통계청 온라인쇼핑동향 조사에 따르면 국내 ’23년 11월 온라인 쇼핑 거래액이 전년 동월대비 2조 4,033억 원이 증가하여 약 13.0%가 증가하였고, 특히 여행 및 교통서비스(28.3%), 음식료품(12.9%), 패션 분야(13.0%)에서 거래액 변화 추이가 두드러집니다.

모바일쇼핑 거래액 또한 ’22년 11월 13조 5,976억 원 대비 ‘23년 11월 15조 2,449억 원으로 12.1% 증가한 것으로 나타났습니다.

전체적인 이커머스의 2023년 거래액 추이를 살펴보았을 때, 월별 등락의 차이는 있지만 1월 대비 11월에 증가한 것을 확인할 수 있습니다.

이처럼 성장하고 있는 이커머스 산업! 최근 많은 이커머스 기업에서는 AI 솔루션을 비즈니스에 적극적으로 적용하려는 시도들이 있었는데요, 이커머스 산업의 기업들은 인공지능 기술을 어떻게 활용하고 있는지, 실제 사례와 함께 살펴보려고 합니다.

이커머스에 AI를 도입하면 무엇을 할 수 있을까요?

이커머스 기업들은 AI를 도입하여 고객 경험 및 운영 효율성을 향상시켜 궁극적으로 매출 증대로 이어지게 하는 것을 목표로 합니다. 그렇다면 이커머스 기업들은 AI를 어떻게 활용하고 있을까요?

고객 데이터 분석

• 유입된 고객들의 데이터를 분석하여 수요를 파악하고 예측하여 상품의 재고를 관리의 효율성을 개선할 수 있습니다. 고객 데이터뿐만 아니라 계절, 소비 트렌드 등을 함께 고려하면 수요를 보다 면밀하게 예측할 수 있습니다.
• 고객의 구매 이력, 검색 기록, 인구통계학적 특성에 따라 고객을 세분화하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

개인화 추천

• 인공지능을 활용하여 고객의 이전 구매 이력, 선호도 등을 바탕으로 고객이 관심 가질 것 같은 상품을 추천할 수 있습니다.
• 커머스를 이용하는 회원 수와 정보, 상품 리뷰 수가 많은 기업일수록 개인화 추천 시스템을 고도화는 데 유리합니다.

대화형 AI 챗봇

• 챗봇을 활용하여 고객과의 대화 속 맥락과 고객의 의도를 파악하고, 답변과 함께 상품을 추천해 주는 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 챗봇 기반의 고객 지원 서비스를 토대로 실시간으로 고객 대응을 하고 연중무휴 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

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커머스 분야의 인공지능 적용 사례

네이버

네이버에서는 초거대 AI 하이퍼클로바를 활용하여 네이버 쇼핑의 방대한 상품 DB들과 사용자들의 검색 내역과 정보를 학습하고 취향에 맞게 상품을 추천해 주고 있습니다. 즉, 단순히 인기 있는 상품을 중심으로 추천하는 것이 아니라 고객 취향에 맞는 신규 상품이나 비인기 상품이 있다면 이 또한 추천됩니다.

네이버의 개인화 추천 솔루션인 포유(FOR YOU)나 에이아이템즈(AiTEMS)를 통해 발생하는 쇼핑 거래액이 작년 6월 기준 스마트 스토어 거래액의 13%를 차지하는 등 매출에 많은 영향을 미치고 있다고 하죠. 출처

에이블리

스타일 커머스 플랫폼 에이블리는 자체 개발 알고리즘을 적용하여 AI 개인화 추천 기술을 사용하고 있습니다. 에이블리는 5,000만 개의 리뷰, 12억 개의 상품 찜 등 빅데이터를 활용하였습니다. 이를 토대로 단순 가격 비교가 아니라 유사한 취향을 지닌 다른 고객의 데이터를 활용하여 패션뿐만 아니라 뷰티, 라이프 등 다양한 상품들을 추천하는 서비스를 제공하였습다. 그 결과, 에이블리의 회원 수는 11,000만 명, 월간 활성 사용자 수(MAU) 700만 명을 기록했다고 하죠. 출처

하나투어

하나투어에서는 ‘여행정보 AI’라는 AI 챗봇 서비스를 통해, 고객의 질문에 적절한 답변을 제시하는 솔루션을 제공하고 있습니다. 고객과의 대화를 기반으로 현지 날씨, 맛집, 명소 등 여행정보를 추천해 줍니다. 그뿐만 아니라, 여행 지역과 날짜에 맞는 일정을 안내하고 관광 팁도 제공합니다. 출처

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