오프라인 백화점 업계의 브랜드 입·퇴점 전략이 단순 경험치에서 벗어나 고도화된 빅데이터 분석 기반의 의사결정 체계로 빠르게 전환하고 있다. 정교한 차세대 브랜드(Next Brand) 발굴과 MD(상품기획) 효율화가 개별 점포의 성패를 가르는 핵심 역량으로 부상했기 때문이다.
이러한 흐름 속에서 롯데백화점이 2026년 7월 말 도입한 사내 브랜드 분석 플랫폼 ‘브랜드 AI’가 도입 한 달 만에 재접속률 70%를 기록하며 현장에 안착했다. 실무진 조사 결과 기존 수동 작업 대비 업무 생산성이 2배 이상 신장된 것으로 집계됐다. 롯데백화점은 하반기 대화형 챗봇 인터페이스와 실시간 웹 검색 API를 연이어 이식해 플랫폼 고도화에 박차를 가할 계획이다.
‘브랜드 AI’는 사내에 파편화된 고객·점포·브랜드 정보를 하나로 묶는 ‘데이터 온톨로지’ 기술을 전면에 배치했다. 입점 브랜드 간 상관관계를 시각화하는 ‘3D 네트워크 그래프’와 최대 5개 유사 브랜드를 방사형 지표로 비교하는 ‘브랜드 DNA’, 그리고 연계 매출을 입체적으로 도출하는 ‘AI 인사이트’ 리포트 등을 통해 다각도 진단을 지원한다.
유통업계에서는 단순 업무 자동화(RPA) 수준에 머물던 백화점 AI 활용 범위가 실질적인 MD 경영 전략 도구로 진화했다는 점에 주목하고 있다. 시장에서는 데이터에 기반한 객관적 지표 제시가 매장 개편 시 브랜드 유치와 계약 검토의 정확도를 획기적으로 끌어올렸다는 분석이 나온다.
향후 백화점 리테일 시장의 주도권은 파편화된 사내 데이터를 의사결정형 자산으로 전환하는 기술적 인프라에 의해 갈릴 전망이다. 생성형 AI와 데이터 온톨로지 결합이 리테일 MD의 적시성과 품질을 결정하는 무기가 될 것이라는 관측에 무게가 실린다. 결국 핵심은 AI 인사이트를 실질적 매장 개편 성과와 가맹 매출 신장으로 연결할 수 있느냐에 달려 있다.
