하니웰(Honeywell)이 구글 클라우드(Google Cloud) 및 66degrees와 협력해 인공지능(AI) 기반의 소매(리테일) 솔루션인 스마트 쇼핑 플랫폼(Smart Shopping Platform)을 공개했다. 이 플랫폼은 구글의 GeminiTM 및 Vertex AI를 활용해 매장 내 쇼핑 경험을 개선하도록 설계되었으며, 고객이 제품을 찾고, 상품을 비교하며, 재고가 없을 경우 적절한 대체품을 제안받을 수 있도록 지원한다.
2026년 1월 11일, RTTNews의 보도에 따르면, 이 클라우드 기반 플랫폼은 소매업체의 디지털 데이터와 물리적 매장 환경을 연결하는 역할을 수행한다. 하니웰의 Mobility Edge™ 하드웨어·소프트웨어 플랫폼 위에 구축되었으며, 구글 클라우드의 AI 기술을 동력으로 개인화된 안내, 실시간 제품 정보, 그리고 온라인 쇼핑의 편의성을 매장 내에서 재현하는 동적 추천 기능을 제공한다.
플랫폼 접근 및 기능 측면에서, 고객은 하니웰 안드로이드(Android) 기기 예컨대 CS32 Personal Shopper를 통해 플랫폼에 접근할 수 있다. 고객이 자신의 로열티 계정(멤버십 계정)을 연동하면 구매 이력, 선호도, 상호보완 상품, 그리고 이용 가능한 할인 정보를 바탕으로 맞춤형 추천을 받는다. 또한 매장 내에서 상품까지의 단계별 네비게이션을 제공해 고객을 바로 해당 진열대나 위치로 안내하고, 특정 제품이 품절일 경우 즉시 대체품을 제안한다.
직원 지원 및 운영 효율성도 플랫폼의 핵심 요소다. 하니웰의 CT70 같은 기기를 사용하는 매장 직원(어소시에이트)은 고객에게 빠르고 맞춤화된 안내를 제공할 수 있으며, 제품 위치 확인과 추천 제시를 통해 매장 내 전문가 역할을 수행하게 된다. 하니웰은 이 솔루션이 이미 대형 식료품 체인, 대형마트(빅박스), 전문 소매점 및 백화점 등에서 사용되고 있다고 밝혔다.
출시 일정은 명확하다. 하니웰은 이 스마트 쇼핑 플랫폼을 2026년 2월부터 고객에게 제공할 예정이라고 발표했다. 플랫폼은 클라우드 네이티브 아키텍처를 기반으로 구축되어 확장성과 실시간 데이터 동기화가 가능하다.
용어 설명 및 기술적 배경
이 기사에서 언급된 주요 기술 용어는 다음과 같다. Mobility Edge™는 하니웰이 제공하는 통합 하드웨어·소프트웨어 플랫폼으로, 기기 수명 주기 관리와 보안, 업데이트 배포를 중앙에서 관리할 수 있게 해준다. Gemini는 구글이 개발한 대형 언어 및 멀티모달 모델로서 자연어 이해 및 이미지·비디오 분석 기능을 포함할 수 있으며, Vertex AI는 구글 클라우드의 기계학습(머신러닝) 플랫폼으로 모델 학습·배포·모니터링을 지원한다. 이러한 구성요소들이 결합되어 매장 내 실시간 추천, 재고 연동, 고객 맞춤 인터페이스를 구현한다.
또한 클라우드 기반 솔루션은 소매업체의 POS(판매시점관리), 재고관리, 로열티 시스템과 연동되어 백엔드 데이터와 실시간으로 동기화된다. 이를 통해 매장 방문 고객에게 오프라인 매장에서도 온라인 수준의 개인화와 편의성을 제공할 수 있다.
산업적·경제적 영향 분석
AI 기반의 매장 내 개인화 서비스는 소매업의 운영 효율성과 고객 경험을 동시에 향상시킬 잠재력이 크다. 첫째, 고객의 제품 탐색 시간이 단축되면 평균 장바구니 규모(Basket Size)와 체류 시간이 변화할 수 있으며, 이는 매출에 직접적인 영향을 미칠 가능성이 있다. 둘째, 직원들이 단순한 안내 업무에서 벗어나 보다 고부가가치 서비스(예: 제품 추천, 재고 문제 해결 등)에 집중할 수 있으므로 인력 활용의 효율이 개선될 수 있다. 셋째, 매장 내 경험 개선이 온라인과 오프라인 간 채널 통합(옴니채널) 전략을 강화해 고객 충성도를 높일 수 있다.
금융시장 관점에서 보면, 하니웰과 구글 클라우드의 협업은 기업 고객 대상의 B2B 매출 확대 가능성을 시사한다. 리테일 테크(Retail Tech) 솔루션 채택이 가속화될 경우 관련 하드웨어·소프트웨어 공급사와 클라우드 서비스 제공사의 매출 상승으로 이어질 수 있다. 다만 초기 도입 비용, 시스템 통합 난이도, 개인정보(데이터) 보호 규제 준수 여부 등이 도입 확산의 제약 요인으로 작용할 수 있다. 특히 고객 데이터를 기반으로 한 개인화 추천은 지역별 데이터 보호법(예: 유럽의 GDPR)과 충돌할 소지가 있어 소매업체는 규정 준수를 위한 추가 투자와 정책 수립이 필요하다.
또한, 재무적 영향은 지역별 채택 속도와 소매업체의 규모, 그리고 기존 인프라와의 통합 난이도에 따라 편차가 클 것으로 예상된다. 대형 체인은 자체 시스템과의 연동을 통한 빠른 확장으로 단기적인 비용 회수가 가능할 수 있으나, 중소형 매장은 초기 투자 부담으로 도입이 지연될 수 있다. 결과적으로 리테일 테크 생태계에서는 플랫폼 제공자, 시스템 통합 업체, 클라우드 사업자 간 경쟁과 협업이 동시에 심화될 전망이다.
실무적 고려사항 및 향후 전망
소매업체들이 이 플랫폼을 도입할 때 고려해야 할 실무적 항목은 다음과 같다. 데이터 연동(포인트오브세일·재고·로열티), 네트워크 및 기기 보안, 직원 교육·운영 프로세스 재설계, 그리고 고객 개인정보 처리 방침의 명확화다. 또한, AI 추천의 정확성을 높이기 위해서는 고품질의 트랜잭션 데이터와 지속적인 모델 피드백 루프가 필수적이다.
중장기적으로는 매장 내 AI 도입이 일반화되면서 소비자 행동 데이터가 축적되어 더 정교한 개인화와 수요예측이 가능해질 것이다. 이는 상품 진열(머천다이징), 프로모션 설계, 공급망 최적화 등 리테일 전반의 의사결정에 영향을 미쳐 비용 절감과 매출 증대에 기여할 수 있다.
요약
하니웰은 구글 클라우드 및 66degrees와 협력해 AI 기반의 스마트 쇼핑 플랫폼을 공개했으며, 해당 플랫폼은 구글의 Gemini 및 Vertex AI와 하니웰의 Mobility Edge™를 활용해 매장 내 개인화된 안내와 실시간 추천 기능을 제공한다. 고객은 CS32 같은 안드로이드 기기를 통해 로열티 계정을 연동하고 맞춤형 추천과 단계별 매장 네비게이션을 받을 수 있으며, 직원은 CT70 등을 통해 고객 지원 역량을 강화할 수 있다. 이 플랫폼은 이미 대형 식료품 체인, 빅박스, 전문 소매점 및 백화점에서 사용되고 있으며, 2026년 2월부터 고객에게 제공될 예정이다.
핵심 키워드: AI 기반 스마트 쇼핑 플랫폼, 하니웰, 구글 클라우드, Gemini, Vertex AI, Mobility Edge, CS32, CT70, 66degrees, 2026년 2월 출시
