수년 동안 온라인 쇼핑 여정은 거의 변하지 않았습니다. 소비자는 키워드를 입력하고, 결과 페이지를 훑어보고, 가격을 비교하고, 평가를 읽고, 스스로 결정을 내립니다. 이 모델은 20년 동안 존재해 왔으며, 습관이 될 만큼 충분히 오래되었습니다. 그러나 인공 지능이 디지털 삶에 점점 더 깊이 존재함에 따라 기술 회사와 소매업체는 그 습관이 전환점에 서 있다고 믿고 있습니다.
구매자는 스스로 검색하는 대신 자동 에이전트에 "작업을 맡기"만 하면 된다고 약속됩니다. 이러한 도구는 자연스러운 언어로 요청을 수신하고, 적합한 제품을 필터링하고, 가격을 비교하고, 심지어 거래 완료까지 진행할 수 있습니다. 연말 연휴가 항상 가장 활발한 쇼핑 시기인 상황에서 AI는 수백만 가지의 유사한 선택에 직면해야 하는 소비자의 피로에 대한 해결책으로 간주됩니다.
주요 플랫폼이 이 시기에 동시에 새로운 쇼핑 도구를 출시한 것은 우연이 아닙니다. 아마존은 러퍼스 비서를 업그레이드하고, 구글은 "핵심적인" 결제 기능을 도입했으며, OpenAI는 개인화된 선물 구매 가이드를 만드는 데 도움이 되는 무료 도구를 출시했습니다. 이 모든 것은 사용자가 검색창이 아닌 대화로 쇼핑을 시작할 것이라는 공통된 기대를 반영합니다.
색다른 쇼핑 시즌
많은 서구 국가에서 연말 휴가는 오랫동안 대규모 쇼핑 캠페인과 관련이 있었으며, 올해는 특별한 기회로 여겨집니다. 미국 소비자는 온라인 쇼핑에 2530억 달러를 지출할 것으로 예상되며, 이는 경제 생활에서 전자 상거래의 역할이 점점 더 커지고 있음을 반영하는 기록적인 수준입니다. 이 수치는 또한 그들의 기술이 사람들의 소비 방식을 바꿀 수 있다는 것을 증명할 기회를 찾고 있는 상업 AI 회사에 강력한 동기를 부여합니다.
설문 조사 데이터에 따르면 미국 소비자의 3분의 1 이상이 주로 제품 연구 단계에서 온라인 쇼핑을 지원하기 위해 AI 도구를 사용했습니다. 이는 쇼핑 행동이 완전히 바뀌지 않았음에도 불구하고 수요가 나타났음을 보여줍니다. 지난 20년 동안 거의 구조를 유지해 온 전자 상거래 환경에서 수동 정보 필터링에 대한 사용자의 피로가 혁신 물결의 발판이 되고 있습니다.
AI 지원 쇼핑의 매력은 단순화 능력에 있습니다. 산악 신발 한 켤레, 작은 소파 또는 친척을 위한 선물을 찾는 데는 여러 단계가 필요합니다. 예산 결정, 리뷰 읽기, 배송 시간 확인. 챗봇이 복잡한 요청을 받고 미리 필터링된 제안 목록을 반환할 수 있을 때 쇼핑 경험은 더 직관적이고 시간을 절약할 수 있습니다. 트래픽 추적 데이터에 따르면 ChatGPT와 대화한 후 소매 웹사이트에 접속하는 사용자는 익숙한 방식으로 검색하는 사람들보다 구매 의향도가 더 높습니다.
따라서 기술 및 소매 기업은 새로운 도구를 구현하기 위해 경쟁하고 있습니다. 아마존은 루퍼스를 더 빠르고 유용한 쇼핑 동반자라고 묘사합니다. 구글은 사용자가 예산 범위 내에서 적합한 제품을 찾을 수 있도록 돕는 에이전트 형태의 결제 기능을 주장합니다. OpenAI는 개인화된 선물 구매 지침에 베팅하여 채트봇이 제안을 할 뿐만 아니라 요구 사항을 더 명확하게 이해하기 위해 질문을 합니다.
이러한 모든 움직임은 소비자들이 다른 방식으로 쇼핑하고 싶어하며 대화가 새로운 시작점이 될 수 있다는 공통된 믿음을 반영합니다. 분석가들은 올해 축제 시즌의 영향이 여전히 제한적이지만 장기적인 기대는 여전히 매우 큽니다. "타이크 무역"에 대한 예측은 심지어 이 분야가 미래에 미국에서 수조 달러 규모의 시장으로 발전할 수 있다고 말합니다.
여전히 불합리한 선물이 있습니다.
잠재력이 매우 매력적이지만, 현재 현실은 쇼핑 채트봇이 여전히 테스트 단계에서 고군분투하고 있음을 보여줍니다. 실제 경험에서 제시된 예는 AI가 뚜렷한 획기적인 발전을 이루지 못했다는 것을 보여줍니다. 엄마에게 크리스마스 선물을 사야 할지 묻는 질문에, 많은 다른 봇들이 수영복이나 나무 프레임, 전통적인 선물 핸드북에 빽빽하게 등장하는 안전 선택과 같은 친숙한 제안을 했습니다.
문제는 단순함에만 있는 것이 아닙니다. 소매 업계 지도자들은 현재 AI 요인이 개인화가 잘 이루어지지 않고 때로는 가격이나 배송 시간에 대한 잘못된 정보를 제공한다고 솔직하게 인정합니다. 이는 특히 휴가철 쇼핑이 시간 압박과 관련되어 있는 상황에서 사용자 신뢰를 떨어뜨립니다. 잘못된 제안으로 인해 선물이 필요한 시기에 제때 도착하지 못할 수 있습니다.
더 큰 한계는 인프라에 있습니다. 대부분의 소매 웹사이트는 타사 AI가 직접 거래를 수행하는 것이 아니라 클릭과 관찰을 통해 사람이 직접 브라우징하도록 설계되었습니다. 따라서 현재 많은 챗봇은 제품 정보를 수집한 다음 사용자를 소매 페이지로 안내하여 직접 구매하는 데 그치고 있으며, 이전 방식과 크게 다르지 않습니다. 이로 인해 경험이 중단되고 광고된 것과 같은 새로운 느낌을 주기 어렵습니다.
개발자들은 다양한 방향으로 이 장벽을 극복하려고 노력하고 있습니다. 일부 회사는 사용자가 서로 소통하고 제품 포트폴리오를 이해하는 데 도움이 되는 프로토콜을 구축합니다. 다른 회사는 웹사이트를 AI에 더 친화적인 형식으로 전환하는 데 집중하고 있습니다. 이와 함께 AI 모델의 능력도 입력 데이터에 크게 의존하는 반면 소매업체는 경쟁 우위 때문에 고객 정보와 쇼핑 기록을 엄격하게 보호하는 경향이 있습니다.
경제적 이익도 협력을 복잡하게 만드는 요인입니다. 검색 광고에서 이익을 얻는 대규모 플랫폼의 경우 외부인이 구매 과정에 직접 개입하도록 허용하는 것은 핵심 수익원을 위협할 수 있습니다. 대규모 온라인 시장에서 쇼핑을 지원하는 AI를 둘러싸고 법적 분쟁이 발생하는 것은 우연이 아닙니다.
그럼에도 불구하고 장기적인 방향은 여전히 많은 사람들이 추구하고 있습니다. 일부 소매업체는 협력에 더 개방적이 되어 특정 범위에서 챗봇을 통해 직접 상품을 구매할 수 있도록 허용하고 있습니다. AI 회사들은 또한 진정한 대화형 쇼핑 경험에 더 가까워지기 위해 질문 기능, 피드백 수집 및 제안 수정 기능을 점진적으로 추가하고 있습니다. OpenAI가 사용자에게 자신의 도구가 가격 및 상품 상태에 오류가 있을 수 있다고 경고하는 것은 이 단계에서 필요한 신중함을 보여줍니다.
일반적으로 AI가 선택한 선물은 항상 합리적인 것은 아니지만, 강력한 실험 과정을 반영합니다. 올해 축제 시즌은 획기적인 변화를 목격하지 못할 수도 있지만, 기술, 데이터 및 협력 문제가 점차 해결됨에 따라 검색, 비교 및 구매에 있어 자동 요인의 역할은 계속 확대되어 미래의 선물을 인간 감정과 알고리즘의 계산 모두의 제품으로 만들 가능성이 높습니다.
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