딥핑소스는 해당 전시장에서 방문객 수와 고객 동선, 체류시간, 퍼널(Funnel) 등 고객 행동 데이터를 AI로 분석하고 있으며, 최근 가족 동반 등 방문객을 그룹 단위로 분류하는 고객 유형 분석 기능을 추가했다고 13일 밝혔다.
기존에는 현장 직원이 방문객을 직접 관찰해 가족 동반 여부 등 고객 유형을 수기로 분류·집계했다. 고객 응대와 상담을 병행해야 하는 직원이 모든 방문객을 실시간으로 기록하기 어려웠고, 관찰자에 따라 집계 결과가 달라질 수 있다는 한계도 있었다.
딥핑소스는 AI 영상분석을 활용해 이 같은 수기 집계 업무를 자동화했다. AI가 영상을 분석해 고객 그룹을 분류하고 통계 데이터를 생성해 현장 인력의 반복 업무를 줄이고 보다 일관된 고객 데이터를 확보할 수 있도록 했다.
이번 기능은 해당 자동차 브랜드가 고객경험(CX) 플랫폼에서 활용하는 고객 유형 분류 기준에 맞춰 개발됐다. 딥핑소스는 검증 과정에서 AI 분석 결과와 기존 수기 집계 결과를 비교해 정확도를 확인한 뒤 실제 전시장에 AI 기반 분석을 적용했다.
이를 통해 현장 직원은 고객 유형을 일일이 기록하는 업무에서 벗어나 상담과 고객 응대 등 보다 중요한 업무에 집중할 수 있게 됐다.
딥핑소스는 인텔 출신의 김태훈 대표가 2018년 설립한 AI 영상분석 기업이다. 오프라인 매장 등 공간 데이터를 AI로 분석해 방문객의 이동 경로와 체류시간, 제품 관심도 등을 파악하고 기업의 매장 운영과 고객경험 개선을 지원한다.
특히 영상 속 얼굴과 개인정보를 익명화하는 기술을 기반으로 개인정보 보호와 데이터 활용을 동시에 구현하는 것을 강점으로 내세우고 있다. 국내외 기업과의 협업을 확대하며 리테일을 비롯한 다양한 오프라인 공간으로 사업 영역을 넓히고 있다.
김태훈 딥핑소스 대표는 “그동안 매장 현장에서 사람이 눈으로 관찰하고 손으로 집계해온 고객 유형 분석까지 AI로 대체하게 됐다”며 “반복적으로 수행되던 현장 수기 업무를 AI 기반으로 자동화했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.
딥핑소스는 이번 고객 유형 분석 기능을 자동차 전시장뿐 아니라 다양한 오프라인 공간으로 확대 적용하는 방안도 검토하고 있다.
