롯데이노베이트, 롯데백화점 ‘브랜드 AI’ 구축…MD 의사결정 지원

업무 맥락에 맞게 브랜드·고객·점포 등 분산된 유통 데이터 연결·구조화

구글 검색 선호 출처로 추가

강동식 기자

lavita@datanews.co.kr | 2026.09.01 16:09:55

▲롯데이노베이트 사옥 / 사진=롯데이노베이트

롯데이노베이트가 롯데백화점의 브랜드 발굴과 매장 운영 전략 수립을 지원하는 AI 기반 분석 플랫폼을 구축했다.

롯데이노베이트는 롯데백화점이 보유한 브랜드·매출·고객·구매 데이터를 연결해 분석하는 ‘브랜드 AI’ 개발을 완료했다고 1일 밝혔다. 상품기획자(MD)가 신규 브랜드 입점과 기존 브랜드 퇴점, 브랜드 소싱, 점포별 상품 구성 등을 결정할 때 필요한 정보를 제공하는 시스템이다.

최근 유통업계에서는 소비자 선호가 세분화되고 브랜드 간 경쟁이 빠르게 바뀌면서 경험이나 단편적 매출지표만으로 시장을 판단하기 어려워졌다. 이에 따라 여러 종류의 데이터를 분석해 브랜드의 경쟁력과 고객 반응, 다른 브랜드와의 관계를 파악하는 능력이 중요해졌다.

브랜드 AI는 약 4000개 브랜드에 관한 정보를 온톨로지 기반으로 체계화했다. 온톨로지는 서로 다른 데이터를 의미와 관계에 따라 연결하는 기술이다. 롯데백화점의 매출과 고객 특성, 구매 행태 등을 업무 목적에 맞게 구조화해 개별 브랜드의 실적뿐 아니라 브랜드 사이의 유사성과 연관성까지 분석한다.

예를 들어 특정 브랜드를 구매한 고객이 함께 선택한 다른 브랜드를 찾아내거나 고객 구성과 매출 흐름이 비슷한 브랜드를 비교할 수 있다. 분석 내용은 2차원 및 3차원 네트워크 그래프로 보여줘 MD가 각 브랜드의 시장 내 위치와 상호 관계를 쉽게 파악하도록 했다.

브랜드 경쟁력을 여러 기준으로 비교하는 ‘브랜드 DN’ 기능도 마련했다. 성장 가능성과 고객 특성, 매출 규모 등을 6개 핵심 지표로 나누고, 각 항목을 0점에서 100점 사이로 환산해 브랜드별 강점과 약점을 비교한다.

결과는 방사형 차트로 제공한다. 매출액이나 고객 1인당 구매금액처럼 브랜드에 따라 차이가 크게 벌어지는 항목에는 데이터 변환과 이상치 보정을 적용해 일부 수치가 전체 분석을 왜곡하지 않도록 했다.

생성형 AI를 이용한 브랜드 분석 기능에는 대규모언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 기술을 적용했다. AI가 관련 자료를 검색한 뒤 사전에 설정한 표준 용어와 분석 기준에 맞춰 브랜드의 특징과 시사점을 자동으로 정리한다. 생성된 분석 결과는 다시 활용할 수 있도록 구조화된 데이터로 관리한다.

보안도 고려했다. 매출액과 고객 수 등 민감한 경영정보는 원래 수치를 AI에 직접 제공하지 않고 등급이나 비율로 변환해 활용하도록 설계했다. AI 분석의 유용성을 확보하면서 주요 데이터가 노출될 가능성을 낮추기 위한 조치다.

롯데이노베이트는 데이터 체계 설계와 구축, AI 모델 적용, 사용자 서비스 개발, 운영환경 마련까지 프로젝트 전 과정을 담당했다. 기존 사내 시스템과 연동하고 데이터 관리 기능도 구현해 브랜드 AI를 실제 MD 업무에서 안정적으로 사용할 수 있는 기반을 갖췄다.

롯데백화점 AI 스튜디오는 개발에 앞서 현장 업무를 중심으로 AI 에이전트 구조를 설계했다. 실무자가 활용 모습을 구체적으로 확인할 수 있도록 바이브코딩 방식으로 초기 목업을 직접 제작하고, 이를 바탕으로 시스템에 필요한 기능과 기술 요건을 정리했다.

전숭녕 롯데이노베이트 D&AX사업부문 상무는 “롯데백화점의 MD 전문성과 현장 경험에 롯데이노베이트의 온톨로지·AI 기술을 결합해 현업 활용도를 높인 서비스를 구축했다”며 “앞으로도 산업에 특화된 데이터·AI 서비스를 확대해 고객사의 업무 혁신과 경쟁력 강화를 지원하겠다”고 말했다.

강동식 기자 lavita@datanews.co.kr