AI 에이전트: 2025년 전자상거래를 혁신하는 방법

인공지능(AI)은 세상을 하룻밤 사이에 변화시키지는 않았지만, 사람들이 일하는 방식을 매일 변화시키고 있습니다. AI 도구는 새로운 아이디어를 구상하고, 24시간 연중무휴 고객 지원을 제공하며, 방대한 데이터에서 패턴을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI 에이전트는 이를 한 단계 더 발전시킵니다. 이러한 전문 AI 도구는 독립적으로 작동하며, 디지털 스토어를 실제 결과와 연결하는 스마트 중개자 역할을 합니다. 이들은 복잡한 목표를 달성하기 위해 여러분이 다음에 무엇을 해야 할지 끊임없이 지시할 필요 없이 작업을 수행할 수 있습니다.

AI 에이전트가 어떻게 여러분의 비즈니스를 성장시킬 수 있는지, 그리고 이를 활용하기 위해 필요한 사항을 알아보겠습니다.

AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트(지능형 에이전트라고도 함)는 여러분이 설정한 목표를 달성하기 위해 독립적으로 작동하는 인공지능 시스템입니다. 일반적인 AI 도구가 지시를 기다리는 것과 달리, 에이전트는 환경을 인식하고 데이터를 해석하며 스스로 결정을 내립니다. 이들은 변화하는 조건에 적응하며 경험을 통해 학습합니다.

AI 에이전트와 AI 도구: 차이점은 무엇인가요?

AI 에이전트와 AI 도구 모두 자연어 처리, 대형 언어 모델, 기계 학습을 사용합니다. 가장 큰 차이점은 자율성입니다.

AI 도구는 데이터 분석, 질문에 대한 답변, 텍스트 번역과 같은 특정 작업에서 뛰어납니다. 그러나 이들은 단계마다 여러분의 입력과 지시가 필요합니다. 이들을 복잡한 계산기로 생각해 보세요. 강력한 기능을 가지고 있지만, 버튼을 눌러줄 사람이 필요합니다.

AI 에이전트는 독립적으로 작동합니다. 이들은 지속적인 지침 없이도 미리 정해진 목표를 달성하기 위해 결정을 내리고 행동합니다. 자율주행차와 같아서 스스로 복잡한 결정을 내리고 경로를 탐색합니다.

2025년에 출시된 OpenAI의 Operator를 예로 들어 보겠습니다. 이 AI 에이전트는 제품을 탐색하고 주문을 하는 등의 웹 기반 쇼핑 작업을 도와줍니다. 사용자가 무엇을 클릭해야 할지 또는 다음에 어디로 가야 할지를 지시하지 않아도 각 단계를 스스로 파악합니다. 이것이 진정한 AI 자율성의 힘입니다.

AI 에이전트의 4가지 유형

다양한 유형의 AI 에이전트가 서로 다른 방식으로 작동합니다.

1. 목표 기반

이 에이전트는 특정 목표 달성에 집중합니다. 각 행동이 목표에 가까워지는지를 평가합니다. 예를 들어, 체스 게임을 하는 AI 에이전트는 다양한 수를 고려하고 체크메이트에 가까워지는 수를 선택합니다.

2. 효용 기반

이 에이전트는 결정을 내릴 때 여러 요소를 고려합니다. 다양한 결과에 가치를 부여하고 이익을 극대화하는 행동을 선택합니다. 자율주행차는 최적의 경로를 선택할 때 연료 효율성과 속도를 균형 있게 고려할 수 있습니다.

3. 학습

학습 에이전트는 성공과 실패를 통해 성능을 개선합니다. 강화 학습 에이전트인 AlphaGo는 시행착오를 통해 학습합니다. 또 다른 예로는 스팸 필터가 있으며, 이는 처리하는 메시지의 패턴을 분석하여 원치 않는 이메일을 더 잘 식별하게 됩니다.

4. 계획

이 에이전트는 복잡한 목표를 달성하기 위해 상세한 계획을 수립합니다. 가능성을 분석하고 잠재적인 결과를 평가하며 성공 가능성이 가장 높은 접근 방식을 선택합니다. 물류 분야에서는 계획 에이전트가 교통, 거리, 운전자의 가용성을 고려하여 배송 경로를 최적화합니다.

전자상거래를 위한 AI 에이전트의 이점

AI 에이전트 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 73%의 소비자가 AI가 쇼핑 경험을 개선한다고 응답했으며, 글로벌 AI 기반 전자상거래 시장은 2025년까지 86억 5천만 달러(약 12조 209억 500만원)에 이를 것으로 예상됩니다. AI 에이전트를 조기에 도입한 소매업체는 운영 비용 절감 이상의 이점을 얻습니다. 더 깊은 고객 통찰력, 빠른 응답 시간, 모든 채널에서의 원활한 경험을 누릴 수 있습니다.

자동화

AI 에이전트는 반복적인 작업을 인간보다 훨씬 빠르게 처리하여 불만을 줄이고 전략적 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 합니다. 이들은 재고 업데이트부터 디자인 변경까지 기존에는 비싼 대행사와 긴 승인 프로세스가 필요했던 모든 것을 자동화할 수 있습니다.

Shopify의 수석 개발자인 Alex Pilon은 “소프트웨어 개발 비용은 사실상 제로에 가까워지고 있습니다.”라고 설명합니다. “Shopify 판매자라면, 발렌타인데이를 위해 사이트를 재설계한 후 다음 날 다시 원래대로 되돌릴 수 있으며, 이는 수천 달러(약 138만 9,700원~1,389만 5,610원)의 디자인 대행사 비용 대신 몇 달러(약 1,389원~1만 2,507원)의 토큰으로 가능합니다.”

이전에는 이메일을 주고받고 변경 요청을 하며 상당한 시간 투자가 필요했던 작업이 이제는 바로 이루어질 수 있고 비용도 절감됩니다.

가용성

AI 에이전트는 24시간 연중무휴 휴식 없이 작동하여 여러분이 잠자는 동안에도 거래 및 가격 변동을 모니터링하는 데 적합합니다. 또한 기존 영업시간 외에도 고객 지원을 제공하여 고객이 필요할 때 항상 도움을 받을 수 있습니다.

사용자 경험

AI 에이전트는 고객의 선호도를 학습하여 맞춤형 추천을 제공함으로써 상호작용을 개인화합니다. 이는 고객이 다시 방문하도록 유도하는 더 편리하고 사용자 친화적인 쇼핑 경험을 창출합니다.

의사 결정

AI 에이전트는 데이터에서 여러분이 놓칠 수 있는 패턴과 트렌드를 찾아내어 더 스마트한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 이들은 어떤 제품을 홍보할지, 가격을 언제 조정할지, 어떤 고객이 재구매할 가능성이 높은지를 파악할 수 있습니다.

보안

AI 에이전트는 사이버 위협으로부터 스토어를 모니터링하고 공격을 예방하기 위한 사전 조치를 할 수 있습니다. 이들은 또한 사기 탐지에 필수적이며, 여러분의 비즈니스와 고객 모두를 보호합니다.

주요 AI 에이전트 플랫폼 및 시장 동향

에이전트 상거래는 온라인 쇼핑의 차세대 진화를 나타냅니다. 이러한 전자상거래 AI 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어 고객을 대신하여 능동적으로 제품을 탐색하고 비교하며 구매를 완료하는 지능형 퍼스널 쇼퍼 역할을 합니다.

ChatGPT와 같은 일반 AI 시스템과 달리, 전자상거래 AI 에이전트는 상거래를 위해 특별히 설계되었습니다. Alex는 이렇게 설명합니다. “에이전트는 특정 작업이나 워크플로에 맞춰 구성된 AI의 목적별 구성이라고 할 수 있습니다.”

이러한 에이전트는 제품 데이터베이스에 접근하고, 타사 웹 서비스와 통합하며, 비즈니스의 특정 지식 기반을 활용할 수 있습니다. 이러한 전문성 덕분에 고객의 선호도(좋아하는 브랜드, 사이즈, 예산 범위 등)를 기억하고, 새로운 컬렉션이 출시되거나 세일이 시작될 때 관련 아이템을 제시할 수 있습니다.

일부 플랫폼은 이미 AI 에이전트를 사용하여 주간 쇼핑 습관에 따라 자동으로 장바구니 목록을 작성하거나 최근 대화 및 검색 활동에 기반하여 선물을 추천하고 있습니다.

주요 기업 및 플랫폼

Google과 Amazon 같은 주요 기술 기업들이 전자상거래를 위한 AI 에이전트 개발을 선도하고 있으며, OpenAI와 같은 신생 기업들도 상당한 진전을 보이고 있습니다. Shopify와 Salesforce와 같은 전자상거래 플랫폼은 AI 기반 기능을 직접 그들의 생태계에 통합하고 있습니다.

Rebuy, Lily AI, Vue.ai와 같은 스타트업들도 AI 에이전트를 사용하여 고도로 개인화된 제품 추천, 자동화된 상품 판매, 최적화된 고객 여정을 제공함으로써 주목받고 있습니다.

에이전트 상거래의 새로운 동향

가장 큰 동향은 AI 에이전트가 전체 쇼핑 워크플로를 독립적으로 관리하는 것입니다. 이들은 제품을 조사하고, 옵션을 비교하며, 사용자 선호도에 따라 구매를 진행할 수 있으며, 이 모든 과정이 지속적인 입력 없이 이루어집니다.

이러한 수동적 접근 방식은 고객이 여러분의 스토어와 상호작용을 하는 방식을 변화시킵니다. 수동적인 탐색에서 지능적이고 자동화된 쇼핑 경험으로 전환하여 시간을 절약하면서 고객이 원하는 것을 정확히 제공합니다.

전자상거래 비즈니스를 위한 AI 에이전트의 작동 방식

AI 에이전트는 전통적으로 지속적인 인간 감독이 필요한 복잡한 작업을 처리하여 전자상거래 운영을 혁신할 수 있습니다.

다음은 AI 에이전트를 활용하는 방법입니다.

제품 발견 및 추천

AI 에이전트는 탐색 기록과 선호도에 따라 제품을 추천하여 평균 주문 가치를 증가시킵니다. 소비자의 압도적인 대다수(96%)가 브랜드가 개인화된 메시지를 보낼 때 구매할 가능성이 높다고 응답하며, 76%는 실제로 브랜드에서 개인화를 기대합니다. AI 기반 추천은 사용자 행동과 선호도에 따라 아이템을 제안하여 판매 장벽을 줄입니다.

고객 서비스 및 지원

고객 서비스를 인간 상담원에서 AI로 전환하는 것이 점점 더 쉬워지고 저렴해지고 있습니다. 8시간 근무 후 퇴근하는 인간 상담원과 달리, AI 에이전트는 AI 지식 기반을 활용하여 고객 서비스 챗봇을 통해 질문에 답변하고, 문제를 해결하며, 키워드에 따라 적절한 부서로 문의를 전달합니다.

Shopify Inbox와 Shopify Magic과 같은 도구를 사용하면 고객 메시지를 검토하고 편집하고 응답하여 전환율을 높이고 더 많은 대화를 결제로 전환할 수 있습니다. 또한 구매 후 메시지를 보내고 장바구니를 포기한 고객에게 확인 메시지를 보내며, 주문 업데이트를 제공하여 신뢰를 구축하고 반복 구매를 유도할 수 있습니다.

Wood Wood Toys의 창립자인 Rennie Wood는 Shopify Inbox의 AI 기능을 고려하여 마케팅 전략을 변경했습니다. 그는 이 결정이 그가 개인적으로 처리해야 하는 이메일 수를 줄였다고 말합니다. “Shopify Inbox를 통해 좋은 고객 경험을 제공하고 쇼핑객의 질문에 더 자주, 빠르고 정확하게 답변할 수 있습니다. 누군가 문제가 생기면, 10번 중 8번은 직접 해결하고 판매를 성사할 수 있다고 장담합니다.”

마케팅 및 콘텐츠 생성

AI 에이전트는 전자상거래 마케팅 담당자에게 큰 도움이 됩니다. 이들은 독립적으로 작동하며 데이터를 분석하고 트렌드를 파악하며 인간의 개입 없이 결정을 내립니다. 이들은 실시간 재고, 고객 리뷰, 트렌드 키워드를 기반으로 제품 설명을 자동으로 생성하고 업데이트하여 콘텐츠의 관련성을 높이고 최적화합니다.

재고 및 가격 최적화

AI 에이전트는 수요를 예측하고 품절을 방지하여 재고 관리를 자동화합니다. 이들은 고객 데이터, 시장 동향 및 경쟁자 가격을 분석하여 경쟁력을 잃지 않으면서도 수익성을 극대화하는 실시간 가격 조정을 수행합니다. 이러한 동적인 접근 방식은 판매자가 민첩성을 유지하고, 현금 흐름을 개선하며, 공급과 수요 변화에 즉시 대응할 수 있도록 돕습니다.

대화형 쇼핑 경험

AI 기반 챗봇, 가상 비서, 음성 인터페이스는 실시간 인터랙티브 쇼핑 경험을 제공합니다. 쇼핑객은 채팅 중에 선물 아이디어를 요청하고, 맞춤형 추천을 받고, 구매를 완료할 수 있습니다. 이러한 원활한 상호작용은 참여를 높이고 마찰을 줄이며, 일반적인 탐색자를 구매자로 전환합니다.

Alex는 “AI는 마케팅 및 광고 캠페인의 진입 비용을 줄일 것입니다. 특히 입찰 전략, 랜딩 페이지 실험, 전환 추적 설정 방법을 모를 경우 더욱 그렇습니다. 설정 방법을 이해하고 일반적인 함정을 피하는 데 도움을 주는 AI 어시스턴트가 있다면 매우 유용합니다.”라고 말합니다.

구매 후 지원 및 유지

AI 에이전트는 후속 조치를 자동화하고 일반적인 문제를 해결하며 시기적절하고 개인화된 지원을 보장합니다. Shopify Inbox와 같은 도구를 사용하면 판매자들이 문의에 즉시 응답하고, 자동 인사말을 설정하여, 질문을 적절한 부서로 연결할 수 있습니다. AI는 또한 구매 후 메시지를 보내고 장바구니를 포기한 고객에게 확인 메시지를 보내며, 주문 업데이트를 제공하여 신뢰를 구축하고 반복 구매를 유도할 수 있습니다.

다른 산업에서 배우기

AI 에이전트는 교육(Duolingo와 같은 개인 맞춤형 학습), 의료(의료 이미지 분석), 물류(배송 경로 최적화), 제조(로봇 시스템 제어) 등에서도 혁신을 일으키고 있습니다. 이러한 응용 프로그램은 AI 에이전트가 대량의 데이터를 처리하는 산업 전반에 걸쳐 복잡한 의사 결정을 자동화할 수 있는 방법을 보여줍니다.

여러분의 스토어에 AI 에이전트를 구현하는 방법

AI 에이전트는 전자상거래 비즈니스에 많은 이점을 제공하지만, 브랜드가 이러한 도구를 신중하게 통합해야 잠재력을 극대화할 수 있습니다.

통합 전략 및 모범 사례

• 전자상거래 중심의 AI 도구를 선택하세요. 예를 들어, 제품 설명을 위한 Shopify Magic이나 LimeSpot과 같은 개인화된 추천을 위한 타사 앱을 선택하세요. 기존 CRM, 재고, 결제 시스템과 쉽게 통합되는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.
• 먼저 데이터를 준비하세요. 제품 카탈로그가 최신이고 고객 데이터가 정리되어 있어야 AI 에이전트가 정확한 추천을 제공할 수 있습니다.
• 작은 규모로 시작하세요. Shopify Inbox를 사용한 고객 서비스 자동화나 타사 앱을 사용한 동적 가격 조정과 같은 비즈니스의 한 영역에 AI를 구현하세요. 성과를 모니터링하고 필요에 따라 조정한 후 다른 영역으로 확장하세요.
• 신뢰할 수 있는 공급업체를 선택하세요. 강력한 고객 지원, 정기 업데이트, 명확한 문서를 제공하는 공급업체를 선택하세요. 이는 필요할 때 도움을 받을 수 있고 AI 도구가 원활하게 작동하도록 보장합니다.
• 점진적으로 테스트하세요. Alex가 추천하는 대로, “특정 사례에 대한 프롬프트를 테스트하거나 소규모 데이터 배치에서 AI 기반 프로세스를 실행하면 프로세스를 점검하고 테스트하기가 더 쉬워집니다. 그런 다음 흐름에 익숙해지면 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 혁신적인 기술은 작고 점진적인 실험 단계를 통해 구축됩니다.”

ROI 및 성과 측정

• 전환율 개선을 추적하세요. AI 기반 추천이 판매를 어떻게 증가시키는지 확인하고, 수익에 미치는 직접적인 영향을 측정하세요.
• 고객 만족도 점수를 모니터링하세요. 상호작용을 한 후 설문조사를 통해 AI 에이전트가 쇼핑 경험을 얼마나 개선하는지 평가하고 개선이 필요한 영역을 파악하세요.
• 자동화된 일상 작업으로 절약된 시간을 측정하세요. 자주 묻는 질문에 답변하거나 주문을 처리하는 데 소요되는 시간을 계산하고, 이러한 활동에 더 이상 소요되지 않는 시간으로 인한 비용 절감을 계산하세요.
• 참여 지표를 분석하세요. AI가 수익과 고객 관계에 미치는 영향을 명확히 파악하여 향후 AI 투자에 대한 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.