식당을 운영하는 남편이 나에게 왜
기업 AX 프로젝트를 맡지 않는지 물었다.
나는 식당에 비유해 설명해주었다.
"AI로 포스터 만드는 방법은 알려줄 수 있지.
AI로 고객 응대 문자 쓰는 법도 알려줄 수 있어.
근데 그건 분절된 AI 활용법이잖아.
진짜 알아서 돌아가는 AI 에이전트는 이런거야.
[댓글 @marketer.ai.seulki]
날씨, 공휴일, 기념일, 식당 근처 행사 등
POS 기계 데이터가 연동되어 있어야
AI가 오늘 얼마나 팔릴지 예측하고
적절한 스탭 수, 재료 준비를 추천할거야.
재료 재고도 데이터화 하면
알아서 재료도 제때 AI가 주문해줄거고.
이런 기획과 외부 데이터,
시스템 연동이 필요해.
[댓글 @marketer.ai.seulki]
또 예를 들면
지난 1년의 매일 근무 스탭 일지와
매일 매일의 매출을 분석해서
누가 업셀링을 잘하는지 분석해볼 수 있어.
그럼 스탭 트레이닝 계획이나
성과 리뷰, 중요한 날 스탭 배치 등을
AI가 추천해주겠지.
이걸 하려면 스탭 근무 일지부터
제대로 데이터화 해야해.
[댓글 @marketer.ai.seulki]
캐치테이블, 네이버 고객,
온라인 주문 고객을
하나의 시스템으로 관리해.
고객 특성에 따라
재방문 주기를 분석해서
AI가 재방문 유도 문자를
자동으로 보내.
그리고 온라인 고객은 오프라인으로
오프라인 고객은 온라인으로
유도하는 문자를
선택 메뉴 취향에 맞게 달리 보내는거야.
그럼 일단 이 이종 데이터를
한 데 모으는 것 부터 시작해야해.
[댓글 @marketer.ai.seulki]
이 사례들의 공통점이 뭔지 알아?
데이터가 한 데 모여야 한다는거야.
기업의 데이터를 이렇게 모은다는건
3개월, 6개월, 길게는 1년도 걸리는 여정이야.
여기에 AI를 붙인다는 건 그 다음이고
이걸 이해하는 기업도,
여기에 얼마나 많은
리소스가 소요되는지 이해하는 기업도,
이에 맞는 예산을 지불할 의사가 있는 기업도
많지 않아.
1-2달 내 AI 뚝딱을 기대했다가
서로 맘만 상하고 끝나.
진짜 손이 많이 가고
이렇게나 중요한
통합 데이터 구축이
또 막상 광팔기도 어렵고
눈에 잘 드러나지는 않거든.
그래서 난 기업 AX를 할 자신이 없어."
이렇게 푸념하다가
대화가 끝남.
근데 얘기하다보니 식당 AX
너무 재밌을 것 같아서
도전해보려고 함.