일본 기념품 성지 돈키호테의 리테일 AI 활용 전략 3가지

안녕하세요, 메이아이의 Content Editor 최창근입니다.

일본 여행 필수 코스로 꼽히는 이곳 어디일까요? 클렌징폼과 곤약젤리 등을 사기 위해 방문하는 ‘돈키호테’입니다. 가성비 좋은 기념품과 생필품을 사기 위해 들르는 곳으로 여겨지지만, 알고 보면 이미 리테일 AI를 도입해 최첨단 경영 전략에 앞장선 곳이기도 해요. 산더미처럼 쌓인 저가 제품 사이에 녹아든 AI 트랜스포메이션, 돈키호테는 리테일 AI로 어떻게 매장 운영 전략을 개선해나가고 있을까요?

돈키호테는 어떤 기업일까? 

돈키호테는 일본에서 이온몰과 함께 다섯 손가락 안에 꼽힐 정도로 몸집이 큰 유통기업이에요(업계 4위). 1989년 첫 번째 매장을 연 뒤 35년 연속으로 매출과 영업이익이 늘어왔습니다. 코로나19 시기도 무사히 넘기고 성과가 하락세로 바뀐 적이 한 번도 없던 거예요. 현재는 일본 전역에 700여 개 매장을 운영 중이고, 일반 돈키호테 매장에서는 약 4만 개, 메가 돈키호테에서는 6만~10만 개 상품을 판매하고 있습니다.

돈키호테가 성장세를 유지한 비결은 특색있는 경영 전략에 있습니다. “재밌는 공간을 만들면 물건은 팔린다”는 창업주의 기조가 그 중심이 되었는데요. 이는 실제 운영 방식에 2가지 특징으로 나타나고 있고요.

• 불편함의 미학, 압축진열: 일반 소매점은 상품을 깔끔하게 진열해 소비자가 원하는 물건을 빨리 찾게끔 합니다. 하지만 돈키호테는 ‘압축진열’ 전략을 택했습니다. 물건을 바로 찾지 못하게끔 레이아웃을 빽빽하게 설계하는 건데요. 방문객은 예기치 못한 물건을 발견하는 재미에 빠져 이것저것 장바구니에 더 담게 되고요.
• 직원의 재미가 고객의 재미, 자율과 권한: 돈키호테는 지점별로 상품 구성이 다릅니다. 같은 물건이라도 가격이 다르기도 하고요. 각 매장의 전문성을 믿고 이들에게 자율적으로 맡기는 겁니다. 상품 발주와 가격 책정도 각 직원의 자율에 맡기는데요. 매장 운영의 주체가 직원이 되니까 재밌는 기획이 나타나고, 고객도 재미를 느껴 매출 상승으로 이어지는 효과를 얻습니다.

물론 초저가 전략 또한 빼놓을 수 없습니다. 온오프라인 유통 채널을 통틀어 가장 저렴한 가격으로 제품을 판매하는 것을 목표로 삼기 때문에 고객은 돈키호테를 택할 수밖에 없는 거죠. 이러한 인기몰이에도 돈키호테는 안주하지 않고 리테일 AI를 도입해 미래 성장 동력을 마련하고 있고요.

리테일 AI 첫 번째, AI 가격 책정 시스템

돈키호테의 핵심 경영 포인트 중 하나, 각 매장과 직원에게 자율적으로 제품 가격을 정할 권한을 주는 거잖아요. 성장의 동력이기는 했지만 한계점도 분명했습니다. 매장 하나에서 판매하는 제품이 4만 종인 만큼, 모든 제품의 가격을 경험에만 의존해 정하기는 어려웠습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 돈키호테에서는 ‘AI 가격 책정 시스템’을 도입했습니다. 날씨, 기온, 판매 실적뿐 아니라 타사 판매 가격 등을 종합해 AI가 제품 가격을 제시하는 건데요. 특이한 점은 “모든 제품의 가격을 AI 정해주는 대로 100% 따르세요” 하고 지시하지 않았다는 겁니다. 돈키호테의 자율성을 유지하면서 AI와 조화롭게 일할 수 있도록 했습니다.

구체적으로 이렇게 사용했습니다.

1. 직원이 스마트폰에 탑재된 소프트웨어로 제품의 바코드를 찍으면 AI가 가격을 제시합니다.
2. 담당 직원은 해당 가격을 적용하지 말지 정합니다. 정하지 않으면 직원이 채택한 가격으로 판매하고요.
3. 일정 시간이 지난 뒤 직원의 결정이 더 좋았는지는 판매 성과로 평가합니다. 직원이 제시한 가격으로 이익(매출-원가)이 1% 이상 개선되면 성공, 아니면 AI가 채택한 가격으로 변경합니다.
4. AI는 이러한 성공&실패 과정을 반복해 알고리즘을 개선하여 정확도를 높입니다.

돈키호테는 이 시스템을 통해 직원이 가격 책정에 들이는 시간을 평균 18시간에서 4.4시간으로 줄이는 성과를 거뒀습니다. 아낀 시간은 매장의 서비스를 개선하는 데 투자하는 효과를 가져왔고요. 또한 재고 회전율도 개선되어 이익까지 늘어나는 효과를 보았습니다.

리테일 AI 두 번째, AI 기반 수요 예측 및 발주 서포트 시스템

돈키호테는 재고 관리와 제품 발주도 직원의 경험을 앞세워왔습니다. 하지만 수많은 제품을 경험에 기반해 관리하기에는 오류가 생기는 부분이 많았습니다. 이는 매출 타격으로 이어졌고요.

그래서 이 부분 역시 AI를 투입해 효율화합니다. AI 기반 수요 예측 및 발주 서포트 시스템 ‘아로리스(Aroris)’를 개발한 건데요. 날씨, 시간대, 주변 이벤트 등 각 점포에 영향을 주는 다양한 변수를 분석해서 상품의 수요를 예측합니다. 이를 통해 제품별로 적정한 재고량을 결정해서 부족한 제품은 발빠르게 채워넣고, 판매가 부진한 제품은 넘쳐나지 않도록 막는 것입니다.

이 시스템에서도 돈키호테의 강점 ‘직원의 경험을 존중’하는 면이 부각됩니다. 아로리스는 100% 자동으로 물품을 발주하지 않습니다. AI가 예측한 데이터를 제시할 뿐, 최종 결정은 직원이 하는 거죠. 아로리스를 도입한 성과로 돈키호테는 발주 업무에 드는 시간을 최대 40% 단축했다고 밝혔습니다.

리테일 AI 세 번째, 매장 내 상품 이미지 검색 서비스

일본에 외국인 관광객이 늘어난 만큼 돈키호테도 외국인 매출 비중이 크게 늘었습니다. 최근 성장세를 이끌었다고 해도 과언이 아닌데요. 하지만 방문객이 늘어나며 고민도 함께 늘어났습니다. 기존 고객이 이용하던 방식과는 다른 방식으로 매장을 이용했기 때문입니다.

외국인 관광객은 사고 싶은 걸 미리 정하고 온 상태라 곧바로 해당 제품을 찾아나섭니다. 문제는 판매 종수가 워낙 많고 일본어를 읽기도 어려워 한참을 헤매게 된다는 겁니다. 돌아다니다 지친 관광객은 곧바로 직원에게 다가가 해당 제품이 어디에 있는지 문의하고요.

하지만 문제는 직원도 특정 제품이 어디에 있는지 모를 때가 많다는 거였습니다. 도쿄 시부야 본점(메가 돈키호테)의 경우 이런 문제가 더 도드라졌고요. 지하부터 지상 7층까지 운영하지만 진열 데이터베이스조차 구축돼 있지 않아 직원들은 고객의 문의를 해결하는 데 업무 시간을 빼앗겼습니다. 하루 평균 11만 명이 방문한다고 하니 응대하다가 퇴근하는 건 과언이 아니겠고요.

이런 문제를 해결하기 위해 돈키호테는 이미지 검색 AI 서비스 ‘SCAN ME’를 도입합니다. Google Gemini와 Vertex AI를 활용해 자체적으로 개발하고 매대 데이터베이스를 구축해 연동했습니다. SCAN ME에 제품 이미지를 업로드하면 매대까지 안내하는 기능입니다. SCAN ME는 시부야 본점에 시범 도입되었고, 고객이 헤매는 시간과 직원이 응대하는 시간 모두를 절약하는 효과를 거뒀습니다. 현재는 5개 지점까지 확대된 상황이고요.

리테일 AI와 경험의 조화, 매장 방문객 분석으로 시작해보세요

돈키호테는 매장 운영 과정에서 발생한 페인 포인트를 해결하기 위해 리테일 AI를 도입했습니다. 기존 업무를 완전히 대체하지 않고 직원의 경험과 시너지를 낼 수 있도록 했습니다. 이를 통해 경영 철학을 지키고 매출과 영업이익이 성장하는 데도 기여했고요.

오프라인 매장 방문객 솔루션 매쉬(mAsh)도 이렇게 쓸 수 있습니다. 감에만 의존해 알 수 없던 매장 데이터를 알아내고, 데이터 기반 의사결정을 할 수 있습니다. 여기에 매장 직원이 그간 체감한 인사이트를 더하면 더 탄탄한 전략을 세울 수 있고요. 자사 매장의 첫 번째 리테일 AI로 매쉬를 도입해보세요. 아래 버튼을 누르면 자세한 설명이 담긴 서비스 소개서를 읽어볼 수 있습니다. 자세한 상담이 필요한 분들은 우측 하단 채널톡 또는 contact@may-i.io로 연락 부탁드립니다.