플랫폼은 데이터를 축적하고, 인공지능(AI) 알고리즘은 이를 기반으로 소비자의 선호를 예측한다.
이른바 ‘나를 아는 쇼핑’이 구매 전환율과 고객 충성도를 동시에 끌어올리는 핵심 전략으로 부상한 것이다.
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| 기사 특정내용과 무관. 게티이미지 |
머신러닝을 활용한 상품 추천 시스템은 고객의 구매 이력, 장바구니, 클릭 패턴 등 다양한 데이터를 분석해 필요할 것으로 예상되는 상품을 선제적으로 제안한다.
사용자가 제품을 검색하고 비교하는 과정을 줄이는 것이 목표로, 궁극적으로는 ‘검색하지 않는 쇼핑’ 경험을 제공하고자 한다.
네이버쇼핑은 콘텐츠 소비 패턴과 검색 이력을 AI로 분석해 맞춤형 상품을 추천한다.
지난 3월 출시한 ‘네이버플러스 스토어’에는 이러한 AI 기반 개인화 기능이 적용됐다.
네이버 측은 개인화 추천 시스템이 강화되며 사용자 만족도와 구매 전환율, 관련 거래 비중까지 눈에 띄게 증가했다고 밝혔다.
검색 포털 기반의 강점을 살려 검색과 콘텐츠 소비를 유기적으로 연결한 것이 특징이다.
후발주자인 토스 쇼핑도 최근 대규모 개편을 통해 존재감을 키우고 있다.
이번 개편에서는 판매자 수수료 부담을 낮추고, 자동 타깃팅 광고, 초개인화 사용자 경험(UX) 등을 전면에 내세웠다.
금융 데이터를 기반으로 한 정교한 타깃팅과 소비자 행동 예측을 통해 기존 커머스 플랫폼과 차별화를 시도하며, 업계에 새로운 기준을 제시하겠다는 전략이다.
11번가는 지난해 ‘AI트렌드픽’과 ‘딜’ 서비스를 통해 추천 알고리즘을 강화하며 플랫폼 경쟁력 확보에 나섰다.
실시간으로 소비자 관심사를 분석해 맞춤형 상품 딜을 제공하는 방식이다.
쿠팡과 네이버가 주도하는 양강 구도 속에서 차별화된 사용자 경험을 앞세워 틈새 시장을 공략하는 전략이다.
김현주 기자 hjk@segye.com
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