Adobe와 IBM이 협력하여 소매 업체가 AI로 콘텐츠 공급망을 혁신할 수 있도록 지원합니다.
Adobe와 IBM이 소매 업체의 생성형 AI 활용을 지원하는 방법을 알아보세요. 콘텐츠 제작 속도를 높이고, 소비자 신뢰 격차를 해소하며, 더욱 개인화된 경험을 제공하는 방법을 확인할 수 있습니다.
워크플로를 연결하고, 팀 역량을 확장하며, 탁월한 속도와 정밀도, 창의성으로 비즈니스 성과를 이끌어내는 최신 AI 혁신을 지금 확인하세요.
리테일 업계는 전례 없는 초개인화 시대에 접어들었습니다. 불과 몇 년 전만 해도 혁신적이었던 고객 경험이 이제는 일상이 되었습니다. 예를 들어, 자주 구매하는 생필품이 떨어질 때쯤 할인 쿠폰 이메일을 받거나, 매장에 들어서는 순간 맞춤형 상품 추천 문자를 받는 일이 자연스럽게 느껴지는 것처럼 말이죠.
소비자와 소매 업체 모두 초개인화가 성공의 핵심이라는 데 동의합니다. 그러나 진정으로 기억에 남는 경험을 제공하는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. Adobe 2025 AI and Digital Trends Report에 따르면, 탁월한 디지털 고객 경험을 제공할 수 있다고 답한 실무자는 14%에 불과합니다. 핵심 과제는 날로 높아지는 소비자 기대에 부응하는 것입니다. 소비자의 71%는 브랜드가 개인화된 제안이나 유용한 정보로 자신의 필요를 먼저 파악해 주기를 원하지만, 실제로 이를 실현하는 브랜드는 34%에 그칩니다. 더욱 우려되는 것은 신뢰 격차입니다. 소비자의 88%가 자신의 개인 정보가 책임감 있고 안전하게 관리되기를 기대하지만, 이 기대에 부응하는 기업은 49%에 불과합니다. 지속적인 성장을 이끄는 고객 충성도를 구축하려면 이러한 격차를 반드시 해소해야 합니다. Macy's 고객 여정 담당 수석 부사장 Bennett Fox-Glassman은 이렇게 말했습니다. "고객이 시간을 보내는 곳에서, 그들의 취향과 관심사를 반영한 커뮤니케이션으로 접근해야 합니다. 단순히 가격의 문제가 아닙니다. 고객은 우리가 자신의 말에 귀를 기울이고 있다는 느낌을 받아야 합니다. 개인화된 제안과 추천, 선호하는 콘텐츠를 받을 때 고객은 자신이 소중히 여겨진다고 느끼고, 재방문으로 이어집니다. 충성 고객들이 쇼핑할 때 Macy's를 가장 먼저 떠올리게 만드는 것이 우리의 목표입니다."
하지만 맞춤화된 리테일 경험에 대한 수요가 증가함에 따라 콘텐츠 수요도 함께 높아지고 있습니다. 디지털과 오프라인의 모든 접점에서, 그리고 고객 여정의 모든 단계에서 고객에게 다가가려면 리테일러는 수천에서 수백만 개에 달하는 콘텐츠 자산을 제작하고, 이를 디지털 및 물리적 채널에 원활하게 통합 게재해야 합니다.
IBM의 EMEA 마케팅 테크놀로지 컨설팅 리더 Brett Wachter는 이렇게 말합니다. "공급망이 얼마나 많은 콘텐츠를 조합할 수 있는지, 그리고 얼마나 빠르게 구축할 수 있는지가 이제 리테일 개인화 전략 전체의 성패를 가르는 핵심 요소입니다."
인간의 창의성과 고속 클라우드 컴퓨팅을 결합한 AI 및 생성형 AI를 비롯한 혁신적인 신기술들은 브랜드가 콘텐츠 프로덕션 속도를 높이고 예측 가능한 방식으로 확장할 수 있도록 지원합니다. C레벨 리더들은 이미 이 기술에 대한 투자를 준비하고 있습니다. IBM Institute for Business Value의 CEO 연구에 따르면, CEO의 61%는 경쟁 우위가 누가 가장 앞선 생성형 AI를 보유하느냐에 달려 있다고 답했습니다.
Adobe와 IBM의 협업이 어떻게 리테일러의 AI 기반 콘텐츠 공급망 구축을 지원하는지 살펴보겠습니다. 이 공급망은 콘텐츠를 효과적으로 계획 수립, 제작, 관리, 게재, 측정하는 데 필요한 인력, 도구, 워크스트림을 하나로 연결합니다.
고객 여정은 더 이상 단순한 직선형이 아닙니다. 그 어느 때보다 복잡하고 다양한 접점을 포함합니다. 브랜드는 이제 마켓플레이스, 소셜 미디어, 인플루언서 채널 등 300개 이상의 디지털 접점에서 소비자와 만날 수 있으며, 이는 각 접점에 최적화된 맞춤형 콘텐츠가 필요하다는 것을 의미합니다. 접점이 많아질수록 더욱 정교한 콘텐츠 커스터마이징이 요구됩니다.
소매업체들은 점점 더 세분화된 고객 집단, 심지어 개별 소비자를 타겟으로 하고 있습니다. 초개인화에 대한 관심은 이제 경영진의 핵심 과제로 자리 잡았습니다. 고위 임원 중 거의 3분의 2(65%)가 AI와 예측 분석을 2025년 성장의 주요 동력으로 꼽았습니다. 또한 61%의 고위 임원은 개인화된 경험을 통한 고객 참여 강화가 성장 목표 달성에 있어 핵심적인 역할을 할 것이라고 입을 모읍니다. Personalization 의 효과는 결국 기반 데이터의 품질에 달려 있습니다. 소비자가 콘텐츠와 오퍼와 상호작용하면서 방대한 양의 데이터가 생성되며, AI는 이 데이터를 대규모로 관리하는 핵심 열쇠입니다.
물론 경험을 개인화할수록, 필요한 핵심 콘텐츠의 변형도 더 많아집니다. 맞춤화해야 할 콘텐츠의 범위는 광고, 이메일, 전단지, 안내 자료, 오퍼, 상품 설명, 안내판, 검색 결과, 소셜 미디어 게시물 등 매우 다양합니다. 많은 소매업체가 매주 또는 매일 콘텐츠를 최적화하고 있어 새로운 에셋에 대한 수요는 날로 증가하고 있습니다.
오프라인 매장은 디지털 채널과 점점 더 긴밀하게 연결되고 있습니다. 안면 인식은 물론 보행 인식 기술까지 활용해 매장을 방문하는 고객을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 고객에게 맞춤형 오퍼와 메시지를 즉시 제공할 수 있습니다. 또한 데이터 기반의 상품 구성 덕분에 매장은 더욱 빠른 주기로 상품을 교체하고 관련 콘텐츠를 새롭게 업데이트하고 있습니다.
콘텐츠 제작 속도 향상
콘텐츠 관련성 개선
실시간 콘텐츠 배포 실현
콘텐츠 프로덕션 비용 관리
많은 소매업체에서 콘텐츠 제작은 여전히 단편적이고 수작업 중심의 과정에 머물러 있습니다. 콘텐츠 워크플로는 오리지널 2D 콘텐츠 제작에 수개월이 걸리기도 하며, 캠페인 전략, 사진 촬영, 디자인, 카피, 상품 승인, 리터치, 법무 등 여러 팀 간의 반복적인 인계와 승인 절차가 필요합니다. 이는 종종 업무 병목 현상을 초래하며, 프로세스를 간소화하면 더 많은 개인화 콘텐츠를 제작할 수 있는 리소스를 확보할 수 있습니다. 주요 과제로는 프로젝트 현황 및 지연에 대한 가시성 부족, 여러 저장소에 분산된 에셋 검색의 어려움, 높은 콘텐츠 낭비 비율, 반복적인 수작업에 소요되는 과도한 시간, 그리고 팀과 기술 간의 사일로 문제 등이 있습니다.
소매업체는 다음과 같은 방법으로 콘텐츠 제작 속도를 높일 수 있습니다.
Adobe Firefly 와 같은 생성형 AI는 간단한 텍스트 프롬프트에 따라 사실적인 이미지와 카피를 생성하고, 광고나 랜딩 페이지 등 수천 가지 개인화된 콘텐츠 변형을 자동으로 만들어 크리에이터의 생산성을 높입니다. Firefly와 같은 생성형 AI 도구는 콘텐츠 모듈을 즉각적으로 조합해 고유한 제품 페이지, 소셜 게시물 등을 생성할 수 있습니다. Firefly는 크리에이티브 및 디자인 워크플로우를 위한 세계 최초의 코파일럿으로, 사용자에게 혁신적인 새로운 작업 방식을 제공합니다.
IBM은 데이터 및 AI를 위한 엔터프라이즈 플랫폼인 watsonx™를 통해 기업이 핵심 신뢰 데이터를 활용해 AI를 학습·튜닝·배포할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 다양한 모델을 수용하며, 마케팅 분야에서는 전략가, 크리에이터, 디지털 프로덕션 및 분석 팀이 가장 관련성 높고 임팩트 있는 브랜드 콘텐츠를 제작하는 데 실질적인 경쟁 우위를 제공합니다.
수준 높은 콘텐츠는 오디언스 개개인에게 직접적으로 다가가 행동을 유도합니다. 반면, 관련성 없는 콘텐츠는 오디언스의 외면과 이탈을 초래할 수 있습니다. 고객 세그먼트별로 콘텐츠 성과를 측정하고 이를 콘텐츠 계획 수립 프로세스에 반영하지 않으면, 소매업체는 최적화되지 않은 콘텐츠를 계속 생산하게 될 수 있습니다.
이러한 콘텐츠 측정을 구현하려면 몇 가지 조건이 필요합니다:
• 특정 속성이 성과 향상에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있도록 콘텐츠에 관련 메타데이터/속성 태그를 지정해야 합니다.
• 쇼핑객이 콘텐츠와 어떻게 상호작용하는지, 그리고 그것이 구매로 이어지는지를 파악하는 풍부한 고객 데이터
• 특정 고객 세그먼트에서 다양한 콘텐츠의 성과를 손쉽게 측정하는 방법
이러한 콘텐츠 성과 측정을 실현하려면 다양한 시스템을 연동해야 합니다. 최신 고객 경험 플랫폼에 통합되는 경우가 많은 이러한 기능들은 Adobe Commerce, Adobe Customer Journey Analytics, Adobe Experience Manager, Adobe Target, POS 시스템 등 다양한 데이터 소스를 연결합니다. 또한 리테일 기업은 특정 콘텐츠 자산에 대한 참여도와 매출을 연계한 콘텐츠 성과 보고서를 콘텐츠 계획 수립 팀에 제공해야 합니다.
IBM Consulting의 지능형 마케팅 총괄 Alexis Zamkow는 AI가 관련성 높은 콘텐츠 개발을 지원하는 세 가지 방식을 제시합니다. "첫째, AI는 성과 데이터를 신속하게 요약하고 다양한 오디언스에서 가장 효과적인 콘텐츠를 파악합니다. 둘째, 세그먼트별, 상황별로 효과적인 콘텐츠 유형을 예측하고 맞춤형 결과물을 생성합니다. 마지막으로, 이커머스 검색 결과의 관련성과 실용성을 높입니다."라고 Zamkow는 말합니다.
온라인이든 오프라인 매장이든 모든 리테일 접점에서는 개인화된 콘텐츠 기반 경험이 제공되어야 합니다. 예를 들어, 손전등을 구매하면 건전지 쿠폰이 즉시 제공되는 방식입니다. 그러나 콘텐츠가 쇼핑객의 행동과 즉각 연결되지 않으면 이러한 경험은 불가능합니다.
리테일 기업은 고객 이벤트 데이터를 수집하고 효율적으로 처리함으로써 실시간 콘텐츠 게재를 실현할 수 있습니다. 고도화된 조직들은 콘텐츠 모듈을 실시간으로 조합해 경험을 구성하는 방식을 설계하고 있습니다. 이를 위해 팀은 콘텐츠에 대한 풍부한 메타데이터를 구축하고, 새로운 자산이 DAM에 등록되는 즉시 정확한 태그를 적용해야 합니다.
Adobe의 리테일 산업 전략 및 마케팅 총괄 Bruce Richards는 "AI는 고객, 세그먼트, 콘텐츠 성과 데이터를 바탕으로 어떤 콘텐츠를 표시하고 콘텐츠 모듈을 어떻게 조합할지 순식간에 결정할 수 있습니다."라고 말합니다. 그는 또한 AI가 쇼핑객의 다음 행동을 예측하고 필요하기 몇 초 전에 관련 콘텐츠를 미리 조합하는 수준까지 발전할 수 있다고 덧붙였습니다. Wachter는 "watsonx와 같은 솔루션을 특정 데이터셋으로 학습시키면, 즉석에서 생성되는 콘텐츠가 리테일 기업의 고객 행동 데이터는 물론 브랜드의 관련 상품 및 서비스 정보까지 반영하도록 보장할 수 있습니다."라고 강조했습니다.
프로세스를 재설계하고 자동화를 도입해 콘텐츠 제작 속도를 높이면 프로덕션 비용을 절감하는 데 효과적입니다. 비용을 더욱 낮추려면, 크리에이티브 계획 수립과 아이디어 발굴 단계부터 접근 방식을 새롭게 검토해볼 필요가 있습니다. 에이전시에 아이디어를 전달하고 새로운 캠페인을 시장에 출시하는 데 소요되는 시간과 인력은 간과하기 쉬운 비용 요인입니다. 생성형 AI는 이러한 영역에서 다양한 가능성을 제시합니다.
유통 업체들은 AI 기능을 활용해 콘텐츠 프로덕션을 강화하고 있습니다. AI 기반 세계에서의 리테일 고객 경험 현황 보고서에 따르면, 유통 업체의 31%가 브랜드 콘텐츠 제작에 생성형 AI를 활용하고 있으며, 그 결과 콘텐츠 생산량이 49% 증가하고 전환율도 8% 상승한 것으로 나타났습니다.
AI를 활용하면 크리에이터가 사실적인 목업을 신속하게 제작할 수 있어 크리에이티브 브리프 작성과 브레인스토밍을 빠르게 시작할 수 있고, 프로젝트를 보다 빠르고 경제적으로 진행할 수 있습니다. 생성형 AI는 고객, 제품, 캠페인 조건을 기반으로 다양한 크리에이티브 개념을 빠르게 도출할 수 있지만, 게시 전에는 반드시 사람이 검토하고 감독해야 합니다.
Adobe의 AI 기반 콘텐츠 공급망 솔루션 과 IBM Consulting의 서비스를 결합함으로써, 유통 업체는 효과적이고 책임감 있는 방식으로 AI를 도입해 콘텐츠 공급망을 개선할 수 있습니다. Richards는 "콘텐츠 공급망에 AI를 먼저 도입하는 유통 업체가 지속적인 경쟁 우위를 확보할 것"이라고 밝혔습니다.
이번 파트너십 확대를 통해 Adobe의 엔터프라이즈 고객은 데이터, AI, 경험 분야 컨설턴트 21,000명을 포함한 IBM Consulting 전문가들의 지원을 받을 수 있으며, 이를 통해 디자인 및 크리에이티브 프로세스에 생성형 AI 솔루션을 효과적으로 구현할 수 있습니다.
Adobe Firefly 엔터프라이즈 AI 솔루션은 기업이 증가하는 콘텐츠 수요에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 아이디어 발굴과 편집 가속화부터 대량 프로덕션 및 어셈블리 간소화까지, Firefly는 대규모 창작 및 프로덕션을 구현하는 핵심 기술입니다.
Adobe AI for Business 를 통해 워크플로를 연결하고, 팀 역량을 확장하며, 탁월한 속도와 정밀도, 창의성으로 비즈니스 성과를 이끌어낼 수 있습니다. 엔터프라이즈 수준의 신뢰성과 제어 기능을 갖춘 주요 크리에이티브 및 마케팅 툴에 내장된 Adobe AI를 활용해, 팀이 정말 중요한 순간에 집중할 수 있습니다.
IBM의 watsonx는 기업이 신뢰할 수 있는 데이터와 콘텐츠 소스를 기반으로 머신 러닝 모델을 학습하고 최적화하며, 경험을 확장하고 콘텐츠 및 자산 활용을 효과적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
"더 많은 브랜드가 생성형 AI를 활용해 원활하고 고도로 개인화된 고객 경험을 구현하고, 성장과 생산성 향상을 이끌어내면서 AI 도입이 놀라운 속도로 가속화되고 있습니다"라고 IBM Consulting의 생성형 AI 글로벌 매니징 파트너 Matt Candy가 말했습니다. "Adobe와의 전략적 파트너십을 확대함으로써, 마케터들이 AI 기반 경험을 보다 효과적으로 설계하는 동시에 적절한 가이드라인을 수립할 수 있도록 지원할 것입니다. 이를 통해 신뢰와 투명성의 원칙 위에 AI를 구축하고, 브랜드 일관성과 무결성을 강화해 나가겠습니다."
"Adobe와 IBM은 AI의 신중한 개발과 다양한 기업 비즈니스 과제에 대한 적용에 있어 선구자적 역할을 해왔습니다"라고 Adobe Digital Strategy Group의 리테일 및 소비재 총괄 매니저 Olivia Kwon Best가 밝혔습니다. "이번 파트너십을 통해 고객들이 AI를 신속하게 도입하여 콘텐츠 공급망을 가속화하고, 비용이 많이 드는 반복 작업에 소요되는 시간을 줄일 수 있도록 지원하겠습니다."
AI는 이미 소비자의 쇼핑 경험 방식을 근본적으로 바꾸고, 그들의 기대 수준을 새롭게 정의하고 있습니다. 초개인화 콘텐츠를 기반으로 한 진정한 일대일 맞춤 경험이 곧 새로운 표준이 될 것입니다. 아이디어 발굴부터 콘텐츠 제작, 실시간 게재에 이르는 콘텐츠 공급망 전 단계에서 AI와 생성형 AI의 강점을 적극 활용하는 리테일 기업은 이 새로운 시대에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 하지만 많은 기업에게 이 여정을 시작하는 것 자체가 도전일 수 있습니다. 어떻게 시작해야 할지 고민하고 있다면, Adobe와 IBM이 함께하겠습니다.
“5 mindshifts to supercharge business growth”, IBM, 2025.
"Deliver personalized retail experiences at scale," Adobe for Business, 2025.
"State of Customer Experience in Retail in an AI-Driven World," Adobe for Business and Incisiv, 2025.
Vivek Pandya, “Adobe research: 71% of marketers say the demand for content will grow 5X or more between now and 2027”, Adobe for Business, June 2025.
