"질문만 했을 뿐인데, 전략이 나왔습니다." – 00리테일샵의 AI 데이터 분석가 ‘클레어’ 활용기

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8월 12일
3분 분량

💡 인터뷰이: 00리테일샵 마케팅 담당자

[AI 크루 '클레어' 출시, 비즈니스 패러다임의 변화를 이끌다]

디파이너리가 선보인 혁신적인 AI 에이전트 ‘클레어’가 비즈니스 환경에 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. ‘클레어’는 단순한 분석 도구가 아닌, 자연어로 질문하면 이를 SQL로 자동 변환해 심층 분석을 수행하고, 나아가 전략적인 마케팅 인사이트까지 제시하는 강력한 AI 솔루션입니다.

이번에 클레어를 베타로 먼저 경험한 00리테일샵은 온·오프라인을 병행 운영하는 복합 리테일 채널입니다. 특히 오프라인 매장의 경우 지역 특성에 따른 소비 패턴 분석이 중요해, 데이터 활용에 많은 고민이 있었습니다.

"처음부터 복잡한 설정 없이, 필요한 데이터를 바로 뽑아주는 간편함에 놀랐습니다."

Q1. 안녕하세요! 디파이너리의 AI 에이전트 '클레어'를 베타로 사용해보신 소감이 어떠신가요?

00리테일샵은 온라인과 오프라인 고객 데이터를 구분해 분석해야 하는 복잡한 구조를 갖고 있습니다. 오프라인 매장은 매장마다 입지, 고객 특성, 응대 방식이 모두 다르기 때문에, 본사에서는 데이터를 수집해도 정성적인 맥락을 정량적으로 분석하기가 매우 어렵고, 이를 위한 사전 조사에도 많은 시간이 소요됐습니다.

'클레어'를 처음 도입했을 때 기대했던 건 “정말 이 복잡한 구조를 AI가 이해할 수 있을까?”라는 의문이었습니다. 그런데 실제로 사용해보니, 단순한 질문만으로도 분산된 데이터에서 핵심만 뽑아 정리해주고, 통합적인 맥락을 제공하는 점이 매우 인상 깊었습니다.

"데이터 추출, 가공, 시각화까지… 한 줄의 질문으로 해결됐습니다."

Q2. 기존에는 데이터 분석 시 어떤 어려움을 겪으셨나요? 그리고 '클레어' 도입 후 가장 크게 개선된 점은 무엇인가요?

과거에는 엑셀로 인사이트를 도출하기 위해 많은 데이터를 수동으로 조합해야 했고, SQL 분석은 데이터팀의 지원 없이는 어려웠습니다. 이는 분석 병목과 반복 작업의 주요 원인이었습니다.

하지만 클레어 도입 이후, 실시간으로 필요한 데이터를 직접 확보할 수 있게 되었고, 자동화된 차트 제공 덕분에 분석, 보고, 전략 수립까지의 시간이 획기적으로 줄어들었습니다. 특히, 비율, 추세 등 질문 성격에 맞춰 자동으로 적합한 차트를 제공해줘 시각적으로도 만족스러웠고, 마케터 입장에서 별도로 고민할 일이 줄었습니다.

"기초 조사부터 키워드 인사이트까지, 넓고 깊은 분석이 가능합니다."

Q3. 클레어의 기능 중 가장 유용했던 부분은 무엇이었나요?

기초 질문에 대한 응답 정확도와 여러 지표를 통한 통합 인사이트를 제공하는 것이 유용했습니다. 예를 들어 “7월 오프라인 방문자 수”를 묻자 관련 차트와 함께 이탈률, 체류 시간 등 핵심 지표까지 함께 제공되어, 한눈에 파악이 가능했습니다.

또한, 키워드 검색 기능을 통해 유입 경로 이후 고객이 검색한 상품군을 확인하고, 특정 키워드가 검색량이 높은 이유를 다양한 통합된 데이터 인사이트를 통해 유추할 수 있었습니다. 이는 실제 프로모션 전략에도 유의미한 인사이트였습니다.

"보고서 작성 시간은 줄고, 실무자와 의사결정자 간 정보 격차는 사라졌습니다."

Q4. 클레어는 마케팅 전략 수립에 어떤 기여를 했나요?

보고서를 준비하는 실무자 입장에서는 문서 작성 시간이 대폭 줄었고, 의사결정자는 기다릴 필요 없이 스스로 데이터를 조회해 판단할 수 있었습니다. 마케팅 실무자가 비개발자임에도 불구하고, “마케터의 언어로 질문하면, 데이터 전문가처럼 답변해주는” 경험이 가장 인상 깊었습니다.

이는 누구나 데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있도록 진입장벽을 낮춘 점에서, 조직 내 분석 프로세스를 완전히 바꿔줄 수 있는 가능성을 보여주었습니다.

"단순한 도구를 넘어 전사적 데이터 통합 파트너가 될 것입니다."

Q5. 앞으로 클레어가 00리테일샵에 앞으로 어떤 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하시나요?

클레어는 단지 마케팅 분석을 넘어서, 매출·재고·고객 데이터 등 전사 데이터를 통합 분석할 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다.

특히 오프라인 매장의 경우, 매장별 판매율, 제품군, 객단가 등의 지표를 자동 비교·분석이 필요한데 이를 AI를 통해 자동화할 수 있다는 점이 지역 특성을 고려한 전략 수립에 큰 도움이 된다고 생각합니다.

앞으로 여기에 외부 데이터(예: 통계청 인구 통계, 지역 소득 수준 등)를 연동해 분석할 수 있다면, 더욱 정교한 마케팅 의사결정이 가능해질 것으로 기대합니다.

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