검색 말고 질문으로... 새 화두 '대화형 커머스'

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가상 비서가 내 맘에 쏙 드는 물건 사주는 시대 올까?
Monday, January 2nd, 2017
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사진/ 오페레이터 홈페이지 캡처

영화 ‘Her’를 보면, 인상적인 부분이 있다. 바로 대부분의 생활을 인공지능과의 대화로 해결하는 것. 불을 켤 때도, 전화를 걸거나, 뉴스를 읽거나 메일이나 편지를 쓸 때도, 사람들은 그냥 ‘말’로 인공지능에 명령을 한다. 일명 ‘가상비서’ (Virtual Personal Assistants·VPA)가 현실화된 미래라 할 수 있을 게다.

실제로 스마트폰 내에서 가상비서를 사용한 사람들도 늘고 있으며, 그 역할 비중도 증가할 것으로 예측된다. 지난 21일(현지시간) 발표된 시장조사기관 가트너가 올해 4분기 미국과 유럽, 영국 중국에 걸쳐 3021명의 소비자들을 대상으로 여론 조사를 실시한 결과, 미국 소비자의 42%, 영국 소비자의 32%가 최근 3개월간 스마트폰에서 개인 가상 비서 서비스를 이용했다고 밝혔다. 또한 미국과 영국에서 평균 37% 이상의 응답자가 이 기간 동안 최소한 한번 이상 가상 개인 비서 서비스를 이용했다고 한다.

무엇보다 가트너는 3년 뒤인 2019년에는 스마트폰 기능의 20% 정도를 가상비서를 통해 작동할 수 있을 것이라고 예측하며, 가상비서의 역할이 일상 내에서 증가할 것으로 내다보기도 했다.

이러한 가상비서 사용 증가는 ‘대화형 커머스(conversational commerce)’에도 상호 영향을 미칠 것을 보인다. 우버의 개발자경험 부서를 이끌고 있는 크리스 메시나는 대화형 커머스를 이렇게 정의 했다. ‘채팅, 메시징 또는 자연어 인터페이스를 이용하여 인간, 브랜드 또는 서비스와 소통하는 것’이라고. 하지만, 아직까지는 주로 대화형 커머스에서 말로 하는 대화보다는 텍스트를 통한 대화가 이뤄지는 단계다.

LG경제연구원의 황혜정 연구위원은 '대화형 커머스, 차세대 쇼핑은 텍스트로 시작된다' 보고서에서 "사람들의 모바일 쇼핑 방식이 사이트에서 직접 검색하는 형태에서 메시지를 주고 받는 형태로 진화할 것으로 보인다. 대화형 커머스에서는 내가 원하는 제품을 ‘질문’을 통해 요청하면 마치 '퍼스널 쇼퍼'처럼 나에게 맞는 제품을 추천해줄 것”이라고 밝혔다. 그러면서 대화형 커머스에는 두 가지 유형이 있다고 설명한다.

하나는 중국의 타오바오의 전용 메시저 ‘아리왕왕’처럼 기존의 모바일 커머스 앱 방식에 메신저 기능을 추가한 것과, 다른 하나는 우버의 개릿 캠프가 개발한 ‘오퍼레이터’ 같이 처음부터 대화형 인터페이스로 커머스를 하는 방식이 있다는 것.

특히 오퍼레이터는 자사의 네트워크화된 전문가와 소비자를 연결시켜 다양한 쇼핑 관련 요구들을 수행한다. 사람들은 검색 대신 질문을 하면 그만이다. 오퍼레이터는 어떤 제품을 살까 고민하는 소비자와 전문가를 연결해준다. 예를 들어, 한 남자가 “다음주 결혼 기념일에 아내에게 배달될 꽃이 필요하다”라는 메시지를 오퍼레이터에 입력하면, “아내 분이 특별히 좋아하는 꽃이 있습니까”라는 메시지가 돌아온다.

“내 아내는 핑크색 꽃을 좋아하는데 현재 시즌인 꽃은?” 이라고 회신하면, “지금 시즌인 꽃은 튤립이고, 이 플로리스트의 꽃은 100% 미국 내에서 길러진 꽃입니다”라는 메시지와 함께 꽃다발의 사진과 가격이 포함된 추천안이 같이 온다. 대화창 아래 “이것을 사겠다(I will take it)”라는 버튼을 클릭하면 구매가 진행된다. “아내에게 선물할 꽃다발이 필요하다”라는 한 문장이 구매로 전환되는 것이다.

이렇듯 오퍼레이터를 통해 콘서트 티켓을 주문할 수도 있고, 여자친구 생일 선물에 대한 아이디어를 얻을 수도 있으며, 심지어 새로운 가구에 대한 인테리어 디자인 추천도 받을 수 있다. 오퍼레이터는 오프라인에서만 거래 가능한 90%의 커머스 상품을 내재화하는 것을 목표로 하고 있다.

현재 대화형 커머스를 활용하고 있는 유통업체들은 인공지능을 기반으로 한 챗봇(Chat Bot)을 결합하는 시도를 하고 있다. 대표적으로 글로벌 업체인 아마존, 이베이 등이 있고, 국내에는 메신저 플랫폼을 가진 네이버, 카카오, 전자상거래 업체인 11번가가 있다.

하지만 아직까지는 그래서 정형화 된 규칙에 따라 고객의 질문과 답변을 유도할 수 있으므로 간단한 수준의 응대 정도만 가능하다. 챗봇이 방대한 자료 분석을 통해 인간과의 대화에서 맥락을 파악하고 제대로 된 추천을 하기 위해서는 아직 갈 길이 멀다는 게 중론이다.

당분간은 인공지능 기술의 정확성이 떨어지는 한계를 해결하기 위해 인간의 도움이 필요한 상황이다. 또한 소통을 주로 하는 SNS와 같은 대화형 인터페이스에서 ‘최종구매’가 이뤄지기 힘든 현실도 극복해야 할 사항으로 지적되고 있다.

 

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