쇼핑은 언제나 인간의 경험 중 하나였지만, 소비자를 대신해 연구하고 비교하며 구매까지 처리하는 지능형 알고리즘인 소비자 대면 AI 에이전트(agentic AI)의 등장으로 인간이 항상 쇼핑 경험에 참여할 필요는 없어졌다. 글로벌 컨설팅 기업 캡제미니가 발표한 보고서에 따르면, 더 이상 단순한 추천 엔진이 아닌 AI는 이제 상거래 여정의 능동적 참여자로 진화하고 있다. 개인의 요구와 선호도를 예상하고, 최적의 제품을 식별하며, 가격, 재고, 배송 등 다양한 요소를 고려해 최소한의 인간 개입으로 모든 과정을 처리한다.

에이전틱 AI(agentic AI)는 아직 도입 초기 단계에 있지만, 지능형 솔루션에 대한 소비자들의 관심은 소매 AI 기술이 소비자들의 제품 발견, 비교, 구매 방식을 근본적으로 바꿀 수 있음을 시사한다. 이는 소매업체와 브랜드의 역할을 공급자에서 문제 해결사로 변화시키고 있다. 결과적으로 소매업체들은 인간 쇼핑객뿐만 아니라 AI 에이전트의 '생체공학적 눈'까지 사로잡기 위해 디지털 전략을 재고해야 한다.

오픈AI 오퍼레이터부터 월마트까지, 선도 기업들의 AI 쇼핑 에이전트 도입

소비자들은 AI 에이전트(Operator)를 요청에 응답하고, 필요를 예상하며, 개인을 대신해 행동하는 적극적인 어시스턴트인 '가상 집사'로 생각할 수 있다. 신뢰할 수 있는 조력자처럼 이러한 에이전트들은 사용자를 위해 추론하고, 추천하며, 행동을 시작한다. 하지만 다음 중요한 질문이 등장한다. 누가 이 디지털 집사 역할을 소유할 것인가? 고객 여정에 깊이 통합된 소매업체가 될 것인가? 독립적인 제자가 될 것인가? 아니면 소비자 자신이 될 것인가?

올해 초 챗GPT의 창조자인 오픈AI는 영국 소비자들에게 AI 기반 쇼핑 에이전트인 오퍼레이터(오퍼레이터)를 소개했다. 챗GPT와 마찬가지로 오퍼레이터는 쇼핑 여정 전반에 걸쳐 특정 사용자 질의를 이해하고 응답할 수 있는 대화형 텍스트 기반 인터페이스를 사용한다. 고객에게 추천을 제공하거나 질문에 답하는 것 외에도, 오퍼레이터는 고객을 대신해 행동을 취하며 쇼핑객의 기준에 맞는 제품을 구매할 수 있다.

독립적인 AI 도구들이 시장에 진입하는 것 외에도, 일부 소매업체들은 디지털 쇼핑 경험에 자체 고객 대면 AI 에이전트를 개발하고 통합하고 있다. 예를 들어, 월마트(Walmart)는 고객을 인식하고, 의도를 분석하며, 고객을 대신해 행동하는 AI 지원 가상 어시스턴트를 실험하고 있다.

전통적 쇼핑 제약 해소, 시간과 에너지 한계를 뛰어넘다

에이전틱 AI 쇼핑 어시스턴트의 진정한 가치는 단순히 경험을 개인화하거나 구매를 간소화하는 것이 아니다. 시간, 에너지, 일상 활동으로서의 쇼핑에 대한 정신적 용량과 같은 쇼핑 여정 내 가장 큰 제약을 효과적으로 제거한다는 점이다. 이렇게 함으로써 전통적인 소매 전략과 고객 참여 모델에 도전할 수 있다.

전통적으로 온라인 쇼핑 여정은 쇼핑객들이 옵션을 연구하고 세부사항을 추적하는 데 기꺼이 소비하려는 시간의 양에 의해 제한되었다. 반면 AI 어시스턴트는 그러한 제약이 없다. 말 그대로 전 세계 웹을 스캔하고, 평가하며, 제품을 추천할 수 있어 쇼핑객에게 옵션의 단축 목록을 제공하며, 고객이 알고 사랑하는 브랜드와 함께 익숙하지 않은 브랜드와 제품도 부각시킬 수 있다.

가정이 더욱 연결됨에 따라, 이러한 어시스턴트들은 IoT 연결 냉장고나 스마트 포장과 같은 다양한 기술 지원 자산과도 소통할 수 있어, 품목이 부족해질 때 자동으로 감지하고 쇼핑 목록 없이도 리필을 유발할 수 있다.

브랜드 충성도 도전과 지속가능성 중심의 차별화 전략

AI 에이전트를 통해 더 넓은 선택의 배열에 접근할 수 있다는 것은 충성도에 대한 중요한 점을 제기한다. AI 에이전트는 특정 상황에서 자동으로 구매를 반복하도록 프로그래밍될 수 있으며, 소비자들 사이에서 더 많은 선택을 만들어낼 가능성이 높다. 이는 쇼핑객들이 자신의 고유한 요구와 선호도에 더 맞춤화된 제품을 발견할 때 오랫동안 유지되어 온 브랜드 충성도를 뒤흔들 수 있다.

AI 어시스턴트의 출현은 지속가능성, 공정무역, 공정한 노동 관행, 사회 정의 또는 평등과 같은 가치 기반 속성을 중심으로 한 브랜드 차별화를 더욱 두드러진 결정 요인으로 만들 수 있다. 이러한 특징들도 쇼핑 프롬프트에 포함될 수 있기 때문이다. 예를 들어, 합성 소재로 만들어지고 특정 지역에서 제조된 러닝화를 구매하고자 하는 소비자의 경우, 전통적인 방법으로는 어려운 검색 기능인 두 가지 요소를 AI 에이전트를 통해 쉽게 찾을 수 있다.

캡제미니가 진행한 자체 연구에 따르면, 소비자의 58%가 제품/서비스 추천을 위해 전통적인 검색 엔진을 생성형 AI 도구로 대체했으며, 이는 2023년 대비 86% 증가한 수치다. 생성형 AI 도구를 사용하는 쇼핑객 중 68%가 AI가 추천한 제품을 구매한 경험이 있다.

소매업체를 위한 6가지 핵심 전략과 AI 신뢰성 확보 방안

기업들이 AI 에이전트의 과대광고 주기에 너무 빠져들어서는 안 되지만, 디지털 쇼핑 경험에서 중요한 역할을 해야 한다는 점을 받아들여야 한다. 브랜드와 소매업체가 에이전틱 AI의 성장하는 기회를 포착하기 위한 고려사항들이 있다.

첫째, 채널에 구애받지 않는 고객 여정을 우선시해야 한다.

둘째, 데이터를 통한 경험 개인화가 필요하다. AI는 운영하는 데이터만큼만 가치가 있으며, 일반적으로 사용 가능한 AI 모델에만 의존하는 소매업체들은 경쟁 우위를 잃을 위험이 있다.

셋째, 백오피스 운영에서 에이전틱 AI 전략을 뒷받침해야 한다. 많은 조직에서 고객 대면 애플리케이션보다 위험도가 낮은 백엔드 시스템을 통한 에이전틱 AI 통합이 더 논리적인 첫 단계가 될 수 있다.

넷째, '불쾌한 계곡(uncanny valley)' 현상을 피해야 한다. AI가 자연스럽게 소통하지 못하거나 개인적 경계를 초과하면 사람들이 참여를 주저할 수 있다.

다섯째, '공생 지능(symbiotic intelligence)'을 위한 인력 준비가 필요하다.

여섯째, 목적을 가지고 리드해야 한다. AI 에이전트가 쇼핑 경험에 더 통합됨에 따라 제품 자체뿐만 아니라 브랜드의 가치에 기반해 결정이 내려질 것이다.

FAQ

Q: AI 쇼핑 에이전트란 정확히 무엇인가요?

A: AI 쇼핑 에이전트는 소비자를 대신해 제품을 연구하고, 비교하며, 심지어 구매까지 할 수 있는 지능형 알고리즘입니다. 단순한 추천 시스템을 넘어 개인의 선호도를 학습하고 자동으로 쇼핑 결정을 내릴 수 있는 '가상 집사' 역할을 합니다.

Q: AI 에이전트가 기존 브랜드 충성도에 어떤 영향을 미치나요?

A: AI 에이전트는 더 넓은 선택권을 제공하여 기존 브랜드 충성도를 흔들 수 있습니다. 소비자들이 자신의 고유한 요구에 더 맞는 새로운 제품을 발견할 가능성이 높아지며, 특히 충성도가 낮은 브랜드들에게는 위협이 될 수 있습니다.

Q: 소매업체들이 AI 쇼핑 에이전트 시대에 어떻게 대비해야 하나요?

A: 소매업체들은 채널에 구애받지 않는 고객 여정 구축, 데이터 기반 개인화, 백오피스 AI 통합, 자연스러운 AI 상호작용 설계, 인력의 AI 협업 준비, 그리고 브랜드 가치 중심의 차별화 전략을 추진해야 합니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 캡제미니에서 확인 가능하다.

리포트 명: AI agents for shoppers: Rise of agentic AI in retail experiences

이미지 출처: 캡제미니

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.