이번 포스트는 리테일 산업의 인공지능 전환 전략과 시장 및 경쟁 구조 변화, 고객 인구통계 속성 변화 등을 반영한 분산화, 온디맨드 속성의 RaaS 모델에 대해 다룹니다.
목차
3부. RaaS: 분산화 온디맨드 리테일 환경 구현 방법
2부. GenAI와 리테일 조직 그리고 개인
1부. GenAI와 리테일 산업 트랜드 분석
3부. RaaS: 분산화 온디맨드 리테일 환경 구현 전략
RaaS(Retail as a Service)는 한마디로 리테일 인프라와 축적된 지식과 경험(POS, 물류, 매장, MD 인사이트, 바잉 파워 등)을 SaaS로 제공하는 모델입니다.
1) 리테일 선도 기업이 RaaS 모델을 구현하는 경우, 기존 성과 지표와는 다른, 온디맨드 플랫폼 (Netflix, AWS, Shopify 등) 속성의 성과를 얻게 되며, 이는 전통적인 수익 모델이 약화되는 가운데 새롭게 주목받는 GenAI 시대에 적합한 사업 구조 혁신 전략안 중 하나가 될 수 있습니다.
2) 리테일 스타트업이 RaaS 모델을 활용하는 경우, 시장에서 필요로 하는 제품을 실시간으로 파악하여 목표로 하는 유통 채널에 배포하고 최종소비자의 피드백을 파악할 수 있습니다. 무엇보다, 초기 투자를 최소화한 채 리테일 산업에 진입할 수 있습니다.
P1. RaaS의 개념, 특징, 장단점, 비즈니스 모델 유형, 수익화 전략
P2. RaaS 도입 및 확산시 고려해야 할 비용, 보안, 거버넌스 요인
참고자료1. AWS EC2, SageMaker, Bedrock 예상 비용
참고자료3. AWS EC2, SageMaker, Bedrock 연간 TCO 비교
참고자료3. RaaS 배경지식: 클라우드 IaaS, PaaS, SaaS 모델
P1. RaaS의 개념, 특징, 장단점, 비즈니스 모델 유형, 수익화 전략
RaaS(Retail as a Service) 모델은 클라우드 컴퓨팅의 SaaS 관점을 리테일 산업에 접목한 개념으로 출발했으며, 최근 편의점, 슈퍼체인, 무인매장 등 오프라인 유통 산업의 디지털 전환에서 주목받는 중. RaaS의 개념, 특징, 장단점, 비즈니스 모델 유형, 수익화 전략 등에 대해 알아볼까요?
1. RaaS(Retail as a Service)란?
정의: 오프라인 리테일 인프라(매장, 물류, POS, 고객 데이터, MD 역량 등)를 SaaS처럼 서비스화하여, 브랜드/벤더/스타트업 등이 유통 인프라를 구독하거나 API처럼 활용할 수 있게 하는 모델
기원: B2B SaaS의 확산 + 클라우드 플랫폼화 트렌드 + 유통채널 다변화 수요
2. RaaS의 핵심 기술적/비즈니스 특징
구분
내용
서비스 주체
GS리테일, 쿠팡, 아마존, 7-Eleven 등 유통 플랫폼 보유 기업
고객 대상
브랜드, D2C기업, 온라인 전용 브랜드, 지역 소상공인
서비스 범위
매장공간, 재고관리, POS, 물류/배송, 고객분석, 마케팅 자동화
기술 기반
클라우드, API, IoT, 디지털트윈, AI 분석, SaaS형 플랫폼
형태
오프라인 공간 + 디지털 솔루션 + 데이터 분석툴의 패키징
3. RaaS의 장점과 단점
구분
장점
단점
기술적 측면
– 매장/데이터/물류를 API처럼 사용 가능 – IT 인프라 부담 없음 – 고객 여정 데이터 확보 용이
– 타사 인프라에 종속 위험 – 시스템 통합 어려움 가능 – 브랜드 독립성 감소
비즈니스 측면
– 초기 투자 없이 오프라인 진입 가능 – 매출/데이터 기반 성과 측정 – 스케일업 유리 (프랜차이즈화 대체)
– 수익 배분 구조 불리할 수 있음 – 오프라인 경험 차별화 어려움
4. 가능한 RaaS 기반 비즈니스 모델
모델명
설명
예시
매장 공유형 RaaS
유통사가 보유한 오프라인 공간을 브랜드에게 공유
GS25 입점형 팝업 브랜드, 7-Eleven Lab
데이터 기반 마케팅 RaaS
고객 POS/멤버십/구매 데이터 분석 제공
CU, 세븐일레븐 – 고객 세분화 리포트 판매
풀필먼트 RaaS
재고관리/배송 등 로지스틱스 기능을 API로 제공
쿠팡, 아마존 FBA, GS리테일 물류 API
광고/노출 RaaS
디지털 사이니지, 상품 진열, 앱 푸시 등 노출 공간 판매
배달의민족 광고, 이마트 앱 푸시 서비스
구독형 RaaS 플랫폼
리테일 기능 전체를 SaaS처럼 구독 판매
Shopify Retail Kit, 스몰마트 무인편의점 키트
5. 수익화 전략
전략
설명
입점 수수료
브랜드가 매장을 사용할 때 지불하는 공간 사용료/수수료
데이터 리포트 판매
고객 구매/동선/상품반응 등 데이터 분석 서비스화
광고/노출 과금
오프라인 매장이나 앱에 노출되는 광고 슬롯 유료화
SaaS형 요금제
상품 진열, 재고관리, 정산, 마케팅 등 통합 기능 구독 판매
로열티 기반 수익
입점 브랜드의 매출 일정 비율을 수익으로 확보
6. RaaS의 주요 도입 사례
GS리테일: 1.8만개 지점의 디지털트윈 구축 → 공간/데이터/물류를 플랫폼화
7-Eleven Lab (미국): AI POS, 무인매장 솔루션 제공
Amazon Just Walk Out: 무인 리테일 솔루션을 타 매장에 판매
Farfetch: 럭셔리 브랜드에 고객 데이터 기반 콘텐츠 리테일 제공
쿠팡/배달의민족: 중소상점에 광고/마케팅/로지스틱스 RaaS 제공
7. P1 마무리: 요약 정리
항목
내용
정의
유통 인프라를 서비스처럼 제공하는 SaaS 기반 리테일 플랫폼
기술 기반
클라우드, API, IoT, AI, 데이터분석
혜택
초기비용 없이 빠른 유통 진출, 데이터 기반 마케팅, 수익 다변화
위험 요소
플랫폼 종속성, 브랜딩 한계, 데이터 주권 문제
성공요소
리테일 운영노하우 + 기술 플랫폼화 + 수익공유 모델 설계
P2. RaaS 도입 및 확산시 고려해야 할 비용, 보안, 거버넌스 요인
Retail as a Service (RaaS) 서비스를 도입 및 확산할 경우, 클라우드 SaaS 아키텍처 특성과 리테일 고유의 민감한 데이터 및 운영 요구사항을 고려하여 비용, 보안, 거버넌스 측면에서 아래와 같은 주의사항을 반드시 고려해야 해요.
1. 비용(Cost) 관리 관점 주요 고려사항
항목
설명
주의 포인트
멀티테넌시(Multi-tenancy)
하나의 SaaS 앱에 다수의 리테일 파트너 입점 → 각 고객 별 사용량 분리 과금
테넌트별 비용 추적 체계 필요 (e.g. cost allocation tags)
스케일 아웃 아키텍처
사용량이 시간대/매장 수에 따라 급변 → EC2, RDS, Lambda 등 자동 확장 필요
AWS EC2, SageMaker, Bedrock의 하루 4시간씩 월 20일 사용 기준 (월 80시간 사용)으로 **1년 동안의 TCO(Total Cost of Ownership, 총 소유 비용)**을 비교한 표. 단순 시간당 비용뿐 아니라 실제 사용을 위한 **추가 비용 항목 (스토리지, 네트워크, 인건비, 운영 리소스 등)**까지 고려한 추정치
1. 이번 TCO 계산의 전제 조건
항목
내용
사용시간
4시간/일 × 20일/월 = 80시간/월, 960시간/년
리전
서울 (ap-northeast-2) 기준
사양
g4dn.xlarge 기반 (GPU 1개, 16GiB RAM) 또는 해당 모델 대응
추가 요소
인건비, 셋업 시간, 유지보수, 스토리지, 네트워크 포함
환율 참고
1 USD = 1,350원 (2025년 환율 기준 가정)
2. TCO 비교표: EC2 vs SageMaker vs Bedrock (1년 기준)
항목
EC2 (g4dn.xlarge)
SageMaker (ml.g4dn.xlarge)
Bedrock (Claude 3 Sonnet)
기본 인스턴스 요금
$0.526/시간 × 960 = $505
$0.75/시간 × 960 = $720
80K 요청 = 약 $900
EBS 스토리지 (100GB)
$1.6/월 × 12 = $19.2
포함 또는 추가 $10~15/월
사용 안함
데이터 전송비 (5GB/월)
$0.09/GB × 5GB × 12 = $5.4
동일
없음 (API 응답 포함)
초기 셋업/운영 인건비
고 (50시간 @ $50/hr) = $2,500
중 (20시간) = $1,000
매우 낮음 (5시간 이내) = $250
유지보수 시간 연간
3시간/월 × 12 = 36시간 = $1,800
1.5시간/월 × 12 = $900
0.5시간/월 × 12 = $300
총 비용 (USD)
$4,829.6
$2,654.4
$1,450.0
총 비용 (한화)
약 650만 원
약 358만 원
약 196만 원
비고
자유도↑, 비용↑
자동화↑, 중간비용
셋업 無, API 기반, 예측 어려움
3. 서비스별 비용 구성
항목
EC2
SageMaker
Bedrock
인스턴스
10%
27%
62%
스토리지/네트워크
1%
2%
0%
셋업 및 운영 인건비
89%
71%
38%
4. 시사점 요약
서비스
특징
적합 대상
EC2
TCO 가장 높음 (자유도 대가)
커스텀 모델, GPU 제어 필요한 개발자
SageMaker
자동화된 ML 전용 환경
모델 개발자, 학습/튜닝 반복 많은 경우
Bedrock
TCO 최소, 신속한 AI API 호출
생성형 AI 응용서비스 기획/시제품 제작자
참고자료3. RaaS 배경지식: 클라우드 IaaS, PaaS, SaaS 모델
클라우드 컴퓨팅의 핵심 서비스 모델인 IaaS, PaaS, SaaS는 기술적 책임 범위와 비즈니스 활용 목적에 따라 명확히 구분되며, 이들 모델의 기술적/비즈니스적 특징, 장단점, 주요 차이점은 다음과 같습니다.
IaaS vs PaaS vs SaaS: 비교 요약표
구분
IaaS (Infrastructure as a Service)
PaaS (Platform as a Service)
SaaS (Software as a Service)
제공 범위
서버, 스토리지, 네트워크, 가상화
IaaS + OS, 런타임, 미들웨어, 개발툴
PaaS + 애플리케이션(완제품 SW)
사용자 책임
애플리케이션, 미들웨어, OS 설정
애플리케이션만 개발/배포
사용자 데이터만
기술 대상
시스템 관리자, 인프라 전문가
개발자, DevOps
최종 사용자, 업무팀
대표 사례
AWS EC2, Microsoft Azure VM, Google Compute Engine
AWS Elastic Beanstalk, Google App Engine, Heroku
Gmail, Salesforce, MS Office 365, Slack
기술적 장점
유연성, 제어력, 사용자 정의 가능
개발 속도, 유지보수 단순화
즉시 사용 가능, 유지보수 無
기술적 단점
설정 복잡, 운영 책임 큼
커스터마이징 한계
기능 제약, 데이터 주권 이슈
비즈니스 장점
비용 효율적 인프라 확장
Time to Market 단축
CAPEX 없음, 바로 업무 적용
비즈니스 단점
DevOps 인력 필요, 복잡도↑
특정 플랫폼 종속성 위험
종속성/보안/개인화 어려움
유형별 고객
대기업, IT팀 중심 조직
스타트업, 빠른 출시 지향 팀
일반 기업, 비IT 부서
확장성/탄력성
매우 높음 (가상화 기반)
높음 (자동확장 포함)
공급자 관리에 의존
예상 과금 구조
VM 시간/용량 기준 (Pay-as-you-go)
실행 환경 사용량 기반
사용자 수/월 구독 요금
기술적/비즈니스 관점 핵심 차이
관점
IaaS
PaaS
SaaS
기술적 주도권
사용자가 완전한 주도권
플랫폼 공급자가 환경 통제
공급자가 전체 통제
비즈니스 민첩성
중간 (구축시간 존재)
높음 (개발 가속)
매우 높음 (즉시사용)
유지보수 부담
사용자 책임
플랫폼 분담
공급자 책임
보안 통제
유연하나 사용자 책임
플랫폼 보안에 의존
공급자 보안정책에 의존
커스터마이징
자유도 매우 높음
제한적
매우 제한적 또는 없음
활용 예시
IaaS: 금융사 내부 클라우드 전환, GPU 기반 AI 학습 인프라 구축
PaaS: 스타트업이 빠르게 MVP 제품 개발 시
SaaS: 중소기업이 Salesforce, Zoom, Notion 등 바로 활용할 때
선택 기준 제안
조건
추천 모델
커스터마이징/제어력 최우선
IaaS
빠른 개발과 배포가 중요
PaaS
즉시 사용, 관리 최소화 원함
SaaS
하이브리드 IT 전략 필요
IaaS + SaaS 병행
2부. GenAI와 조직 그리고 개인
1: 리테일 산업의 변화와 전략적 대응
CJ대한통운 O-NE, 올리브영 美 LA 점포 진출 시도
Farfetch: 매월 구매 고객이 매일 접속 → 게이미피케이션 전략
리테일 기업의 경쟁력: 방대한 소비자 행동 데이터
새로운 비즈니스 가치는 RaaS(Retail as a Service) 관점에서 도출 필요
2: 플랫폼 스티키니스와 니치 마켓 전략
Stickiness = DAU / MAU
카카오: 80%, 유튜브: 95%
GS리테일도 게이미피케이션+니치마켓 집중 전략 필요
토스: 특정 수요 니치 마켓에 집중해 시장 선점
3: 리테일의 콘텐츠 플랫폼화
리테일 = 온디맨드 콘텐츠 플랫폼
인구감소·소비감소 시대 → 리테일 세분화 및 모듈화 필요
소비자의 루틴, 취향에 맞춘 AI 기반 니치 대응이 핵심
4: AI 시대의 맨파워와 데이터 전략
Z세대 루틴: 퇴근길 30분 전 배달 루틴 등 O4O 전략
임직원의 P&L 중심 시각은 조직 결정의 건강한 편향
현업 지식 그대로 전달해야 유효한 AI 도입 가능
5: 리더십의 전환과 조직문화 설계
리더의 역할 변화:
최고임원: 방향 제시 + 수정 유연성
중간관리자: 실무자 의견 수렴 + 피드백 제공
스타트업 vs 대기업 리테일의 주요 KPI
Store Visit / ARPU / P&L / 체류시간 등
6: AI 거버넌스와 실무 연계의 중요성
잘못된 구조:
모든 AI 인재가 거버넌스팀에 집중 → 현업 단절
성공 조건:
일 잘하는 실무자가 직접 AI와 협업할 수 있는 프로세스 설계
업무 중심의 문제 정의와 AI 활용 병행
7: 리더의 질문력과 실행력
좋은 리더 = 좋은 질문을 던질 수 있는 사람
AI에게 질문을 던지고, 질문 방식/데이터/참조 지식을 수정하며 결과를 개선하는 능력
실리콘밸리 팀장 고과 기준:
70% 본인 미션, 30% 타 팀과 소통
8: 미래형 리더십 역량의 방향성
중국 저장대 사례: GPU 3개로 문제 해결 과제 부여 → 실전 중심 학습
리더의 핵심 역량:
케어 대상에게 적합한 커리큘럼 설계
스스로의 질문 역량은 동료·팀원에 의해 검증되어야 함
AI 시대의 실무 교육 = 질문 중심 + 실전 문제 중심
참고자료: Chapter4. GenAI와 조직 그리고 개인 ① – 새로운 고객 가치를 실현하는 첫걸음
1부. GenAI와 리테일 산업 트랜드 분석
1: 강연 개요
주제: GenAI와 리테일 산업
진행: 한건 기업교육전문강사
강연: 조용민 대표 (前 구글, IBM, 삼성전자, 엑센추어)
핵심 메시지:
AI는 전기와 같은 기저 기술
조직 내 AI 활용은 ‘도입 목적’ 설정이 핵심
2: AI = 전기 수준의 기저 기술
AI는 전기/수도/가스와 유사한 유틸리티 기술
세탁기·냉장고 발명처럼 산업 전체에 파급력
산업 구조 전반을 재설계할 기술로 인식해야 함
3: GenAI 기술의 진화
2년 전: 서베이 리서치 인턴 수준
현재: 맥킨지 시니어 컨설턴트 수준의 업무 가능
곧 인간 뇌 뉴런 수(100조)와 유사한 GPT 등장 예상
4: GenAI의 본질과 가능성
GenAI << DL << ML → ‘다음 스텝 예측’이 본질
멀티모달 능력: 하나를 잘하면 다른 것도 가능
사용 목적 & 프롬프트에 따라 결과의 질과 방향 달라짐
5: AI와 체인지 에이전트
과거: 조직 내 체인지 에이전트가 변화 주도
미래: AI 에이전트가 팀의 문제 해결을 도와야
주의: AI/데이터팀이 문제를 ‘일반화’하지 말고, 현장의 복잡성을 있는 그대로 AI에 전달해야 효과적
6: 기업 내 AI 활용 예시
“이 논문을 요약해줘” → “다음 연구 주제도 추천해줘”
“이 사고과정(CoT)도 함께 설명해줘”
AI는 이제 업무 파트너(Thinking Partner)
7: 글로벌 리테일 AI 사례
넷플릭스: 시청 유지 위한 썸네일 자동생성
Walgreens: 홍수 재난에 따른 재고 대응
RaceTrac: 무더위에 따른 운영 최적화
Doordash/우아한형제들: 리뷰 기반 빠른 상점 선택 → 매출 증가
8: 플랫폼 전략과 디지털 트윈
GS리테일: 1.8만개 지점의 디지털 트윈 추진
B2B2C 유통연계 플랫폼 기업 지향
‘우리동네GS’, ‘Farfetch’ 등 플랫폼화 사례
9: 콘텐츠 협업과 MD역량
과거: MD의 머천다이징 역량 중심
미래: 콘텐츠 플랫폼과 협업 → 차별화된 제품 기획·유통
예: 넷플릭스 협업 패션 제품, 한정판 굿즈 등
10: 서비스로서의 유통 (RaaS)
Toss 이승건 대표의 글로벌 전략 언급
GS리테일도 RaaS(Retail as a Service)로 진화 가능
니치 펑션 발굴 → 글로벌 수익화 포인트
11: AI 도입 목적의 중요성
기업은 다양한 활용 방식(파운데이션 모델, 임직원 도구, 소비자 경험 등)을 고민 중
가장 중요한 결정은 ‘왜 AI를 도입하는가’
목적이 정해지면 필요한 AI가 자연스럽게 정의됨
12: 마무리 & 추천 도서
신간: 『언락 AI』 – AI 리터러시의 중요성 강조
웬디스 사례: Palantir의 AI 재고관리 시스템으로 문제 해결
이수 확인 퀴즈:
AI = 전기 수준의 기반기술
문제의 복잡성은 그대로 전달해야 함
AI 도입 목적이 가장 중요
참고자료: GenAI와 리테일 산업 – 글로벌 리테일, AI 어떻게 쓰나?
이 포스트는 지속적으로 수정 보완 예정입니다. / 첫 포스팅: 250629 >> 마지막 포스팅: 250701 / 포스팅 문의: 넥스트플랫폼 (naebon@naver.com)
