이커머스에서의 AI 활용 사례: 실제로 효과적인 10가지 예시

솔직히 말해, 전자상거래 비즈니스를 운영하는 건 정말 정신없을 수 있습니다. 재고가 너무 많거나 부족하거나, 고객 문의가 쌓이거나, 배송이 지연되는 등 다양한 문제가 생기죠.

전자상거래용 AI 도구는 많은 부담을 덜어줄 수 있습니다. 실제로 전자상거래 전문가들은 AI 덕분에 매주 약 6.4시간을 절약한다고 말합니다.

더 많은 온라인 비즈니스가 AI 에이전트 구축에 나서고, 전자상거래용 대화형 AI가 점점 인기를 끌면서, 전자상거래 전문가의 84%가 AI가 경쟁에서 큰 우위를 제공한다고 믿는 것도 놀라운 일이 아닙니다.

이 글에서는 전자상거래에서 활용할 수 있는 10가지 AI 사례를 소개합니다. AI 활용을 고민 중이라면, 이 예시들이 좋은 출발점이 될 것입니다.

1. 맞춤형 추천

요약: AI 기반 개인화는 방대한 상품 목록을 맞춤형 경험으로 바꿔, 고객이 진짜 원하는 것을 쉽게 찾도록 도와줍니다.

아마존은 수년 전부터 AI를 활용해 홈페이지, 특가, 이메일을 개인화해왔습니다. 이제 생성형 AI로 그 수준을 한 단계 더 끌어올리고 있습니다.

이제는 “이와 비슷한 상품” 같은 일반적인 추천 대신, 실시간 쇼핑 행동을 바탕으로 “어버이날 선물 박스”나 “배터리 수명이 긴 스마트워치”처럼 훨씬 더 관련성 높은 카테고리를 제시합니다.

이런 수준의 개인화를 제공하려면 아마존만큼 거대할 필요는 없습니다. OpenAI의 임베딩 같은 오픈소스 도구와 LLM 에이전트, RAG 등 다양한 리소스를 활용하면, 개발팀이 작거나 없어도 지능형 검색 경험을 구축할 수 있습니다.

이 외에도 다음과 같은 기술들이 이를 실현하는 데 도움이 됩니다:

• 머신러닝을 활용한 고객 세분화로 마케팅 개인화
• 벡터 임베딩을 사용해 사용자 선호도를 표현하고 매칭 가능하게 함

결국, 이것이 전자상거래에서 대화형 AI의 힘입니다. 이런 경험을 제공하면 고객은 더 오래 머무르고, 신뢰가 쌓이며, 실제로 더 많이 구매하게 됩니다.

2. 고객 서비스 챗봇

훌륭한 고객 지원은 인력만으로는 확장하기 어렵습니다. AI 챗봇을 전자상거래에 도입하면, 품질이나 속도를 희생하지 않고도 대량의 문의를 처리할 수 있습니다.

세포라의 가상 비서가 좋은 예입니다. 기존의 한정적인 챗봇을, 완전한 고객 서비스 AI 챗봇으로 교체했습니다.

이제 단순한 질문에 답하는 것에 그치지 않고, 새로운 가상 비서는 고객이 적합한 상품을 찾고, 주문 상태를 확인하며, 반품을 관리하고, 매장 상담 예약까지 도와줍니다. 24시간 언제든 고객 서비스 담당자가 있는 셈이죠.

전자상거래 비즈니스에서 이런 AI 에이전트는 다음과 같은 역할을 할 수 있습니다:

• 반품 및 환불 처리
• 상품 또는 정책 관련 질문에 즉시 답변
• 계정 또는 배송 정보 업데이트
• 결제 문제나 구독 변경 처리

적절한 전자상거래용 AI 도구를 활용하면, 단순히 지원을 자동화하는 것을 넘어 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

개인 맞춤 건강 코칭 플랫폼 Able의 경우, 고객 서비스 챗봇 도입으로 수동 지원 티켓이 65% 감소하고, 연간 5만 달러 이상의 지원 비용을 절감했습니다.

3. 사기 방지

전자상거래와 AI를 결합하면, 사기 탐지를 사후 대응이 아닌 사전 예방으로 전환할 수 있습니다.

예를 들어, PayPal을 살펴보면, 결제 사기 탐지를 위해 머신러닝을 활용해 방대한 거래 데이터를 실시간으로 분석합니다.

즉, 로그인 사기나 의심스러운 결제 등 비정상적인 패턴을 실제 문제가 되기 전에 포착합니다. 이들의 모델은 지속적으로 학습하고 발전해 점점 더 복잡해지는 위협에도 앞서 대응할 수 있습니다.

결국, AI 기반 사기 탐지는 디지털 보안 요원과 같습니다. 쉬지 않고 고객을 보호하려면 필수적입니다.

4. 이미지 인식

솔직히, 키워드로 상품을 찾는 건 운에 맡기는 일입니다. “약간 오버핏에 광택이 적당한 카멜색 패딩”을 찾고 싶을 때, 도대체 뭐라고 검색해야 할까요?

이럴 때 전자상거래에서 AI 기반 이미지 인식이 판을 바꿉니다. 고객이 키워드 대신 이미지를 활용해 검색, 탐색, 구매할 수 있도록 도와줍니다.

Pinterest가 이를 잘 보여주는 사례입니다. Pinterest Lens를 이용하면, 사진을 찍거나 업로드하는 즉시 시각적으로 유사한 구매 가능한 상품을 바로 보여줍니다. 영감에서 구매로 이어지는 과정을 AI가 완전히 자동화한 셈입니다.

비주얼 검색을 활용하면 실제 이미지를 통한 더 정확한 상품 탐색과, 더 높은 전환율을 기대할 수 있습니다.

5. 수요 예측

고객이 무엇을 언제 살지 아는 것은 수익에 결정적인 영향을 미칩니다.

많은 패션 소매업체처럼 H&M도 한때 인기 없는 상품의 과잉 재고와 인기 상품의 품절로 골머리를 앓았습니다. 이를 해결하기 위해 H&M은 AI 기반 수요 예측을 도입했습니다.

AI 기반 수요 예측은 머신러닝을 활용해 고객이 어떤 상품을, 언제, 얼마나 구매할지 예측합니다.

이 시스템은 과거 판매 및 탐색 데이터부터 지역 행사, 날씨 패턴까지 모든 데이터를 분석합니다. 머신러닝 모델은 새로운 데이터에 따라 지속적으로 업데이트되어, 기존 도구로는 놓칠 수 있는 수요 변화와 패턴을 포착합니다.

오늘날에는 노코드 솔루션을 통해 어떤 전자상거래 플랫폼도 이런 기능을 빠르게 도입할 수 있습니다.

6. 가상 피팅룸

온라인 패션 소매의 가장 큰 고민 중 하나는 불확실성입니다. 고객은 옷이 자신에게 어떻게 어울릴지 확신하지 못하죠.

이제 생성형 AI가 가상 피팅룸을 통해 다양한 체형에 옷이 어떻게 맞는지 시각화해, 불확실성을 줄이고 구매 결정에 대한 자신감을 높여줍니다.

구글의 가상 피팅룸 기능은 XXS부터 4XL까지 다양한 사이즈, 피부색, 체형, 포즈를 가진 실제 모델에 옷이 어떻게 보일지 시각화해 보여줍니다.

이제 사용자는 한 장의 사진만 보고 상상하는 대신, 자신과 비슷한 사람이 옷을 입은 모습을 직접 볼 수 있습니다.

이 기술은 다음과 같은 효과가 있음을 입증했습니다:

• 반품률 감소
• 구매자 신뢰와 만족도 향상
• 더 다양한 고객을 포용적으로 대표
• 독특한 쇼핑 경험 제공

이런 기술이 점점 더 쉽게 접근 가능해지면서, 모든 규모의 비즈니스가 가상 피팅룸을 도입하기 쉬워지고 있습니다.

7. 음성 검색

이제 타이핑은 옛일 — 말로 검색하는 시대입니다. 전자상거래용 대화형 AI 덕분에 음성 비서를 통한 쇼핑이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

실제로 미국인의 90%가 음성 검색이 온라인 검색보다 더 편리하다고 생각합니다.

월마트는 이 분야에서 앞서가고 있습니다. Walmart Voice Order 기능을 통해 고객은 “헤이 구글, 오렌지 주스랑 달걀 장바구니에 넣어줘”라고 말하기만 하면 상품을 추가할 수 있습니다.

이 시스템은 자연어 이해와 이전 구매 내역을 활용해, 고객이 원하는 상품을 자동으로 장바구니에 담아줍니다.

음성 검색이 영국과 미국 전역에서 확산되면서, 고객과 소통하는 중요한 채널로 자리잡고 있습니다.

8. 가격 최적화

고객마다 시간과 상황에 따라 지불할 의사가 있는 가격이 다르기 때문에, 이커머스에서 동적 가격 책정은 매우 중요합니다. AI를 활용하면 기업은 수요, 계절성, 고객 행동에 따라 가격을 자동으로 조정할 수 있습니다.

예를 들어, 고객이 Booking.com의 챗봇과 상호작용할 때 AI는 위치나 예산 등 다양한 요소를 고려해 관련성 높은 가격이나 혜택을 제시할 수 있습니다. 이는 할인율을 조정하거나, 다양한 가격대를 보여주거나, 고객이 실제로 중요하게 생각하는 가치 중심의 번들을 우선적으로 보여주는 것을 의미할 수 있습니다.

AI 기반 가격 책정의 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 재고 수준이나 경쟁사 동향에 따라 실시간으로 가격을 조정
• 고객을 세분화하고, 충성도와 구매 이력에 따라 맞춤 프로모션 제공
• A/B 가격 테스트를 자동으로 실행

가격을 수동으로 계속 바꾸는 데 지치셨다면, AI 가격 최적화가 큰 도움이 될 수 있습니다.

9. 콘텐츠 제작 자동화

콘텐츠를 처음부터 직접 디자인하는 것은 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 하지만 AI를 활용해 간단한 프롬프트만으로 브랜드에 맞는 마케팅 시각 자료와 콘텐츠를 즉시 생성하면, 디자인 과정을 훨씬 효율적으로 만들 수 있습니다.

이럴 때 Canva의 매직 디자인 같은 도구가 시간을 절약해줍니다. 매직 디자인에서는 원하는 게시물의 스타일에 대해 짧은 텍스트 프롬프트만 입력하면 됩니다.

이 도구는 인스타그램 게시물, 유튜브 영상, 프레젠테이션 등 어떤 형식이든 세련된 시각 자료를 즉시 만들어줍니다. 직접 이미지를 업로드하고 브랜드 스타일을 한 번에 적용할 수도 있어, 모든 디자인을 브랜드에 맞게 통일할 수 있습니다.

결국 디지털 마케팅 AI 에이전트를 활용하면 빈 화면 앞에서 고민하는 시간을 줄이고, 창의적인 작업에 더 집중할 수 있습니다.

10. 물류 혁신

맥킨지에 따르면, 전체 물류 비용의 약 20%가 '블라인드 핸드오프'—즉, 제조사에서 최종 목적지로 가는 중간에 발생하는 불확실한 인계 과정—에서 발생한다고 합니다.

좋은 소식은 AI가 이러한 비용을 줄이기 위해 물류를 혁신하고 있다는 점입니다. AI는 실시간 데이터 스트림을 분석해 경로 계획부터 재고 배치까지 모든 과정을 최적화할 수 있습니다.

예를 들어, UPS는 ORION이라는 AI 에이전트(On-Road Integrated Optimization and Navigation)를 활용해 운전기사의 경로를 더 스마트하게 계획합니다. 고정된 경로를 따르는 대신, ORION은 데이터를 바탕으로 가장 효율적인 배송 경로를 계산하고, 사용하면서 계속 학습합니다.

그 결과는 다음과 같습니다:

• 연간 1억 마일의 주행 거리 절감
• 연간 3억 달러의 비용 절감
• 탄소 배출량 10만 톤 감소

이커머스 물류에 AI를 도입하면 단순히 더 빠르게 배송하는 것뿐만 아니라, 더 똑똑하게 운영할 수 있습니다. 지연이 줄고, 비용이 낮아지며, 공급망 전체의 가시성이 향상됩니다.

이커머스를 위한 최고의 AI 도구

Botpress

이커머스 고객 경험 자동화를 위해 AI를 도입하려면, Botpress는 최고의 플랫폼 중 하나입니다.

Botpress는 단순한 FAQ 답변을 넘어서는 챗봇이 필요할 때 진가를 발휘합니다. 예를 들어, 고객이 원하는 상품을 찾도록 돕거나, 구매 과정을 안내하거나, 주문을 추적하거나, 구매 후 문제 해결까지 지원할 수 있습니다. 또한 완전히 맞춤화가 가능해, 모든 대화를 브랜드의 목소리에 맞게 조정할 수 있습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다:

• 시각적 플로우 빌더
• 자연어 이해(NLU)
• 멀티채널 지원
• 사전 구축된 통합 라이브러리
• 내장 분석 및 디버깅 도구

무엇보다도, 무료로 사용할 수 있습니다. 더 복잡한 챗봇을 구축하려면 유료 플랜도 제공하며, 가격은 $89에서 $495까지 다양합니다.

이커머스 브랜드가 빠르게 성장하거나 지원 문의가 많다면, Botpress는 티켓 부담을 줄이고 응답 속도를 높이는 데 이상적입니다. 제품 중심 성장 전략을 추구한다면, Botpress는 구매 의도가 높은 사용자를 식별해 영업팀에 연결하는 데도 활용할 수 있습니다(이 역시 전용 봇이 있습니다).

결국, 비즈니스 성장과 함께 확장 가능하고, 대규모로 맞춤형 브랜드 대화를 제공할 수 있는 챗봇 플랫폼을 찾는다면 Botpress는 최고의 선택입니다. 이커머스를 위한 가장 유연한 AI 도구 중 하나인 데에는 그만한 이유가 있습니다.

Coveo

온라인 스토어에서 검색창이 정말 유용하다고 느낀 적이 있다면, 그 뒤에는 Coveo가 있을 가능성이 높습니다.

이 도구는 사이트를 더 스마트하게 만드는 데 집중합니다. AI 기반 검색, 맞춤형 상품 추천, 고객 의도에 맞게 변화하는 콘텐츠 등 다양한 기능을 제공합니다. 머신러닝과 행동 데이터를 활용해 각 쇼핑객이 원하는 것을 예측하므로, 일률적인 접근 방식에서 벗어날 수 있습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다:

• 스마트 검색
• 제품 추천
• 개인화 엔진
• A/B 테스트 및 분석
• 통합

무료 체험을 제공하지만, 가격은 공개되어 있지 않아, 필요에 따라 영업팀과 상담해 정확한 견적을 받아야 합니다.

Coveo는 개인화 확장과 전환율 향상에 탁월합니다. 상품이 수백, 수천 개에 달하는 대형 카탈로그를 운영한다면, 고객이 원하는 상품을 더 쉽게 찾을 수 있는 스마트한 방법이 필요합니다.

모든 방문자가 마치 자신만을 위한 사이트라고 느끼게 만들고 싶다면, Coveo의 AI 기반 개인화 기능이 최고의 선택입니다.

Bloomreach

이커머스 브랜드가 홈페이지부터 결제까지 매끄럽고 초개인화된 고객 경험을 목표로 한다면, Bloomreach는 꼭 살펴볼 만한 강력한 솔루션입니다.

Bloomreach는 AI, 고객 데이터, 콘텐츠를 결합해 맞춤형 검색, 상품 추천, 마케팅 자동화를 제공합니다. 행동 및 거래 데이터를 실시간으로 반영해 쇼핑 여정을 맞춤화하는 것이 핵심입니다.

주요 기능은 다음과 같습니다:

• AI 기반 검색 및 머천다이징
• 개인화 엔진
• 콘텐츠 관리(CMS)
• 마케팅 자동화
• CDP 통합

Bloomreach는 강력하지만, 이제 막 시작하는 경우에는 다소 과할 수 있습니다. 가격도 맞춤형이기 때문에, 미리 정해진 금액이 없습니다.

하지만 Bloomreach는 여러 도구를 따로 조합하지 않고도 검색과 개인화 전략을 한 단계 끌어올리고 싶은 대형 이커머스 브랜드에 이상적입니다. 전환율을 높이고 이탈률을 줄이며, 모든 방문을 가치 있게 만들고 싶다면 이 플랫폼이 정답입니다.

Algolia

고객이 원하는 상품을 찾지 못하면 바로 이탈하게 되는데, 이럴 때 Algolia가 필요합니다.

Algolia는 속도와 정확성에 집중합니다. AI는 단순히 키워드를 매칭하는 것이 아니라, 맥락, 사용자 의도, 오타까지 이해해 즉시 적합한 상품을 보여줍니다. 또한 검색을 세밀하게 조정할 수 있는 도구도 제공해, 사이트가 각 고객에게 맞춤화된 느낌을 줄 수 있습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다:

• AI 기반 검색
• 맞춤형 추천
• 머천다이징 스튜디오
• A/B 테스트 및 분석
• API 우선 설계 및 개발자 친화적

종량제 요금제는 소규모 사이트에 적합하지만, 트래픽이 많은 대형 비즈니스는 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 또한 플랫폼의 모든 기능을 완전히 맞춤화하려면 개발자의 도움이 필요할 수 있습니다.

속도와 정확성이 중요하다면(그리고 실제로 중요합니다), Algolia는 최고의 솔루션입니다.

Klevu

이커머스 스토어를 운영 중인데 검색창이 여전히 별로라면, Klevu가 다음 업그레이드가 될 수 있습니다. AI 기반 검색 및 탐색 플랫폼으로, 온라인 소매업체를 위해 설계되었으며 Shopify, BigCommerce, Magento 사용자에게 특히 적합합니다.

Klevu는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝을 결합해 고객이 정확히 원하는 상품을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 검색 방법을 잘 모르는 경우에도 오타 허용, 맞춤형 결과 등으로 검색 경험이 실제로 고객을 이해하는 것처럼 느껴지게 만듭니다.

주요 기능은 다음과 같습니다:

• 스마트 검색
• AI 기반 상품 추천
• 머천다이징 및 자동화
• 비주얼 에디터
• 플러그 앤 플레이 통합

Klevu는 시장에서 가장 저렴한 옵션은 아니므로, 가격 측면에서 더 스마트한 상품 탐색 경험에 투자할 준비가 된 매장에 가장 적합합니다. 기능도 매우 강력하지만, 설정과 맞춤화에는 약간의 시간이 걸릴 수 있습니다.

Klevu는 자동으로 상품 진열을 관리하면서도, 직접 개입해 고객이 보는 상품을 조정하고 싶을 때 특히 유용합니다.

간단히 말해, Klevu는 쇼핑객이 원하는 상품을 더 빠르게 찾을 수 있도록 돕고, 이커머스 팀이 적시에 적합한 상품을 노출할 수 있게 지원합니다.

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이커머스에서 AI 활용 방법이 궁금하다면, 지금이 실험해 볼 최고의 시기입니다.

Botpress는 누구나 사용할 수 있는 AI 에이전트 구축 플랫폼입니다. 시각적으로 플로우를 만들고, 실제 사용자 입력으로 응답을 테스트하며, 최신 정보를 위해 비즈니스 데이터 소스와 연결할 수 있습니다.

고객 지원 에이전트든, 운영 최적화를 위한 도구든, Botpress를 사용하면 AI 에이전트를 손쉽게 구현할 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

내 이커머스 매장에서 어떤 AI 활용 사례를 우선 적용해야 할까요?

가장 큰 문제점—예를 들어 지원 비용 절감, 전환율 향상, 재고 관리 등—을 해결할 수 있고, 이미 유용한 데이터가 있는 AI 활용 사례를 선택해야 첫 프로젝트에서 팀에 부담을 주지 않으면서도 측정 가능한 성과를 낼 수 있습니다.

AI는 대형 이커머스 기업에만 가치가 있나요, 아니면 소규모 매장도 혜택을 볼 수 있나요?

AI는 소규모 이커머스 매장에도 충분히 가치가 있습니다. 저렴한 도구와 노코드 플랫폼 덕분에, 소규모 사업자도 대규모 예산이나 기술팀 없이 상품 추천이나 채팅 지원 같은 작업을 자동화해 대형 업체와 경쟁할 수 있습니다.

이커머스 사업에서 AI를 도입하는 데 보통 얼마나 걸리나요?

이커머스에서 AI를 도입하는 데는 챗봇처럼 바로 사용할 수 있는 솔루션은 며칠이면 가능하고, 맞춤형 검색이나 재고 예측처럼 복잡한 프로젝트는 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 이는 맞춤화 정도에 따라 달라집니다.

이커머스에서 AI 도입을 위해 어느 정도 예산을 책정해야 하나요?

챗봇이나 검색 플러그인 같은 기본 AI 도구는 월 수십만 원에서, 엔터프라이즈급 맞춤화나 통합은 수천만 원까지 예산이 필요할 수 있습니다. 구독 비용과 개발 비용 모두를 고려해야 합니다.

AI 도구가 고객에게 잘못된 추천이나 결정을 내리는 것을 어떻게 방지할 수 있나요?

AI 도구가 잘못된 추천을 하지 않도록 하려면, 결과를 정기적으로 검토하고, 비즈니스 데이터에 맞게 모델을 쉽게 조정할 수 있는 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다.