가게 매출을 늘리고 싶어서 AI에게 아이디어를 물었다고 해보겠습니다. 할인 행사, 배달 서비스, 단골 쿠폰, SNS 광고가 한꺼번에 나옵니다. 모두 그럴듯해 보여도 이번 달에 쓸 돈과 시간이 정해져 있다면 하나부터 골라야 합니다. 이때 우리 가게의 어떤 문제를 얼마의 비용으로 시험할 수 있는지부터 물어봅니다.
케냐의 소규모 사업자를 대상으로 한 연구는 이런 선택이 왜 중요한지 생각할 단서를 줍니다. 연구에서는 AI 조언을 제공받은 효과가 사업자의 기존 성과에 따라 다르게 나타났습니다. 아래의 선택 방법은 연구 결과를 참고해 구성한 실무 제안입니다. 실제 효과는 각 가게의 시험 결과로 살펴야 합니다.
케냐 실험에서 무슨 일이 있었을까요?
연구진은 2023년 케냐 사업자 640명을 모집해 무작위로 두 집단에 나누었습니다. 한 집단은 왓츠앱에서 GPT-4를 바탕으로 만든 사업 조언 도구를 이용할 수 있었고, 다른 집단은 사업 교육 안내서를 받았습니다. 연구진은 약 5개월 동안 참가자가 직접 보고한 주간·월간 매출과 이익을 조사했습니다. 주간·월간 매출과 이익을 각각 비교할 수 있도록 바꾼 뒤 하나의 점수로 묶어 성과를 살폈습니다.
전체 평균에서는 AI 도구 제공의 효과가 통계적으로 뚜렷하게 확인되지 않았습니다. 실험 전 성과를 기준으로 나누면 차이가 있었습니다. 기존 성과가 낮았던 집단에서는 AI 도구 제공이 비교 집단에 비해 낮은 성과로 이어졌고, 높았던 집단에서는 개선 가능성이 나타났습니다. 높은 집단의 개선 추정에는 불확실성이 남습니다. 기존 성과는 실험 전 세 차례 조사한 같은 매출·이익 점수를 기준으로 가운데에서 나눈 것입니다.
연구진은 사업자들이 어떤 변화를 했는지 적은 글도 분석했습니다. 기존 성과가 높은 사람 중 AI를 제공받은 쪽의 변화 설명에는 같은 성과 집단의 비교군보다 드문 표현이 더 많았습니다. 여러 사람이 공통으로 쓴 표현보다 다른 사람들과 덜 겹치는 표현이 많았다는 뜻입니다. 연구진은 이를 각자의 사업에 맞춘 변화의 간접 단서로 살폈습니다. 기존 성과가 낮은 사람 중 AI를 제공받은 쪽은 같은 성과 집단의 비교군보다 할인이나 광고를 더 자주 언급했습니다. 연구진은 사업에 맞는 조언의 선택과 실행을 가능한 설명으로 보았습니다. 실행에 들인 노력이나 시간 등 다른 설명도 가능하므로 한 가지 원인으로 확정할 수는 없습니다.
먼저 해결할 문제를 좁혀 봅니다
이제 가상의 반찬가게를 생각해 보겠습니다. 한 달 동안 저녁 시간에 준비한 반찬이 자주 남고, 점심 무렵에는 잘 팔리는 메뉴가 일찍 떨어진다고 가정합니다. 사장님에게 필요한 것은 막연한 “매출 올리기”보다 남는 양과 품절되는 시간을 줄이는 일일 수 있습니다.
AI에게는 이 상황을 알려 주고 “추가 장비 없이 2주 동안 시험할 수 있는 방법 세 가지와 각각 필요한 시간, 예상 비용, 확인할 숫자를 알려줘”라고 물을 수 있습니다. 여기에 가게의 실제 판매량과 재료비를 개인이나 고객을 식별할 수 없는 형태로 정리해 제공하면 조건을 더 분명하게 전달할 수 있습니다. AI가 계산한 숫자는 원래 장부와 다시 대조합니다.
AI가 예약 주문, 마감 할인, 생산량 조정을 제안했다고 해보겠습니다. 세 방법 모두 가능하지만 확인해야 할 질문이 다릅니다. 예약 주문은 손님이 미리 주문할 수 있는지, 마감 할인은 할인 후에도 재료비와 인건비를 감당할 수 있는지, 생산량 조정은 요일별 판매 차이를 반영할 수 있는지 살펴야 합니다.
비용과 손해를 감당할 수 있는지 계산합니다
가령 한 팩의 판매가가 5,000원이고 재료와 포장에 드는 변동비가 3,000원이라고 가정해 보겠습니다. 한 팩을 정상가에 팔면 그 차액은 2,000원입니다. 20% 할인하면 판매가는 4,000원이고 같은 변동비를 뺀 차액은 1,000원입니다. 이 차액으로 임대료와 인건비 등 다른 비용도 감당해야 합니다.
할인 효과는 원래 팔리지 않을 상품을 추가로 파는지, 정상가에 사던 손님이 할인을 기다리는지에 따라 달라집니다. 이미 만들어 놓은 반찬의 재료비는 지출한 돈이므로 할인 판매와 폐기를 비교할 때 추가로 드는 비용도 따로 살펴보세요. 그래서 먼저 적은 수량으로 기간을 정해 살펴보는 편이 사업 전체에 한꺼번에 적용하는 것보다 결과를 이해하기 쉽습니다.
예약 주문도 비용이 있습니다. 주문을 받는 시간, 취소가 생겼을 때 남는 재고, 약속한 시간에 준비할 수 있는지가 중요합니다. 새로운 장비나 광고 계약이 필요한 제안이라면 초기 비용과 중단할 때의 조건까지 살펴본 뒤 결정하세요. 세금이나 계약 조건처럼 전문 판단이 필요한 내용은 실제 규정과 담당 전문가의 안내를 확인합니다.
한 가지를 작게 시험하고 기록합니다
가상의 가게가 생산량 조정을 먼저 해보기로 했다면 2주 동안 메뉴별·요일별로 준비 수량, 판매 수량, 남은 수량, 품절된 시간을 적을 수 있습니다. 비교할 이전 기록이 있다면 같은 메뉴의 같은 요일 기록과 나란히 놓습니다. 연휴나 날씨처럼 손님 수에 영향을 줄 만한 차이도 메모해 두면 결과를 해석할 때 도움이 됩니다. 예를 들어 비가 많이 온 날에는 판매량이 낮았던 이유를 생산량 변화 하나로만 설명하기 어려울 수 있습니다.
시험 뒤에는 남는 수량이 줄었는지와 함께 품절 시각과 그 뒤 해당 메뉴를 찾은 손님 수를 기록해 판매 기회를 놓쳤을 가능성도 살펴봅니다. 문의하지 않고 돌아간 손님이 있을 수 있고, 문의가 모두 구매로 이어지는 것도 아니므로 실제 놓친 판매량은 알기 어렵습니다. 남은 반찬만 줄고 점심에 필요한 물건이 자주 떨어졌다면 생산량을 일괄 축소하는 방법을 다시 조정할 수 있습니다. 기록이 너무 적거나 행사 기간이 겹쳤다면 기간을 늘려 살피는 선택도 가능합니다. 이 기록만으로 변화의 원인을 완전히 확정하기는 어렵지만 다음 실험을 정하는 데 쓸 수 있습니다.
AI가 내놓은 아이디어는 고를 수 있는 후보를 넓혀 줍니다. 그중 하나를 선택할 때는 우리 가게에서 실제로 해결할 문제, 들어가는 돈과 시간, 시험 뒤 볼 숫자를 붙여 보세요. 결과가 기대와 다르면 기록을 바탕으로 조건을 바꿔 다시 물어볼 수 있습니다. 그 기록을 보고 다음에 조정할 메뉴와 수량을 정할 수 있습니다.
0 댓글