- 네이버 ‘큐’ 쇼핑 추천기능 강화
- 카카오는 제안 →결제 연동 추진
- 아마존·구글도 AI 에이전트 사활
- 오프라인 유통기업 O2O 등 대응

네이버와 카카오 구글 아마존 등 글로벌 플랫폼 기업들이 인공지능(AI) 기반 ‘쇼핑 비서’ 서비스를 잇달아 도입하면서 유통업계가 긴장하고 있다. 검색과 추천을 넘어 상품 비교와 구매, 결제까지 AI가 대신 수행하는 구조가 현실화될 경우 e커머스 시장의 경쟁 구도가 크게 바뀔 수 있다는 전망이 나온다.

출처 아이클릭아트

8일 업계에 따르면 주요 플랫폼 기업들은 최근 생성형 AI 기술을 활용한 쇼핑 보조 서비스 개발과 고도화에 속도를 내고 있다. 이용자가 자연어로 원하는 상품을 질문하면 AI가 관련 상품을 찾아 가격과 기능을 비교하고 구매까지 이어지는 형태다. 이 과정에서 이용자의 검색 기록과 구매 이력, 선호도 데이터가 활용되며 개인화 추천 기능이 강화되고 있다.

국내 플랫폼 기업들도 AI 기반 쇼핑 서비스 확대에 나섰다. 네이버는 AI 검색 서비스 ‘큐(CUE:)’를 통해 쇼핑 추천 기능을 강화하고 있으며, 검색과 쇼핑 데이터를 결합해 이용자 맞춤형 상품 제안을 확대하고 있다. 또한 판매자 데이터와 리뷰 정보를 분석해 소비자가 상품 선택을 쉽게 할 수 있도록 하는 기능도 고도화하고 있다. 카카오는 메신저 기반 AI 서비스를 중심으로 쇼핑 추천 기능과 간편결제 연동을 강화하는 방향으로 사업을 확대하고 있다. 카카오톡 기반 서비스와 결제 플랫폼을 결합해 AI가 상품 추천부터 구매까지 이어지는 쇼핑 경험을 제공하는 모델을 구축하고 있다는 설명이다.

글로벌 빅테크 기업들의 움직임은 더 빠르다. 아마존은 생성형 AI 쇼핑 도우미 ‘루퍼스(Rufus)’를 도입해 이용자가 상품에 대해 질문하면 AI가 제품 설명과 비교 정보를 제공하도록 하고 있다. 소비자는 AI와 대화를 통해 상품의 장단점을 파악하고 구매 결정을 내릴 수 있다. 구글은 AI 기반 검색 기능을 활용해 제품 비교와 맞춤 추천 서비스를 강화하고 있다. 검색 결과에서 가격 정보와 제품 특징을 분석해 사용자에게 최적의 상품을 제안하는 기능을 확대하고 있으며, 앞으로 AI 쇼핑 에이전트 형태로 서비스가 발전할 가능성도 거론된다.

업계에서는 이러한 AI 쇼핑 서비스가 단순한 검색 보조 기능을 넘어 데이터 공유와 결제 시스템 연동까지 확대되면 유통 생태계 전반에 영향을 미칠 수 있다고 보고 있다. 소비자가 특정 쇼핑몰을 직접 방문하지 않고 AI 비서를 통해 상품을 찾고 구매하게 될 때 기존 플랫폼의 트래픽 구조와 마케팅 방식에도 변화가 불가피하기 때문이다.

네이버 쇼핑 AI 에이전트가 소파를 구입하려는 소비자에게 맞춤형 상품을 제안하는 모습. 네이버 화면 캡처

특히 플랫폼 기업들이 결제 서비스와 쇼핑 데이터를 동시에 확보하면 소비자의 구매 여정을 플랫폼 내부에서 완결시키는 ‘AI 쇼핑 생태계’가 형성될 가능성이 높다는 분석도 나온다. 이 경우 상품 노출 방식과 판매 경쟁 구조도 AI 알고리즘 중심으로 재편될 수 있다. 시장 성장 전망도 빠르다. 글로벌 시장조사업체들은 생성형 AI 기술 확산에 따라 AI 기반 쇼핑 에이전트 시장이 향후 수년간 빠르게 성장할 것으로 보고 있으며, 온라인 쇼핑 탐색 과정에서 AI가 핵심 역할을 맡게 될 것으로 전망하고 있다. AI가 소비자의 상품 검색과 비교 과정의 상당 부분을 대체할 가능성도 제기된다.

오프라인 유통 대기업들도 데이터 기반 서비스를 강화하는 추세다. 롯데쇼핑과 신세계 등 주요 유통기업들은 멤버십 데이터를 활용한 고객 분석과 온라인 플랫폼 경쟁력 강화에 투자를 확대하고 있다. 온·오프라인 통합 서비스를 통해 고객 접점을 넓히려는 전략이다. 다만 AI 쇼핑 비서 확산이 오프라인 유통업체에는 더 큰 부담이 될 수 있다는 분석도 나온다. AI가 가격 비교와 상품 탐색을 자동화할 경우 소비자가 온라인 쇼핑에 더욱 집중하게 될 가능성이 있기 때문이다. 특히 가격 경쟁력이 상대적으로 낮은 오프라인 매장은 고객 유입 감소 압박을 받을 수 있다는 우려가 제기된다.

전문가들은 유통기업들이 AI 시대에 대응하기 위해 데이터 경쟁력 확보와 개인화 서비스 강화, 물류 시스템 고도화, 온·오프라인 통합 전략(O2O) 등을 동시에 추진해야 한다고 지적한다. AI 기반 추천 시스템을 자체적으로 구축하거나 플랫폼과 협력해 고객 데이터를 확보하는 전략이 필요하다는 것이다. 업계 관계자는 “AI 쇼핑 비서가 확산되면 소비자가 직접 쇼핑몰을 탐색하는 방식이 줄어들 수 있다. 데이터와 결제, 물류 생태계를 동시에 확보한 기업 중심으로 유통 시장이 재편될 가능성이 크다”고 말했다.