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[IT뉴스]AI로 340만->460만 주간 이용자 키운 네이버 쇼핑, 다음은 AI가 알아서 척척
온카뱅크관리자
조회:
16
2026-02-05 21:07:33
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">추천 넘어 대행으로…목표는 '쇼핑 AI 에이전트' <br>쇼핑 에이전트 출시 앞두고 고도화 막바지</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="BHCSu9d8Wl"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="426bae34708f18d33bf19ac819ddf0c260d70e88b0739b023bcf740b7d410c3f" dmcf-pid="byp7egOcCh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[아주경제DB]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/05/552779-26fvic8/20260205210147904uazf.png" data-org-width="640" dmcf-mid="qq13PJDgTS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/05/552779-26fvic8/20260205210147904uazf.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [아주경제DB] </figcaption> </figure> <div contents-hash="64f5ff61cf26d581e21a25bed07845e980e23695126b64f4686b0f63320473d1" dmcf-pid="KWUzdaIkhC" dmcf-ptype="general"> <br>네이버가 쇼핑 앱으로 별도 출시한 네이버플러스스토어(네플스)를 중심으로, 쇼핑의 전 과정을 인공지능(AI)이 수행하는 ‘완전한 쇼핑 AI 에이전트’ 구현에 한 걸음 더 다가서고 있다. 단순히 많이 파는 쇼핑을 넘어, 이용자가 무엇을 살지 고민하는 단계부터 결제 직전까지를 AI가 대신 처리하는 구조로 전환하겠다는 구상이다. </div> <p contents-hash="6796f0d27a2ddd7be2b3e792a6f3bb547135e334d7b4fc0afaddf9182558ca05" dmcf-pid="9YuqJNCEvI" dmcf-ptype="general">5일 네이버는 내달 출시를 목표로 쇼핑 AI 에이전트 고도화 작업을 진행 중이라고 밝혔다. 네이버는 사용자의 검색 이력과 구매 이력, 리뷰 데이터를 통합 분석해 상품 추천은 물론 탐색부터 비교, 구매까지 자연스럽게 이어지는 쇼핑 경험을 구현하는 데 집중하고 있다고 설명했다. 해당 서비스는 챗봇 형태의 인터페이스를 기반으로 작동한다.</p> <p contents-hash="09e9876d9ff1f1c673f5eab538132a4dbb76276fa22b5eef6f5eb22379e87813" dmcf-pid="2G7BijhDlO" dmcf-ptype="general">AI 에이전트는 단순 상품 추천을 벗어나 이용자에게 가장 적합한 상품을 추천하며 선택지를 좁혀주는 역할을 한다. 예를 들어 사용자가 “예산 3만원대에서 지성 피부에 맞는 화장품을 추천해 달라”고 입력하면, AI는 사용자의 기존 구매 이력과 검색 패턴을 바탕으로 피부 타입을 추정하고, 같은 피부 유형의 이용자들이 많이 구매하고 만족도가 높았던 제품군을 분석해 후보를 제시한다. 여기에 성분 정보, 리뷰 요약, 할인 여부, 배송 일정까지 함께 고려해 최적의 선택지를 좁혀주는 식이다.</p> <p contents-hash="cf008035c034df7cd219ef92c3d4103d3470f858ed80bd28cf3850c456250815" dmcf-pid="VHzbnAlwCs" dmcf-ptype="general">네이버가 목표로 하는 고도화 단계에서는 이 과정이 한층 더 자동화된다. AI가 추천한 상품을 사용자가 선택하면, 앱에 등록된 결제 수단을 통해 자동 결제가 이뤄진다. 네이버플러스 멤버십 포인트 사용 여부나 적립까지 AI가 함께 처리해 최적 가격에 제품을 구매할 수 있게 해준다. ‘구매하기’ 버튼만 누르는 것으로 쇼핑의 전 과정을 마칠 수 있도록 면 쇼핑이 완료되는 경험을 하게 된다.</p> <p contents-hash="3deec6a583ab437ae16ddc39c93168c519a72a22294f1f82804704128df3eb1b" dmcf-pid="fXqKLcSrhm" dmcf-ptype="general">이처럼 AI가 쇼핑 전반을 대행하는 구조가 가능해진 배경에는, 지난 1년간 네플스를 통해 축적된 방대한 이용자 데이터가 있다. 네이버는 앱 출시 이후 이용자 확보와 사용 빈도 확대에 집중하며, AI 학습을 위한 소비 데이터 기반을 먼저 다져왔다.</p> <p contents-hash="d77631468c89813b7ccdc84f81a54147b7b077f54ba9edbeae6d52123a64cd8c" dmcf-pid="4ZB9okvmvr" dmcf-ptype="general">네플스는 지난해 3월 AI 기반 커머스 앱으로 출시된 이후 꾸준한 성장세를 이어왔다. 글로벌 데이터 분석 기업 센서타워가 선정한 ‘국내에서 가장 빠르게 성장한 이커머스 플랫폼’ 1위에 오르며 성장성또한 입증했다. </p> <p contents-hash="4a9b25dbafd1e459f4c992d9cdd02e560a58d1d0368d97ecfdf82873df732eaf" dmcf-pid="85b2gETsvw" dmcf-ptype="general">특히 앱 출시 이후 두 번째 명절 시즌을 맞은 올해, 이용자 지표에서 뚜렷한 변화가 나타났다. 리테일 분석 서비스 와이즈앱·리테일에 따르면 지난해 추석 2주 전인 지난해 9월 22일 주간 사용자 수는 338만 8452명이었으나, 설 연휴를 앞둔 지난 26일 주간 사용자 수는 464만 9857명으로 약 37% 증가했다.</p> <p contents-hash="2d920669b06e91d74ef2635b4327fa68b2a0f0b53d001938c96a670e3a0c03a5" dmcf-pid="61KVaDyOSD" dmcf-ptype="general">같은 명절과 할인 국면에서도 이용자 저변이 확대되며, 단기 이벤트 효과를 넘어 앱이 상시 쇼핑 앱으로 자리 잡고 있다는 평가도 나온다. </p> <p contents-hash="ce6d82ef919a177d3350f10a6852b51b618304814b23aa3652ab49275d249b94" dmcf-pid="Pt9fNwWIhE" dmcf-ptype="general">AI 고도화 성과 역시 수치로 확인된다. 지난해 3분기 기준 AI 추천 거래액은 직전 분기 대비 48% 증가했다. 지난해 10월 말에는 네플스 홈 화면을 개편해 AI 개인화 추천 비중을 80%까지 확대하며, AI가 구매 결정 과정에 본격적으로 개입하도록 했다.</p> <p contents-hash="587bf28a2f41b4e79b07ecd10d626a8b98c9e1e8cd97722a4ff6e1264ae1273f" dmcf-pid="QF24jrYCCk" dmcf-ptype="general">네이버는 이 같은 이용자 확대와 AI 성과를 바탕으로, 쇼핑의 시작부터 끝까지 책임지는 완전한 AI 에이전트 구현을 통해 커머스 경쟁력을 한 단계 끌어올린다는 전략이다. 관계자는 “대화형 챗봇 형태의 AI를 통해 이용자가 구매에 이르기까지 반복적으로 거쳐야 했던 탐색 과정을 줄이고, 개인화된 추천을 기반으로 보다 효율적인 쇼핑 경험을 제공하고자 한다”고 밝혔다. </p> </section> </div>
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