[아이티데일리] 인공지능(AI)이 유통·리테일(소비재) 산업으로까지 그 영향력을 확산하고 있다. 기업들은 늘어난 온라인 채널 수요에 발맞춰 고객 서비스에 AI를 도입하고, 나아가 개인화된 쇼핑 어시스턴트로 매출 증대 효과까지 기대하고 있다. 특히 AI 에이전트가 빠르게 발전하며 이 같은 발전은 더욱 가속화될 전망이다.

활발해진 온라인 채널…AI 도입 나선 리테일 산업

코로나19 대유행은 전 세계 리테일 산업의 디지털화를 촉진했다. 사회적 거리두기로 오프라인 매장 운영이 제한되고 비대면 채널 선호도가 높아짐에 따라 온라인 채널 수요가 급격히 증가한 것이다.

글로벌 컨설팅 기업 맥킨지는 코로나19로 인해 소비자의 전자상거래(이커머스, e-Commerce) 전환 속도가 단 몇 달 새 10년 정도 빨라졌다고 추정했다. 시장이 급변함에 따라 월마트를 비롯한 글로벌 리테일 기업은 전자상거래 플랫폼을 확장함으로써 시장 점유율을 끌어올렸다.

또 다른 변화는 고객 서비스 부문의 AI 도입이다. 온라인 채널을 통해 확보된 데이터로 고객 만족도를 높이고자 AI를 선택한 것이다. 아마존웹서비스(AWS)의 클라우드 컨택센터 서비스 ‘아마존 커넥트(Amazon Connect)’가 대표적 사례다.

아마존 커넥트는 AI를 기반으로 상담원에게 실시간 추천 답변과 권장 조치를 제공하는 ‘아마존 Q 인 커넥트(Amazon Q in Connect)’, 그리고 AI로 대화의 핵심을 파악하고 감정과 트렌드를 분석하는 ‘커넥트 콘택트 렌즈(Amazon Connect Contact Lens)’를 제공한다. 이를 통해 하루 1,500만 건 이상의 고객 상호작용을 처리하며 서비스 효율성과 만족도를 동시에 높이고 있다.

가시적 성과를 바탕으로 많은 리테일 기업이 AI 도입에 적극적으로 나서고 있다. 세일즈포스가 글로벌 8개국 리테일 산업 의사결정자 1,390명 대상으로 진행한 조사에 따르면, 2025년 말까지 생성형 AI를 도입한 리테일 기업은 45%까지 증가할 전망이며 특히 그중에서 리테일러가 생성형 AI를 적용하고자 하는 최우선 영역이 고객 서비스 부문인 것으로 나타났다.

개인화된 쇼핑 어시스턴트로 매출 증대 견인

더 나아가 AI는 고객 응대 도구를 넘어 개인화된 쇼핑 어시스턴트로 변모하고 있다. 대형 유통업체들은 고객의 구매 이력, 검색 패턴, 선호도 등을 실시간 분석해 최적의 상품을 추천하고, 구매 시점부터 배송, 사후 관리까지 끊김이 없는 서비스를 제공하기 시작했다. AI가 고객의 과거 구매 패턴을 분석해 다음 구매를 예측하고, 개인별 맞춤형 프로모션을 제안하는 등 선제적 서비스로도 발전하고 있다.

AI 쇼핑 어시스턴트의 효과는 지난해 미국 연말 쇼핑 시즌에 뚜렷이 확인됐다. 세일즈포스의 2024년 사이버 위크(Cyber Week) 기간을 분석한 결과, AI와 AI 에이전트 기술이 600억 달러(약 86조 9,700억 원)의 매출을 견인했다. 이는 해당 기간 전체 온라인 매출 19%를 차지하는 규모다.

AI는 소매업체의 구매 전환율 향상도 이끌었다. 소매업체들은 더 나은 고객 서비스와 개인화된 쇼핑 경험을 제공하고자 사이버 위크 직전 대비 AI 에이전트 활용을 18% 확대했다. 그 결과, AI를 도입한 기업은 미도입 기업 대비 평균 2% 높은 구매 전환율을 달성했다. 아울러 쇼핑객의 AI 및 에이전트 기반 채팅 서비스 이용량도 38% 증가했다. 이러한 결과는 개인화된 쇼핑 경험이 선택이 아닌 필수가 됐음을 방증한다.

세일즈포스, ‘에이전트포스’로 향상된 고객 경험 창출

이러한 흐름 속에서 세일즈포스는 ‘에이전트포스(Agentforce)’로 AI 기반 고객 서비스의 혁신을 만들어 가고 있다. 에이전트포스는 세일즈포스가 지난 9월 자사 연례 컨퍼런스 ‘드림포스 2024’에서 선보인 솔루션으로, 로우코드(Low-code) 방식을 활용해 누구나 업무에 필요한 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원한다.

에이전트포스는 영업, 서비스, 마케팅 등 여러 고객 접점에서 자율적인 응대가 가능하도록 설계됐다. 연중무휴로 고객 문의에 정확히 응답할 수 있으며, 특히 기업 브랜드 이미지에 어울리는 언어로 소통함으로써 고객 경험을 향상할 수 있다.

에이전트포스의 강점은 조직 내 데이터로 제안하는 고객 맞춤형 답변이다. 고객의 구매 이력, 선호도, 과거 상호작용 데이터를 정교히 분석해 더욱 개인화된 서비스를 제공한다. 복잡한 문의가 발생하면 상담원에게 해당 내용을 자연스럽게 전달하는 기능도 갖췄다. 이 과정에서 이전 대화 내용이 자동으로 정리돼 전달되므로, 상담원은 추가 확인 절차 없이 바로 고객 문제 해결에 집중할 수 있다.

에이전트포스는 개인화된 쇼핑 경험을 디지털화하는 데도 중요한 역할을 맡고 있다. 전자상거래 사이트나 메시징 애플리케이션과 결합, 디지털 컨시어지(Concierge)로서 개인화된 제품 추천, 구매 지원, 주문 추적 등을 통해 쇼핑 경험을 한층 강화한다. 기업은 고객 만족도를 높이는 동시에 운영 효율성과 매출을 개선하는 효과를 거둘 수 있다.

실제 활용 사례도 주목할 만하다. 미국 백화점 체인 기업 삭스(Saks)는 세일즈포스 에이전트포스를 통해 AI 에이전트 ‘소피’를 개발했다. 가령 고객이 잘못 구매한 상품을 반품하기 위해 전화를 걸면 ‘소피’는 고객의 이전 구매 이력을 확인 후, 적절한 사이즈를 추천하고 위치 정보를 기반으로 가장 빠른 배송이 가능한 매장에 자동으로 발주를 진행할 수 있다.

삭스는 에이전트포스로 반품과 같은 일상적인 문의를 처리함으로써 상담원들이 개인화된 서비스에 집중하고 고객 관계를 강화할 수 있도록 지원하고 있다.

세일즈포스 관계자는 “AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 리테일 산업의 패러다임을 새롭게 정의하고 있다. 소비자 수요를 정확히 예측하고 신속히 대응하는 데 있어 AI는 필수 도구로 자리매김했다”며 “유통·리테일 기업은 성공을 위해 AI로 고객의 요구를 미리 파악하고 이에 선제 대응에 나서야 한다”고 강조했다.