- AI 와인 라벨 이미지 검색 서비스란
- 서비스 개요 및 필요성
- 고객 경험 개선 영향
- 전국 GS25에서의 활용
- 기술적 개발 과정
- OCR 및 멀티모달 검색 이해
- 텍스트 추출 과정
- Vector DB 구축과 활용
- 성과 및 개선 과제
- 검색 성능 테스트 결과
- 사용자 피드백 반영
- 향후 과제 및 발전 방향
- 고객 가치 제고를 위한 노력
- 질 높은 데이터 확보 방안
- 비영어권 상품 고려하기
- 도메인 특성 반영의 중요성
- 마무리 및 향후 전망
- AI 와인 검색의 성장 가능성
- 디지털 전환의 의미
- 지속적인 기술 개선 필요성
- 같이보면 좋은 정보글!
- 소액주주 권익 보호와 투명한 지배구조 혁신
- AI가 금융을 혁신한다
- ESG 투자 필요한 이유는 무엇인가
- 주식 익절 전략과 심리적 기준은 어떨까
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AI 와인 라벨 이미지 검색 서비스란
서비스 개요 및 필요성
AI 와인 라벨 이미지 검색 서비스는 고객이 와인 병을 촬영하여 해당 이미지를 기반으로 관련 상품을 검색할 수 있는 혁신적인 기술입니다. 전국의 GS25 및 GS더프레시에서 제공되는 이 서비스는 고객의 요청에 신속히 대응하여 매출 유도를 목표로 하고 있습니다. 고객이 와인 라벨을 해석하기 어려울 때, 이 서비스를 통해 복잡한 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.
“고객이 와인에 대해 더 쉽게 접근할 수 있도록 돕는 기술은, 고객의 소비 경험을 혁신적으로 변화시킵니다.”
와인은 다양한 언어와 스타일로 라벨이 작성되어 있어 고객이나 매장 직원이 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 활용하여 주류에 대한 풍부한 정보를 제공함으로써 고객의 편의성을 높이고 있습니다.
고객 경험 개선 영향
AI 와인 라벨 이미지 검색 서비스는 고객의 구매 경험을 서비스 전 과정에서 향상시킵니다. 고객은 원하는 와인의 정보를 손쉽게 검색할 수 있으며, 이를 통해 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다:
| 이점 | 설명 |
|---|---|
| 손쉬운 검색 | 고객이 직접 라벨 이미지를 촬영해 상품을 검색할 수 있음 |
| 빠른 정보 제공 | 원하는 상품에 대해 상세 정보를 즉시 확인 가능 |
| 더 나은 추천 | 개인의 취향에 맞춰 추천되는 제품을 쉽게 찾을 수 있음 |
이러한 서비스를 통해 고객은 더욱 개인화된 구매 경험을 누리게 되며, 이는 다시 매장 방문의 유인을 높여줍니다.
전국 GS25에서의 활용
전국 GS25에서는 AI 와인 라벨 이미지 검색 서비스를 통해 고객이 편리하게 주류를 탐색하고 구매할 수 있도록 와인25플러스를 운영하고 있습니다. 다양한 와인을 언제 어디서나 예약 및 픽업할 수 있는 가능성이 커지면서, 고객은 편리함과 접근성을 느낄 수 있습니다.
이러한 서비스를 통해 매장 직원의 업무 부하를 감소시키고, 고객과의 상호작용 품질을 향상시킬 수 있습니다. 고객이 정보를 직접 찾아볼 수 있기 때문에, 매장 직원들은 고객에게 더 나은 서비스와 정보를 제공하는 데 집중할 수 있습니다. 고객이 AI 기술을 통한 정보 검색으로 보다 만족스러운 소비 경험을 하게 된다면, 이는 향후 고객 충성도를 높이는 데 기여할 것입니다.
AI와 고객 경험의 결합은 와인 구매 프로세스의 혁신적인 변화를 가져옵니다. 앞으로 AI 기술이 지속적으로 발전하며, 고객에게 더욱 편리한 서비스를 제공해 나가는 모습이 기대됩니다.
기술적 개발 과정
이번 섹션에서는 AI 기반의 와인 라벨 이미지 검색 기능 개발 과정에서 진행된 기술적 파트에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 본 과정은 크게 OCR 및 멀티모달 검색 이해, 텍스트 추출 과정, 그리고 Vector DB 구축과 활용으로 나누어 설명하겠습니다.
OCR 및 멀티모달 검색 이해
이 서비스는 와인 라벨의 텍스트 정보를 효율적으로 추출하고, 이미지를 통해 검색할 수 있도록 하는 기능이 핵심입니다. 이를 위해 Linguistic Model (LLM)과 OCR (Optical Character Recognition) 기술이 결합되어 사용되었습니다. 이 과정에서 우선적으로 적절한 방법론을 선정해야 했습니다. 다양한 모델 실험 후, amazon bedrock의 foundation model을 통해 접근하기로 결정했습니다.
"이미지 인식만으로는 한계가 있으며, 텍스트 추출을 통하여 더 나은 검색 품질을 확보할 수 있습니다."
이를 통해 상품의 모든 속성을 다각도로 분석할 수 있으며, 텍스트와 이미지 정보를 함께 고려한 멀티모달 검색 방식이 구현되었습니다.
텍스트 추출 과정
텍스트 정보 추출은 매우 중요한 단계입니다. 이 과정에는 다음과 같은 절차가 포함됩니다:
- 전처리 단계: 상품 이미지를 적절한 크기로 조정하여 노이즈를 줄입니다. 필요한 부분만을 남기는 Yolov8 모델을 활용해 주류 병의 위치를 탐지합니다.
- OCR 수행: 전처리된 이미지를 LLM을 통해 텍스트 추출합니다. 특정 프롬프트를 제공하여 상품명, 브랜드명 등을 추출하고, 불확실한 정보는 제거하여 데이터의 정확성을 높입니다.
- Embedding 적용: 텍스트 정보를 벡터화하여 데이터베이스에 저장하기 위한 준비를 합니다. 이미지 정보와 함께 멀티모달 형태로 벡터를 생성하여, 검색할 때 활용합니다.
Vector DB 구축과 활용
마지막으로, 벡터화된 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하기 위해 Elasticsearch를 이용하여 벡터 DB를 구축합니다. 이 과정은 다음 단계를 포함합니다:
| 단계 | 설명 |
|---|---|
| 배치 작업 | 상품 정보를 정기적으로 수집하여 새로운 벡터 생성 |
| 인덱싱 | 텍스트 및 이미지 정보를 담은 벡터를 DB에 저장 |
| 검색 단계 | 사용자가 이미지 촬영 시, 비슷한 상품의 벡터를 찾아 응답 |
이러한 절차를 통해, 우리 동네 GS 애플리케이션은 고객이 간편하게 주류 상품을 검색하고 필요한 정보를 즉시 확인할 수 있도록 돕고 있습니다. 이로 인해 고객의 만족도를 높이는 동시에 매출 증가에도 기여할 수 있습니다.
최종적으로, AI 기술을 활용한 검색 기능은 향후 더욱 발전할 것이며, 고객의 사용 경험을 향상시키는 데 주력할 것입니다.
성과 및 개선 과제
AI 와인 라벨 이미지 검색 기능의 성과와 향후 개선 과제를 정리하였습니다. 이 기능은 고객이 라벨 이미지를 통해 원하는 와인을 쉽게 찾을 수 있게 돕는 혁신적인 서비스입니다.
검색 성능 테스트 결과
서비스 출시 이후, 다양한 검색 성능 테스트를 실시한 결과를 요약하면 다음과 같습니다. 총 165개의 주류 상품을 대상으로 하여 진행된 결과, 70%의 검색 성공률을 기록하였습니다. 이러한 결과는 예상보다 낮았지만, 대부분의 검색 실패는 온라인에서 취급하지 않는 상품들로 인한 것이었습니다. 사실상 온라인 취급 상품에서는 높은 검색 성능을 보였습니다.
"검색 실패는 단순한 부정적인 결과가 아니라, 고객이 원하는 상품을 보여주는 지표가 될 수 있습니다."
| 테스트 유형 | 검색 성공률 |
|---|---|
| 직접 촬영 | 70% |
| 진열된 상태 촬영 | 75% |
사용자 피드백 반영
서비스 초기에는 고객의 피드백을 적극적으로 수집 하였으며, 고객들이 원하는 제품 정보를 더 잘 찾을 수 있도록 시스템을 개선하는 데 주력하였습니다. 고객들은 특히 라벨 정보의 다국어 지원과, 이미지 인식의 정확성 향상을 요구하였고, 이에 따라 다양한 언어의 텍스트 추출 및 분석 품질을 높이기 위한 방안을 모색하고 있습니다.
- 고화질 이미지 데이터 활용: 저화질 이미지로 인한 인식률 저하를 개선하기 위한 방법으로, 현업에서 고화질 데이터를 확보하는 것을 우선시하고 있습니다.
- 비영어권 제품 처리 개선: 다양한 언어의 라벨을 처리하기 위한 알고리즘을 개선하여, 더욱 효율적인 텍스트 추출을 시행하였습니다.
향후 과제 및 발전 방향
서비스 오픈 이후 고객의 니즈와 시스템의 수집된 피드백을 바탕으로 향후의 개선 과제를 정리하면 다음과 같습니다.
- 온/오프라인 상품 동기화: 오프라인에서만 판매하는 상품의 데이터와 온라인 상의 상품을 정확히 동기화하여 고객의 불편을 최소화할 필요가 있습니다.
- 검색 실패 원인 분석: 검색 실패율을 줄이기 위해 원인을 분석하고, 최적의 유사도 threshold를 조정할 계획입니다. 이를 통해, 더 정확한 검색 품질을 제공할 수 있을 것입니다.
- 다국어 지원 확대: 고객들이 사용하는 다양한 언어를 수용하기 위해 인식 기술을 더욱 발전시킬 필요가 있습니다.
이와 같은 과제를 해결하고, 고객이 원하는 와인을 더 쉽게 검색할 수 있도록 지속적인 고도화 작업을 진행하겠습니다. AI 기술의 발전과 함께, 더 나은 사용자 경험을 제공하는 것이 목표입니다.
고객 가치 제고를 위한 노력
고객의 가치를 더욱 높이기 위해 기업은 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 그 과정에서 데이터의 질을 확보하고, 비영어권 상품을 고려하며, 도메인 특성을 반영하는 것이 특히 중요합니다.
질 높은 데이터 확보 방안
데이터는 현대 비즈니스의 가장 중요한 자산 중 하나입니다. 고객의 니즈를 정확히 파악하기 위해서는 고품질의 데이터 확보가 필수적입니다. 예를 들어, 와인25플러스에서 제공하는 AI 기반의 와인 라벨 검색 서비스는 고객의 주류 구매 경험을 향상시키기 위한 노력의 일환으로, 데이터 질 개선을 위한 여러 방법을 적용했습니다. 특히, 저화질 이미지 문제를 해결하기 위해 고화질 데이터로 대체하여 텍스트 추출 성과를 높이는 한편, 다양한 embedding 방식을 적용하여 검색 결과의 정확도를 증가시켰습니다.
"검색 결과의 품질을 높인다는 것은 정량적인 성격보다는 정성적인 성격의 검색 결과 품질 개선을 더 중요시 하기도 합니다."
이러한 데이터 품질 개선 작업을 통해 고객이 선호하는 상품을 더 정확하게 추천할 수 있게 됩니다.
비영어권 상품 고려하기
비영어권 상품의 경우, 언어의 다양한 특성으로 인해 데이터 추출이 어려운 문제가 발생합니다. 아시아권 주류의 경우, 한자의 필체가 다양해 인식률이 떨어지기 때문에, AI 모델의 언어 감지를 통해 비영어권 상품에 대한 대응 방식을 달리하는 것이 중요합니다. 이를 통해, 고객이 원하는 비영어 상품도 신속하게 인식하고 추천할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다.
| 상품 종류 | 인식 가능 언어 | 추출 방법 |
|---|---|---|
| 영어 상품 | 영어 | 기존 로직 유지 |
| 비영어 상품 | 한자 등 | 이미지 정보만 embedding |
이와 같은 방안은 고객 경험의 질을 한층 더 높여 줄 것입니다
.
도메인 특성 반영의 중요성
주류 도메인에서는 상품의 빈티지 정보 등 특정 요인이 구매 결정에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 와인이라도 연도에 따라 품질 차이가 크기 때문에, 이러한 특성을 데이터에 반영하는 작업이 필요합니다. AI 모델에서 빈티지 정보를 추출하여 검색에 활용함으로써 고객에게 가장 적합한 상품을 추천할 수 있습니다.
이처럼 도메인 특성을 반영한 데이터 처리 과정은 최종 검색 결과의 품질을 높이고, 고객의 선택폭을 넓히는 데 중요한 역할을 합니다.
이 모든 노력들이 모여 고객의 만족도를 높이고, 회사의 가치를 극대화하는 결과로 이어집니다. 고객의 목소리를 반영한 서비스 개선을 통해 비즈니스의 성공 가능성을 높이는 것이야말로 오늘날 기업이 나아가야 할 방향입니다.
마무리 및 향후 전망
AI 와인 검색 기술의 발전은 앞으로의 주류 소비 방식에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 해당 기술은 단순한 이미지를 인식하는 것에 그치지 않고, 텍스트 정보와 결합하여 사용자에게 보다 정확하고 유용한 정보를 제공합니다. 이 섹션에서는 AI 와인 검색의 성장 가능성, 디지털 전환의 의미, 그리고 기술 개선의 필요성에 대해 살펴보겠습니다.
AI 와인 검색의 성장 가능성
AI 기술을 활용한 와인 검색 서비스는 소비자의 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션의 대표적인 예입니다. 고객이 스스로 와인 라벨을 인식하고, 가장 유사한 제품을 찾을 수 있도록 돕는 기술은 소비자 경험을 혁신하는 데 모든 역할을 합니다.
"AI 기술은 전통적인 소비 방식에 변화를 불러오고 있으며, 고객의 구매 결정을 더욱 용이하게 만들어 줍니다."
고객의 경험을 최우선으로 고려하는 AI 와인 검색 서비스의 도입은 더욱 많은 사용자들에게 트렌디한 선택을 제공할 것이며, 이는 결국 매출 증가로 이어질 것입니다. 이러한 성공 사례가 쌓여감에 따라, 시장 내 다양한 분야로의 확장이 가능할 것으로 보입니다.
디지털 전환의 의미
오늘날 디지털 전환은 단순한 기술 변화가 아닌, 비즈니스 모델의 근본적인 재편성을 의미합니다. AI와 같은 첨단 기술을 통해 소비자는 더 이상 수동적인 정보를 받는 존재가 아닙니다. 그 대신 주체적으로 정보를 검색하고, 개인의 취향에 맞는 제품을 선택할 수 있는 시대로 나아가고 있습니다.
디지털 플랫폼을 통한 타겟 마케팅 및 소비자 행동 분석은 브랜드 충성도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 와인25플러스와 같은 서비스는 이러한 전환이 실제 비즈니스에 어떻게 적용될 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례입니다.
지속적인 기술 개선 필요성
AI 와인 검색 서비스의 발전은 한 번의 개발로 끝나지 않습니다. 초기에는 높은 검색 성공률을 기록하였지만, 여전히 30%의 검색 실패율을 보이는 것으로 나타났습니다. 이는 고객이 원하는 상품이 실제 재고에 없을 수도 있음을 의미합니다. 따라서, 지속적인 기술 개선이 반드시 필요합니다.
서비스의 성능을 개선하기 위해서는 소비자의 검색 패턴을 지속적으로 분석하고, 비영어권 제품의 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 방법을 모색해야 합니다. 상품 데이터의 품질을 높이고, 업계의 특성을 반영한 맞춤형 해결책이 필요합니다. 이러한 노력이 더해질수록, AI 와인 검색 기술은 더욱 신뢰할 수 있는 도구로 자리매김할 것입니다.
| 구분 | 현재 상태 | 향후 개선 방향 |
|---|---|---|
| 검색 성공률 | 70% | 비율 증가를 목표로 하는 지속적인 기술 개선 필요 |
| 상품 데이터 품질 | 다양한 문제 존재 | 고화질 데이터 확보 및 텍스트 인식 최적화 |
| 비영어권 상품 인식 | 저조 | 다양한 언어 처리를 위한 모델 개선 |
AI 와인 검색 기술의 미래는 그만큼 밝습니다. 그럼에도 불구하고, 향후 개선이 절실하다는 점은 변함이 없습니다. 기술 발전과 고객의 요구를 항상 염두에 두며 지속적으로 발전해 나가야 할 것입니다.
같이보면 좋은 정보글!