라운지랩 × F&B 프랜차이즈 – AI 비전 기반 매장 자동화·로봇 서비스
"지금 매장이 얼마나 붐비는지, 어디서 병목이 생기는지 알 수 있을까?"
커피숍이나 패스트푸드점을 운영하는 분들의 고민이에요. 점심시간에 갑자기 손님이 몰리면 주문 대기줄이 길어지고, 음료 제조가 밀리고, 고객 불만이 생겨요. 반대로 한가한 시간에는 직원이 남아돌고요.
문제는 "지금 매장 상황이 정확히 어떤지" 실시간으로 파악하기 어렵다는 거예요. 매니저가 직접 돌아다니며 확인해야 하고, 그 순간의 판단에 의존해야 하죠.
라운지랩은 매장에 설치된 카메라 영상을 AI가 분석해서, 고객 대기열, 체류 시간, 혼잡 구역을 실시간으로 파악하는 시스템을 개발했어요. 여기에 로봇 바리스타까지 결합해서 매장 운영을 자동화하고 있어요.
Challenge
F&B 매장 운영에서 가장 어려운 것 중 하나가 "변동성 관리"예요.
매장 운영의 어려움
문제 | 설명 |
|---|---|
수요 변동 | 시간대별, 요일별로 고객 수가 크게 달라짐 |
실시간 파악 어려움 | 지금 대기줄이 얼마나 긴지, 어디서 병목이 생기는지 즉시 알기 어려움 |
인력 배치 | 바쁜 시간에 인력 부족, 한가한 시간에 인력 과잉 |
고객 이탈 | 대기 시간이 길어지면 고객이 그냥 떠남 |
매장 관리자들의 고민은 이랬어요.
"점심시간에 갑자기 붐비면 대응하기 어려워요. 미리 알 수 있으면 좋겠는데..." "어느 포지션에 인력이 더 필요한지 실시간으로 알 수 없을까요?"
Solution
라운지랩은 "매장에 이미 있는 CCTV를 AI의 눈으로 만들자"는 접근으로 문제를 해결했어요.
① Vision AI 기반 고객 대기열·행동 분석
매장 카메라 영상을 AI가 실시간으로 분석해요.
분석 항목 | 내용 |
|---|---|
대기열 길이 | 주문 카운터 앞에 몇 명이 기다리고 있는지 |
대기 시간 | 고객이 얼마나 오래 기다리고 있는지 |
혼잡 구역 | 매장 내 어느 구역이 붐비는지 |
고객 동선 | 고객들이 주로 어디로 이동하는지 |
체류 시간 | 고객이 매장에 얼마나 머무는지 |
이 정보는 매장 관리자 대시보드에 실시간으로 표시돼요. "지금 주문 대기줄이 8명이고, 평균 대기 시간이 4분입니다" 같은 정보를 바로 확인할 수 있어요.
② 로봇 바리스타·매장 자동화 시스템
사람이 하기 어려운 반복 작업은 로봇이 담당해요.
로봇 바리스타가 일정한 품질로 음료 제조
피크 시간에도 안정적인 처리량 유지
사람 직원은 고객 응대, 매장 관리 등 고부가가치 업무에 집중
③ 데이터 기반 인력·운영 최적화
축적된 데이터를 분석해서 운영을 최적화해요.
시간대별 예상 고객 수 예측
최적 인력 배치 제안
혼잡 시간대 사전 대비
Benefit – 회전율과 고객 경험 동시 개선
정량적 성과
항목 | 효과 |
|---|---|
고객 대기 시간 | 실시간 모니터링으로 병목 조기 해소 |
매장 회전율 | 효율적 운영으로 회전율 향상 |
인력 운영 | 데이터 기반 최적 배치로 인건비 효율화 |
고객 이탈 | 대기 시간 단축으로 이탈률 감소 |
정성적 성과
항목 | 효과 |
|---|---|
관리자 부담 | 실시간 현황 파악으로 의사결정 부담 감소 |
고객 경험 | 빠른 서비스로 만족도 향상 |
직원 경험 | 반복 작업 감소, 고객 응대에 집중 |
일관된 품질 | 로봇 바리스타로 음료 품질 균일화 |
가장 큰 변화는 "감"에서 "데이터"로 운영 방식이 바뀌었다는 거예요. 예전에는 매니저의 경험과 직감에 의존했다면, 이제는 실시간 데이터를 보고 판단할 수 있어요.
확장 가능성
이 기술은 F&B 매장을 넘어 사람이 모이는 모든 공간으로 확장될 수 있어요.
리테일: 쇼핑몰, 마트의 고객 동선 분석 및 진열 최적화
공항·역사: 혼잡 구역 실시간 관리
병원: 외래 대기실 혼잡도 관리
공공시설: 민원실, 도서관 등 이용자 흐름 분석
"공간을 이해하는 AI"는 오프라인 비즈니스 전반의 운영 혁신을 가능하게 해요. 온라인에서는 클릭 데이터로 고객을 이해했다면, 오프라인에서는 Vision AI로 고객을 이해하는 시대가 열리고 있어요.
CJ올리브영 - AI 기반 초개인화 추천 시스템
"이 제품, 저한테 맞을까요?"
화장품 가게에서 가장 많이 하는 질문이에요. 수천 가지 제품 중에서 내 피부 타입, 내 고민, 내 취향에 맞는 걸 찾기란 쉽지 않죠. 매장 직원에게 물어보면 좋지만, 온라인에서는 어떻게 해야 할까요?
CJ올리브영은 4,000만 개에 달하는 소비자 리뷰를 AI에게 학습시켰어요. 이 AI는 매일 새로운 주제를 만들어내고, 그 주제에 맞는 상품을 골라 추천해 줘요. 마치 수천 명의 리뷰어가 "이건 이런 사람한테 좋더라"라고 귓속말해 주는 것처럼요.
Challenge
뷰티 커머스의 핵심 과제는 "고객이 원하는 제품을 어떻게 찾아줄 것인가"예요.
기존 추천 방식의 한계
문제 | 설명 |
|---|---|
단순 필터링 | 브랜드, 가격대, 카테고리로만 분류하면 실제 사용 경험 반영 안 됨 |
리뷰 과부하 | 인기 제품은 리뷰가 수천 개, 일일이 읽기 불가능 |
개인화 부족 | "인기 순위"는 모두에게 똑같은 추천 |
해외 고객 | 매장 직원의 도움을 받을 수 없는 해외 거주 고객 |
고객들의 고민은 이랬어요.
"리뷰 보면 좋다는 사람도 있고 별로라는 사람도 있는데, 나한테는 어떨까?" "건성 피부에 좋은 수분크림 찾는데, 검색 결과가 너무 많아요."
Solution
CJ올리브영은 "리뷰에 답이 있다"는 아이디어에서 출발했어요. 4,000만 개 리뷰에는 실제 사용자들의 생생한 경험이 담겨 있으니까요.
① 자체 개발 sLLM (Small Large Language Model)
글로벌 빅테크의 범용 LLM과 달리, 올리브영은 뷰티·헬스 도메인에 최적화된 소형 초거대언어모델을 직접 개발했어요. 화장품 성분, 피부 타입, 사용감 같은 뷰티 특화 지식을 집중적으로 학습했죠.
② 리뷰 기반 AI 추천 테마
AI가 매일 새로운 주제를 생성해요. 예를 들면 이런 것들이에요.
"촉촉함이 오래 가는 수분크림"
"자극 없이 각질 케어하는 토너"
"데일리로 쓰기 좋은 가벼운 선크림"
이 주제들은 실제 리뷰에서 자주 언급되는 키워드와 패턴을 분석해서 만들어져요. 그리고 각 주제에 맞는 상품을 AI가 선별해서 보여줘요.
③ 화장품 속성 데이터 추출
딥러닝 기반 OCR 솔루션으로 화장품의 성분, 효능, 사용법 등 속성 데이터를 추출하고, 이를 고객 행동 데이터와 결합해서 추천 알고리즘을 구현했어요.
Benefit – 1,560만 회원을 위한 맞춤 큐레이션
정량적 성과
항목 | 규모 |
|---|---|
월 이용자 수 | 532만 명 |
멤버십 회원 수 | 1,560만 명 이상 |
연간 구매 데이터 | 1억 건 이상 |
리뷰 데이터 | 4,000만 개 학습 |
정성적 성과
항목 | 효과 |
|---|---|
상품 추천 역량 | 소비자 취향을 정밀 분석해 큐레이션 역량 대폭 향상 |
해외 고객 경험 | 매장 방문이 어려운 해외 고객에게 AI가 매장 직원처럼 추천 |
차별화된 쇼핑 경험 | 개인 맞춤형 콘텐츠와 상품 추천으로 온라인 쇼핑 경험 혁신 |
조직 역량 강화 | 디지털사업본부 산하 AI 추천 엔진 전담 조직 신설 |
가장 큰 변화는 "검색"에서 "발견"으로 쇼핑 경험이 바뀌었다는 거예요. 예전에는 "수분크림"을 검색해서 결과를 훑어봤다면, 이제는 AI가 "당신의 피부 타입과 최근 구매 패턴을 봤을 때, 이 제품이 맞을 것 같아요"라고 먼저 제안해 줘요.
확장 가능성
올리브영의 AI 추천 시스템은 뷰티 커머스를 넘어 헬스케어, 라이프스타일 전반으로 확장될 수 있어요. 건강기능식품, 생활용품 등에서도 리뷰 기반 초개인화 추천이 가능하죠.
특히 해외 시장에서의 가능성이 커요. K-뷰티에 관심은 있지만 어떤 제품을 사야 할지 모르는 해외 소비자에게, AI가 "한국 소비자들이 이런 이유로 이 제품을 좋아해요"라고 설명해 줄 수 있으니까요.
참고 자료