이봉교의 ‘진짜 이커머스 이해하기’

디지털 기술이 발전하면서 패션 이커머스의 검색과 고객 응대 방식이 빠르게 변화하고 있다. 지난 2월 27일 국내 브랜드 B사의 종합 이커머스 플랫폼에서는 국내 최초로 생성형 AI기술을 활용한 국내 검색 솔루션을 적용하여 챗봇 안에서 생성형 AI 검색으로 스타일 제안/추천을 고객에게 제공하는 서비스를 시작하였다.

기존의 키워드 기반 검색은 원하는 결과를 찾기 어렵고, 챗봇은 정해진 룰(rule-based) 안에서만 작동하여 한계가 있었다. 그러나 생성형AI 검색의 접목으로 이러한 문제를 극복하여 더욱 자연스럽고 효율적인 고객 경험을 제공하고 있다.

전통적인 검색 엔진은 키워드 매칭 방식으로 작동해 사용자가 정확한 검색어를 입력하지 않으면 원하는 결과를 얻기 어려웠다. 하지만 생성형AI 기반 검색은 사용자의 의도를 파악하고 맥락을 이해하여 보다 정확한 검색 결과를 제공한다. 예를 들어, "봄에 어울리는 원피스 추천해줘"라는 검색어를 입력하면 단순한 키워드 매칭이 아니라, 최신 트렌드, 개인의 취향, 재고 상태 등을 고려한 결과를 빠르게 보여 줄 수 있다.

속도 역시 큰 차별점이다. 기존의 검색 시스템은 사용자가 원하는 정보를 찾기까지 여러 단계를 거쳐야 하지만, 생성형AI 검색은 즉각적으로 최적의 답변을 제시할 수 있다. 이는 고객 경험을 향상시키고 구매전환율을 높이는데 기여한다.

패션 브랜드는 고유한 톤앤매너를 가지고 있으며, 고객과의 커뮤니케이션에서 이를 일관되게 유지하는 것이 중요하다. 생성형AI는 브랜드의 가이드라인을 학습하여, 고급브랜드라면 격식있는 언어를, 캐주얼 브랜드라면 친근한 표현을 사용하는 등 브랜드 아이덴티티를 반영한 맞춤형 대응이 가능하다.

생성형AI를 도입할 때는 적절한 필터링과 프롬프트 엔지니어링이 필요하다. 불필요한정보를 제거하고, 신뢰할수 있는 데이터를 기반으로 검색 및 추천이 이루어지도록 해야 한다. 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하면 검색과 생성형AI를 결합해 보다 정교한 응답을 제공할 수 있다. 따라서 생성형 AI 기술을 발빠르게 먼저 도입하는 패션 브랜드 기업이 이에 대한 경험치와 노하우를 먼저 쌓을 수 있으므로 경쟁력을 갖게 되는 이유다.

기존 챗봇은 정해진 답변만 제공할 수 있어 한계가 많았으며, 복잡한 절차를 거쳐야 원하는 답변을 얻을 수 있었다. 또한, 상담원 연결이 필요할 경우 대기시간이 길어지는문제가 있었다. 하지만 생성형AI 챗봇은 자연스러운 대화를 통해 고객의 질문을 신속하게 해결할 뿐만 아니라, 고객이 필요로 하는 정보를 예측하여 선제적으로 제안하는 기능까지 수행할 수 있다.

예를 들어, 고객이 "청바지를 사고싶은데 어떤 스타일이 유행이야?"라고 질문하면 AI는 최신트렌드, 스타일별 추천, 관련 제품을 즉시 제공할 수있다. 이는 단순한CS(Customer Service) 기능을 넘어, 고객이 원하는 정보를 능동적으로 제공하는 AI 어드바이저 역할 을수행하는 것이다.

일본은 AI 기반 고객 대응을 적극 도입하는 대표적인 시장이다. 특히, 인구 감소로 인해 사람이 하던 업무를 AI가 대체하는 것이 필수적인 과제가 되고 있으며 AI 서비스가 평균적인 사람의 대응을 능가하는데 주목하고있다.

일본 기업들은 AI를 단순한 자동화 도구가 아닌, 비즈니스 성과를 극대화하는 솔루션으로 활용하고자 한다. 예를 들어, AI 챗봇을 활용해 단순 문의 응대뿐만 아니라 고객 맞춤형 상품을 추천하거나, 구매후 관리까지 수행하고자 하는 등의 요구사항이 늘어나고 있다. 이는 고객만족도를높이고, 기업의 운영 비용을 절감하는 효과를 가져온다.

패션 이커머스에서 생성형AI 검색과 챗봇의 도입은 단순한 검색 효율화나 고객 응대 개선을 넘어, 브랜드 경험 강화와 개인화된 추천 시스템으로 확장되고 있다. 특히, 빠른 검색과 맞춤형 제안을 통해 고객 만족도를 높이고, 이를 통해 비즈니스 성과를 극대화할 수 있다. 결국, 패션 업계에서도 AI를 효과적으로 활용하는 기업이 경쟁력을 갖추게 될 것이며, 이러한 변화를 선도하는 것이 곧 성공의 핵심이 될 것이다.

이봉교 플래티어 ‘그루비’ 사업부 상무