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유통업계는 최근 AI를 앞세워 쇼핑 경험의 구조 자체를 재편하고 있다. /챗GPT


검색어를 입력하던 쇼핑 방식이 빠르게 변화하고 있다. 이제는 소비자가 질문을 던지면 인공지능(AI)이 맥락을 이해해 상품을 추천하는 '대화형 소비'가 유통업계 전반으로 확산되는 분위기다.
3일 업계에 따르면 유통업계는 최근 AI를 앞세워 쇼핑 경험의 구조 자체를 재편하고 있다. 기존의 키워드 검색 기반에서 벗어나 고객과의 대화를 통해 상품을 추천하고 구매까지 연결하는 방식으로 전환하는 것이 핵심이다. 단순한 편의성 개선을 넘어 소비자의 탐색 과정을 한국릴게임 줄이는 방향으로 진화하고 있다.
질문하면 상품 추천해주는 'AI 쇼핑 비서'
가전 유통에서는 이러한 변화가 가장 빠르게 나타나고 있다. 롯데하이마트는 AI 쇼핑 에이전트 '하비(HAVI)'를 도입하며 플랫폼 고도화에 착수했다. 오픈 베타 테스트를 시작한 '하비'는 이용자가 여러 조건을 나눠 입력하지 않아도 질문의 의도를 릴게임예시 파악해 제품을 선별하고 추가 요청에 따라 결과를 재구성하는 방식이다. 예컨대 신혼 가구에 적합한 냉장고를 찾는 경우 가격과 용량은 물론 설치 환경까지 함께 고려해 제품을 추천한다. 이후 "더 저렴한 제품"이나 "더 큰 용량"과 같은 요구를 덧붙이면 기존 조건을 유지한 채 대안을 다시 제시한다.
이 같은 접근은 단순한 상품 추천을 넘어 구 골드몽 매 이후 단계까지 고려한 설계라는 점에서 의미가 있다. 대형 가전은 배송이나 설치 과정에서 변수로 인한 소비자 불편이 발생하는 경우가 적지 않은데 이를 사전에 줄이겠다는 전략이다. 수리·클리닝 등 안심 Care 서비스를 통해 축적되는 연간 100만건 이상의 데이터를 포함해 서비스 데이터를 활용, 추천 정확도를 높이겠다는 계획도 병행되고 있다.
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패션 분야에서도 대화형 추천이 빠르게 자리 잡는 모습이다. 롯데온은 4월 1일 스타일과 상황을 반영하는 AI 서비스 '패션 AI'를 선보이며 경쟁력 강화에 나섰다. '화사한' '가벼운' 등 감성적인 표현까지 인식해 상품을 제안하고 소재에 따른 관리 방법까지 함께 안내하는 방식이다. 이는 단순 검색 결과 제공을 넘어 코디와 관리까지 릴게임꽁머니 포함한 '스타일 제안'으로 역할을 확장한 사례다. 향후에는 대화 과정에서 파악한 정보를 기반으로 연관 상품까지 이어서 추천하는 기능도 강화될 전망이다.




아모레퍼시픽, 챗GPT에 '아모레몰' 앱 출시 /아모레퍼시픽


뷰티업계도 AI 플랫폼과의 결합을 통해 새로운 기회를 모색하고 있다. 아모레퍼시픽은 챗GPT 기반 앱을 통해 자사 제품 탐색과 상담 기능을 제공하고 있다. 소비자가 피부 타입이나 고민을 입력하면 제품 추천은 물론 성분·효능·가격 비교까지 한 번에 확인할 수 있다. 기존 온라인 상담의 한계로 지적되던 개인별 편차 문제를 AI로 보완하며 맞춤형 서비스 수준을 끌어올렸다는 평가다. 동시에 다국어 기반 상담이 가능해지면서 해외 소비자 접점 확대에도 유리한 구조를 갖추게 됐다. 지난해에는 자사몰 내 AI 챗봇 서비스인 '아모레챗(Amore Chat)'을 선보이며 AI 활용을 확대했다. 향후 챗GPT 앱 기능을 고도화해 결제와 배송 연동까지 서비스를 단계적으로 확대할 방침이다.
콘텐츠 영역에서도 변화는 이어지고 있다. 롯데시네마는 챗GPT 환경에서 영화 정보를 탐색하고 예매까지 연결되는 서비스를 도입했다. 챗GPT 메뉴 탭에서 '앱'을 선택한 뒤 검색창에서 '롯데시네마'를 찾아 연결하면 이용할 수 있다. 상영 시간 예매 순위 인근 지점 정보 등을 대화 한 번으로 확인할 수 있어 기존 앱 탐색 과정을 크게 줄였다. 채팅창에서 "지금 가장 빨리 볼 수 있는 영화 알려줘" "근처 영화관 위치와 상영 시간 알려줘"와 같은 질문을 입력하면 정보 제공과 함께 예매 페이지로 이동하는 방식이다. 복잡한 메뉴 구조에 익숙하지 않은 이용자까지 고려한 접근성 개선 효과도 기대된다.
'탐색 비용 절감'으로 빠른 쇼핑
이처럼 유통 전반에서 AI 도입이 확산되는 배경에는 '탐색 비용 절감'이라는 공통된 목표가 있다. 과거에는 소비자가 원하는 상품을 찾기 위해 직접 조건을 설정하고 비교해야 했다면 이제는 AI가 방대한 데이터를 기반으로 선택지를 압축해 제시한다. 이는 구매까지 이어지는 시간을 줄이고 선택 과정에서 발생하는 피로와 오류 가능성을 낮추는 효과를 낳는다.
또 다른 핵심 요인은 데이터 경쟁이다. 개인화 추천의 정교함은 확보한 데이터의 양과 활용 방식에 따라 달라진다. 실제로 기업들은 상품 정보뿐 아니라 구매 이력 상담 기록 서비스 이용 데이터까지 통합해 추천 알고리즘을 고도화하고 있다. 단순히 많이 보여주는 경쟁에서 정확하게 제안하는 경쟁으로 중심축이 이동하는 흐름이다.
이와 맞물려 인프라 투자도 확대되고 있다. 신세계그룹은 대규모 AI 데이터센터 구축을 추진하며 기술 기반 확보에 나섰다. 이를 위해 3월 미국 스타트업 리플렉션AI와 연내 합작법인을 설립할 계획이다. 250MW 규모의 데이터센터로 국내 구축 예정 시설 중 최대 수준이다. 이는 자체 AI 커머스 역량을 확보해 차별화된 서비스를 선보이겠다는 전략으로 풀이된다.
결국 유통업계의 경쟁 구도는 상품 중심에서 추천 중심으로 빠르게 이동하고 있다. 무엇을 판매하느냐보다 어떻게 제안하느냐가 더 중요한 시대다. AI가 소비자의 취향을 선제적으로 분석하고 최적의 선택지를 제시하는 구조가 자리 잡으면서 향후 유통 시장의 경쟁력은 '추천 기술'에서 판가름 날 가능성이 커지고 있다.
☞대화형 소비=검색어 입력 대신 자연어 대화를 통해 상품을 탐색하고 추천받는 쇼핑 방식이다. 인공지능이 사용자의 의도와 맥락을 파악해 맞춤형 상품을 제안하는 것이 핵심이다.
여성경제신문 류빈 기자rba@seoulmedia.co.kr
*여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.