인공지능을 통한 플라이휠(flywheel) 효과
이커머스의 혁신과 미래
예측시스템과 추천엔진을 통한 경영 효율성 증대

아마존(Amazon)은 1994년에 제프 베이조스(Jeff Bezos)에 의해 온라인 서점으로 시작해서 세계 최대 온라인 커머스 회사로 성장했다. 2021년 기준으로 아마존은 세계에서 가장 영향력이 있고 경쟁력이 높은 기업 중 하나로 발돋움을 했다. 또 한 명성에 걸맞게 인공지능 시대에 인공지능을 가장 잘 활용하는 대표적인 기업으로 꼽힌다.

아마존의 거침없는 행보 중 가장 눈여겨볼 만한 점은 인공지능을 통해 '플라이 휠(flywheel)' 효과를 활용하며 기업의 빠른 성장을 이루어내고 있는 모습이다. 여기서 플라이휠 효과는 어느 한 영역에서 활용한 인공지능 혁신이 다른 부서 혹은 영역에 영향을 끼치는 것을 의미한다. 한마디로, 인공지능이 아마존의 한 부분이 아니라 회사 전체에 영향을 끼치고 있다. 이러한 플라이휠 효과는 계속해서 확장되는 아마존의 사업에서 가장 중요한 포인트이다.

이러한 확장된 인공지능을 활용하는 예로 피지컬 마켓인 '아마존 고(Amazon Go)'를 살펴볼 수 있다. 아마존 고는 마트 종업원이나 직원이 마트에 상주하지 않는 무인시스템 점포이다. 일반적인 마트나 백화점에서는 물건의 계산이나 홍보, 추천 등을 마트 내의 종업원이 담당한다. 

하지만, 아마존 고는 고객의 효용성과 편리성을 추구하기 위해서 마트 내에 종업원을 배치하지 않는다. 소비자들은 아마존 고 앱의 QR코드를 찍어야만 마트에 들어갈 수 있다. 그렇게 입장한 소비자들은 자신이 구매할 물건들만 가지고 마트 밖으로 나가면 바로 자동으로 앱 내에서 등록된 카드에서 비용이 지불된다. 구매내역은 인공지능의 데이터 베이스로 활용되고, 추후에 아마존 고나 아마존 관련 앱 혹은 서비스를 이용할 때 추천이나 광고로 이용되어 소비자들의 추가적인 소비를 효과적으로 이끌어낸다.

이러한 빅데이터와 인공지능 분석 결과를 기반으로 한 정보는 아마존 뮤직과 아 마존 북 등의 플랫폼에서 특정 상품이나 서비스의 매출 전망 예측 시스템과 연동 된다. 재고 예측 시스템이 실시간 업데이트되고, 아마존의 창고 재고가 최적화된다. 

더 나아가 인공지능을 기반으로 한 추천 엔진으로 연동되면서 소비자들에게 해당 아이템들을 추천하고, 최적화된 가격을 제시한다. 이러한 일련의 변화들이 아마 존의 매출 전망 시스템에 다시 한번 업데이트되면서, 모든 상호작용이 각각의 사업과 시스템들에게 영향을 주는 것이다.

2016년까지만 해도 아마존의 매출액은 약 1,360억 달러로 상거래의 선두주자였던 월마트(Walmart)의 4,900억 달러에 비해 1/3에도 미치지 못하는 수치를 기록하고 있었다. 그러나 아마존은 인공지능의 활용을 통해 글로벌 전자상거래 시장에서 소비자 효용을 극대화했다. 그 결과 월마트의 2020년 매출액인 약 3,600억 달러를 아마존은 약 3,850억 달러로 추월했다.

인공지능을 통한 새롭고 혁신적인 쇼핑 플랫폼 개발에 성공한 아마존 사례는 오늘날 기업들에게 명확한 시사점을 제시하고 있다. 4차 산업혁명 시대 디지털 커머스에 발 빠르게 대응해야 하고, 이를 위해 인공지능과 사물인터넷 등을 적극적으로 활용함으로써 기업의 디지털 트랜스 포메이션 통합 시스템과 비즈니스 시너지를 창출을 이뤄낼 때, 비로소 기업이 성장할 수 있음을 말이다.

현대사회의 모든 기업들은 아마존과 같이 인공지능을 통해 시장과 미래를 예측하고, 보다 정확한 최적화를 필요로 한다. 그러나 한국 기업들의 혁신성, 혹은 인공 지능 활용성이 세계적으로 선두적인 기업들에 비해 턱없이 부족하다는 것은 부정할 수 없는 사실이다. 국내 기업들은 무료배송, 최저가 보장 등의 전통적인 소비자 효용 증대에 그치고 있고, 일부 기업만이 챗봇 등의 기본적이고 미비한 인공지능만 을 활용하고 있다. 디지털 트랜스 포메이션이 필수가 된 인공지능의 시대, 이제 한국의 유통기업이 나무가 아닌 숲을 볼 수 있어야 할 시점이다.

*본 기사는 조동성·문휘창 공저 ‘AI시대의 경영전략 전략의 고수가 되는 비법’ 책에서 발췌한 내용이며 이 사례는 이동현 서울과학종합대학원 연구원이 조동성 교수와 김보영 교수의 도움을 받아 작성했습니다.

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