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챗GPT에서 브랜드 노출을 극대화하려면 어떻게 해야 할까? 2025년 이커머스 혁명의 현장

2025.04.15. 14:23:05
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AI in eCommerce Marketing: How AI Can Reshape Your eCommerce Marketing Efforts in 2025


이미 도래한 AI 현실: 고객 지원 95%를 담당하는 이커머스의 새로운 기준

인공지능(AI)은 이미 도래한 현실이다. 이커머스 업계는 빠르게 진화하고 있으며, 2025년 말까지 고객 지원 상호작용의 95%가 AI에 의해 처리될 전망이다. 미국의 종합 디지털 마케팅 에이전시 Go Fish Digital가 진행한 조사에 따르면, AI를 활용하는 브랜드들은 더 높은 고객 참여율과 전환율을 기록하고 있다. AI는 이제 현대 이커머스 마케팅의 근간으로 자리 잡았으며, 성장, 개인화, 운영 자동화를 주도하고 있다.

경쟁사들이 AI를 마케팅 계획에 통합하는 추세도 두드러진다. 주요 뉴스 사이트들은 챗GPT(ChatGPT)로부터 6개월 전에 비해 8배 증가한 350만 명 이상의 방문자를 유입시키고 있어 AI 플랫폼의 영향력이 급속도로 확대되고 있음을 보여준다. 더욱 주목할 점은 마케터의 90%가 2025년에 AI 예산을 늘릴 계획을 세우고 있으며, 현재 기업의 65%가 생성형 AI를 정기적으로 사용하고 있다는 사실이다. 이 수치는 불과 10개월 전과 비교해 2배 가까이 증가한 것으로, AI 기술 채택이 빠르게 가속화되고 있음을 시사한다.


주간 4억 사용자를 보유한 챗GPT: 43% 더 민첩한 비즈니스 의사결정을 가능케 하는 LLM

대규모 언어 모델(LLM)은 이커머스 비즈니스에 여러 혁신을 가져오고 있다. AI 챗봇은 24/7 고객 지원을 강화하고, 제품 설명, 블로그, 이메일, 소셜 미디어 콘텐츠를 자동화한다. AI를 사용하는 기업들은 43% 더 뛰어난 민첩성과 40% 향상된 의사 결정력을 경험하고 있다. 2025년 2월 기준 챗GPT 통계에 따르면 주간 사용자는 4억 명, 사이트 방문은 47억 건에 달한다.

이러한 첨단 AI 기술은 이커머스 환경에서 다양하고 실질적인 방식으로 활용된다. 스마트 챗봇 시스템은 방대한 제품 카탈로그와 고객 문의 데이터베이스에서 관련 정보를 신속하게 찾아내 고객 지원 경험을 크게 개선한다. 또한 AI 기반 추천 엔진은 사용자의 검색 이력, 구매 패턴, 유사 고객의 행동 데이터를 분석하여 개인화된 제품 발견을 향상시킨다. SEO에 최적화된 제품 설명은 검색 엔진에서의 유기적 가시성을 높여 트래픽을 증가시킨다. 특히 주목할 만한 점은 AI가 "운동화"와 "스니커즈" 같은 단어 간의 의미론적 관계를 인식하여 소비자의 실제 의도를 더 정확히 파악함으로써, 더 스마트한 검색 결과와 제품 추천이 가능해진다는 것이다.


수익 25% 증가시키는 AI 개인화: 의도 기반 검색으로 고객 경험 혁신

현대 이커머스 환경에서 개인화는 더 이상 선택이 아닌 필수 요소로 자리 잡았다. AI 기반 추천 시스템은 고객의 과거 구매 이력, 검색 패턴, 웹사이트 행동 데이터를 종합적으로 분석하여 각 고객에게 가장 적합한 제품을 제안함으로써 평균 주문 금액(AOV)을 크게 증가시킨다. 더욱 진화된 검색 알고리즘은 단순히 키워드 매칭을 넘어 고객의 실제 의도를 파악한다.

예를 들어, 고객이 "가벼운 여름 신발"을 검색할 때, AI는 이것이 실제로 특정 무게의 제품이 아닌 통기성이 좋고 여름에 적합한 스타일을 찾는다는 의도를 이해할 수 있다. 또한 AI는 고객 리뷰에 대한 감정 분석을 수행하여 제품의 어떤 측면이 호평을 받는지, 어떤 부분이 개선이 필요한지를 자동으로 식별하여 마케팅 메시징을 최적화한다. 이러한 종합적인 AI 기반 개인화 전략을 도입한 브랜드들은 평균적으로 25%의 수익 증가를 경험하고 있다.

4시간 작업을 4분으로: 세포라의 AI 챗봇으로 지원 비용 90% 절감한 지능형 에이전트 혁명

AI 기술은 이제 단순한 자동화를 넘어서 이커머스 운영 전반에 걸쳐 실시간 의사 결정을 수행하는 단계로 진화하고 있다. 현재 이커머스 기업들이 도입하고 있는 AI 접근 방식은 크게 두 가지로 구분할 수 있다.

첫째, 에이전트 워크플로우 방식에서는 AI가 사전 정의된 작업을 지원하되 최종 결정은 인간의 감독 하에 이루어진다. 이러한 방식은 시시각각 변하는 시장 상황에 맞춰 경쟁사 가격을 스캔하고 최적의 가격 조정을 제안하는 동적 가격 책정 분석, 개인화된 이메일 카피를 생성하고 인간의 최종 승인을 기다리는 AI 지원 이메일 마케팅, 경쟁사 및 페이지 콘텐츠를 검토하여 SEO 권장 사항을 제공하는 페이지 수준의 SEO 연구 등에 효과적으로 활용된다. 특히 주목할 만한 사례로 Go Fish Digital이 개발한 바라쿠다(Barracuda) 워크플로우는 구글의 검색 알고리즘 특허와 법정 증언에 기반한 검색 의도, 콘텐츠 신선도, 의미적 관련성 등 12개 주요 변수를 종합적으로 분석하여 복잡한 SEO 리서치 시간을 놀랍게도 4시간에서 단 4분으로 단축시켰다.

둘째, 자율 에이전트 방식에서는 AI가 완전히 독립적으로 작동하여 인간의 개입 없이 운영을 처리한다. 예를 들어, 재고 관리 영역에서는 AI가 과거 판매 데이터, 시장 트렌드, 심지어 날씨 패턴까지 분석하여 미래 수요를 정확히 예측하고 필요할 때 자율적으로 재고를 보충한다. 고객 서비스 분야에서는 AI 챗봇이 제품 문의, 반품 요청, 배송 상태 확인 등 복잡한 문의를 인간 상담원으로의 에스컬레이션 없이 직접 해결한다. 경쟁사 분석에서는 AI가 온라인 시장을 지속적으로 모니터링하여 경쟁사의 가격 변동, 프로모션 전략, 신제품 출시를 감지하고, 이에 대응하여 자사의 가격을 조정하거나 새로운 마케팅 기회를 식별한다.

이러한 혁신적인 AI 접근 방식이 실제 비즈니스에 가져온 성공 사례는 다양한 산업에서 확인되고 있다. 글로벌 뷰티 기업 세포라(Sephora)는 고도로 훈련된 AI 챗봇 시스템을 도입해 고객 문의의 70%를 완전 자동화 방식으로 처리하는 데 성공했다. 이 시스템은 제품 추천부터 매장 위치 안내, 주문 상태 확인까지 다양한 문의를 처리하며, 그 결과 고객 지원 관련 운영 비용을 놀라운 90%까지 절감했다. 또한 이커머스 거인 아마존(Amazon)은 AI 기반 광고 콘텐츠 생성 시스템을 통해 광고 크리에이티브 제작 과정을 자동화했다. 이 시스템은 제품 이미지, 카테고리, 가격 등의 데이터를 분석하여 다양한 형식의 맞춤형 광고를 생성하며, 이로 인해 광고 제작 비용을 80%나 절감하는 동시에 광고 효과는 향상시키는 놀라운 성과를 거두었다.

최근에는 챗GPT 오퍼레이터와 같은 혁신적인 도구가 등장하여 AI의 활용 범위를 더욱 확장하고 있다. 이 도구는 마우스, 키보드, 브라우저 사용 방법을 마치 인간처럼 학습하여 웹사이트를 자유롭게 탐색할 수 있다. 이를 통해 경쟁사 웹사이트를 분석하고 가격, 제품 세부 정보, 프로모션 전략 등에 대한 포괄적인 연구를 수행하며, 수집한 정보를 자동으로 구글 문서에 체계적으로 정리한다. 또한 이러한 작업을 한 번 설정해두면 매일 같은 시간에 자동으로 반복 실행하도록 프로그래밍할 수 있어, 반복적인 시장 조사 업무를 완전히 자동화할 수 있다.

이러한 추세 속에서 가장 성공적인 이커머스 브랜드들은 두 가지 AI 접근 방식을 전략적으로 결합하는 하이브리드 전략을 채택하고 있다. 제품 설명 검토, 마케팅 메시지 승인, 고객 커뮤니케이션 설계와 같이 창의성과 브랜드 일관성이 중요한 영역에서는 인간의 최종 검증이 필요한 에이전트 워크플로우를 활용한다. 반면에 재고 수준 모니터링, 루틴 고객 지원, 기본적인 데이터 분석과 같이 반복적이고 규모가 큰 작업에는 완전 자율 에이전트를 배치하여 효율성을 극대화한다. 이러한 트렌드는 산업 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있으며, 포춘 500대 기업의 70%가 이미 다양한 형태의 AI 기반 자동화를 자사의 비즈니스 프로세스에 통합하고 있다는 사실이 이를 증명한다.

마케팅 비용 100만 달러 절감: 생성형 AI로 제품 이미지와 개인화 광고 대규모 제작

생성형 AI 기술의 발전으로 미디어 콘텐츠 제작 방식이 근본적으로 변화하고 있다. 특히 이커머스 분야에서는 AI 생성 미디어가 비용 효율적으로 콘텐츠 제작을 대규모로 확장하는 혁신을 가져오고 있다. 전통적인 제품 촬영은 스튜디오 대여, 사진작가 고용, 모델 섭외, 장비 구입 등으로 한 제품당 수백 달러가 소요되는 반면, AI 생성 제품 이미지는 기존 제품 사진 몇 장만 있으면 다양한 배경, 조명, 각도에서의 이미지를 순식간에 생성할 수 있다. 이를 통해 브랜드들은 비싼 사진 촬영에 대한 의존도를 크게 줄이고 있다.

또한 개인화된 AI 기반 광고와 이메일 마케팅은 고객 세그먼트별로 맞춤형 콘텐츠를 자동 생성하여 전환율을 획기적으로 높이고 있다. 특정 고객의 구매 이력, 검색 패턴, 인구통계적 특성을 분석하여 그에 가장 적합한 메시지와 시각적 요소를 조합한 광고가 실시간으로 제작되는 것이다.

다국어 및 현지화된 콘텐츠 생성 역시 AI의 강점이다. 과거에는 각 국가별로 번역사와 현지 마케팅 전문가를 고용해야 했지만, 이제는 AI가 원본 콘텐츠를 다양한 언어로 번역할 뿐만 아니라 문화적 뉘앙스까지 자연스럽게 조정하여 브랜드의 글로벌 시장 확장을 가속화하고 있다. 이러한 혁신적인 AI 생성 미디어 기술을 전면적으로 도입한 브랜드들은 마케팅 제작 비용을 최대 100만 달러까지 절감하는 놀라운 성과를 거두고 있다.


컨버전율 40% 향상시키는 AI 쇼핑 어시스턴트: 이커머스 비즈니스의 5가지 혁신 포인트

이러한 AI 혁신은 이커머스 비즈니스 전반에 걸쳐 다섯 가지 핵심 영역에서 획기적인 변화를 이끌고 있다.

첫째, 더 스마트한 검색 및 제품 발견 기능은 고객 경험을 근본적으로 향상시키고 있다. 전통적인 키워드 기반 검색과 달리 AI 기반 검색 엔진은 고객의 의도를 정확히 파악하여 관련성 높은 결과를 제공한다. 예를 들어, 고객이 "휴가용 가벼운 드레스"를 검색하면 AI는 계절성, 소재의 통기성, 스타일 트렌드를 고려한 맞춤형 결과를 보여준다. 이러한 지능형 검색 시스템을 도입한 이커머스 사이트들은 검색 결과에서 제품을 찾는데 소요되는 시간이 37% 단축되고 고객 만족도가 48% 향상되는 효과를 경험했다.

둘째, 더 나은 제품 추천 알고리즘은 고객의 장바구니 가치를 크게 증가시킨다. AI는 단순히 "이 제품을 구매한 고객이 구매한 다른 제품"을 넘어, 고객의 과거 구매 패턴, 검색 이력, 사이트 내 행동, 유사 프로필 고객의 선호도를 종합적으로 분석하여 개인화된 추천을 제공한다. 이로 인해 추천 클릭률이 65% 증가하고, 평균 주문 금액이 35% 상승하며, 크로스셀 및 업셀 성공률이 43% 향상되는 결과가 나타났다.

셋째, 자동화된 고객 지원 시스템은 고객 서비스 품질을 향상시키면서 동시에 운영 비용을 절감한다. AI 챗봇은 제품 문의, 주문 상태 확인, 반품 요청 처리와 같은 반복적인 질문에 즉시 응답하여 고객 대기 시간을 평균 92% 감소시켰다. 더욱 주목할 만한 점은 고급 AI 시스템이 고객의 감정과 맥락을 인식하여 필요한 경우 실제 상담원에게 원활하게 전환할 수 있다는 것이다. 이러한 하이브리드 접근 방식을 통해 고객 지원 비용이 최대 78% 감소했으며, 고객 만족도는 오히려 29% 증가했다.

넷째, 동적이고 개인화된 콘텐츠는 고객 참여도와 브랜드 충성도를 높인다. AI는 고객의 위치, 날씨, 기기 유형, 방문 시간대, 이전 방문 행동에 따라 웹사이트 콘텐츠를 실시간으로 조정한다. 한 글로벌 패션 리테일러는 이러한 동적 콘텐츠 전략을 도입한 후 이메일 오픈률이 34% 증가하고, 사이트 체류 시간이 27% 연장되었으며, 반복 구매율이 41% 향상되는 성과를 거두었다.

다섯째, 이 모든 AI 기반 혁신은 궁극적으로 더 높은 고객 만족도와 매출 증가로 이어진다. AI 개인화 솔루션을 전면적으로 도입한 기업들은 고객 만족도 지수(CSAT)가 평균 42% 향상되고, 고객 생애 가치(CLV)가 38% 증가했으며, 전체 매출이 평균 32% 상승하는 놀라운 결과를 경험했다. 특히 패션, 화장품, 전자제품과 같이 제품 다양성이 높고 개인 취향이 중요한 분야에서 AI의 효과가 더욱 두드러졌다.


챗GPT에서 브랜드 노출 극대화하기: SEO-디지털PR-전통PR 통합 전략

챗GPT에서 브랜드 노출을 극대화하기 위해서는 SEO, 디지털 PR, 전통 PR을 포괄하는 통합적인 "Answer Engine Optimization" 전략이 필요하다.

SEO 측면에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 사용하는 의미론적 평가 방식을 이해하고 이에 맞게 콘텐츠를 최적화해야 한다. 특히 챗GPT 검색 기능이 Bing 검색엔진을 활용한다는 점을 고려하여 Bing에 최적화된 콘텐츠를 개발하는 것이 중요하다. 또한 사용자들이 AI와의 대화에서 주로 사용하는 장문형 질문에 효과적으로 대응할 수 있는 콘텐츠를 식별, 생성 및 최적화하는 작업이 필수적이다.

디지털 PR 전략에서는 웹 전반에 걸쳐 브랜드와 핵심 키워드에 대한 인용을 확산시키는 콘텐츠 마케팅 캠페인을 실행해야 한다. 특히 OpenAI와 알고리즘 학습 계약을 맺은 출판물로부터 링크를 확보하는 것은 챗GPT에서의 브랜드 인지도를 높이는 데 직접적인 효과가 있다. 이러한 디지털 PR 전략은 챗GPT뿐만 아니라 구글 검색에서의 가시성도 함께 향상시키는 이점이 있다.

전통적인 PR 접근법에서는 브랜드의 독특한 정체성과 차별점을 강조하는 특집 기사를 통해 LLM이 브랜드의 고유한 특성을 정확히 이해하도록 해야 한다. 이를 위해 비즈니스 모델, 제품 라인업, 서비스 철학 등에 대한 심층적인 정보를 제공하는 PR 캠페인을 전개하는 것이 효과적이다. 이러한 세 가지 접근법을 통합적으로 활용함으로써, 브랜드는 소비자들이 점점 더 많이 활용하고 있는 AI 대화형 플랫폼에서 자연스럽게 언급되고 추천될 수 있는 기반을 마련할 수 있다.


FAQ

Q: 소규모 이커머스 비즈니스도 AI 기술을 활용할 수 있나요?

A: 네, 다양한 가격대의 AI 도구가 있어 소규모 비즈니스도 충분히 활용할 수 있습니다. 챗GPT와 같은 기본적인 AI 도구부터 시작하여 제품 설명 생성, 고객 서비스 개선, 마케팅 콘텐츠 작성에 활용할 수 있습니다. 비용 대비 효과가 높은 솔루션으로 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

Q: AI를 이커머스에 도입할 때 가장 먼저 시작해야 할 영역은 무엇인가요?

A: 고객 서비스와 제품 설명 자동화가 가장 빠른 성과를 볼 수 있는 영역입니다. AI 챗봇을 도입하여 고객 문의의 70%까지 처리할 수 있으며, AI로 SEO에 최적화된 제품 설명을 생성하면 검색 가시성과 전환율을 높일 수 있습니다. 이러한 영역은 비교적 구현이 쉽고 즉각적인 ROI를 제공합니다.

Q: AI 도입 시 개인정보 보호와 관련된 우려점은 없나요?

A: 개인정보 보호는 AI 도입 시 중요한 고려사항입니다. 고객 데이터를 처리하는 AI 시스템을 선택할 때는 데이터 보안 정책, 암호화 방법, 규정 준수 여부를 확인해야 합니다. 또한 고객에게 데이터 사용 방식을 투명하게 공개하고, AI 시스템이 편향되지 않도록 정기적으로 모니터링하는 것이 중요합니다. 신뢰할 수 있는 공급업체와 협력하고 개인정보 보호법을 준수하는 솔루션을 선택하세요.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: Go Fish Digital

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.





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