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[IT뉴스]"제습기 필요하세요?" 먼저 말 거는 AI… 소비 수요 끌어낸다
온카뱅크관리자
조회:
12
2026-06-03 18:47:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">네플스 AI기능 대규모 업데이트<br>구매주기·장바구니 데이터 분석<br>이용자 쇼핑맥락 이해하고 제안<br>탐색·요약중심 가이드에서 개선<br>카톡·배민도 '초개인화' 속도전<br>커머스 업계 마케팅 트렌드 부상</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="u6P77Amjov"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="414e44de4f9921e1ceaad1db2bff5cb9308c07b0235a0fc92018d65a491a9f3a" dmcf-pid="7PQzzcsAkS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="사용자에게 먼저 대화를 제안하는 형태로 업데이트 된 네이버 'AI 쇼핑 에이전트'. 네이버 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/fnnewsi/20260603184453380mgso.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="UV9ttnAikT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/fnnewsi/20260603184453380mgso.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 사용자에게 먼저 대화를 제안하는 형태로 업데이트 된 네이버 'AI 쇼핑 에이전트'. 네이버 제공 </figcaption> </figure> <div contents-hash="40fa5c20cd90634f6cf34da7ba3d80d2a4303ae89df97c79f0d4999c23de3f0a" dmcf-pid="zQxqqkOckl" dmcf-ptype="general"> 커머스 분야에서 인공지능(AI)을 활용한 쇼핑 '초개인화' 바람이 거세게 불고 있다. 과거 소비자가 원하는 상품을 직접 검색창에 입력해 찾아야 했던 수동적인 쇼핑 환경에서 벗어나 AI가 먼저 고객에게 다가가 말을 걸고 개개인의 취향에 맞는 상품을 제안하는 시대가 본격화되고 있다는 분석이 나온다. </div> <p contents-hash="3906ad53f65d52796ee7d62a922b9617e5026b6511eecd1be34cdd9818c60245" dmcf-pid="qxMBBEIkgh" dmcf-ptype="general">■이용자 취향 파악해 먼저 제품 추천 </p> <p contents-hash="71a9eb4c52e07b0ec221dfbcf7aad3df63f8e4491af9f8dc1c19736fc1518e86" dmcf-pid="BMRbbDCEAC" dmcf-ptype="general">3일 정보기술(IT)업계에 따르면 네이버는 지난 1일 네이버플러스스토어의 AI 기능을 대대적으로 업데이트했다. AI 쇼핑 에이전트가 기존 상품 탐색·요약 중심의 쇼핑 가이드에서 이용자의 쇼핑 맥락을 이해하고 대화를 건네도록 한 것이 특징이다. </p> <p contents-hash="5c3cea0c7af4ebb5d85d7734c16a76aa7f65d32949924a8afca912516a5de50c" dmcf-pid="bReKKwhDjI" dmcf-ptype="general">미리 파악한 사용자 쇼핑 활동 이력과 최신 소비 트렌드 등을 기반으로 쇼핑 방향을 제시한다. 카카오도 AI 서비스 '카나나 인 카카오톡'과 '선물하기' 서비스를 연동해 '에이전트 커머스'를 추진하고 있다. 대화 맥락에서 이용자의 의도를 파악해 상품을 추천하고 결제까지 채팅방 안에서 하나의 흐름으로 이용할 수 있도록 하겠다는 목표다. 카나나 인 카카오톡은 카카오톡 플랫폼 안에서 이용자 맥락을 파악해 먼저 말을 건네고 제안하는 AI 서비스다. </p> <p contents-hash="5ff77410f89eddf00fc17db39f1252bb4a0999723f030757b4566cd0ddc42177" dmcf-pid="Ked99rlwcO" dmcf-ptype="general">이러한 AI 쇼핑 서비스는 사용자의 검색이나 클릭 등 자발적인 행동을 수동적으로 기다리는 기존의 방식과 다르다. 이들 AI 에이전트는 이용자의 과거 검색 이력, 장바구니 내역, 구매 주기 등 데이터를 실시간으로 분석한다. </p> <p contents-hash="865815be7a8e0bc765559a9fdae874341486db0144d232264743c486d96453e1" dmcf-pid="9dJ22mSrAs" dmcf-ptype="general">이를 바탕으로 "지금 이 상품이 떨어질 때가 되지 않으셨나요?" 혹은 "최근 눈여겨보신 스타일과 어울리는 신상이 나왔어요"라며 대화형으로 선제적인 제안을 건넨다. </p> <p contents-hash="473028717c6979ceb750684513c49b448643284522591ce01afb38410b779362" dmcf-pid="2JiVVsvmam" dmcf-ptype="general">AI가 먼저 대화를 주도함으로써 소비자가 미처 인지하지 못했던 새로운 수요를 발굴해 내고, 결과적으로 실제 탐색과 구매로 이어지는 이용자 액션을 훨씬 더 효과적으로 이끌어낼 수 있게 된다. </p> <p contents-hash="caeeb6fe031c98f804164480c52f80328494476408ece974add284ab94ad94a7" dmcf-pid="V30TT6d8jr" dmcf-ptype="general">■배달 플랫폼도 AI 고도화에 속도 </p> <p contents-hash="2a59bf5d5fae8603b095a7b7299564bd90823c2d102b59c4cca081a6d768b831" dmcf-pid="f0pyyPJ6aw" dmcf-ptype="general">AI를 적극적으로 활용하며 초개인화에 나서는 가장 큰 이유는 정교한 맞춤형 추천을 통해 기존 고객의 충성도를 높이고 신규 고객을 확대할 수 있기 때문이다. </p> <p contents-hash="ffe5a598b4a585ed128c6dc955d89a812cbeabd42f70ee9a4c46483ae44ed134" dmcf-pid="4pUWWQiPkD" dmcf-ptype="general">또 방대한 데이터를 기반으로 정교한 수요 예측이 가능해져 기업의 재고 관리와 마케팅 효율성을 극대화할 수 있다는 장점도 있다. </p> <p contents-hash="3aac77d9f938537b0c146595920a0c42273f8d7fbad024b3821763bd413c3b23" dmcf-pid="8UuYYxnQAE" dmcf-ptype="general">이용자 입장에서도 일일이 비교하고 검색할 필요 없이 현재 상황과 미세한 취향에 딱 맞는 상품을 한층 더 쉽고 편리하게 탐색할 수 있다. </p> <p contents-hash="dbd6f7dabb220989117853025407fe9615eabda8f4bd2098f2feae49f7ba988a" dmcf-pid="6u7GGMLxNk" dmcf-ptype="general">이러한 AI 초개인화 트렌드는 산업계 전반으로 번지고 있다. AI 고도화에 박차를 가하며 맞춤형 추천 경쟁에 뛰어든 배달 플랫폼과 이커머스 업계 전반이 대표적이다. 배달의민족은 AI를 활용해 배달, 장보기 고객들의 세부적인 취향과 선호 메뉴를 분석하여 최적의 식당과 음식을 추천하는 기능을 지속적으로 고도화하고 있다. </p> <p contents-hash="cbc8caefb7be00a01d5c61fe92565c19fe4e35f0b71761818ec3c1e94e6f67aa" dmcf-pid="P7zHHRoMNc" dmcf-ptype="general">배민 관계자는 "과거에는 단순히 연령대, 성별, 혹은 지역 기반의 거시적인 통계 데이터에 의존해 메뉴를 추천했다면, 이제는 개별 사용자의 주문 내역, 검색 패턴, 리뷰 성향 등 세밀한 개인 데이터를 기반으로 한 선호 상품 초개인화 작업에 본격적으로 나서고 있다"고 전했다. </p> <p contents-hash="2a250a740d9f48eb5ecb4e3a8ea98149a5e3c85f15065b3de958b753a5e64673" dmcf-pid="QzqXXegRaA" dmcf-ptype="general">wongood@fnnews.com 주원규 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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