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[IT뉴스]딥핑소스 “현장 수기 집계, AI가 대신한다”…자동차 전시장 고객 유형 분석도 자동화

온카뱅크관리자

2026-08-13 15:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">얼굴 인식·개인 식별 없이 고객 유형·동선·체류시간 분석<br>“반복 업무 줄이고 고객 응대에 집중”</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="2AZmHCKpmm">
          <p contents-hash="96188700db0c39c2809f6cd650768ea3e386502e778b6f488ea503e1e064d17f" dmcf-pid="VKj6aMSrsr" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] AI 공간분석 전문기업 딥핑소스가 국내 자동차 전시장에 적용한 AI 영상분석 솔루션의 활용 범위를 고객 유형 분석까지 확대한다.</p>
          <p contents-hash="d13ec87f59daec1bb428f5410fc0246b0f34cd2d917f414680de3bbcbabc5a15" dmcf-pid="f9APNRvmOw" dmcf-ptype="general">딥핑소스는 해당 전시장에서 방문객 수와 고객 동선, 체류시간, 퍼널(Funnel) 등 고객 행동 데이터를 AI로 분석하고 있으며, 최근 가족 동반 등 방문객을 그룹 단위로 분류하는 고객 유형 분석 기능을 추가했다고 13일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="ea02f8c07b5ae41c2dbcb0d93aafb39aa75ce8c20079f4ff70c46d7e199ddb2e" dmcf-pid="42cQjeTsDD" dmcf-ptype="general">기존에는 현장 직원이 방문객을 직접 관찰해 가족 동반 여부 등 고객 유형을 수기로 분류·집계했다. 고객 응대와 상담을 병행해야 하는 직원이 모든 방문객을 실시간으로 기록하기 어려웠고, 관찰자에 따라 집계 결과가 달라질 수 있다는 한계도 있었다.</p>
          <p contents-hash="9506d25c0950128df37bc1866a581b84bf0c83f372d2893a7f3cc804689495a1" dmcf-pid="8VkxAdyOwE" dmcf-ptype="general">딥핑소스는 AI 영상분석을 활용해 이 같은 수기 집계 업무를 자동화했다. AI가 영상을 분석해 고객 그룹을 분류하고 통계 데이터를 생성해 현장 인력의 반복 업무를 줄이고 보다 일관된 고객 데이터를 확보할 수 있도록 했다.</p>
          <p contents-hash="1050bcada7643127423a6e5852f4bbccb037eaa968baf67cda80dde84f11be5a" dmcf-pid="6fEMcJWIrk" dmcf-ptype="general">이번 기능은 해당 자동차 브랜드가 고객경험(CX) 플랫폼에서 활용하는 고객 유형 분류 기준에 맞춰 개발됐다. 딥핑소스는 검증 과정에서 AI 분석 결과와 기존 수기 집계 결과를 비교해 정확도를 확인한 뒤 실제 전시장에 AI 기반 분석을 적용했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7afb03e4fb58014cb8984bb23d9c8ecca5f4e5a46bf5ef0e9d716b219b1c46fe" dmcf-pid="P4DRkiYCmc" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="딥핑소스 “현장 수기 집계, AI가 대신한다”…자동차 전시장 고객 유형 분석도 자동화" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/Edaily/20260813150453797lrro.jpg" data-org-width="610" dmcf-mid="9fSNhk0Hws" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/Edaily/20260813150453797lrro.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            딥핑소스 “현장 수기 집계, AI가 대신한다”…자동차 전시장 고객 유형 분석도 자동화
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="1fb10c21913954a63e4944e0e43eccaa1c7b36d33908644a6b872f78298ec919" dmcf-pid="Q8weEnGhmA" dmcf-ptype="general">
           개인정보 보호도 고려했다. 딥핑소스는 자체 익명화 기술을 적용해 영상 속 개인정보를 제거한 뒤 AI가 분석하는 방식을 사용한다. 얼굴 인식이나 개인 식별 없이 방문객 수와 고객 유형, 동선, 체류시간 등 매장 운영에 필요한 데이터만 분석한다.
          </div>
          <p contents-hash="630414395e49043357178a634db44ed34e0ba5c9aa5394a0c59dfb96e8215af2" dmcf-pid="xPmJwoXSwj" dmcf-ptype="general">이를 통해 현장 직원은 고객 유형을 일일이 기록하는 업무에서 벗어나 상담과 고객 응대 등 보다 중요한 업무에 집중할 수 있게 됐다.</p>
          <p contents-hash="1caec065a6f64741e36b8915b0dbb3c4bfaa175fe34c44c7548760818ace0f7e" dmcf-pid="yvKXBtJ6IN" dmcf-ptype="general">딥핑소스는 인텔 출신의 김태훈 대표가 2018년 설립한 AI 영상분석 기업이다. 오프라인 매장 등 공간 데이터를 AI로 분석해 방문객의 이동 경로와 체류시간, 제품 관심도 등을 파악하고 기업의 매장 운영과 고객경험 개선을 지원한다.</p>
          <p contents-hash="40b36fd903cfa4bc34f2b0bb6a3525e78375a01eb7fa907f1657ea14a2169a6a" dmcf-pid="WT9ZbFiPDa" dmcf-ptype="general">특히 영상 속 얼굴과 개인정보를 익명화하는 기술을 기반으로 개인정보 보호와 데이터 활용을 동시에 구현하는 것을 강점으로 내세우고 있다. 국내외 기업과의 협업을 확대하며 리테일을 비롯한 다양한 오프라인 공간으로 사업 영역을 넓히고 있다.</p>
          <p contents-hash="14280008c6f0993f523133509c6452f8ba085af316e68c20c8014ec5faa00991" dmcf-pid="Yy25K3nQrg" dmcf-ptype="general">김태훈 딥핑소스 대표는 “그동안 매장 현장에서 사람이 눈으로 관찰하고 손으로 집계해온 고객 유형 분석까지 AI로 대체하게 됐다”며 “반복적으로 수행되던 현장 수기 업무를 AI 기반으로 자동화했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="278588bccf0b8acd13d61f5a171b193f25a66e9c4424f5860cb1047508fe675c" dmcf-pid="GWV190Lxmo" dmcf-ptype="general">딥핑소스는 이번 고객 유형 분석 기능을 자동차 전시장뿐 아니라 다양한 오프라인 공간으로 확대 적용하는 방안도 검토하고 있다.</p>
          <p contents-hash="70cda5adf8f997f4fe9dd901ff71bfc405218dbfb1de068050a461259770ac01" dmcf-pid="HYft2poMIL" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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