커머스에서의 AI 활용 사례 - 쇼핑 챗봇으로 개인화 추천하기
전체적인 이커머스의 2023년 거래액 추이를 살펴보았을 때, 월별 등락의 차이는 있지만 1월 대비 11월에 증가한 것을 확인할 수 있습니다.
이러한 성장 속에서 많은 이커머스 기업들은 인공지능(AI) 솔루션을 비즈니스에 적극 도입하여 고객 경험과 운영 효율성을 향상시키고, 궁극적으로 매출 증대로 이어지도록 노력하고 있습니다. 그렇다면 이커머스 기업들은 AI를 통해 무엇을 할 수 있고, 어떻게 활용하고 있을까요? 주요 활용 분야와 실제 사례를 함께 살펴보겠습니다.
커머스에서 AI는 어떤 역할을 할 수 있을까요?
고객 데이터 분석
AI를 도입하면 우선 방대한 고객 데이터 분석을 통해 수요 예측과 재고 관리 최적화에 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 과거 구매 이력과 상품 판매 현황, 계절적 요인과 최신 트렌드 데이터를 AI 모델에 결합함으로써 향후 상품 수요를 보다 정교하게 예측할 수 있습니다. 이를 기반으로 적절한 재고 수준 유지와 물류 계획 최적화가 가능하며, 품절이나 과잉재고를 줄여 비용을 절감 가능합니다.
AI는 고객 세분화와 맞춤 마케팅에 강력한 도구가 됩니다. AI는 고객의 구매 이력, 검색 기록, 웹 행동 데이터, 인구통계학적 특성, 대화 데이터 등을 종합 분석하여 고객 집단을 세밀하게 분류하고 각 세그먼트에 최적화된 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있게 합니다. 실제로 기업들은 자체 데이터를 활용해 판매 및 마케팅을 더욱 미세 조정하기 시작하면서, 개별 방문자에게 개인화된 경험을 제공할 수 있게 되었습니다.
개인화 추천
개인화 상품 추천은 커머스 AI 활용의 핵심입니다. 인공지능은 고객의 이전 구매 내역, 검색 및 찜 기록, 상품 리뷰에서 선호도를 학습하여 취향에 맞는 상품을 예측하고 추천합니다. 이를 통해 고객은 방대한 상품 속에서 자신이 좋아할 만한 아이템을 손쉽게 발견할 수 있고, 상품 탐색 경험과 만족도가 높아집니다.
특히 회원 수가 많고 데이터가 풍부한 이커머스 플랫폼일수록 AI 쇼핑 시스템을 고도화하기 유리한데요. 예를 들어 리뷰 수나 클릭 데이터 등이 방대할수록 추천 알고리즘의 학습 정확도가 올라가 더욱 정밀한 개인화 추천이 가능합니다. 반대로 데이터가 부족한 신규 브랜드나 버티컬 쇼핑몰의 경우, 자체 데이터뿐 아니라 AI 에이전트 기반의 개인화 추천 솔루션 도입 등을 활용해 콜드스타트 문제를 보완하려는 노력이 필요합니다.
데이터가 부족한 브랜드와 버티컬 쇼핑몰은 어떻게 대처해야 할까요?
대화형 AI 기반의 쇼핑 챗봇 (고객 상담 챗봇)
대화형 AI 기반의 고객 상담 챗봇도 이커머스에서 빠르게 확산되고 있는 추세입니다. LLM 기반의 대화형 쇼핑 기술이 발전하면서, 쇼핑 챗봇은 고객과의 대화 맥락을 이해하고 의도를 파악하여 적절한 답변은 물론 상품 추천까지 해주는 퍼스널 쇼퍼 역할을 할 수 있게 되었습니다.
예를 들어 고객이 고객 상담 챗봇에게 “여름철 추천 원피스가 있을까요?”라고 물으면, 대화형 챗봇은 해당 고객의 스타일 선호와 이전 구매 내역을 바탕으로 어울릴 만한 원피스를 몇 가지 추천해주고 상세 정보도 알려줄 수 있습니다. 이렇게 매장의 베테랑 점원처럼 자연스러운 대화로 고객에게 상품을 추천해주면, 온라인에서도 고객 이탈을 막고 구매 결정을 도와줄 수 있습니다.
또한 고객 상담 챗봇의 큰 강점은 24시간 실시간 응대입니다. 인간 점원과 달리 쇼핑몰 챗봇은 연중무휴 24시간 쉬지 않고 고객 문의에 답변할 수 있기 때문에, 밤늦은 시간이나 휴일에도 즉각적인 고객 지원이 가능합니다
개인화 상품 추천이 가능한 대화형 AI 기반의 쇼핑 챗봇은 커머스 경험을 어떻게 바꾸어 줄 수 있을까요?
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커머스 분야의 AI 도입 사례
네이버 - 개인화 상품 추천 시스템
국내 최대 포털인 네이버는 쇼핑 분야에 AI를 적극 활용하여 개인화 추천 시스템을 운영 중입니다. 네이버는 초대규모 AI인 하이퍼클로바(HyperCLOVA)를 자사의 상품 추천 엔진 에이아이템즈(AiTEMS)에 접목시켜, 네이버쇼핑에 쌓인 10억 개 이상의 상품 DB와 사용자 데이터를 학습하고 개인별 맞춤 상품을 찾아 추천하고 있습니다.
단순히 인기 상품을 일률적으로 보여주는 것이 아니라, 이용자의 검색 맥락과 취향을 분석해 정말 관심 가질 만한 신규 상품이나 비인기 상품까지도 선별하여 보여주는 것이 특징입니다. 네이버에 따르면 개인화 추천 탭 “FOR YOU” 도입 이후 이용자의 45%가 추천 상품을 클릭해 탐색에 활용하고 있으며, 맞춤형 추천을 통한 매출도 전년 대비 2배 이상 증가하는 등 실제 거래액 증대에 크게 기여하고 있습니다. 출처
에이블리 - AI 개인화 추천 기술
패션 플랫폼 에이블리(ABLY)는 자체 개발 알고리즘을 적용한 AI 개인화 추천 기술로 급성장한 대표 사례입니다. 에이블리는 5,000만 건의 리뷰 데이터와 12억 개의 상품 선호 데이터 등 방대한 빅데이터를 기반으로 고객 맞춤 추천 서비스를 제공하고 있습니다.
단순히 가격이 저렴한 상품을 보여주는 것이 아니라, 유사한 취향을 가진 다른 고객들의 행동 데이터를 활용해 패션은 물론 뷰티, 라이프스타일 등 다양한 카테고리에서 개개인에게 어울릴 만한 상품을 찾아주는 것이 차별점입니다. 이러한 AI 추천 엔진 덕분에 랭킹 상위가 아닌 신생 소규모 쇼핑몰 입점 제품도 고객과 매칭되어 판매 기회를 얻고, 고객 입장에서는 취향에 맞는 숨은 상품을 발견할 수 있어 만족도가 높아지는 선순환 구조가 구축되었습니다.
그 결과 에이블리는 플랫폼 회원 수 약 1,100만 명, 월간 활성 사용자 수(MAU) 700만 명을 확보하며 한국에서 가장 많이 쓰이는 패션 쇼핑 앱으로 성장했습니다 출처
하나투어 - 여행정보 AI
여행 업계 1위 하나투어는 AI 챗봇 서비스를 도입해 고객 상담 혁신을 이루고 있습니다. 하나투어는 2022년 ChatGPT 기술을 활용한 자체 AI 챗봇 “여행정보 AI”를 론칭하여, 고객의 여행 관련 질문에 실시간으로 답변하고 여행 정보를 추천해주는 서비스를 시작했습니다.
이후 하나투어는 예약 정보 기반의 초개인화 상담 기능을 추가한 AI 채팅상담 서비스도 선보였는데, 론칭 6개월 만에 이용자 수가 10배 이상 늘어날 정도로 큰 호응을 얻었습니다. 최근에는 이러한 여행정보 AI와 상담 챗봇을 통합한 멀티 에이전트 서비스 “하이(H-AI)”를 출시하여, 예약 조회부터 상품 추천, 문의 응대까지 원스톱으로 처리하는 디지털 여행 비서로 발전시켰습니다.
하나투어의 사례는 전통 여행업에 AI를 접목해 24시간 고객 응대와 맞춤형 서비스를 구현함으로써 고객 만족도와 업무 효율을 모두 높인 성공적인 사례로 평가받고 있습니다. 출처
이바나 헬싱키 - 사이즈 추천 AI 챗봇
글로벌 세레모니웨어 브랜드 이바나 헬싱키는 대화형 AI 기반의 쇼핑몰 챗봇 솔루션 젠투를 도입을 비롯한 자사몰 성장 전략을 바탕으로 자사몰 매출 7배 성장을 이루어냈습니다.
젠투는 이바나헬싱키의 상품 관련 정보·리뷰, 고객 관심사 등을 스스로 학습하고 시간·장소·상황(TPO)와 사이즈를 고려한 개인 맞춤형 상품을 추천하여 주저하는 고객을 구매로 전환하는 것이 특징입니다.
뿐만 아니라 대화 데이터를 바탕으로 인기 키워드, 쇼핑 챗봇이 잘 답변하거나 답변하지 못한 요청을 분석하고, 개인화 추천이 가능하도록 대화 시나리오를 개선해 나가고 있습니다. 점점 더 고객을 잘 이해하고 맞춤 추천을 제공하도록 스스로 모델 학습이 가능하다는 것이 커머스에 특화된 쇼핑 챗봇 솔루션을 사용하는 전략의 강점이 될 수도 있겠습니다. 출처
각 사례에서 보듯이, 커머스 분야에서의 AI 챗봇은 추천, 분석, 상담 등 다양한 방면에서 가시적인 성과를 내고 있습니다. 성장하는 이커머스 시장에서 AI 에이전트 기반의 쇼핑 챗봇 도입은 선택이 아니라 필수가 되어가고 있으며, 기술 발전에 따라 더 정교하고 똑똑한 AI 솔루션들이 앞으로 커머스 경험을 지속적으로 변화시킬 것으로 기대됩니다. 기업들은 이러한 AI 기술을 적재적소에 활용하여 고객에게 더 나은 가치를 제공하고, 비즈니스 경쟁력을 강화하는 방향으로 나아가고 있습니다.
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