[디지털투데이] 이커머스판 ‘AI 전쟁’ 불붙는다…네이버 참전에 데이터 확보 사활

네이버, 물류 등 총망라 AI 기반 이커머스 본격화 예고
쿠팡, 전 과정 실시간 ML 빠른배송 핵심…컬리 ‘검색 의도’ 반영 상품추천
에이블리·무신사 등 패션 버티컬, AI 큐레이션이 플랫폼 핵심

[디지털투데이 손슬기 기자] 이커머스 업체 간 인공지능(AI)를 필두로 한 경쟁이 불붙고 있다.

네이버가 내년 상반기 AI 쇼핑앱인 ‘네이버플러스 스토어’를 별도 출시한다. 또 ‘네이버배송’을 선보여 물류 서비스를 강화하겠다고 밝히며 사실상 이커머스 전면전을 선포했다. 

특히 네이버는 이커머스 시장 진출에 있어 사용자의 상품 검색부터 구매까지 도와주는 쇼핑 내비게이터인 ‘AI 쇼핑추천’ 기능을 예고했다. AI 쇼핑추천은 사용자의 숨은 탐색 의도와 맥락, 이력 등을 종합적으로 분석해 발견형 쇼핑을 구현한다는 설명이다. 네이버배송의 경우 현재 서비스 중인 ‘오늘배송’과 ‘내일배송’ 외 주문 1시간 내외 배송이 가능한 ‘지금배송’, 다음날 아침 도착하는 ‘새벽배송’, 가구/가전 카테고리 설치일을 지정할 수 있는 ‘희망일배송’ 등을 추가한다. 

이에 맞서 기존 이커머스 업체들도 AI 서비스를 고도화하는 모습이다.

쿠팡은 엔드투엔드 물류망을 바탕으로한 AI 서비스를 내세우고 있다. 365일 언제나 주문할 수 있는 환경을 조성하고자 전 과정 실시간 데이터 처리를 진행한다. 고객 주문 후 쿠팡 AI는 몇초내로 배송트럭 내 적재위치까지 개별 상품이 거치게될 최적의 경로를 알려준다. 여기서 실시간 기계학습(ML)을 통해 물류 작업자와 배송기사의 업무를 조율하고 최적 경로 등 다양한 정보를 전달해 효율적인 업무 수행을 지원한다는 설명이다.

컬리가 현재 가장 집중하고 있는 AI 기술 분야는 ‘AI 큐레이션 챗봇’이다. 고객이 컬리 챗봇과 나눈 대화를 다각도로 분석해 적절한 상품을 발견하도록 도와준다. 고객이 원하는 상품을 어떤 형태로 입력하든지 정확하게 결과를 도출해 만족스러운 쇼핑경험을 선사한다는 목표다. 일환으로 컬리는 현재 ‘검색 의도를 반영한 상품 추천’을 베타 서비스 중이다. 예를 들어 ‘입맛 없을 때 건강식’과 같이 명확한 검색 대상이 떠오르지 않을 때 컬리 검색창에 입력하면 ‘현미 연잎밥’, ‘총각무지짐’, ‘수제 프리미엄쌈밥’ 등과 같은 해당 조건에 해당하는 상품을 AI가 추천해준다. 컬리는 검색경험의 질을 향상하고자 거대언어모델(LLM) 활용 기술 개발도 진행 중이다. 임베딩 벡터 기반 시맨틱 검색 기술을 도입해 키워드 또는 문장형 검색 서비스를 개발 및 상용화하는 것이 목표인데, 단순 오타, 유의어, 띄어쓰기 등에 관계 없이 고객 질문 의도를 간파해 적절한 결과를 도출할 수 있다. 

에이블리도 자사 핵심 서비스로 수년째 고도화한 AI 개인화 추천을 전면에 내세우고 있다. 에이블리가 확보한 이용자들 취향 데이터 수만 해도 25억개에 달한다. 현재 상품 찜수만 15억개, 리뷰수는 8000만개를 넘어섰다. 나와 비슷한 취향을 가진 사람들이 구매한 상품을 넘어 카테고리간 교차 추천과 개강룩, 데이트룩 등 특정 상황과 연관된 최적의 상품을 보여주는 상황별 추천 등이 가능하다. 해당 추천 알고리즘 성과로 지난 8월 ‘패션-뷰티’ 카테고리 교차 구매 고객 수는 지난해 같은 기간 대비 60% 가까이 늘었고 ‘뷰티-라이프’ 교차 구매 거래액도 2배(70%) 가까이 증가했다.

무신사는 최근 무신사 2.0이라는 대규모 개편을 통해 시나리오 기반의 설명 가능한 추천 시스템을 구축했다. 이전 추천 시스템에서 해결하기 어려운 만족도와 매출증대 등 문제를 해결하고 패션 큐레이션을 진화시키고자 했다. 이를 통해 실시간 반응형, 액션 기반, 유저 선호도, 트렌드 기반 등 4가지 시나리오 생성에 필요한 공통 AI 모델을 개발했다. 해당 추천을 통해 상품 방문전환율(PDP)과 인당클릭수가 기존 대비 각각 156%, 129% 늘어나는 등 성과를 보였다.

업계에서는 향후 이커머스 AI 고도화는 양질의 데이터 확보 싸움이 될 것으로 보고 있다. 상품을 검색하고 결제해 배송을 받아 반품이나 교환 및 재구매 등을 하는 쇼핑 과정에서 선호 상품, 구매 빈도, 구매 만족도 등 제한된 쇼핑 관련 데이터 만으로는 고도화된 쇼핑 AI를 구현하기 어려울 수 있다는 설명이다.

한 이커머스 업계 관계자는 “네이버 등 포털사의 쇼핑 시장 진출은 그들이 가진 AI 기술이 특별해서 경계 대상이라기 보다는 포털 운영을 통해 접근할 수 있는 방대한 쇼핑 데이터에 주목할 필요가 있을 것으로 본다“고 말했다.

다른 관계자는 “네이버가 쇼핑앱을 별도로 출시한다는 것은 그 분야에서 AI 모델 학습에 필요한 데이터가 부족하다는 의미일 수 있다”며 “오픈마켓 중개 사업으로 얻을 수 있는 단편적인 데이터들 간의 여백을 메울 수 있는 쇼핑과 물류 등 전 과정에서의 데이터를 확보해 양질의 AI 모델을 구축해가려는 장기적인 전략으로도 읽힌다“고 했다.

출처 :

https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=540835