2032년에는 전자상거래 AI 시장이 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 예측에 따르면 이 시장의 규모는 457억 2천만 달러까지 증가할 것으로 전망되며, 전자상거래 기업 중 AI를 최우선 과제로 삼는 기업의 비율은 84%에 달합니다. 이러한 추세를 통해 커머스 인공지능의 중요성과 가치를 가늠해 볼 수 있습니다.
2020년부터 eCommerce 시장은 4조 2천억 달러를 넘는 매출을 기록하면서 성장하고 있습니다. 이 수치는 계속해서 증가할 것이라는 전망입니다. 끊임없이 변화하는 Commerce 시장 환경에서 리딩 기업이 되기 위해서는 최신 트렌드를 이해하고 흐름을 앞서가는 것이 중요할 것입니다.
이 글에서는 커머스 산업의 인공지능에 적용된 기술과 사용 사례, 장점과 한계에 대해서 소개하겠습니다.
커머스 인공지능이 중요한 이유
AI를 활용한 커머스 산업은 무엇이 가능해질까?
리테일 및 이커머스 기업들은 AI를 활용하여 매출 증대, 고객 경험 개선, 운영 효율성 향상을 목표로 합니다. 이를 위해 챗봇과 같은 기술을 도입하여 고객 경험을 개선하고, 제품 이미지와 설명을 자동으로 생성하는 마케팅 운영 AI를 활용하여 생산적인 콘텐츠를 제공합니다. 더 나아가 예측 분석을 통해 구매, 가격 책정, 재고 관리 등의 운영 프로세스를 최적화하여 운영 효율성을 높이는 방법도 사용됩니다.
이러한 기업들은 직접적인 매출 성장보다는 간접적으로 매출에 영향을 주어 성장하려는 전략을 추구합니다. 이는 고객 경험의 개선과 운영 효율성의 향상에 초점을 맞추어 직간접적으로 매출 성장에 기여하려는 것입니다.
이와 같은 접근 방식은 전문적인 AI 솔루션과 데이터 분석의 도입으로 심층적인 인사이트와 예측력을 확보하며, 비즈니스 프로세스의 최적화와 창조적 마케팅 전략 수립에 도움이 됩니다. 궁극적으로 간접적으로 매출 성장과 비즈니스 성공에 긍정적인 영향을 미치고 있죠. 커머스 기업들이 AI를 활용하는 분야를 요약하면 다음과 같습니다.
- 맞춤형 제품 추천
온라인 쇼핑 경험에 대한 고객 데이터를 수집하고 처리하는 것이 보다 쉬워지고 있습니다. 인공지능은 이전 구매 내용을 바탕으로 마음에 드는 아이템을 추천할 수 있습니다. 커머스 기업은 수집한 데이터를 분석하여 소비자에게 개인화된 경험을 제공하고 마케팅 캠페인을 구현할 수 있죠. - 가격 최적화
AI는 고객의 구매 이력, 선호도, 행동 패턴 등을 분석하여 개인화된 가격 최적화를 제공할 수 있습니다. 또한, 시장 동향, 경쟁 상황, 재고 상태 등을 고려하여 실시간으로 가격을 조정하는 동적 가격 책정도 효과를 낼 수 있습니다. - 고객 서비스 향상
인공지능은 고객 서비스를 향상시키는데 큰 역할을 할 것입니다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용한 챗봇은 24/7 고객 지원 서비스를 제공하며, AI 추천 시스템은 개인화된 상품 추천으로 사용자 경험(UX)을 향상시킬 것입니다. - 고객 세분화
대량의 데이터 분석 능력을 활용하여 고객들의 세분화에 크게 기여할 수 있습니다. 각 개인의 구매 이력, 검색 패턴, 반응 등을 분석하고 이해함으로써 맞춤형 마케팅 전략 및 제안이 가능해집니다. - 스마트 물류
AI와 IoT(Internet of Things)가 결합되면 스마트 물류 시스템이 현실화됩니다. 실시간 재고 관리부터 배송 최적화까지 다양한 프로세스가 자동화되어 비용 절약과 효율성 증대에 기여할 것입니다. - 판매 및 수요 예측
인공지능은 판매품목의 수요 예측에서 중요한 역할을 할 것입니다. 계절성, 경제 상황, 소비자 행동 변화 등 다양한 요소들을 종합적으로 분석하여 보다 정확하고 신속한 예측이 가능해져 재고 관리와 전략 설정에 큰 도움이 됩니다.
Seargest - 미래의 쇼핑 경험은 어떻게 바뀌게 될까?
‘써제스트’란 검색(Search)와 추천(Suggest)의 합성어입니다. 개인의 데이터와 취향을 기반으로 상품이나 콘텐츠를 찾고 추천하는 AI 기술을 의미합니다. 예를 들어 아마존에 적용된 써제스트 기술은 검색어를 입력하면 오타 수정 및 번역을 통해 가장 적합한 검색 결과를 도출할 수 있죠. 또한 검색 정황을 예상하여, 사용자가 관심이 있을 법한 다양한 검색 결과를 제공하기도 합니다.
네이버는 에어서치 검색 기능을 통해 스마트블록이나 지식 인터렉티브, 옴닉서치, 동영상 장면 탐색 기능 등을 통해 웹 검색 결과를 고도화하고 있습니다. 특히 ‘스마트블록’ 기능은 검색 사용자의 의도나 취향을 반영하여 사용자별 최적의 맞춤형 검색 결과를 세분화해 보여주는 기능인데요. 즉, AI가 사용자의 검색 의도를 파악해 초개인화된 콘텐츠를 노출함으로써 사용자 경험을 혁신하고자 한 것입니다. 이외에도 자사의 AI 기반 상품 추천 기술을 활용해 사용자의 관심과 취향을 모은 AI 쇼핑 큐레이션 공간 ‘포유’탭을 신설하기도 했습니다. 네이버 쇼핑이 가진 10억 개의 상품 DB 중 사용자의 관심과 취향에 맞는 아이템을 실시간으로 보여주면서, 체류시간을 더 늘리는 효과를 극대화하고자 했죠.
👉 데이터헌트의 추천시스템 구축 사례 - Pairplay
커머스 인공지능에 적용된 기술
- Recommendation Systems (추천 시스템)
추천 시스템은 고객의 선호도와 행동 데이터를 분석하여 상품이나 서비스를 개인에 맞게 추천하는 기술입니다. 대표적으로 협업 필터링(Collaborative Filtering), 콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering), 하이브리드 필터링(Hybrid Filtering) 등의 알고리즘이 사용됩니다. - Image Recognition (이미지 인식)
이미지 인식 기술은 커머스 사이트에서 제공되는 상품 이미지를 자동으로 분석하고 이해하는 데 사용됩니다. Convolutional Neural Networks (CNN)과 같은 딥러닝 알고리즘이 일반적으로 사용되며, 상품 카테고리 분류, 상세 속성 식별, 유행 트렌드 파악 등에 활용됩니다. - Natural Language Processing (자연어 처리, NLP)
NLP는 텍스트 데이터를 이해하고 처리하는 기술로, 커머스 사이트에서 고객 리뷰, 문의사항 등의 텍스트 데이터를 분석하여 정보 추출, 감성 분석, 질문 응답 시스템 구축 등에 활용됩니다. 대표적인 NLP 모델로는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT(Generative Pre-trained Transformer) 등이 있습니다. - Dynamic Pricing (가격 동적 조정)
동적 가격 조정은 수요와 경쟁 상황을 고려하여 실시간으로 가격을 조정하는 기술입니다. 인공지능 알고리즘을 사용하여 경제 지표, 수요 예측 및 경쟁사 가격 정보를 고려하여 최적의 가격 설정을 돕습니다. - Virtual Personal Shopping Assistants (가상 개인 쇼핑 어시스턴트)
AI가 구매자와 상호작용하여 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 서비스입니다. 음성 또는 텍스트 채팅 인터페이스를 통해 구매자의 요구사항과 성향을 이해하고 맞춤형 제안과 추천을 제공합니다.
커머스 인공지능 적용 사례
아마존 (Amazon)
아마존은 최근 AI 인력을 공격적으로 채용하고 있어, 업계의 관심이 커지고 있습니다. 매월 20억 이상의 방문객이 AI를 활용하는 대표적인 AI 기반의 e-Commerce 기업으로 발돋움하려는 준비 중인데요. 아마존이 AI를 활용해 판매를 촉진하고 시장을 선점하는 방법은 다음과 같습니다.
- 인공지능 기반 제품 추천
고객은 아마존에서 물건을 구매하거나 카트에 상품을 추가할 때마다 ‘당신을 위한 추천’, ‘다른 고객이 구매한 상품’ 등의 태그가 붙은 추천 구매 목록을 받을 수 있습니다. 이는 고객의 구매를 촉진하는 강력한 넛지(nudge) 역할을 하죠. 아마존의 제품 추천 기능은 인공지능을 기반으로 초개인화된 제안을 제공합니다. - 알렉사를 통한 보이스 쇼핑
음성으로 작동하는 알렉사는 화면을 두드리는 대신, 음성 프롬프트만으로 상품을 찾고 구매할 수 있도록 돕습니다. 이 기술은 사용자들이 보다 온라인 쇼핑을 쉽고 빠르게 할 수 있는 장점이 있죠. 또한 알렉사는 사용자에게 구매 알림 또는 쇼핑 추천을 제공할 수 있습니다. - 챗봇
아마존은 챗봇 기반으로 또 한 번의 매출 성장을 일궈냈습니다. AI 모델은 고객이 알고 싶어하는 간단한 질문에 빠른 답변을 제공합니다. 또한 스토어에 방문한 이와 실시간 상호작용이 가능합니다. 이미 구매한 고객뿐만 아니라, 잠재 고객의 쇼핑을 도울 수 있도록 챗봇을 배치하여 카탈로그를 제공하거나 질문에 답변하고, 관련 웹사이트로 연결할 수 있도록 돕죠. - 매출 예측 및 재고 관리
아마존은 185개국 고객이 필요로 하는 엄청난 양의 상품을 매입하고 있습니다. 37% 이상의 시장 점유율을 자랑하는 아마존이지만, 규모가 큰 만큼 잉여 재고를 유지하는 것에 많은 부담을 느껴왔습니다. 이에 아마존은 제품 수요 예측에 AI를 활용했습니다. 이미지 인식과 딥 러닝, 자연어 처리 등을 활용하여 제품 예측을 전략적으로 활용하고 있습니다. - 창고 및 배송 최적화
인공지능 덕분에 물류 창고의 직원들은 제조업체로부터 도착한 물품을 창고 선반에 보관하고, 컴퓨터에 위치를 기록할 수 있습니다. 반복적이고 수동적이었던 물품 스캔 작업을 간소화하여 작업 시간을 축소하고 정확도를 향상할 수 있었죠.
네이버
네이버는 자체 개발한 추천 이유 모델링 기술과 하이퍼클로바를 통해 사용자의 검색 질의를 정교하게 파악하고, 이용자들에게 AI 커머스 경험을 선도적으로 제공하고 있습니다.
네이버의 추천 사유 모델링 기술은 '맞춤형 블록'에 접목되어 사용됩니다. 이 기술은 이용자의 개인 쇼핑 활동 이력과 검색어 간 연계를 분석하여 목적형 쇼핑을 하는 이용자에게 맞춤 개인화된 결과를 제공합니다. 따라서 사용자는 자신의 성향과 요구사항에 딱 맞는 상품을 찾아볼 수 있습니다.
네이버는 또한 하이퍼클로바 기술을 접목한 'AI 큐시트 헬퍼'를 제공하여 판매자들의 쇼핑라이브 대본 초안 구성 작업에 도움을 주고 있습니다. AI 큐시트 헬퍼가 생성하는 대본 초안은 판매자가 중요 정보를 전달할 때 가장 효과적인 메시지 구성 방법을 찾아주며, 판매량 증대와 같은 실질적인 결과로 연결됩니다.
따라서 네이버는 위와 같은 방법으로 커머스 인공지능 기술 활용에서 앞장서고 있으며, 사용자 중심의 서비스와 판매사가 당면하는 문제점을 해결하는 데 AI를 활용함으로써 선도적인 위치를 유지하고 있습니다.
쇼피파이 (Shopify)
쇼피파이는 ‘쇼피파이 매직(Shopify Magic)’ 슬로건 아래 다양한 AI 지원 기능을 통해 판매자들의 업무 효율성을 높이고 있습니다. 핵심적인 기능은 판매자가 더 현명한 결정을 내리고 생산성을 높일 수 있도록 돕는 AI 상거래 도우미인 '사이드킥(Sidekick)'입니다.
'사이드킥'은 비즈니스 관련 질문에 대답하는 것부터 창의적인 프로세스 개선, 온라인 상품의 품질 개선, 업무 절차 간소화 등 다양한 지원을 제공합니다. 이를 통해 판매자들은 복잡하고 시간 소모적인 업무에서 벗어나 중요한 결정에 집중할 수 있게 됩니다.
또한, '쇼피파이 매직' 기능 중 하나는 사용자가 입력하는 키워드를 바탕으로 개인화된 FAQ 및 응답과 함께, 흥미로운 콘텐츠가 포함된 블로그 게시물과 이메일 등 맞춤형 글을 생성하는 것입니다. 이는 고객 서비스와 마케팅 활동에서 큰 도움을 줍니다.
특별히 이메일 작성에 대해서는 제목과 내부 콘텐츠를 생성해 주는 것 외에도 최적의 발송 시간까지 추천하여 마케팅 전략 구축에 큰 도움을 줍니다.
쇼피파이는 AI 기반 서비스를 활용하여 판매자들의 업무 부담을 줄여주고 비즈니스 성장에 필요한 데이터 분석 및 의사결정 지원 등 다양한 방면에서 혁신적인 솔루션을 제공하며 커머스 분야에서 인공지능 활용의 선도적 모델로 자리 잡았습니다.
커머스 인공지능의 한계와 극복 방법
한계
커머스 인공지능은 LLM, 생성 AI를 기반으로 보다 개인 중심적이고 맞춤형 서비스를 제공하는 데에 특화되어 있을 뿐만 아니라, 심리적 만족도 및 구매 패턴 분석 등을 통해 비즈니스 성과도 크게 향상시키고 있습니다. 그러나 여전히 몇 가지의 한계가 논의되고 있습니다.
데이터 부족
커머스 인공지능의 한계 중 하나로 데이터 부족이라는 측면을 들 수 있습니다. 아래에서 이에 대한 다양한 시각과 그 영향에 대해 설명하겠습니다.
- 품질적 데이터 부족: 인공지능은 충분하고 정확한 데이터를 필요로 합니다. 그러나 실제 상황에서는 고객의 구매 기록, 행동 패턴, 선호도 등에 관한 정밀하고 광범위한 데이터를 얻기 어렵습니다. 이는 고객 개인정보 보호 정책, 데이터 수집 및 관리의 어려움 등 여러 요인 때문입니다. 이로 인해 AI는 불완전하거나 편향된 정보를 바탕으로 예측과 추천을 하게 되어 결과의 정확성이 떨어질 수 있습니다.
- 시간적 데이터 부족: 커머스 분야에서 AI가 고객의 변화하는 선호도와 트렌드를 반영하기 위해서는 실시간 혹은 최신의 데이터가 필요합니다. 그러나 모든 상황을 실시간으로 추적하고 업데이트하는 것은 많은 자원과 기술을 필요로 하는 일입니다.
- 다양성 부재: 때론 사용자들 간에 동일하지 않은 취향과 패턴 때문에 충분한 양의 다양성 있는 데이터를 확보하는 것이 어렵습니다. 이 경우 AI는 일부 사용자들만을 대상으로 최적화되거나 일반화된 결과를 제공할 가능성이 있으며, 이는 개별 사용자 경험을 저해할 수 있습니다.
- 구조적 문제: 비정형화된 자료나 이미지, 음성 등 복잡한 형태의 정보 처리 역시 AI에게 큰 도전입니다. 이런 정보들은 중요한 인사이트를 포함할 수 있지만, 해당 정보를 처리하고 분석하는 것은 기존 방식으로는 한계가 있으며 추가적인 알고리즘 및 기법 개발이 요구됩니다.
편향성과 해석 가능성
인공지능은 학습하는 데이터의 특성을 반영합니다. 따라서 학습 데이터가 일부 사용자, 상품, 또는 상황에 치우쳐 있다면, AI의 추천이나 예측도 해당 부분에 치우칠 수 있습니다. 예를 들어, 주로 젊은 세대의 구매 패턴만을 학습한 AI는 고령 사용자들의 취향이나 필요성을 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다. 즉, AI가 사회적인 성별, 연령, 지역 등의 요인으로 인해 발생하는 불균형을 그대로 반영하여 윤리적 문제를 일으킬 가능성도 있습니다.
또한 AI 알고리즘이 자체적으로 가진 특성 때문에 편향이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 일부 추천 시스템은 '롱테일' 현상을 초래하여 자주 구매되는 인기 상품만을 계속해서 추천하게 되고 다양성이 감소할 수 있습니다. 강화학습과 같은 방법론에서는 과도한 최적화로 인해 사용자가 원하지 않는 결과를 초래할 수 있는 '오버슈팅' 현상이 발생할 수 있죠.
일부 AI 모델은 그 결과를 해석하기 어려울 수 있습니다. 특히 딥 러닝 모델은 의사결정의 과정이 불투명하고 내부 동작을 설명하기 어려울 수 있습니다. AI가 판매자와 구매자 모두에게 공정하게 작동해야 하는 것은 물론, 그 작동 원리와 결정 근거가 충분히 투명해야 합니다. 그러나 현재의 많은 AI 시스템들은 '블랙박스'처럼 내부 로직을 외부에서 확인하기 어렵게 설계되어 있는 경우가 많습니다.
윤리적 고려사항
커머스 인공지능의 활용이 증가함에 따라 그 한계로서 윤리적 고려사항이 중요해지고 있습니다. 커머스 인공지능은 사용자의 구매 기록, 검색 행동, 상품 선호도 등 많은 개인 정보를 수집하고 분석합니다. 이런 데이터 활용은 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 되지만, 동시에 개인정보 보호와 프라이버시 침해 문제를 야기할 수 있습니다. 이는 사용자들의 신뢰를 손상시키고 법적 문제를 초래할 수 있으므로 적절한 데이터 관리 및 보안 조치가 필요합니다.
이미 언급된 바와 같이, AI는 학습 데이터에 내재된 편향을 그대로 반영할 가능성이 있습니다. 이는 일부 사용자나 그룹에 대한 부정확한 추천을 만들어내거나 심지어 차별적 결과를 초래할 수 있습니다.
극복 방법
위에서 설명한 것처럼 커머스 인공지능은 그 한계가 명확한 것처럼 보이지만, 이에 대한 해결 방법 역시 적극적으로 논의되고 있습니다. 아래에서 커머스 인공지능의 한계를 극복하는 방법에 대해 설명하겠습니다.
- 데이터 부족: 고객 데이터를 체계적으로 수집하고 관리하는 데이터 파이프라인을 구축하는 것이 중요합니다. 또한 모델의 성능을 꾸준히 모니터링하고, 새로운 데이터와 기술적인 발전에 대응하기 위한 지속적인 훈련과 업데이트가 필요합니다.
- 편향성: 다양한 소비자 그룹을 대상으로 균형 잡힌 데이터셋을 구축하고, 공정성 및 다양성 관련 지표를 평가하여 모델이 편향성을 가지지 않도록 학습 데이터를 조정해야 합니다.
- 해석 가능성: AI 모델의 결정 과정을 설명 가능한 방식으로 구성하고, 모델의 동작을 검증할 수 있는 기술과 방법을 사용해야 합니다.
- 윤리적 고려사항: 개인정보 보호 정책을 철저히 준수하며, 알고리즘의 편향성이나 예측의 부작용에 대한 모니터링 및 조치가 필요합니다.
결론: AI 기술력은 커머스와 마케팅의 판도까지 바꿀 것으로 예상되며, 이를 잘 구축하여 적용할 수 있어야 합니다.
스스로 행동할 줄 아는 AI, 그것을 활용하는 것은 결국 사람의 몫
최근 많은 기업이 Generative AI를 커머스에 적용하고자 하는 움직임을 보이고 있습니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI 챗봇이 검색의 패러다임을 바꾸고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 글로벌 생성 AI 시장이 급성장하면서, 국내 기업들도 앞다투어 AI 기술 및 서비스를 개발하고 있습니다.
이를 통해 커머스 산업에 적용된 AI는 지능과 추론 능력에 기반하여 문제를 스스로 발견하고 해결할 줄 아는 AI로 진화했습니다. 행동형 인공지능이 우리의 쇼핑 경험에 적용된다면, 요청이 없어도 스스로 고객을 분석하고 제안할 수 있을 것입니다. 이를 통해 고객과 인공지능 사이에는 보다 더 자유로운 의사소통이 가능해질 것입니다. 검색 광고와 쇼핑 광고 모두 초개인화 분야로 발전할 것입니다. 또한 이전의 대화를 기억하는 ‘단기 기억’ 기능이 도입되면서 일회성 문답이 아닌 대화를 하는 챗봇 형태로 발전될 것으로 기대하고 있습니다.
그러나 AI를 도입한 모든 커머스 산업이 성공적이었던 것은 아닙니다. 한 기업가는 Shopify 무료 평가판을 사용해 AI를 사용한 커머스를 오픈했습니다. 이미지부터 제품까지 Midjourney와 ChatGPT를 적극적으로 활용해 웹페이지를 제작하고, 티셔츠를 제작해 판매를 시작했죠. 유료 광고까지 도입했으나 실제로 구매로 이루어진 사례는 없었습니다. 발전된 기술 트렌드를 적극적으로 활용했으나, 기본적으로 제품과 시장에 대한 인사이트가 없었기 때문에 성공할 수 없었던 것이죠.
따라서 AI 기반 커머스 산업을 운영하기 위해서는 단순히 AI를 활용할 수 있는 인력이나 기술을 도입하는 것만으로 끝나지 않습니다. 지능과 추론 능력이 포함된, 데이터 기반의 AI 모델에 대한 도메인 지식은 물론, 커머스 산업 운영에 대한 이해도가 높은 파트너와 협업하는 것이 더 중요합니다.
다양한 산업에 AI 활용 콘텐츠
- 건축 AI 인공지능
- 의료 AI 인공지능
- 교육 AI 인공지능
- 보안 AI 인공지능
- 물류 AI 인공지능
- 콘텐츠 AI 인공지능
- 마케팅/광고 AI 인공지능
- 업무효율 AI 인공지능
- 변호사 AI 인공지능
- 보험 AI 인공지능
- 금융 AI 인공지능
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