AI 공간분석 기업 딥핑소스가 국내 한 자동차 전시장에 적용해온 영상분석 솔루션의 범위를 넓혀, 그동안 현장 인력이 수기로 진행하던 고객 유형 분석까지 AI 기반으로 전환했다.
딥핑소스는 해당 전시장에서 방문객 수와 동선, 체류 시간, 퍼널 분석 등 고객 행동 데이터를 영상분석 기술로 파악해왔다. 여기에 가족 동반 여부 등 방문객을 그룹 단위로 나눠 어떤 유형의 고객이 찾는지 분류하는 기능을 더하면서, 행동 데이터에 그치지 않고 고객 특성까지 함께 들여다볼 수 있는 체계를 갖췄다.
기존에는 현장 운영 인력이 방문객을 직접 지켜보며 그룹 유형을 분류하고 집계해왔다. 이 방식은 시간과 인력 소모가 컸을 뿐 아니라 관찰하는 사람에 따라 결과가 엇갈릴 소지도 있었다. 딥핑소스는 이 과정을 AI 영상분석으로 대체해, 영상 속 고객 그룹을 자동으로 분류하고 통계를 산출하도록 했다. 사람이 손으로 기록하던 절차가 줄어든 만큼 데이터의 일관성은 높아질 것으로 보인다.
이번 기능은 전시장을 운영하는 브랜드의 고객 경험(CX) 플랫폼이 사용하는 고객 유형 분류 기준에 맞춰 설계됐다. 도입 전에는 AI 분석 결과와 기존 수기 집계 결과를 나란히 비교해 정확도를 점검하는 검증 과정을 거쳤고, 이후 수기 집계를 AI 분석으로 전환해 현장에 실제 적용했다.
분석에는 딥핑소스의 원천 익명화 기술이 쓰였다. 영상에서 개인정보를 먼저 제거한 뒤 AI가 분석하는 방식이어서, 얼굴 인식이나 개인 식별 없이도 고객 수와 유형, 동선, 체류 시간 등 매장 운영에 필요한 데이터만 뽑아낼 수 있다는 설명이다.
그동안 현장 직원은 고객 응대와 상담을 병행하며 고객 유형까지 직접 기록해야 해 모든 방문을 실시간으로 놓치지 않고 집계하기 어려운 구조였다. AI가 이 기록 업무를 대신 맡으면서 직원들은 상담 등 본연의 업무에 더 집중할 여건이 마련됐다는 게 회사 측 설명이다.
김태훈 딥핑소스 대표는 “그동안 매장 현장에서 사람이 눈으로 관찰하고 손으로 집계해온 고객 유형 분석까지 AI로 대체하게 됐다”며 “이번 적용은 반복적으로 수행되던 현장 수기 업무를 AI 기반으로 자동화했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.
딥핑소스는 이번 고객 유형 분석 기능을 자동차 전시장 외 다른 오프라인 공간으로도 넓혀 적용하는 방안을 검토 중이다. 매장이나 전시 공간의 인력 운영 방식에도 점차 영향을 줄 수 있는 흐름으로 읽힌다.
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