🌱 데이터 기반 가격 전략: AI와 개인화로 변화하는 가격 책정의 미래 [위닝프라이싱]

2025. 4. 8.

🌱 데이터 기반 가격 전략: AI와 개인화로 변화하는 가격 책정의 미래 [위닝프라이싱]

🌱
4월 2주차 위닝레터

안녕하세요?

위닝프라이싱 입니다. 😊

AI 기술이 발전함에 따라 AI 기반 프라이싱, 다이내믹 프라이싱이라는 개념은 흔히 접하게 되었죠. 많은 기업들이 AI가 가격 책정에 가져올 변화는 인지하고 있지만, 구체적인 활용 방안과 접근 방법에 대해서는 아직 고민이 많은 것이 현실입니다.

2024년에 발표된 논문 『이커머스 가격 책정 모델의 진화: 동적 가격 책정에서 AI 기반 가격 최적화까지(The Evolution of Pricing Models in E-Commerce: From Dynamic Pricing to AI-Driven Price Optimization, 2024)』에서는 가격 책정 모델의 진화를 탐구하고 있는데요.

논문은 정적 가격(Static Pricing), 다이내믹 프라이싱(Dynamic Pricing)을 거쳐 최신 기술인 AI 기반 가격 최적화(AI-Driven Price Optimization)로 이어지는 구조적 변화를 체계적으로 설명하고 있습니다.

🤖 AI 기반 가격 책정의 장점과 도전 과제

AI 기반 프라이싱엔 여러 장점이 있지만, 동시에 도전 과제도 있습니다.

우선, 시장 변화와 소비자 행동을 정밀하게 예측할 수 있고, 개인화된 가격을 제시하여 소비자 경험을 향상시킬 수 있다는 점에서 큰 장점이 있습니다. 또한 기업 규모와 관계없이 효율적이고 비용 효율적인 운영이 가능합니다.

그러나 동시에 개인정보 보호, 윤리적 문제, 알고리즘 편향성, 법적 규제와 가격 투명성 확보 등의 도전 과제도 존재합니다.

🚀 미래의 프라이싱 전략 방향

논문과 최신 사례를 종합하면, 앞으로 프라이싱 전략은 빅데이터와 IoT 활용이 증가하면서 더욱 정교한 개인화 가격 책정이 가능해지고, 블록체인 기술 도입으로 가격 책정의 투명성과 보안성이 강화될 것으로 예상됩니다.

또한 소비자 세그먼트에 기반한 하이퍼-퍼스널라이제이션(hyper-personalization)으로 진화할 것으로 보이는데요.

👀 글로벌 기업들의 AI 프라이싱 활용 사례

아마존(Amazon)은 AI 활용에서 세계 최고 수준의 기업 중 하나로 평가받고 있습니다.

추천 시스템, 물류 및 배송 최적화, 다이내믹 프라이싱, AI 비서 알렉사 등을 통해 AI를 단순한 도구로 활용하는 데 그치지 않고, 고객 경험을 개선하고 운영 효율성을 높이며 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데까지 성공적으로 연결하고 있습니다.

우버(Uber)의 서지 프라이싱은 AI 기반 가격 정책의 대표적인 사례로, 수요와 공급을 실시간으로 분석해서 요금을 조정합니다. 예를 들어, 비가 오거나 출퇴근 시간처럼 택시 수요가 높아지면 AI가 이를 감지하고 요금을 올려 운전자를 더 끌어들이고, 반대로 수요가 낮을 때는 가격을 내려 이용률을 높입니다. 이 시스템은 교통 데이터, 날씨, 이벤트 일정 등을 활용해서 정확도를 높이고 있습니다.

월마트(Walmart)는 실시간 가격 조정에 AI를 활용하고 있습니다. 경쟁사(특히 아마존) 가격을 모니터링하고, 매장 내 재고 상태, 소비자 수요 예측 등을 바탕으로 가격을 자동으로 업데이트합니다. 예를 들어, 특정 제품이 경쟁사보다 비싸면 AI가 이를 감지하고 즉시 가격을 낮춰 고객 유치를 극대화하고 있습니다.

에어비앤비(Airbnb)는 호스트들이 숙소 가격을 설정할 때 AI 기반 스마트 프라이싱 툴을 제공하고 있습니다. 이 툴은 지역 내 수요, 계절적 트렌드, 경쟁 숙소 가격, 예약률 등을 분석해서 최적의 가격을 제안하는데요. 호스트가 직접 가격을 정할 수도 있지만, AI가 추천한 가격을 따르는 경우가 많아 수익 극대화에 기여하고 있습니다.

☑️ AI 기반 가격 전략, 지금 우리가 시작할 수 있는 방법

월마트, 아마존, 우버, 에어비앤비처럼 AI 기반 다이내믹 프라이싱을 실시간으로 운영하는 기업들은 전 세계에서도 일부입니다. 그렇다면 이들처럼 실시간 가격 조정 시스템을 갖추지 않은 대부분의 기업은 어떤 전략을 선택할 수 있을까요?

다이내믹 프라이싱이나 서지 프라이싱이 아니더라도,
정확한 데이터 수집과 분석, 개인화 전략의 적용, 내부 실행 역량 강화만으로도
지금 우리 기업이 할 수 있는 효율적인 가격 전략을 실행할 수 있습니다.

1. 정밀한 데이터 수집과 분석

고객 행동, 구매 히스토리, 검색 경로, 시장 가격 변화 등 다양한 데이터를 정확하게 수집하고 분석해 예측력을 높입니다. 이를 통해 빠르게 변화하는 시장 트렌드에 선제적으로 대응할 수 있는 기반을 마련합니다.

2. 개인화 전략의 강화

고객을 더 세부적으로 세분화하고, 각 세그먼트에 맞는 맞춤형 가격 전략을 수립함으로써 고객 만족도와 수익성을 동시에 높일 수 있습니다.

예를 들어, 지불 의향이 높은 고객에게는 프리미엄 제품을 먼저 추천하고,
가격 민감도가 높은 고객에게는 합리적인 제품 구성을 먼저 노출하는 방식입니다.

3. 지속적인 기술 업데이트와 내부 교육

가격 전략은 기술과 함께 진화합니다.
따라서 최신 기술과 사례를 꾸준히 점검하고, 실무자들의 기술·데이터 해석 역량을 강화하는 것이 필수입니다. 전략을 설계하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 실행할 수 있어야 하니까요.

위닝프라이싱이 강조하는 데이터 기반 가격 전략은 여러 학계 논문, 실무 사례와도 깊이 연결되어 있습니다.

💡 지금의 소비자는 ‘단일가’를 기대하지 않습니다.

각자의 기준에서 ‘이해 가능한 가격’을 원합니다. 그렇다면 기업이 할 일은 명확해집니다.

“누구에게, 어떤 순간에, 어떤 가격을 보여줄 것인가?”

이 질문에 답할 수 있는 전략. 그것이 바로 데이터 기반 프라이싱입니다.

Achieve More with Winning Pricing.

2025.4.9.

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☑️ "말만하면 AI가 가격비교해 배송요청까지"

지난해 12월, LG AI연구원이 음성으로 명령을 내리면 원하는 상품 검색부터 구매·결제, 배송 요청까지 한 번에 자동으로 처리해주는 '대규모 행동 모델(LAM·Large Action Model)'에 대한 프로토타입을 개발했다는 기사 입니다. 행동 모델은 언어 모델에 이어 인터넷 전반에 변혁을 몰고 올 것으로 기대를 모으는 차세대 AI입니다.

☑️ Walmart, Kroger, Whole Foods 등 주요 리테일러들
기존 종이 가격표 대신 디지털 선반 라벨을 빠르게 도입 중
(원문 제목 : Walmart, Kroger And Whole Foods Use Digital Pricing. What Customers Should Know)

Walmart, Kroger, Whole Foods 등 주요 리테일러들이 기존 종이 가격표 대신 디지털 선반 라벨(DSL: Digital Shelf Labels)을 빠르게 도입하고 있다고 설명하는 기사입니다. Walmart는 2026년까지 2,300개 매장 전체에 적용 예정이며, 이에 따라 가격 변경 시간이 2일에서 몇 분으로 단축 가능해진다고 합니다. 효율성 개선과 비용 절감 목적이지만, 소비자 우려도 존재하고 있습니다.

📢 우리 고객의 가격민감도와 지불 의향은?