‘방문자 레이더’, ‘장면화 추천’…
이용자 행동 및 니즈 실시간 분석

AI는 점차 소비자의 생활패턴을 이해하는 ‘디지털 쇼핑 어시스턴트’ 역할을 수행하고 있다. 이러한 개인화 서비스의 확장은 소비자 접점뿐 아니라 온·오프라인 쇼핑 통합과 상품 기획 및 공급망 구조에도 일대 혁신을 가져오고 있다.

전자상거래 초기에는 기업들이 상품 판매 자체에 집중했다. 온라인 플랫폼에서 상품 정보를 제공하고 소비자가 이를 구매하도록 유도하는 방식이었다. 하지만 시장 경쟁이 심화되고 소비자 기대 수준이 높아지면서 단순한 판매 중심 모델은 한계에 부딪히기 시작했다. 이에 따라 기업들은 상품 판매와 다양한 서비스의 결합을 모색하게 됐다.

특히 소비자의 개인화 요구가 증가하면서 맞춤형 서비스를 강화하고 있다. 이제 유통업체는 AI, 빅데이터 분석을 기반으로 개인 맞춤형 상품과 서비스를 제공하고 있다. 특히 AI 기술은 소매업의 ‘사람’, ‘장소’, ‘상품’의 모든 요소에 전방위적으로 침투해 소매업계의 기본 원칙을 재구성하고 있다. 초기 디지털화가 단일 부문에 활용된 것과 달리, 현재의 AI는 전 과정 혁신을 주도하고 있다. 이러한 변화는 특히 소비자 접점에서 가장 먼저 나타나고 있다.

사람 AI 활용해 분 단위로 개인화 추천

사람이라는 측면에서 봤을 때 AI는 ‘대중 마케팅’을 ‘개인마케팅’으로 전환시키고 있다. 알리바바가 개발한 AI 대규모 언어모델 ‘통이쳰원(Qwen, 通义千问)’은 타오바오, 알리페이 등 알리바바 생태계 서비스에 연동된다. 사용자가 음성으로 명령을 내리기만 하면 AI가 상품 추천부터 결제까지 전 과정을 자동으로 처리해준다. 이러한 심층적 통합은 AI 에이전트 적용에 있어서 가장 까다로운 부분으로 꼽히는 ‘의사결정에 대한 신뢰’, ‘결제 단계에서의 단절’ 문제를 효과적으로 해결해준다.

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