| 한스경제=하지현 기자 | 이커머스업계의 경쟁 축이 검색 중심 구조에서 AI 기반 초개인화 추천으로 이동하고 있다. 개인화 추천 고도화와 AI 투자를 통해 ‘발견형 쇼핑’으로의 전환을 모색하는 모습이다.
◆ 쿠팡, LLM 기반 ‘제로 에포트 쇼핑’
쿠팡은 고객의 클릭·스크롤·체류 시간 등 실시간 행동 데이터를 기반으로 구매 가능성이 높은 상품을 즉각 노출하는 구조를 강화하고 있다. 과거 구매 이력보다 시간대, 날씨, 소비 주기 등 현재 맥락을 반영한 추천을 통해 탐색 과정을 최소화하고, 앱 진입과 동시에 구매로 이어지는 ‘제로 에포트 쇼핑’을 지향한다. 여기에 대규모 리뷰 데이터를 분석해 핵심 장단점을 요약 제공하고, 검색어의 단어 일치가 아닌 의도를 해석하는 시맨틱 검색을 결합해 정보 탐색 부담을 줄이고 있다. 과거 커머스가 고객의 키워드 입력에 의존하는 ‘목적형 쇼핑’이었다면, 현재는 고객의 잠재적 니즈를 선제적으로 제안하는 ‘발견형 쇼핑’으로 패러다임이 전환되고 있다는 설명이다.
쿠팡은 최신 LLM(대형언어모델) 기반 생성형 AI를 서비스 전반에 도입해 텍스트와 이미지 데이터를 고객 친화적인 정보로 가공하고, 쇼핑 어시스턴트 기능을 고도화하고 있다. 구체적으로 AI 기반 감성·정보 요약 기능을 통해 수천 개의 사용자 리뷰에서 긍정·부정 요소와 핵심 특징을 추출해 문장 형태로 제공한다. 또한 시맨틱 검색 엔진을 적용해 단어 일치 여부를 넘어 검색 의도를 파악한다. 가령 ‘아이와 함께 가는 주말 나들이’와 같은 추상적인 질의에도 맥락에 적합한 상품군을 매칭하는 방식이다.
◆ 11번가 ‘Ai홈’, 클릭·구매 패턴 분석
11번가는 AI 기술을 접목한 초개인화 추천 서비스 ‘Ai홈’을 통해 쇼핑 편의성을 강화하고 있다. 자체 개발한 추천 시스템을 기반으로 고객의 검색·구매 이력과 클릭 데이터를 분석해 쇼핑 패턴과 관심 분야를 파악하고, 이를 토대로 상품을 제안하는 것이 특징이다.
Ai홈은 단순히 고객이 관심 가질 만한 카테고리 상품을 노출하는 데 그치지 않는다. 같은 상품군 내에서도 리뷰 평점, 배송 혜택, 실시간 판매량, 가격 경쟁력 등을 종합적으로 고려해 상품성이 높은 제품을 우선 추천한다. 또 취향이 비슷한 고객군에서 클릭률과 구매 전환율이 높은 상품을 선별 노출해 탐색 시간을 줄인다.
◆ G마켓, 연 1000억 AI 투자
G마켓은 초개인화 플랫폼 전환을 위해 연 1000억원 규모의 AI 투자를 예고했다. 해당 투자는 알리바바가 축적한 AI 기술 노하우를 활용하는 데 집중될 예정이다. 딥러닝 기술을 활용해 고객의 행동 패턴 변화를 실시간으로 감지하고, 이에 적합한 맞춤형 상품 추천을 제공한다. 이를 통해 개인별 추천 정밀도를 크게 높인다는 구상이다.
아울러 올해부터 ‘멀티모달 검색’ 강화에도 착수한다. 멀티모달 검색은 텍스트뿐 아니라 이미지, 감각적 요소 등 비정형 데이터를 함께 분석해 고객의 의도를 파악하는 기술이다. 예를 들어 ‘부드러운 소재의 러닝화’를 검색하면, ‘부드러움’이나 ‘소재’와 같은 요소를 이미지로 판독해 적합한 상품을 제안한다. 이와 함께 셀러 판촉 수단인 광고 영역에서도 AI를 활용해 효율을 높인다. 상품 특성에 맞는 광고를 적합한 고객에게 자동으로 추천하고, 운영 전반을 자동화해 광고 효율을 극대화한다는 전략이다.
이처럼 주요 이커머스 업체들은 AI를 단순한 검색 보조 수단이 아닌, 고객의 쇼핑 전 과정을 설계하는 핵심 기술로 활용하고 있다. 상품 수와 입점 셀러가 이커머스 간에 상당 부분 겹치고, 가격 경쟁력 역시 상향 평준화되면서 단순 물량·가격 경쟁에서 벗어나려는 움직임으로 풀이된다. 추천 정확도와 탐색 효율을 높여 구매 확률을 끌어올리는 전략이 경쟁력 강화의 핵심으로 떠오르고 있는 모습이다.
업계 관계자는 “과거에는 개인 취향과 무관하게 상품을 일괄 노출하는 방식이었다면, 현재는 구매 전환 가능성을 높이기 위해 소비자 성향을 정교하게 분석하는 방향으로 진화하고 있다”라며 “추천 정확도와 체류 시간, 재구매율을 동시에 끌어올리는 것이 핵심 경쟁력이 되고 있다”라고 말했다.
Copyright ⓒ 한스경제 무단 전재 및 재배포 금지
