AI 기반 역경매 시스템으로 가맹점 경쟁력 극대화: MyQR POS 통합 솔루션

프로젝트 개요: 비즈니스 니즈 및 기술적 도전 과제

1. 프리미엄 상품 역경매 견적 경합 시스템:
   • 목표: 협력업체 및 160개 가맹점을 대상으로 프리미엄 상품 공급에 대한 역경매 시스템을 구축하여, 지리적으로 가까운 가맹점들이 상호 견적을 제출하고 경쟁을 통해 최적의 공급 가격을 확보합니다.
   • 기술 개념: 각 가맹점은 본사의 지원을 받는 **독립적인 분양몰(마이크로사이트)**을 운영하며, 개별 주문을 처리합니다. 동시에 모든 운영 데이터는 본사에 통합되어 합리적인 의사결정을 지원합니다. 이는 컴포저블(Composable) 아키텍처와 데이터 통합 전략의 핵심입니다.
2. MyQR POS + 온라인 주문 통합 시스템:
   • 목표: 기존 Payhere 방식(점원 또는 키오스크 주문)의 비효율성(인건비 문제, 신규 고객의 메뉴 선택 제약, 와이파이 접속 불편)을 해결하고, 고객에게 더 편리하고 스마트한 주문 경험을 제공합니다.
   • 기술 개념: 테이블 QR 코드 인식을 통한 자동 와이파이 연결 및 모바일 주문, 외부 주문 후 픽업/매장 취식 선택 기능 등을 통합하여 고객 경험을 혁신하고 가맹점의 운영 부담을 경감합니다.

기술 스택 및 아키텍처 (가정)

• 프레임워크: 다보리 컴포저블 솔루션 (본사 통합 관리 및 가맹점 분양몰 기반)
• 백엔드: Golang (고성능 역경매 로직, AI 모델 서빙, API 게이트웨이)
• 프론트엔드: React/Vue.js (사용자 친화적인 가맹점 분양몰, MyQR POS 인터페이스)
• 데이터베이스: PostgreSQL / MongoDB (역경매 데이터, 주문 데이터, 가맹점별 특화 데이터)
• AI/ML 프레임워크: TensorFlow / PyTorch (가격 예측 및 최적화 모델)
• 인프라: Kubernetes (확장성 있는 컨테이너 기반 배포), AWS / GCP

유즈케이스 1: AI를 이용한 역경매 가격 자동 조정 시스템

1. 역경매 생성 및 가맹점 입찰 요청:
   • 과정: 프랜차이즈 본사가 특정 프리미엄 식자재(예: 고급 원두, 한정판 식재료)에 대한 공동 구매를 계획하고, 시스템에 역경매를 생성합니다. 이때, 필요한 수량, 품질 기준, 납기일, 최대 희망 가격 등을 명시합니다. 시스템은 160개 가맹점 중 지리적 조건(물류 효율성) 등을 고려하여 관련 가맹점에 입찰 요청을 보냅니다.
   • 기술적 특징:
     • 본사 관리자 시스템: 웹 기반 인터페이스를 통해 역경매 조건 및 참여 가맹점 그룹을 쉽게 설정할 수 있습니다.
     • 지리 기반 필터링: 가맹점의 등록된 지리적 위치 데이터(경위도)와 본사의 물류 센터 위치를 기반으로 공간 데이터베이스(PostGIS 등) 쿼리를 활용하여 최적의 입찰 가맹점 목록을 동적으로 생성합니다.
2. 가맹점의 견적 제출 및 AI 자동 조정:
   • 과정: 입찰 요청을 받은 각 가맹점은 자신의 분양몰 시스템을 통해 해당 식자재에 대한 견적(단가)을 제출합니다. 이때, AI가 개입하여 가맹점의 입찰 전략을 지원하거나, 혹은 본사 차원에서 가맹점 간 경쟁을 유도하는 AI 자동 조정 로직이 작동합니다.
   • AI 모델 연동:
     • AI 기반 가맹점 제안 가격 최적화: 가맹점이 초기에 제출한 견적과 더불어, AI는 해당 가맹점의 과거 구매 이력, 인접 가맹점의 예상 견적, 시장 시세 변동률 등을 분석하여 "이 가격으로 제출하시면 낙찰 가능성이 N% 증가합니다" 또는 "현재 최저가는 XXX원이며, 해당 가격으로 조정하시겠습니까?"와 같은 자동 조정 옵션을 제안합니다. 이는 회귀 분석(Regression Analysis) 및 강화 학습(Reinforcement Learning) 모델을 통해 구현될 수 있습니다.
     • 경쟁 유도 알고리즘: 역경매 진행 중, AI는 특정 가맹점의 입찰이 지나치게 높거나 낮을 경우, 또는 낙찰 예상 가격이 본사 희망 가격에서 벗어날 경우, **자동으로 가맹점들에게 조정 메시지(푸시 알림 또는 분양몰 내 알림)**를 보내 경쟁을 재점화하도록 유도합니다. (예: "현재 최저가 대비 00% 높은 가격입니다. 경쟁력을 높여보세요.")
3. 최적의 공급자 선정 및 계약:
   • 과정: 정해진 시간 동안 입찰이 진행된 후, 시스템은 AI가 학습한 최적의 가격 예측 모델과 본사의 품질 기준, 납기일 등을 종합적으로 고려하여 최종 공급 가맹점 또는 협력업체를 선정합니다.
   • 기술적 특징:
     • 스마트 컨트랙트 (선택 사항): 고가의 프리미엄 상품의 경우, 블록체인 기반의 스마트 컨트랙트를 연동하여 낙찰과 동시에 자동으로 계약 조건이 실행되도록 구현할 수도 있습니다.
     • 데이터 통합: 낙찰된 견적 정보는 본사의 ERP 시스템으로 자동 연동되어 재고 및 비용 관리에 활용됩니다.

유즈케이스 2: MyQR POS + 온라인 주문 통합을 통한 매장 운영 혁신

1. QR 코드를 통한 매장 내 주문 및 자동 와이파이 연결:
   • 과정: 고객이 매장 테이블에 앉아 부착된 QR 코드를 스마트폰으로 스캔합니다. QR 코드 인식 즉시, 해당 매장의 와이파이 네트워크에 자동으로 연결되고, 고객의 스마트폰에는 해당 매장의 디지털 메뉴판과 주문 인터페이스가 나타납니다.
   • 기술적 특징:
     • Wi-Fi 프로파일 자동 설치: QR 코드에는 Wi-Fi SSID 및 비밀번호 정보가 암호화되어 포함되어 있거나, 운영체제(iOS/Android)의 프로파일 설치 기능을 활용하여 클릭 한 번으로 자동 연결되도록 구현합니다.
     • 테이블 매핑: 각 QR 코드는 특정 테이블에 매핑되어 있으며, 백엔드 시스템은 이를 통해 고객이 어느 테이블에서 주문하는지 정확히 파악하여 서빙 효율성을 높입니다.
     • MyQR POS 연동: 스캔된 QR 코드는 MyQR POS 시스템과 연동되어 고객의 위치 정보 및 매장 정보를 파악합니다.
2. AI 기반 메뉴 추천 및 주문 경험 혁신:
   • 과정: 고객이 디지털 메뉴판을 탐색합니다. 고객은 점원의 도움 없이도 다른 테이블에서 주문된 인기 메뉴나 개인화된 추천 메뉴를 확인할 수 있습니다.
   • AI 모듈 연동:
     • 개인화된 메뉴 추천: 고객의 과거 주문 이력, 선호도, 현재 매장의 혼잡도, 날씨, 시간대, 그리고 **다른 테이블의 실시간 주문 데이터(프렌드키 웹로그와 유사한 매장 내 행동 데이터)**를 AI가 분석하여 개인화된 메뉴를 추천합니다. (예: "방금 옆 테이블에서 가장 많이 주문한 메뉴는 XXX입니다!" / "고객님의 과거 주문 이력을 바탕으로 YYY 메뉴를 추천합니다.") 이는 협업 필터링(Collaborative Filtering) 및 콘텐츠 기반 추천(Content-Based Recommendation) 알고리즘이 활용됩니다.
     • 비주얼 메뉴 탐색: 고품질 메뉴 이미지와 함께, 특정 메뉴를 선택하면 조리 과정 영상 또는 고객 리뷰가 자동으로 팝업되어, 신규 고객도 메뉴 선택에 확신을 가질 수 있도록 돕습니다.
3. 외부 온라인 주문 및 유연한 픽업/취식 선택:
   • 과정: 고객이 매장 외부에서 앱 또는 웹사이트를 통해 미리 주문하고, 방문 수령(픽업)할지 매장에서 취식할지 선택합니다.
   • 기술적 특징:
     • 지리 기반 매장 선택: GPS 정보를 활용하여 고객에게 가장 가까운 가맹점을 자동으로 추천하고, 해당 가맹점의 메뉴 및 재고 상황을 실시간으로 표시합니다.
     • 주문 관리 시스템 (OMS) 통합: 외부 주문은 MyQR POS 시스템으로 즉시 전달되어 매장 직원에게 알림이 가고, 주문 준비 현황을 고객에게 실시간으로 업데이트합니다.

결론: 효율성과 고객 만족을 동시에 잡다

• 본사의 가격 경쟁력 확보: AI 기반 역경매를 통해 프리미엄 상품의 공급 가격을 최적화하고, 가맹점 간의 공정한 경쟁을 유도하여 전체적인 수익성을 향상시킵니다.
• 가맹점 운영 효율성 증대: 인건비 부담을 줄이고, 주문 프로세스를 자동화하며, 고객에게 편리한 주문 환경을 제공하여 매장 운영의 효율성을 극대화합니다.
• 고객 경험 혁신: QR 코드를 통한 간편한 와이파이 연결 및 주문, 개인화된 메뉴 추천, 외부 주문 기능 등을 통해 고객 만족도를 획기적으로 높이고 재방문을 유도합니다.
• 데이터 기반 의사결정: 가맹점별 독립적인 운영 데이터가 본사에 통합되어, 전체 프랜차이즈 네트워크의 성과를 분석하고 합리적인 비즈니스 전략을 수립할 수 있는 강력한 기반을 마련합니다.