손실 방지는 리테일러에게 언제나 가장 중요한 사안이었으며, 지금은 그 어느 때보다 그 중요성이 부각되고 있습니다. 실제로, 미국소매협회(NRF)의 최근 보고서 에서는 리테일러의 57%가 코로나19에 기인한 조직형 리테일 범죄(ORC)의 증가를 경험했으며, 또 다른 50%는 절도가 증가했음을 보고한 것으로 확인됩니다.

이러한 급격한 감손 증가와 관련하여, 리테일러는 어떻게 대응해야 할까요? 보안 인력 추가와 같은 기존 조치는 비용이 많이 들고 고객으로 하여금 덜 안전하다는 느낌을 줄 수 있지만, 비디오 감시를 이용할 경우 보통 도난이 발생한 후에야 리테일러가 조치를 취할 수 있습니다.

다행히도 매우 신속하고도 용이하게 구현할 수 있는 기술이 있으며, 기존 카메라 인프라를 사용할 수도 있습니다. 이 기술이 바로 Computer Vision 으로, 리테일에서 손실을 방지하는 미래의 수단으로 빠르게 자리 잡고 있습니다.

Computer Vision은 공상과학이나 미래에서 온 것처럼 보일 수 있지만 리테일 생태계의 거의 모든 측면을 개선하는 데 매우 효과적입니다. 그런데 정확히 이 기술은 무엇일까요? IBM이 다음과 같은 간결한 정의를 제시합니다.

Computer Vision은 컴퓨터 및 시스템이 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력으로부터 의미 있는 정보를 도출하고, 해당 정보에 기반하여 조치를 취하거나 권장사항을 제시하도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. AI가 컴퓨터로 하여금 생각하게 한다면, Computer Vision은 보고, 관찰하고, 이해하도록 지원합니다.

달리 말해, Computer Vision은 머신러닝 시스템이 실시간으로 비디오를 통해 데이터, 즉 스프레드시트를 분석하도록 지원하는 '눈'의 역할을 합니다. 리테일러에게 있어 이 기술은 다음과 같이 매장 내 쇼핑의 다양한 측면에서 게임 체인저라 할 수 있습니다.

• 매장 레이아웃을 최적화하기 위해 실제 소비자 트래픽에 기반한 구역 히트 맵을 생성
• 쇼퍼 트래픽, 매장을 스쳐지나가는 트래픽, 디스플레이 상호작용, 머무는 시간 등을 측정
• 무기, 마스크, 공격적인 행동 감지
• 매장 내 광고 제공
• 재고 수준 관리
• 재고 확충 및 상품진열도 규정준수 감사 지원

아마도 오늘날 이 기술이 가장 크고, 가장 직접적인 영향을 주는 분야가 있다변 바로 손실 방지일 것입니다.

Sensormatic Solutions는 손실 방지의 미래에 대해 어느 정도는 알고 있습니다. 사실 1960년대에 전자 상품 감시(EAS) 태그를 최초로 개발한 것은 바로 Sensormatic Solutions의 설립자였습니다. 이후 여전히 EAS 기술의 리더의 위치를 고수하고 있지만, Computer Vision 기술과 페어링된 비디오 시스템이 미래의 손실 방지 기술로 빠르게 자리잡고 있음은 어렵지 않게 알 수 있습니다. EAS와 같은 기술이 곧 사라질 것이라는 의미가 아닙니다. 그럴 일은 없습니다. 대신, 이런 기술은 Computer Vision이 수행하는 기능으로 증강될 때 훨씬 더 효과적일 것입니다.

정확히 손실 방지에서 이 기술이 해낼 수 있는 일이 무엇일까요?

내부 도난 경감

과반수 이상의 리테일러의 보고에 따르면, 내부 도난에 대한 대응이 최근 5년간 더 중요해지고 있으며, 리테일러의 44%가 팬데믹 때문에 이런 현상이 악화되었음을 보고했습니다. 내부 도난이 있었다고 느끼거나, 아니면 그런 의심이 들기만 하더라도 Computer Vision은 이에 대응하기 위한 최고의 자산이 될 수 있습니다. 카메라의 초점을 POS에 맞춰 놓으면 Computer Vision은 품목이 스캔되지 않는다거나, 스캔하지 않은 품목에서 태그가 제거되거나 하는 등 결제 중 발생하는 이상을 감지하고 즉시 경보를 울립니다. 스캔하지 않은 품목에서 태그를 제거하는 등 직원의 부정직한 행위를 모니터링하는 방식으로도 고려할 수 있습니다.

셀프 체크아웃에서의 감손 감소

셀프 체크아웃은 다수의 리테일 부문에서 표준이 되어가고 있습니다. 주된 이유는 소비자가 빠르고 편리하게 사용할 수 있고, 리테일러의 경우 인력 필요성이 감소되기 때문입니다. 하지만 단점이 있다면, 셀프 스캐닝 사기를 통해 바로 여기서 엄청난 손실이 발생할 수 있다는 것입니다. 2018년에 실시된 설문에서는 소비자의 20%가 절도 행위를 저질렀음을 인정했는데 이는 셀프 체크아웃 계산대에서 고의로 일부 물품을 스캔하지 않는 방식이었으며, 이 방식으로 절도를 저질렀음을 인정한 소비자의 50%는 그 이유로 셀프 체크아웃 보안이 약하거나 아예 아무도 없었기 때문이었다고 답했습니다. 2015년에 실시된 그 이전의 연구에서는 연간 셀프 체크아웃 판매액 2100만 달러 중 85만 달러에 해당하는 상품이 미결제 상태로 매장을 나갔습니다. 이제 이런 연구가 수행되었을 때와 비교해 셀프 체크아웃이 오늘날 얼마나 많이 활용되는가를 생각해 보세요. 그리고 그 결과로 얼마나 많은 매장 수익이 문밖으로 빠져나갈지 상상해 보세요.

하지만 Computer Vision을 이용할 경우 셀프 체크아웃 터미널 위에 배치된 카메라는 상품이 제대로 스캔되지 않았을 때 이를 알아챌 뿐만 아니라, 즉시 매장 내 손실 방지 담당자에게 경고할 수 있습니다.

ORC 및 진열대 쓸어 담기 대응

조직형 리테일 범죄(ORC)가 늘어나는 추세이며, 리테일러는 수익에 미치는 이러한 범죄의 영향을 감지하고 있습니다. 실제로 거의 70%에 이르는 매장 앞 공간]에서 팬데믹 기간 중 도난 증가가 보고되었습니다. 한편, 사법당국 및 리테일 연합체(CLEAR)는 ORC로 리테일러가 연간 450억 달러의 비용을 치른다고 추산합니다. 엄청난 금액의 수익 손실입니다. 하지만 Computer Vision은 이 문제를 해결할 수 있습니다.

어떻게 그런 것이 가능할까요?

한 가지 방법은 ORC 범죄자가 타깃으로 한 진열대에서 제품을 남김없이 훔치는 행위인 '진열대 쓸어 담기'를 감지하는 것입니다. 다른 방법은 비정상적인 대규모의 사람들이 매장에 입장하거나, 매장 내에서 모이는 것을 감지하는 것입니다. 이런 것은 흔히 볼 수 있는 ORC 행동으로, 여러 사람이 모여 직원에게 겁을 주거나, 훔치려는 상품을 숨기는 것을 직원이나 카메라가 볼 수 없도록 하기 위해 자주 사용됩니다. Computer Vision은 이 두 경우 모두를 감지하고 손실 방지 담당자에게 즉시 알려 개입하도록 함으로써 절도 행위를 경감할 수 있습니다.

주차장 내 쇼퍼 보호

범죄 활동은 리테일 매장 내에서만 발생하는 것이 아닙니다. 주차장에서도 자주 발생합니다. 범죄자가 주차장을 범죄 장소로 자주 선택하는 이유는 차를 주차하고 기다리면서 쉬운 타깃 또는 손쉽게 재판매할 수 있는 상품을 사서 가지고 가는 사람을 파악할 수 있기 때문입니다. 비정상적으로 오랫동안 주차된 차를 감지하고 손실 방지 책임자에게 알리도록 Computer Vision 기술을 구성하면 주차장 내 쇼퍼를 더 안전하게 할 뿐 아니라, 브랜드 평판을 보호하고, 비용이 많이 드는 손해배상 소송을 피할 수 있습니다.

영업 시간 후 배회 억지

리테일 범죄는 영업 시간 동안에만 발생하는 것이 아닙니다. Computer Vision은 침입을 방지하기 위해 영업 시간 후 매장 부지를 배회하는 사람 또는 무리를 감지한 후에, 다른 경우와 마찬가지로 손실 방지 책임자에게 알립니다.

이러한 모든 혁신적인 기능을 지닌 Computer Vision을 모든 매장에 구현하는 일은 많은 노력이 드는 큰 일이지 않을까요? 그렇지 않습니다! 실제로 Sensormatic Solutions 기술을 포함한 다수의 Computer Vision 기술은 기존 카메라 인프라를 그대로 활용할 수 있고, 운용하기 위한 연산 능력도 상대적으로 덜 요구됩니다. 따라서 빠르게 배포할 수 있고, 경제적으로 운영할 수 있습니다.

이런 기술을 누가 싫어할 수 있을까요?

소개한 내용은 Computer Vision이 손실 방지, 그리고 리테일 전반에서 어떤 일을 수행할 수 있는지의 일부 예에 불과합니다. 개선된 매장 경로부터, 향상된 고객 여정은 물론 관심 대상 인식 및 계산대 직원이 없는 POS에 이르기까지, 이 필수 기술이 리테일러에게 향상된 효율성과 개선된 성과를 제공하는 모든 방법과 관련하여 알아야 할 사항이 훨씬 더 많습니다. 이 모든 내용에 대해 알아보려면 'Computer Vision 및 리테일의 미래: 향상된 쇼퍼 경험, 개선된 손실 방지, 최적화된 운영'을 지금 다운로드하세요.