대화로 끝내는 쇼핑…네이버 ‘AI 쇼핑 에이전트’가 이끄는 소비 혁명 작성일 04-18 46 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">네플스 앱서 ‘AI 쇼핑 에어전트’ 단번에 호출<br>복잡해진 자연어 질의도 알아서 답변 ‘척척’<br>‘맥락 맞춤’ 비교 분석 넘어 ‘확장 추천’까지 <br>상반기 중 ‘원스톱 대화형 쇼핑’ 고도화 착수</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="31mJCxGhSm"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c0fe058e72613fcf88e04298076c26cdc26a16770e5c5316da11948da673bb54" dmcf-pid="0FOnlRXSTr" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="정자동 네이버 사옥. 사진 제공=네이버" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/seouleconomy/20260418080148389rtbo.png" data-org-width="647" dmcf-mid="1Ahs3Eb0WI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/seouleconomy/20260418080148389rtbo.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 정자동 네이버 사옥. 사진 제공=네이버 </figcaption> </figure> <p contents-hash="24f727a9a38834677ee61d53ef86f3edd042d12bd8e6328daa0172d0579b2651" dmcf-pid="p3ILSeZvyw" dmcf-ptype="general"><strong>“여자 혼자 사는 9평 원룸에 봄맞이 커튼을 달고 싶은데, 월셋집이라 구멍을 내면 안 돼.” </strong></p> <p contents-hash="3412c3b524b14a6f0ab9a9f76491ab56598351fa97b301786b80c82162a58be3" dmcf-pid="U0Covd5ThD" dmcf-ptype="general">이러한 내용을 에이전트에 질문하자 곧바로 ‘월셋집에 적합한 무타공’, ‘간편한 설치’ 등 사용자의 속성에 맞는 제품군들이 차례차례 소개됐다. 에이전트는 “아일렛, 핀, 링고리 형태 구조는 커튼봉에 바로 끼우는 구조라 드릴이나 나사가 필요 없고, 여성 혼자서도 손쉽게 걸 수 있다”며 마치 숙련된 쇼핑 매니저처럼 적합한 상품을 안내했다. 인공지능(AI) 기술로 복잡한 쇼핑 맥락과 의도를 정확하게 파악하고, 사용자의 최근 검색이나 구매 이력까지 반영해 개인화된 추천을 제공한 것이다.</p> <p contents-hash="8d7c4f81a9e524271ea7b3ef15c3f2a4d53415e2229c3209ec9fc1aa46ea357c" dmcf-pid="uphgTJ1ySE" dmcf-ptype="general">이는 네이버의 AI 쇼핑앱 네이버플러스 스토어의 ‘AI 쇼핑 에이전트’가 전면에 나오면서 달라진 소비 풍경이다. 18일 네이버에 따르면 지난 1일 네플스 애플리케이션 검색창에 ‘AI 쇼핑 에이전트’ 아이콘이 고정 배치됐다. 사용자들은 애플리케이션에 접속한 뒤 터치 한 번으로 즉시 쇼핑 에이전트를 호출하고, 자연어 질문으로 내게 맞는 상품을 추천받는 새로운 소비 경험을 이어가고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0b4adab50c82ddf456e63b38ea108c16ffb603205598aff0e93a0bbe3cdff40f" dmcf-pid="7UlayitWWk" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="네이버 쇼핑 AI 에이전트. 사진 제공=네이버" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/seouleconomy/20260418080149787ralg.png" data-org-width="1179" dmcf-mid="t35s3Eb0TO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/seouleconomy/20260418080149787ralg.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 네이버 쇼핑 AI 에이전트. 사진 제공=네이버 </figcaption> </figure> <p contents-hash="3b9a711c293eac39fc9e4af76946262aaa73f281be916437307d9556d030e8a2" dmcf-pid="zuSNWnFYvc" dmcf-ptype="general">특히 복잡하고 세세한 정보를 조사하고 비교 분석해야 하는 고관여 상품에 대해 네플스 AI 쇼핑 에이전트의 역할이 도드라진다는 평가다. 공간과 상황, 제품별로 사용자 후기를 찾기 위해 직접 블로그를 돌아다니는 등 내게 맞는 상품군을 찾기 위해 많은 노력과 시간을 기울일 필요 없이 에이전트와의 대화만으로도 쇼핑 탐색이 가능해졌기 때문이다.</p> <p contents-hash="b77936a4d308216dbc4637009f93e0efccbada0a11899d7bc83efc3626634f08" dmcf-pid="q7vjYL3GhA" dmcf-ptype="general">실제로 어도비가 지난해 미국 소비자 5000 명을 대상으로 실시한 조사에 따르면 생성형 AI를 ‘제품조사’에 활용하는 비율이 55%로 가장 높았고, 상품 추천(47%)이 그 뒤를 이었다. 사용자들이 AI에 대해 구매 의사결정과 실행을 동시에 수행하며 쇼핑 효율을 개선하는 역할을 기대하고 있다는 의미다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d33a60cd4ba56903a965c506436731a90f4f7f1eda12799d2d95aaf6e502daa9" dmcf-pid="BbYEZNu5Cj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="네이버 쇼핑 AI 에이전트. 사진 제공=네이버" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/seouleconomy/20260418080151240bhfa.png" data-org-width="1179" dmcf-mid="FGM7J3Aiys" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/18/seouleconomy/20260418080151240bhfa.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 네이버 쇼핑 AI 에이전트. 사진 제공=네이버 </figcaption> </figure> <p contents-hash="26f12c558857ac4d19e7ab7d90a649c498f56d218929ed3826e006502ea49930" dmcf-pid="bKGD5j71SN" dmcf-ptype="general">네이버 쇼핑 에이전트의 ‘멀티턴’ 대화 기능과 확장 추천도 견고해지고 있다. 예컨대 커튼에 이어 커튼봉에 대해서도 추가 질문하면 앞선 조건에 부합하는 봉을 추천하거나 커튼과 봉이 함께 포함된 올인원 세트를 제안한다. 방대한 스마트스토어 상품 데이터베이스와 상품 리뷰 같은 커머스 데이터, 블로그 및 카페 등 다양한 플랫폼에 축적된 사용자 경험 데이터 및 양질의 콘텐츠들을 바탕으로 상황의 맥락과 취향을 이해한 결과다.</p> <p contents-hash="a992fa9c38eacc0b7d6b6de99b24a901f42430e4ff83ea53bede009eea490fd4" dmcf-pid="K9Hw1Aztya" dmcf-ptype="general">아울러 사용자의 대화 이력을 보관하는 ‘히스토리’ 기능을 추가하며 사용자 편의와 경험 확대를 위해 고도화하고 있다. 특히 지난해 AI 쇼핑앱 출시 이후 AI 쇼핑 에이전트 등 ‘쇼핑 앱 온리’을 선보인 결과, 네플스 앱 다운로드는 올해 1분기 기준 누적 1576만 다운로드를 기록하고, 앱 사용자 체류 시간도 2.3배 증가했다.</p> <p contents-hash="987af27e53496a1bb7b733fa68015af2cf0fc28a4f959009ca96015873a90d30" dmcf-pid="92XrtcqFTg" dmcf-ptype="general">네이버는 상반기 중에는 사용자에게 먼저 말을 거는 AI 쇼핑 에이전트로 고도화해 개인화 쇼핑 경험을 한층 더한다는 계획이다. 사용자가 홈 화면을 브라우징하거나, 상품을 탐색할 때 쇼핑 에이전트가 사용자의 쇼핑 이력 및 맥락 등에 기반하여 개인화된 쇼핑 테마를 제안하는 방향이다.</p> <p contents-hash="3ea6b1bafa2f47095def7fd2a8b7cb5600dca21b6cdcac142764834513d48812" dmcf-pid="2VZmFkB3Co" dmcf-ptype="general">신혼 가전, 2인용 가구 등을 구매한 적 있거나 자주 찾아본 사용자에게 “신혼 공간 무드를 바꿔줄 조명, 같이 찾아볼까요?”와 같은 질문을 먼저 건네는 식이다. 이와 함께 사용자가 탐색 선택지를 좁혀갈 수 있도록 ‘화이트&우드 톤에 어울리는 침실 조명 추천해줘’ 등 꼬리 질문도 함께 제안해 이용자의 선택을 도울 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="623ef51e8becca78fb0c8310b7e6197e8f45e89fa98cb560376aade6d7f2cd0a" dmcf-pid="Vf5s3Eb0lL" dmcf-ptype="general">네이버 관계자는 “출시 이후 사용자들이 복잡한 조건을 갖춘 상품 조사나 구체적인 상품 스펙에 대한 비교 분석을 통해 쇼핑 탐색 시간을 효율화하는 방향으로 다양하게 에이전트를 활용하고 있다”며 “자체 쇼핑 생태계 위에서 탐색부터 결제까지 끊김 없는 대화형 쇼핑을 제공하기 위해 성능을 고도화해 나갈 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="b8a635bae9e7faf1849446b464df565bc5287288954ad9b0c8316e92c890e82a" dmcf-pid="f41O0DKpln" dmcf-ptype="general">이진석 기자 ljs@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "나는 학생, 너는 도구"…AI 시대에 지켜야 할 배우는 사람의 정체성 04-18 다음 녹는 것도 모자라 시커메지는 그린란드 빙하 04-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
