소매 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 계신가요?

DNVN - 소매업체는 소매 미디어 네트워크(RMN)가 제공하는 기회를 활용하기 위해 시스템을 어떻게 조정해야 할까요? 소매업체가 소유하거나 운영하는 광고 플랫폼을 통해 기업은 소매업체 웹사이트, 앱 또는 기타 디지털 자산에서 제품을 홍보할 수 있습니다. 소매업체는 어떤 어려움에 직면하게 되며, 어떻게 해결할 수 있을까요?

소매업체들은 소매 미디어 네트워크가 제공하는 기회의 중요성을 알고 있습니다.

RMN이 글로벌 RMN 시장에서 창출하는 기회의 규모는 2024년까지 315억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 단지 시작일 뿐입니다.

이 시장은 2030년까지 570억 달러 규모로 성장할 것으로 추산되며, 2025년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR)은 11.5%입니다. 영국에서는 리테일 및 상업 미디어가 연간 17.7%의 속도로 성장하고 있어 영국에서 스트리밍 다음으로 두 번째로 빠르게 성장하는 미디어 채널이 되었습니다.

소매업체는 이러한 기회의 가치를 이해하고 있으며, 이는 그들이 추구하고 구현하는 기술 투자 결정과 디지털 소매 혁신 활동에 반영됩니다.

소매업체는 대부분의 지출을 RMN, 고객 충성도 플랫폼, 기술, 고객 경험 향상에 투자합니다.

시장에서 강력한 입지를 갖춘 현대 소매업체의 생태계에는 종종 수년에 걸쳐 구축된 수백 개의 애플리케이션이 포함됩니다.

소매 미디어 네트워크 여정의 잠재적 위험

현재의 투자 결정 목표는 소매업체들이 RMN의 급속한 성장 단계에서 뒤처지는 위험을 피하기 위해 RMN에 신속하게 가입해야 할 필요성을 이해하고 있음을 보여줍니다.

동시에 기업들은 RMN에 투자하는 데는 위험이 따른다는 사실을 인정합니다.

성공적인 RMN 구현을 위해서는 내부 시스템 전반의 통합 운영 및 데이터 공유가 필수적입니다. 파트너 기업과의 협업 가능성을 확대하는 데에는 최고의 기회와 위험이 존재합니다.

기회를 활용하려면 소매업체는 빠르게 진화하는 부문의 최신 기술과 개발에 발맞춰 나가야 하지만, 이는 쉬운 일이 아닙니다.

하지만 소매업체들이 직면한 더 큰 또 다른 문제가 있습니다. 기업들이 RMN을 수용하고 새로운 기술을 도입하기 시작하면서, 모든 기회의 원천인 고객을 간과하고 있는 것은 아닐까요?

올바른 소매 미디어 네트워크 구조의 균형

보시다시피, 기회는 엄청나지만 위험 또한 큽니다. 그렇다면 진보적인 소매업체들은 현재 고객 경험을 유지하면서 어떻게 기회를 포착하고 있을까요?

다음은 저희가 파악하고 논의한 몇 가지 문제입니다. 이 모든 문제의 공통점은 내부 조직 및 문화적 접근 방식을 바꿔야 한다는 것입니다. 영국의 주요 소매업체들은 RMN이 사업의 모든 영역에 영향을 미친다는 것을 인지하고 있으며, 따라서 소프트웨어 개발 프로젝트를 계획할 때 더 넓은 조직적 맥락을 고려하는 것이 필수적이라고 생각합니다.

불안정한 기초 위에 건축하는 것의 위험

조직 전체의 관점에서 볼 때 가장 먼저 떠오르는 문제는 현대 소매업계의 소프트웨어 생태계가 불안정하다는 것입니다.

현대적이고 기존 소매업체의 생태계는 일반적으로 수년에 걸쳐 구축된 수백 개의 애플리케이션으로 구성됩니다. 이러한 기반은 종종 레거시 시스템입니다. DevOps 프로세스의 특성상 수명 주기의 모든 단계에서 기술 부채가 발생하는 시스템을 구축하는 것입니다. DevOps 프로세스는 빈번한 애플리케이션 업데이트의 필요성을 야기하며, 이는 업데이트되는 애플리케이션의 업스트림 및 다운스트림 프로세스에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 실제로도 그렇습니다.

완전히 디지털 환경에서 운영되는 신규 소매업체는 일반적으로 더 간소하고 통합된 아키텍처를 갖습니다. 그러나 기존 소매업체의 경우, 이러한 복잡성은 RMS와 같은 새로운 기술을 도입하는 데 큰 걸림돌이 됩니다. 또한, RMN은 고객 충성도 시스템이나 ERP 시스템과 같이 원래 다른 목적으로 설계된 시스템에 의존하여 공급업체의 추가 수익을 창출합니다.

닉 허드슨 씨 - Keysight Technologies의 B2B 기술 이사.

문제는 RMN이 이 생태계의 최상위에 위치해야 한다는 점을 인지함에 따라, 그 아래에 있는 모든 시스템이 그 어느 때보다 원활하게 작동하고 연결되어야 한다는 것입니다. 데이터 품질은 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 시스템이 연결됨에 따라 오래되었거나 불완전한 제품 및 고객 데이터, 또는 왜곡된 판매 데이터와 같은 데이터의 불일치와 불일치가 드러납니다. 이러한 문제는 RMN 캠페인의 효과를 저해할 수 있습니다. 더욱이 파트너 기업들은 리테일 미디어 캠페인에 대한 투자를 정당화하기 위해 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 접근성을 점점 더 요구할 것입니다. 명확하고 일관되며 실행 가능한 데이터가 없다면 리테일러는 중요한 미디어 지출을 놓칠 위험이 있습니다.

이러한 문제를 극복하기 위해, 진보적인 소매업체들은 효과적인 소프트웨어 개발을 위해서는 이제 새로운 접근 방식이 필요하다는 것을 깨달았습니다.

전통적으로, 새로운 소프트웨어의 전반적인 모습과 고객 여정 개선에 있어서의 역할은 요구 사항 생성 단계에서 고려되었지만, 팀이 세부적인 개발 단계로 넘어가면서 종종 잊혀졌습니다.

이제 소프트웨어의 전반적인 역할과 전반적인 고객 경험에 개발 프로세스 전반에 걸쳐 초점을 맞춰야 합니다.

이는 고객 경험과 공급업체의 요구 사항을 충족하는 포괄적인 테스트 계획을 구축하고 소프트웨어가 예상대로 수행되도록 보장하는 유일한 방법입니다.

이러한 변화는 소프트웨어 개발에 대한 관점이 근거리에서 큰 그림으로 바뀌는 것으로 볼 수 있습니다.

품질은 어떤 역할을 하나요?

변화하는 프로세스는 품질과 개발 프로세스에서 품질이 차지하는 위치에 대한 의문을 제기합니다. 일반적으로 품질 요구사항은 개발 프로세스 후반부에서 고려됩니다. 앞서 언급했듯이, 이 시점에서는 소프트웨어 개발의 본래 목적과 고객 경험에 미치는 영향이 더 이상 최우선 순위가 아닐 수 있습니다.

이 경우, 품질 보증(QA) 프로세스는 기능 테스트에만 집중할 수 있습니다. 왜냐하면 기능 테스트가 측정 가능한 유일한 지표이기 때문입니다. 따라서 고객 경험을 평가할 수 있는 중요한 기회가 낭비되는 것입니다.

이러한 기회는 유지 관리 단계에서도 낭비됩니다. 아무도 소프트웨어의 원래 개발 목표를 기억하지 못하기 때문입니다. 특히 유지 관리를 제3자에게 아웃소싱하는 경우에는 더욱 그렇습니다.

측정의 필요성은 RMN의 복잡성을 가중시킵니다. 소매업체는 이커머스, 로열티 플랫폼, 재고, ERP 시스템 등 내부 시스템 내에서 데이터 흐름을 테스트할 뿐만 아니라, 데이터가 외부 미디어 플랫폼과 어떻게 소통하는지 검증해야 합니다. 이러한 미디어 플랫폼은 타겟팅, 개인화, 분산 캠페인을 실행하기 위해 높은 무결성 데이터를 필요로 합니다. 따라서 측정 전략은 내부 데이터 흐름의 품질, 고객 경험, 그리고 벤더 측 미디어 시스템과의 원활한 통합을 보장하는 프로세스를 포함하여 더 광범위한 RMN 생태계를 고려해야 합니다.

다음은 엔드 투 엔드 품질 책임에 대한 질문입니다. 시스템 간 핸드오프 과정에서는 어떤 일이 발생합니까? 업데이트가 다른 시스템의 프로세스에 예상치 못한 영향을 미칩니까? 그 과정에서 개선의 여지가 있습니까?

이러한 문제를 해결하기 위해 미래지향적인 소매업체는 QA를 시스템에 통합하여 고객 경험을 우선시하는 동시에 소매 기술 위험 관리 프로세스를 추진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

소매업에 AI를 활용하면 자원 효율성이 향상됩니다.

불안정한 플랫폼과 QA 프로세스 문제 외에도 모든 소매업에 영향을 미치는 문제, 즉 시간과 비용 문제가 있습니다. 마진이 낮은 업계에서는 자원 효율성을 개선할 필요가 있습니다.

소매업체들은 효과적이고 강력한 RMN 구축에 더 많은 자원을 투자하기를 원하며, 또 그럴 필요가 있습니다. 하지만 이 목표를 달성하기 위해서는 충분한 대역폭을 확보해야 합니다.

키사이트는 이러한 대역폭을 비롯한 다양한 대역폭을 확보할 수 있는 방법을 제공합니다. 키사이트는 소매 분야의 품질 보증을 자동화하는 포괄적인 소매 테스트 자동화 솔루션을 제공합니다. 키사이트의 AI 기반 로봇은 POS 단말기와 연결된 물리적 장치를 테스트합니다. 키사이트 에그플랜트는 전자상거래, 모바일 및 백엔드 소매 시스템 전반의 테스트 워크플로를 자동화하며, 여기에는 시스템 간의 모든 상호 작용도 포함됩니다. 이러한 모든 테스트 워크플로를 자동화하면 리소스를 확보하고 대역폭을 늘릴 수 있습니다.

이러한 도구는 소매 의사결정에 AI를 활용할 수 있는 기능을 제공하므로 개발자는 직관이 아닌 실제 지표를 사용하고 테스트 리소스에 집중할 수 있습니다.

개발에 대한 새로운 "전체론적" 접근 방식에서 마찬가지로 중요한 점은 이 솔루션이 단일 도구로 소매 시스템을 포괄적이고 통합적으로 측정할 수 있으므로 기술 계층이 간소화된다는 것입니다.

Nick Hudson - Keysight Technologies의 B2B 기술 이사

출처: https://doanhnghiepvn.vn/chuyen-doi-so/ban-da-khai-thac-het-tiem-nang-cua-du-lieu-ban-le/20250911042215673