DeepL Logo

소매업체가 DeepL을 통해 빠르게 해외로 확장하는 방법

DeepL이 소매업 확장을 지원하는 방법에 관하여

  • 글로벌 소매업체에게 있어 정확하고 효과적인 콘텐츠 현지화는 필수입니다
  • DeepL AI 번역은 소매업체가 빠르고 효율적으로 신규 시장에 진출할 수 있도록 지원합니다
  • Alza, Kazar와 같은 소매 및 이커머스 대기업은 DeepL로 매출을 증대하고 고객 경험을 개선합니다


팬데믹 이후의 다양한 변화부터 경제적 압박과 AI의 부상까지, 오늘날 소매업체는 수많은 과제에 직면해 있습니다. 이러한 환경에서 단순히 살아남는 것 이상의 성과를 내기 위해서는 그 어느 때보다 기민하게 대처하여 경쟁력을 키워야 합니다. 글로벌 진출이 필요한 이유입니다.

그렇다면 기업이 신규 시장을 빠르게 공략하는 동시에 고객 경험을 개선하려면 어떻게 해야 할까요? 우선 콘텐츠를 현지화해야 합니다. 

Weglot의 최근 연구에 따르면 "약 73%의 고객이 모국어로 정보를 제공하는 사이트에서 제품이나 서비스를 구매하는 것을 선호한다"고 답했으며 40%는 외국어로 된 웹사이트에서는 제품을 구매하지 않는다고 답했습니다. 이에 더해 FTI Consulting의 조사에 따르면 미국 온라인 소매 매출은 2023년에 전년 대비 10% 증가한 1조 1,400억 달러에 달할 것으로 예상됐습니다.

확실히 소매업계는 성장하고 있으며 현지화는 사업 성공의 열쇠와 같습니다. 실제로 DeepL의 자체 현지화 조사에 따르면 응답자의 96%가 현지화 노력으로 긍정적인 ROI를 얻었다고 답했으며, 65%는 3배 이상의 ROI를 달성했다고 보고했습니다.

하지만 다른 비즈니스 전략과 마찬가지로 현지화에는 시간이 소요됩니다. 바로 이 부분에서 DeepL AI 번역이 빛을 발합니다. 소매업체는 DeepL을 통해 현지화 프로세스를 최적화하여 대량의 콘텐츠를 간편하게 현지화하고 고객의 언어로 소통할 수 있습니다. 이를 통해 영향력이 크고 성장률이 높은 지역에 우선 순위를 두고 집중할 수 있습니다.

글로벌 진출을 계획 중인 소매상에게 DeepL이 최고의 선택인 이유에 대해 더 자세히 알아보려면 이 글을 계속 읽거나 소매업을 위한 DeepL 페이지를 방문하세요.

DeepL을 통한 현지화 강화의 이점: 번역 시간 90% 단축 및 효율성 절감 효과 279만 유로

각 목표 시장의 번역 시간 단축 및 절감 효과를 보여주는 일러스트레이션

신규 시장 진출에는 상당한 현지화 작업이 필요합니다. 제품 설명부터 고객 리뷰, 마케팅 자료에 이르기까지 굉장히 많은 양의 콘텐츠를 현지화해야 합니다. 보통 콘텐츠가 유동적으로 변하기 때문에 이를 현지화 팀이 일일이 따라잡는다는 것은 여간 어려운 일이 아닙니다.

또한 현지화 자체가 결코 간단하지 않습니다. 단순히 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하는 것이 아니라 목표 고객의 공감을 얻기 위해 특정 시장의 문화적, 언어적 차이까지 고려해야 합니다. 기본적으로 번역은 복잡한 현지화 프로세스의 일부라고 할 수 있습니다. 그리고 바로 이 단계에서 DeepL이 차이를 만듭니다.

소매상은 DeepL AI 번역을 현지화의 출발점으로 삼아 효율성을 높이고, 시간을 절약하면서, 품질과 일관성을 개선할 수 있습니다. 실제로 최근 DeepL 의뢰로 Forrester Consulting에서 실시한 연구에서 DeepL이 번역 시간을 90% 단축한다는 결과가 확인됐습니다. 이는 또한 3년간 345%의 ROI와 279만 유로의 효율성 절감 효과로 이어졌습니다.*

같은 연구에 따르면 DeepL 사용으로 번역 업무량은 50%, 비용은 22만 7,430유로가 절감된 것으로 나타났습니다. 조사 대상 조직에게 있어 DeepL이 전략적 투자였다는 사실을 분명하게 보여주는 결과입니다. 특히 팀원들은 이렇게 확보한 여유 시간을 다른 중요한 업무에 투자할 수 있었습니다.

소매업을 위한 DeepL: 일관성, 품질 및 확장성

소매업체가 해외에 진출하려는 경우, 다음 요소를 반드시 고려해야 합니다.

  • 브랜드 및 제품 용어의 일관성 유지
  • 고품질 번역
  • 확장성 및 출시 준비 기간

이와 관련하여 DeepL이 어떤 역할을 할 수 있는지 알아보겠습니다.

1. 일관성

DeepL 용어집을 사용하면 브랜드 및 제품별 용어를 여러 언어에 걸쳐 일관성 있게 유지할 수 있습니다. 해외 소매업체의 경우 브랜드 이름, 기술 용어, 제품 문서를 표준화하는 것이 중요합니다. 이는 신규 시장과 언어로 확장할 때 모든 사람이 동일한 정보를 얻을 수 있게 보장하기 위함입니다.

용어집 기능은 소매업체가 직접 편집하는 시간을 단축하고 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 또한 다른 팀원들과 용어집을 공유하여 세계 각지의 지사 및 부서 사이에 일관된 커뮤니케이션을 유지할 수 있습니다.

2. 품질

콘테츠 현지화는 정확성이 핵심입니다. 고품질 번역을 통해 고객의 신뢰를 강화하고 법적 요건을 충족하며 다국어 커뮤니케이션을 개선할 수 있습니다.

블라인드 테스트 결과, DeepL은 경쟁사 대비 3배 이상 높은 정확성을 보였습니다. 이는 차별화되고 자연스러운 번역을 가능하게 하는 DeepL의 최첨단 신경망과 AI 언어 모델 덕분입니다.

3. 확장성 

성공적인 시장 확장 전략에 현지화는 필수 요소이며, 소매업체는 DeepL을 활용하여 대량의 콘텐츠를 빠르게 번역할 수 있습니다. 맨땅에서 출발하는 것이 아니라 DeepL의 AI 번역을 초안으로 사용할 수 있어 시작이 한층 수월해집니다. 

즉 시장 출시 시간을 단축하고 글로벌 성장을 가속화하여 경쟁이 치열한 업계 환경에 빠르게 적응할 수 있습니다.

Alza, Kazar 등 소매 대기업이 DeepL을 활용해 신규 시장을 정복하는 방법

기존 시장에서 해외 시장으로의 확장을 보여주는 일러스트레이션

이미 많은 소매업체가 DeepL을 통해 새로운 시장을 개척하고 전 세계로 확장하고 있습니다. 그중 Alza와 Kazar와 같은 대형 소매업체도 있습니다.

Alza: 현지화된 콘텐츠로 매출 및 고객 경험 향상

'체코의 아마존'으로 불리는 Alza는 유럽 전역에 시장을 보유한 이커머스 기업입니다. 영국과 중부 유럽으로 사업을 확장한 Alza는 대량의 고품질 번역이 필요했지만 현지화 팀에 지나친 부담을 주고 싶지는 않았습니다. 바로 이럴 때 DeepL이 진가를 발휘합니다. 

Alza는 DeepL API로 엄청난 양의 사용자 리뷰를 번역했습니다. 이는 고객에게 온라인 쇼핑 제품에 대한 품질 보증을 제공했고, 그 결과 구매 전환율이 크게 증가했습니다. 

Alza의 현지화 책임자인 Jakub Kalina는 회사가 생산량을 늘리는 데 DeepL이 큰 도움이 됐다며 다음과 같이 전했습니다.

"상당한 비용 절감은 물론 번역 작업 시간이 단축되어 팀이 새로운 번역 프로젝트에 투입될 수 있었습니다. 이에 번역량이 계속 증가해 몇 달 안에 두 세배는 늘어날 것으로 예상됩니다.” 

Kazar: 고품질 AI 번역을 통한 신규 시장 진출

폴란드의 온라인 패션 브랜드인 Kazar는 그리스, 영국, 불가리아 등 새로운 유럽 시장으로 확장하려는 목표를 가지고 있었습니다. 이를 위해서는 제품 피드를 빠르게 현지화할 수 있는 안정적인 번역 API가 필요했습니다. 

여러 번역 서비스를 시험해 본 결과 Kazar는 DeepL이 가장 우수한 품질을 제공한다는 결론에 도달했습니다. Kazar의 B2B 개발 파트너이자 마켓플레이스 프로젝트 리더인 Radomir Kiepas에 따르면, 동사는 DeepL API를 통해 신규 시장에 원활하게 진출하고 유럽 주문량을 늘릴 수 있었습니다. 

기계번역에 대해 고민하고 있는 타사에 어떤 조언을 해주고 싶은지 물었을 때 Kiepas는 다음과 같이 답했습니다.

"DeepL API 품질은 단연 최고입니다. 우려하지 말고 일단 시도해 보라고 전하고 싶습니다."

DeepL AI를 활용한 소매업 성장 촉진

신규 시장 진출을 가속화하고 최적의 고객 경험을 일관되게 유지하는 일이란 결코 만만치 않습니다. 하지만 소매업체가 DeepL과 같은 혁신 AI 번역 툴을 사용하여 현지화 과정을 간소화한다면 해외 시장을 훨씬 수월하게 탐색할 수 있습니다.

DeepL Pro를 통해 귀사가 신규 고객을 확보하고 보다 효율적으로 확장할 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보려면 소매업을 위한 DeepL 페이지를 참조하세요.


*2024년 Forrester Consulting이 DeepL의 의뢰로 수행한 연구 데이터.