더 자세한 정보를 얻으려면 무료 샘플을 요청하세요 

시장 역학 

주요 원인: 정부 투자로 베트남 소매 부문의 AI 도입이 촉진되고 있습니다

베트남 정부는 인공지능(AI)을 경제 성장의 핵심 기술로 인식하고 소매 시장의 AI 분야에 상당한 투자를 진행해 왔습니다. 2023년에는 국가 AI 개발 전략(2030년까지)을 통해 AI 연구 및 응용 분야에 4억 1,500만 달러를 배정했습니다. 이 전략에는 AI 기술 도입 소매업체에 대한 보조금 및 인센티브 제공이 포함되어 있어 VinCommerce와 같은 기업들이 AI를 사업에 통합하는 데 재정적 부담을 덜어주고 있습니다. 정부의 지원은 국제 기술 기업과의 협력으로까지 확대되어 지식 이전 및 기술 교류를 촉진하고, 소매 부문 내 국내 AI 역량을 강화하는 데 기여하고 있습니다.

소매 시장의 AI 투자 확대는 하노이 혁신 센터와 같은 AI 중심 혁신 허브 설립으로 이어졌고, 이 허브들은 소매 기술 스타트업을 지원하고 있습니다. 그 결과, 2023년에는 소매업을 위한 AI 솔루션에 집중하는 스타트업이 150개 이상 등장하여 총 3억 달러의 벤처 캐피털 투자를 유치했습니다. 이들 스타트업은 AI 기반 고객 서비스 챗봇부터 지능형 공급망 관리 시스템에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 개발하여 베트남 소매 인프라 현대화에 직접적으로 기여하고 있습니다. 또한, 정부 주도의 교육 프로그램은 2025년까지 5만 명의 AI 전문가를 양성하여 인재 부족 문제를 해결하고자 합니다. 교육 기관들은 소매업체와 협력하여 실질적인 AI 구현 경험을 제공하고 있습니다. 예를 들어, FPT 대학교와 사이공 협동조합의 협력으로 학생들은 교육을 받은 후 AI 솔루션 개발에 참여하여 참여 매장의 재고 회전율을 18% 향상시키는 성과를 거두었습니다.

트렌드: 베트남에서 AI 기반 옴니채널 소매 전략 통합

베트남 소매업체들은 원활한 쇼핑 경험을 제공하기 위해 AI 기반 옴니채널 전략을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 2023년 모바일 월드 그룹(Mobile World Group)은 AI 기반 옴니채널 플랫폼이 2,000개 매장과 온라인 채널 전반에 걸쳐 고객 참여도를 높여 총 20억 달러의 매출을 달성했다고 발표했습니다. 소매 시장의 AI 알고리즘은 온라인과 오프라인 고객 상호작용을 분석하여 개인 맞춤형 마케팅을 구현함으로써 고객당 평균 거래액을 30달러 증가시켰습니다.

AI 기술은 모든 채널에서 실시간 재고 현황 파악을 가능하게 하며, 이는 롯데마트 베트남과 같은 소매업체에 매우 중요합니다. AI 기반 재고 관리 시스템을 활용하여 오프라인 매장과 온라인 플랫폼 간의 재고 수준을 동기화함으로써, 품절 및 과잉 재고를 매달 15,000개 이상 줄였습니다. 또한, AI 기반 예측 분석을 통해 소비자 트렌드를 예측하고 제품 구성을 선제적으로 조정할 수 있습니다. 나아가, 결제 시스템에 AI를 통합하면 비접촉식 및 모바일 결제를 지원할 수 있으며, 이러한 결제 방식의 거래액은 2023년에 200억 달러에 달했습니다. AI 기반 결제 솔루션을 도입한 소매업체는 거래 시간 단축과 고객 만족도 향상을 경험했으며, 이는 고객 유지율 증가로 이어졌습니다.

과제: 숙련된 AI 인력 부족으로 구현 속도가 저하됨

여러 장점에도 불구하고, 베트남 소매 시장의 AI는 숙련된 AI 전문가 부족으로 어려움을 겪고 있습니다. 2023년 기준 베트남에는 약 22,000명의 AI 전문가가 있지만, 이는 업계 수요를 충족하기에 턱없이 부족한 수치입니다. AI 솔루션 도입을 고려하는 소매업체들은 인력 부족으로 프로젝트가 평균 6개월에서 12개월 정도 지연되는 경우가 빈번합니다. 이러한 인력 부족은 소매업체들이 AI 기술, 특히 고급 데이터 분석이나 머신러닝 모델과 같이 전문적인 지식이 필요한 복잡한 애플리케이션을 최대한 활용하는 데 걸림돌이 됩니다.

숙련된 인력 부족으로 인건비가 상승하면서 베트남의 AI 엔지니어 평균 연봉은 4만 달러까지 치솟았는데, 이는 많은 소매업체에게 상당한 부담입니다. 베트남 소매업체의 97%를 차지하는 중소기업(SME)은 대기업 및 IT 기업과의 인재 경쟁에서 특히 어려움을 겪고 있습니다.

이에 대응하여 소매업계의 일부 AI 기업들은 자체 교육 프로그램에 투자하고 있지만, 이는 시간과 자원을 필요로 하며 즉각적인 결과를 기대하기는 어렵습니다. 이러한 격차는 해외 AI 서비스 제공업체들에게 기회를 제공하지만, 외부 업체에 의존할 경우 맞춤형 서비스 제공이나 현지 시장 상황에 대한 이해 부족으로 이어져 소매업계의 AI 도입을 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.

세그먼트 분석 

배포를 통해

베트남 소매 시장에서 클라우드 기반 AI 도입이 급증하여 시장 점유율 75% 이상을 차지했습니다. 이러한 성장세는 AI를 운영에 통합하려는 소매업체에게 클라우드 솔루션이 제공하는 유연성, 확장성, 비용 효율성 덕분입니다. 클라우드 플랫폼을 통해 소매업체는 인프라에 대한 상당한 초기 투자 없이도 고급 AI 도구를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, VinMart와 같은 소매업체는 클라우드 기반 AI를 활용하여 재고 관리 및 고객 참여 전략을 강화했습니다. 클라우드 도입은 빠른 구현 및 업데이트를 가능하게 하는데, 이는 빠르게 변화하는 소매 환경에서 매우 중요합니다. 베트남 소매업체들은 방대한 소비자 데이터를 분석하고, 공급망 효율성을 개선하며, 고객 경험을 개인화하기 위해 클라우드 서비스를 활용하고 있습니다. 기존 시스템과의 손쉬운 통합 또한 중요한 요인으로 작용했으며, 보고서에 따르면 베트남 소매업체의 60% 이상이 원활한 통합과 최소한의 다운타임을 제공하는 솔루션을 선호하는 것으로 나타났습니다.

베트남 소매 시장에서 클라우드 기반 AI 도입의 주요 고객으로는 대형 소매 체인과 중소기업(SME)이 모두 포함됩니다. 베트남 전체 기업의 약 98%를 차지하는 중소기업은 낮은 비용과 확장성 덕분에 클라우드 솔루션에 특히 큰 매력을 느낍니다. 2025년까지 국가 디지털 전환 프로그램과 같은 정부의 디지털 전환 지원 정책은 클라우드 도입을 더욱 촉진했습니다. 또한 AWS와 마이크로소프트 애저와 같은 글로벌 클라우드 서비스 제공업체들이 베트남 소매 시장의 특수한 요구에 맞춘 서비스를 제공하며 베트남 시장 진출을 확대하고 있습니다.

기술에 의해

머신러닝(ML) 기술은 베트남 소매 AI 시장에서 33.15% 이상의 시장 점유율을 차지하며 선두를 달리고 있습니다. ML은 데이터를 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키는 능력이 뛰어나 소매 산업에 매우 유용한 기술입니다. 베트남 소매업체들은 수요 예측, 동적 가격 책정, 개인화된 추천을 통한 고객 참여 증진 등에 ML을 활용하고 있습니다. 예를 들어, 베트남의 대표적인 전자상거래 플랫폼인 티키(Tiki)는 ML 알고리즘을 사용하여 고객 행동을 분석하고 최적의 제품 추천을 제공합니다. 베트남에서 ML이 널리 도입된 것은 매출 증대와 운영 효율성 향상에 대한 효과가 입증되었기 때문입니다. 여러 연구에 따르면 ML 솔루션을 도입한 소매업체는 타겟팅 및 재고 관리 개선으로 평균 15%의 매출 증가를 경험했습니다. ML은 사기 탐지부터 고객 서비스 자동화에 이르기까지 다양한 소매 문제를 해결할 수 있는 다재다능함을 갖추고 있어 자연어 처리(NLP)나 데이터 마이닝과 같은 다른 기술과 차별화됩니다.

베트남 소매 시장에서 머신러닝(ML)이 다른 AI 기술보다 우위를 점하는 데에는 데이터 과학 및 머신러닝 분야의 인재 증가와 교육 집중도 향상이 한몫했습니다. 베트남 대학들은 ML 전문 과정을 개설했고, 베트남 기관의 ML 관련 연구 논문 발표 건수는 매년 20%씩 증가하고 있습니다. 수십억 베트남 동화에 달하는 정부의 AI 연구 개발 투자 또한 ML 기술의 발전과 도입을 더욱 촉진했습니다.

지원서별로

베트남 소매 시장에서 AI 도입의 64% 이상이 프런트엔드 애플리케이션에 집중되어 있습니다. AI는 고객 서비스용 챗봇, 개인 맞춤형 마케팅, 인터랙티브 쇼핑 경험 등 소매업의 고객 접점 영역을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 소매업체들은 고객 문의 처리를 위해 AI 기반 가상 비서를 점점 더 많이 활용하고 있으며, 이를 통해 응답 시간을 최대 50%까지 단축하고 고객 만족도를 높이고 있습니다. 프런트엔드 애플리케이션의 성장은 개인 맞춤형의 효율적인 쇼핑 경험에 대한 소비자 기대치 상승에 힘입은 것입니다. 한 설문조사에 따르면 베트남 소비자의 70%는 개인 맞춤형 경험을 제공하는 소매업체에서 쇼핑할 가능성이 더 높다고 답했습니다. AI를 통해 소매업체는 고객 데이터를 분석하고 맞춤형 프로모션 및 제품 추천을 제공하여 고객 참여도와 전환율을 높일 수 있습니다.

베트남 소매 시장에서 AI를 활용하는 주요 최종 사용자는 전자상거래 플랫폼, 패션 소매업체, 전자제품 매장 등입니다. 쇼피 베트남과 같은 기업은 사용자 경험 향상을 위해 플랫폼에 AI를 통합하여 사용자 유지율을 높였습니다. 베트남의 높은 스마트폰 보급률(약 7천만 명) 또한 AI 기반 소매 플랫폼에 대한 광범위한 접근성을 가능하게 하여 프런트엔드 애플리케이션의 성장을 뒷받침하고 있습니다.

최종 사용자에 의해

소매 시장에서 AI의 최대 최종 사용자로는 전문 소매점이 부상했으며, 매출 점유율은 51.29%를 넘어섰습니다. 전자제품, 패션, 가전제품 등 특정 제품 카테고리에 집중하는 이들 매장은 AI를 활용하여 재고를 최적화하고, 고객 참여를 개선하며, 운영을 효율화합니다. 예를 들어, 전자제품 소매점은 AI를 사용하여 예측 유지보수 및 재고 예측을 수행함으로써 품절률을 30% 줄였습니다. 전문 소매점들이 AI 도입에 적극적인 이유는 경쟁이 치열한 시장에서 차별화를 꾀해야 하기 때문입니다. 전국적으로 80만 개 이상의 소매점이 존재하는 상황에서, 전문화된 사업 운영을 위해서는 고객을 유치하고 유지하기 위한 혁신적인 접근 방식이 필수적입니다. AI는 이들 소매점에 소비자 행동에 대한 통찰력을 제공하여, 매장 방문객 수를 20% 증가시키는 효과를 보이는 타겟 마케팅 캠페인을 가능하게 합니다.

베트남 소매 시장의 AI 수요를 뒷받침하는 요인으로는 정부의 디지털 전환 장려책과 연간 7%씩 증가하는 소비자 구매력 등이 있습니다. 소매업체들은 전자상거래의 성장에 발맞춰 AI 기반 옴니채널 전략을 도입하여 원활한 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. FPT Corporation과 지역 소매점 간의 파트너십처럼 기술 기업과 소매업체 간의 협력은 AI 기술 접근성을 높여 베트남에서 전문 소매점들이 AI 도입을 선도하는 위치를 더욱 공고히 하고 있습니다.

이 연구에 대해 더 자세히 알아보려면 무료 샘플을 요청하세요 

소매 시장에서 AI 도입을 지원하는 AI 시험 및 실험 사례 연구

베트남의 여러 소매업체들이 AI 통합을 선도하여 놀라운 성과를 거두었습니다

• 사이공 협동조합은 AI 기반 수요 예측 시스템을 도입하여 재고 회전율을 30% 향상시키고 낭비를 15% 줄였습니다.
• 모바일 월드 인베스트먼트 코퍼레이션은 AI 기반 개인화 마케팅을 도입하여 온라인 매출을 25% 증가시키고 고객 유지율을 40% 향상시켰습니다.
• 선도적인 전자상거래 플랫폼인 티키는 AI를 활용하여 물류를 최적화함으로써 배송 시간을 20% 단축하고 배송 비용을 12% 절감했습니다.
• 규모가 작은 소매업체인 안남 고메는 AI 기반 고객 분석을 도입하여 평균 거래액을 10% 증가시키고 고객 만족도 점수를 18% 향상시켰습니다.

베트남 소매 시장 AI 주요 기업

• 아마존 웹 서비스 주식회사.
• 알리바바 그룹 홀딩스 유한회사
• 마이크로소프트 주식회사
• IBM 주식회사
• 구글 유한회사(알파벳 주식회사)
• SAP SE
• 엔비디아 주식회사
• FPT 스마트 클라우드 주식회사
• 인텔 코퍼레이션
• 기타 주요 플레이어

시장 세분화 개요:

구성 요소별

• 하드웨어
  • 카메라 및 이미징 장치
  • 센서
  • AI 칩
  • 데이터 로거
  • 서비스 로봇
  • 스마트 선반 및 라벨
  • 디스플레이
  • 스캐너
  • POS 시스템
  • 기타
• 솔루션/소프트웨어
  • AI 플랫폼/도구
  • 챗봇 및 가상 비서
  • 기타
• 서비스
  • 전문 서비스
  • 관리형 서비스

기술에 의해

• 자연어 처리(NLP)
• 머신러닝(ML)
• 컴퓨터 비전(CV)
• 데이터 마이닝
• 딥러닝
• 로봇 프로세스 자동화(RPA)
• 기타

배포를 통해

• 클라우드 기반
• 구내

신청을 통해

• 프런트엔드
  • 고객 서비스
    • AI 기반 챗봇
    • 가상 비서
  • 영업 및 마케팅
    • 개인 맞춤형 추천
    • 예측 분석
  • 시각 검색 및 이미지 인식
  • 매장 내 운영
    • 자율형 계산 시스템
    • 스마트 선반
  • 히트맵
  • 사람 수 세기
  • 소비자 행동 분석
  • 기타
• 백엔드
  • 공급망 및 재고 관리
  • 사기 탐지 및 예방
  • 수요 예측
  • 가격 최적화
  • 창고 자동화
  • 인력 관리
  • 기타

최종 사용자에 의해

• 전문 소매점
• 슈퍼마켓/대형마트
• 옴니채널 소매업체