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요즘 쇼핑몰을 운영하는 분들은 이런 고민이 많습니다. '광고비는 오르고, 고객은 더 까다로워졌고, 사람 뽑기도 어렵다.' 이런 상황에서 ‘어떻게 하면 더 적은 비용과 시간으로 더 좋은 결과를 낼 수 있을까’ 고민하게 되는데요. 그 답 중 하나가 바로 AI(인공지능)를 활용하는 것입니다.
AI라고 하면 거창하게 느껴질 수 있지만, 이미 많은 쇼핑몰들이 고객 상담부터 광고 이미지 제작까지 다양한 업무에 AI를 활용하고 있습니다. 그리고 실제로 매출을 높이거나, 일손을 줄이는 데 큰 도움이 되고 있죠.
그렇다면 쇼핑몰, 이커머스에서는 실제로 어떤 업무에 어떻게 AI를 활용할 수 있고, 어떤 성과를 기대할 수 있을까요? 위시켓과 함께 알아보겠습니다.
✍️ 콘텐츠 미리보기
- 쇼핑몰, 이커머스의 AI 활용 분야
- 분야별 AI 활용 사례
AI 기반 챗봇은 고객 상담 업무의 자동화를 가능하게 합니다. 자주 묻는 질문(FAQ), 배송 조회, 반품/교환 처리, 재입고 알림 등 반복적인 문의에 대해 24시간 응답이 가능하며, 운영자 개입 없이 고객 만족도를 유지할 수 있습니다.
AI 추천 알고리즘은 고객의 클릭 기록, 장바구니, 구매 이력 등을 분석해 개인화된 상품을 실시간 추천합니다. 이는 고객의 구매 확률을 높이고, 평균 주문 금액을 증가시키는 데 효과적입니다.
수많은 고객 리뷰 데이터를 AI가 자동으로 분석해 긍정/부정 감정을 분류하고, 특정 키워드(예: "사이즈 작아요", "배송 빠름")를 중심으로 제품 개선 방향을 제시합니다.
AI 기반 콘텐츠 생성 툴을 활용하면, 광고 배너 이미지, 상품 상세 설명, SNS 카피 등을 자동으로 제작할 수 있습니다. 특히 빠른 상품 업데이트와 마케팅 소재 반복 제작에 유용합니다.
✔️ 도입 배경
커머스 업계는 특성상 고객 문의가 많은 편이며, 특히 시즌성 프로모션이나 이벤트가 진행되는 시기에는 상담 요청이 급증하는 경향이 있습니다. 이로 인해 응답이 지연되고, 고객 만족도가 낮아지는 문제가 반복적으로 발생하곤 했습니다. 또한, CS 인력의 과부하로 인해 전반적인 업무 효율성도 떨어지는 상황이 지속되어 개선이 필요한 시점이었습니다.
✔️ 도입 목적 및 해결 방법
고객사는 이러한 문제를 해결하고, CS 팀의 생산성을 높이기 위해 AI 기반 챗봇 시스템을 도입했습니다. 해당 챗봇은 상품 상세 페이지 내에서 실시간으로 고객의 문의에 응답하거나, 질문 내용을 자동 분석하여 관련 상품 정보를 빠르게 매칭해주는 기능을 갖추고 있습니다.
이 시스템을 통해 고객사는 보다 빠르고 정확한 상담 제공이 가능해졌으며, 전체 CS 운영 구조를 보다 효율적으로 개선할 수 있었습니다.
✔️ 성과
✔️ 도입 배경
이 고객사는 중국 의류를 직수입해 도소매로 제공하는 이커머스 플랫폼을 운영하고 있었습니다. 플랫폼 사용자들은 자연어 기반의 키워드 검색과 이미지 검색 기능을 통해 원하는 상품을 빠르게 찾기를 원했지만, 기존 시스템으로는 이 요구를 충족하기 어려운 상황이었습니다.
해외 소싱 상품 특성상 상품명이 일관되지 않고 정리되어 있지 않아, 구매자가 색상, 디테일, 분위기와 같은 비정형적 특징을 검색에 반영하는 데 한계가 있었습니다. 이로 인해 원하는 제품을 찾는 데 시간이 오래 걸리거나, 판매 기회 자체가 사라지는 문제가 자주 발생했습니다.
✔️ 도입 목적 및 해결 방법
고객사는 이 같은 검색 불편을 해소하고 전환율을 높이기 위해 AI 기술 기반의 이미지·텍스트 검색 시스템을 도입했습니다. 사용자가 입력한 텍스트뿐 아니라, SNS에서 저장한 이미지나 직접 촬영한 사진을 업로드하면, AI가 색상, 스타일, 디테일 정보를 분석해 유사도가 높은 상품을 자동으로 찾아주는 모델을 개발해 적용했습니다.
이 시스템 도입을 통해 사용자는 더 직관적이고 빠른 검색 경험을 제공받을 수 있게 되었고, 실제 검색-구매 간소화로 전환율 개선 효과도 확인할 수 있었습니다.
✔️ 주요 기능
✔️ 도입 배경
해당 고객사는 매년 약 12만 건 이상의 반품 관련 텍스트 리뷰를 직접 수작업으로 분류해왔습니다. 이로 인해 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 상당한 시간과 인력이 소모되고 있었습니다.
일반적으로 이커머스 플랫폼은 반품 사유를 객관식 항목으로 수집하지만, 이 항목들은 대체로 서비스 품질 개선 중심으로 구성되어 있어, 각 상품별로 필요한 세부 피드백을 충분히 반영하기에는 한계가 있었습니다.
특히 전체 반품 리뷰의 절반 이상이 자유롭게 작성된 텍스트로 제출되다 보니, 분류 과정에서 중요한 고객 의견(VoC)이 누락되거나 일관되게 정리되지 않는 문제가 반복적으로 발생했습니다.
✔️ 도입 목적 및 해결 방법
고객사는 이러한 리소스 낭비와 데이터 누락 문제를 해결하기 위해 AI 기반 텍스트 분류 자동화 솔루션을 도입했습니다.이를 통해 전체 리뷰 데이터를 더 빠르게 분석할 수 있을 뿐 아니라,기간별, 상품군별로 집중적인 분석이 가능해져,정확하고 실용적인 인사이트 도출이 가능해졌습니다.
✔️ 성과
지금까지 쇼핑몰, 이커머스의 AI 활용 사례를 알아봤습니다. AI는 더 이상 거창하고 먼 기술이 아닙니다. 고객 상담, 상품 추천, 리뷰 분석, 이미지 검색, 반품 데이터 분류까지. 이커머스 운영 전반에서 AI는 이미 실질적인 성과를 내고 있으며, 중소형 쇼핑몰에서도 충분히 도입할 수 있는 수준으로 진입 장벽이 낮아졌습니다.
하지만, 필요성은 인식해도 어떤 기술을 어떻게 도입해야 할지 막막하게 느껴질 수 있습니다. 이때 가장 좋은 방법은 신뢰할 수 있는 전문가와 함께 설계하고 시작하는 것입니다.
지금 위시켓과 함께 쉽고 빠른 AI 도입을 시작해 보세요.
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