 개발한 무인 편의점으로, 올해 7월 팝업 스토어로 1개가 시범 운영되고 있다. 타오카페는 아마존고와 같은 컴퓨터 비전 무인점포 형태다. 빅데이터와 인공지능, 안면 인식 기술 등이 도입되어 있으며, 아마존고와 동일하게 구매자가 상품 선택 후 매장을 나가면 자동 결제 되는 시스템을 구축했다.

3) RFID 무인점포: 빙고박스(缤果盒子)
빙고박스는 2013년 신선식품 배달로 사업을 시작한 스타트업이다. 중국 모바일 메신저 위챗을 통해 고객이 신선식품을 주문하면 2시간 이내에 문 앞까지 배달해주는 서비스였다. 빙고박스는 비용 절감을 위해 배달 밀집 지역에 냉장고를 설치하고, 상품을 냉장고까지만 무료로 배송해주는 대신 고객이 직접 픽업하도록 하는 방식을 취했다. 이러한 방식이 성공을 거두어 무인 점포 방식을 시도하게 되었고, 현재 중국 내 158개 빙고박스 점포가 운영되고 있다. 상품 공급은 중국의 대형마트 업체인 다룬파(大潤發, RT마트)가 담당하고 있다.

4) RFID 무인계산: 로손
이와 관련해 파나소닉은 지난 해 12월 무인 계산대 레지로보(レジロボ)를 선보였다. 레지로보는 상품 계산부터 포장까지 자동으로 해주는 기기로, 일손 부족 문제를 해결할 수 있는 무인 계산대다. 이 기기는 일본 편의점 로손 점포에 도입이 시작되었으며, 2018년부터는 전점포에 도입될 예정이다. 구매자가 전용 장바구니에 구매할 상품을 담은 뒤 레지로보 위에 올려두면, 장바구니의 밑면이 열리면서 하단의 비닐봉투에 상품들이 담기게 된다. 상품이 담기는 과정에서 제품에 있는 RFID 태그가 읽혀 결제해야 할 가격을 표시해 주며, 결제가 완료되면 고객은 비닐봉투를 바로 들고 나가면 되는 방식이다.

파나소닉이 지난 해 12월에 소개한 버전의 초기 레지로보는 고객이 직접 바코드 리더가 부착된 장바구니에 물품의 바코드를 읽힌 후 계산했어야 했다. 반면 올해 2월에 공개한 레지로보는 RFID(전자태그)를 이용해 바코드를 찍는 과정 없이도 자동으로 계산될 수 있도록 만들어졌다. 로손 사장인 다케마스 사다노부는 전체 필요 노동력의 10%정도를 절감할 수 있을 것이라고 밝히며, 구인이 어려워 생존할 수 없다는 위기감으로 인해 레지로보의 도입을 추진하고 있다 덧붙였다.

2. 무인 물류 (Automated Logistics)

알리바바의 광군제와 마찬가지로 중국의 이커머스 업체 JD.com(이하 징동) 또한 비슷한 쇼핑 행사를 매년 진행하고 있다. 징동의 전신인 360바이닷컴을 류창동 회장이 창업한 날인 6월 18일에 쇼핑 행사를 2010년부터 진행해 왔다. 징동은 급격하게 증가하는 거래액과 향후 경쟁력 강화를 위해 물류에 투자하고 있는데, 올해 4월 징동물류(JDLogistics)부문을 설립하기로 발표한 것도 그 일환이다.

징동은 자사의 Fulfillment Center에 대해 60초, 5초, 3분의 시간을 내세우며 빠른 물류 처리를 강조하고 있는데, 60초는 선반 사이로 AGV가 이동해 주문된 상품을 선별하고 이를 배송 예정 구역으로 이동시키는데 걸리는 시간이다. 또한 자동 포장 설비가 주문 상품의 크기와 종류를 측정하는데에 5초밖에 소요되지 않으며, 기기는 2초 만에 포장해 낼 수 있다. 이어서 3분은 고객의 배송지 정보 바코드가 붙여지고, 배송 지역별 집하구역으로 분류되는데까지 소요되는 시간이다.

배송 자동화는 드론과 드로이드, 자율주행차등을 통해 활발하게 실험되고 있는 분야다. Bloomberg에 따르면 배송 비용 중 라스트 마일(last-mile)단에서의 비용이 전체의 약 30~40%를 차지하고 있다. 따라서 허브에서 최종 목적지까지 가장 마지막 구간의 배송을 자동화 할 경우 상당한 배송비 절감이 가능하다. 이를 위해 아마존은 2013년 프라임 에어를 통해 반경 10~20km에 30분 내 드론 배송을 상용화하겠다고 발표했으며, 지난 해 12월 세계 최초로 드론을 이용한 무인 배송에 성공했다. 이 외에도 중국 전자상거래 업체와 일본 택배 업체 등이 무인 배송을 위해 혁신 중이다.

여러 규제로 상용화 도입이 지연되고 있는 드론과 달리, 땅에서 다니는 드로이드(Droid)는 택배 시장에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 전망한다. 드로이드는 소규모 로봇이라고 볼 수 있는데, 자율 운반차량의 모습을 하고 있다. 드론보다 제작 비용이 적게 들고, 상대적으로 생산이 쉽다는 점도 장점이다. 알리바바는 2016년 9월 Xiao G를 개발해 항저우 알리바바 본사 내에서 직원들에게 시범 운영을 하고 있다.

3. 무노력 쇼핑 (Zero-Effort Shopping)

사물인터넷을 통해 노력이 필요없는 쇼핑이 가능할 것으로 전망한다. 이는 소비자가 주는 명령에 반응해 자동으로 쇼핑이 되는 형태인데, 이러한 형태의 쇼핑을 침투시키기 위해 스마트 기기들이 활용되고 있다. 아마존이 내놓은 대쉬(Dash) 관련 여러가지 기기가 초기에 시도된 형태다. 2014년 4월 런칭된 아마존의 대쉬 완드(Dash Wand)는 바코드를 스캔할 수 있는 기기로, 아마존 프레쉬(Amazon Fresh)와 연계해 음성으로 일용품을 주문할 수 있도록 했다. 이어서 2015년 등장한 아마존 대쉬 버튼(Dash Button)은 버튼을 누르기만 하면 아마존 앱으로 자동으로 주문이 들어가게 되어 기존 바코드를 찍는 형식보다 더욱 간단한 쇼핑을 구현했다.

AR(증강현실, Augmented Reality) 기술과 VR(가상현실, Virtual Reality)를 통해 움직임이 필요없는 무노력 쇼핑 또한 트렌드로 판단한다. 오프라인 매장에서 물건을 직접 비교해 보고 구매하는 경험이 주는 효용이 분명 있을 것이나, 주차의 어려움이나 긴 계산대 줄은 쇼핑에 있어서 고객의 시간을 뺏는 요소다. 오프라인 매장이 이러한 단점을 극복할 수 있도록 하는 여러 기술들이 개발되고 있는데, 증강현실과 가상현실을 통한 쇼핑도 그 중 하나다. 식료품이나 크기가 작은 소비재는 현재도 널리 쓰이고 있는 온라인/모바일 쇼핑이 가장 간편한 방법이겠지만, 가구나 대형가전처럼 직접 확인하거나 크기를 가늠해야 하는 재화들은 이러한 기술을 통해 무노력 쇼핑을 구현할 수 있다.

이베이 마이어는 세계 최초 VR 백화점이다. 2016년 5월 온라인 유통업체 이베이와 호주의 대형 백화점 업체 마이어가 협업해 VR 기반의 앱을 출시했다. 약 12,000개 이상의 상품이 리스팅 되어 있고, 인기 품목은 3D 형태로 보여지는 360도 서비스를 선보였으며 나머지는 2D 형태로 제공되었다. 이베이의 시선 인식 기술인 Sight Search를 통해 제품을 일정 시간 동안 바라볼 시 클릭이 되어 상세정보를 확인할 수 있다. 이를 통해 유통업체는 상품에 대한 소비자들의 반응을 수집할 수 있다는 점에서 활용 가치가 있다.

* 본 자료는 2017년 11월20일에 발간된 산업분석자료 “유통업의 종말은 없다”의 일부 내용을 발췌한 것입니다. 자세한 내용은 하단의 원본 보고서를 클릭하여 참조해 주시기 바랍니다.

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