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2025년 리테일 미디어 혁신: AI가 이끄는 소비자 경험 재구성

일반 리포트 2025년 04월 16일
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목차

  1. 요약
  2. 리테일 미디어의 현황 분석
  3. AI에 의한 소비자 경험의 재구성
  4. 향후 발전 방향과 전략 제안
  5. 결론

1. 요약

  • 2025년의 리테일 미디어는 소비자와의 상호작용 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 이는 주로 생성형 AI와 혁신적인 디지털 환경의 빠른 발전에 기인하고 있습니다. 이러한 변화를 통해, 기업들은 소비자를 중심으로 한 맞춤형 전략을 통해 새로운 고객 경험을 창출하고 있습니다. 67%의 소비자가 전통적인 검색 엔진 대신 생성형 AI 도구를 사용하는 현상이 이는 대표적인 예라 할 수 있습니다. 이는 2023년 대비 86% 증가한 수치로, 소비자들이 AI를 통해 더 직관적이고 개인화된 쇼핑 경험을 원하고 있다는 것을 명확히 보여줍니다. 특히, 소비자들이 AI 도구와 상호작용하여 맞춤형 광고를 접하고자 하는 비율이 53%에 이릅니다. 이러한 소비자 행동은 AI가 제공하는 개인 맞춤형 정보가 얼마나 중요한지를 강조합니다. 리테일러들은 소비자의 과거 구매 이력을 분석하여 개인 맞춤형 경험을 제공하는 데 주력하고 있으며, 이는 AI의 개인화된 추천 시스템 덕분에 더욱 efektif하게 이루어지고 있습니다.

  • 소셜 미디어 플랫폼 또한 리테일 미디어에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 소비자들은 이제 소셜 미디어를 통해 제품을 구매하는 주요 경로로 활용하고 있으며, 조사에 따르면 쇼핑객의 70%가 인플루언서의 추천에 크게 영향을 받는다고 합니다. 이는 전통적인 광고 방식에 비해 훨씬 더 많은 소비자들의 신뢰를 얻고 있는 결과라 할 수 있습니다. 소비자들은 구매 결정을 내리기 전에 소셜 미디어에서 제품 정보와 리뷰를 확인하는 경향이 뚜렷해지고 있으며, 이는 브랜드와 리테일러가 소셜 미디어 캠페인을 통해 소비자에게 접근할 새로운 기회를 창출함과 동시에 브랜드 인지도를 높이는 기회를 제공합니다.

  • AI 기술의 도입은 고객 지원 분야에서도 두드러지며, 2025년에는 고객 지원 상호작용의 95%가 AI에 의해 처리될 것으로 예상되고 있습니다. AI 기반의 채팅봇은 제품 정보 제공, 주문 상태 확인 및 반품 요청 처리 등 다양한 고객 문의를 신속하게 해결해주며, 고객의 대기 시간을 대폭 줄이는 효과를 가져옵니다. 대기업들은 이러한 기술을 통해 고객 지원 업무의 자동화를 이루고 있으며, 그 결과 고객 만족도를 동시에 향상시키고 있습니다. AI는 또한 고객의 피드백을 지속적으로 수집하고 분석하는데 용이하여, 고객 지원의 질까지 높이는 데 기여하고 있습니다.

2. 리테일 미디어의 현황 분석

  • 2-1. AI 도구의 도입 현황과 소비자 반응

  • AI 도구의 도입이 가속화되면서 소비자들이 이 도구를 사용하는 패턴이 눈에 띄게 변화하고 있습니다. 2025년에는 67%의 소비자가 전통적인 검색 엔진 대신 생성형 AI 도구를 사용하고 있으며, 이는 2023년 대비 86% 증가한 수치입니다. 이러한 변화는 소비자들이 AI를 통해 더욱 직관적이고 개인화된 경험을 제공받고 있음을 의미합니다. 예를 들어, 소비자들이 AI 도구를 통해 맞춤형 광고를 경험하고 싶어하는 비율이 53%에 달합니다.

  • 리테일러들은 소비자 데이터를 통해 과거 구매 이력을 바탕으로 개인 맞춤형 경험을 제공하는 데 집중하고 있습니다. AI 도구는 소비자의 취향과 행동을 분석하여 보다 정확한 제품 추천을 가능하게 하며, 이는 구매 결정에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 특히, 소비자는 운동화나 스니커즈와 같은 특정 키워드에 대해 AI가 제공하는 맞춤화된 검색 결과를 통해 더 많은 정보를 얻고, 원하는 제품을 빠르게 찾을 수 있게 됩니다. 이러한 경향은 소비자들의 쇼핑 경험을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.

  • 2-2. 소셜 미디어 플랫폼의 역할 변화

  • 소셜 미디어 플랫폼은 리테일 미디어 환경에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이제 소셜 미디어는 단순한 소통의 공간을 넘어 소비자들이 상품을 구매하는 결정적인 채널로 변모했습니다. 최근 조사에 따르면 쇼핑객의 70%가 인플루언서의 조언을 구하고 있으며, 이는 전통적인 광고 방식보다 더 많은 영향을 미치고 있습니다.

  • 소셜 미디어를 통한 '프리-샵(pre-shop)' 환경이 중요해짐에 따라, 소비자들은 구매 결정을 내리기 전에 소셜 미디어에서 정보를 탐색하고 제품 리뷰를 확인하는 경향이 강해졌습니다. 이런 변화는 브랜드와 리테일러가 소셜 미디어 캠페인을 통해 소비자에 접근할 수 있는 새로운 기회를 제공하며, 브랜드 인지도를 높이는 데 기여하고 있습니다. 또한, 리테일 미디어 네트워크는 개인화된 광고 기능을 통해 소비자들에게 더 많은 맞춤형 상품을 제안하고, 이를 통해 전환율을 높이는 전략을 펼치고 있습니다.

  • 2-3. 고객 지원에서 AI의 자리매김

  • 고객 지원 분야에서도 AI의 도입이 급격하게 이루어지고 있습니다. 2025년에는 고객 지원 상호작용의 95%가 AI에 의해 처리될 것으로 예상되며, 이는 이커머스 분야의 새로운 기준으로 자리 잡고 있습니다. AI 채팅봇은 제품 정보 제공, 주문 상태 확인, 반품 요청 처리 등 다양한 고객 문의에 즉시 응답할 수 있어 고객의 대기 시간을 대폭 줄이고 있습니다.

  • 아마존과 같은 대형 기업들은 고객 지원 효율성을 높이기 위해 AI 기반의 솔루션을 적극적으로 활용하고 있으며, 이러한 기술은 소비자들에게 더 나은 서비스 경험을 제공합니다. AI의 도입으로 인해 기업들은 몇몇 고객 지원 업무를 자동화하게 됨으로써 인력 비용을 절감하고, 고객 만족도를 동시에 향상시키고 있습니다. 고객의 피드백을 기반으로 AI 시스템은 지속적으로 개선되며, 이는 기업의 경쟁력 강화로 이어지고 있습니다.

3. AI에 의한 소비자 경험의 재구성

  • 3-1. 자유로운 검색과 맞춤형 마케팅

  • AI 기술의 발전은 소비자들의 검색 및 구매 방식에 혁신을 가져왔습니다. 소비자들은 더 이상 단순히 키워드를 입력하여 정보를 검색하는 방식에서 벗어나, 자연어 처리(NLP) 기술이 적용된 AI 도구를 사용하여 보다 직관적이고 효율적으로 정보를 찾고 있습니다. 이러한 변화는 AI 대화형 검색의 급증과 밀접하게 연결되어 있으며, 특히 25세 이하의 젊은 층이 AI 검색 도구를 일상적으로 활용하는 현상이 두드러지고 있습니다. 이는 소비자들이 요구하는 정보의 형태가 변화하고 있음을 보여줍니다. AI 기반의 맞춤형 마케팅 역시 사용자의 검색 패턴과 성향을 분석하여 소비자 맞춤형 정보를 제공함으로써 가능해졌습니다. 예를 들어, AI는 사용자가 어떤 제품을 검색하였는지를 분석하여 관련된 상품을 추천하고, 개인의 구매 이력을 바탕으로 추후 구매할 가능성이 높은 아이템을 사전에 제안하는 방식으로 작동합니다. GreenAI와 같은 혁신적인 도구가 개인화된 마케팅 캠페인을 통해 소비자의 특별한 욕구를 충족시키는 데 기여하고 있습니다.

  • 3-2. AI 기반 개인화의 중요성

  • AI 개인화는 소비자 경험의 핵심 요소로 부상을 하고 있습니다. 최근 조사에 따르면, 71%의 소비자가 개인 맞춤형 경험을 원하고 있으며, 76%는 기업이 이를 제공하지 않을 때 불만을 느끼고 있습니다. 따라서 기업들은 AI를 통해 고객의 개인적인 성향과 요구를 이해하고, 이를 반영한 커스터마이즈된 서비스를 제공해야 할 필요성이 커지고 있습니다. AI 기술은 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석함으로써, 고객의 행동 패턴, 구매 이력, 심지어 소셜 미디어 상호작용까지 세밀하게 파악할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 기업이 개인 맞춤의 컨텐츠와 추천 시스템을 구축하면, 고객의 제품 만족도 향상뿐만 아니라, 재구매율 증가로 이어질 가능성이 높습니다. AI에 의해 개선된 고객 경험은 매출 성장뿐만 아니라 브랜드 충성도를 높이는 데에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 AI를 활용한 추천 엔진은 소비자가 과거에 선호했던 제품을 기반으로 적절한 선택을 제안하며, 이를 통해 상호작용의 질이 향상됩니다.

  • 3-3. 소비자의 구매 결정 과정에 미치는 AI의 영향

  • AI는 소비자의 구매 결정 과정에 중대한 영향을 미칩니다. 전통적인 소비자 행동 모델에서는 소비자가 제품을 알아가고, 비교하며, 최종 구매 결정을 내리는 시간이 길었습니다. 그러나 AI의 도입으로 인해 소비자들은 실시간으로 다양한 정보를 수집하고 평가하여 더욱 빠르고 효율적으로 결정할 수 있게 되었습니다. 또한, AI는 구매 결정 과정에서의 감정적 요소를 분석하여 소비자에게 맞추어진 마케팅 전략을 만들 수 있도록 합니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 소비자의 최근 검색 패턴 및 소셜 미디어 활동을 분석하여 실시간으로 개인 맞춤형 광고를 제시합니다. 연구에 따르면, 이런 개인화된 접근 방식은 소비자 만족도를 극대화하고, 실제 구매 전환율을 20-30% 향상시키는 결과를 보여주고 있습니다. 따라서 기업들은 AI를 활용하여 소비자의 구매 여정을 최적화하고, 이를 통해 시장의 변화에 더욱 민첩하게 대응할 수 있는 기반을 마련해야 합니다.

4. 향후 발전 방향과 전략 제안

  • 4-1. AI의 귀납적 성장과 리테일 미디어 융합

  • AI 기술의 발전과 리테일 미디어의 융합은 서로의 성장에 기여하는 상호작용적 관계를 형성하고 있습니다. 리테일 미디어에서 AI는 소비자 상호작용을 보다 정교하고 개인화된 방식으로 개선하는 역할을 합니다. 예를 들어, 기업들이 AI 기반 소비자 분석 및 예측 모델을 도입함으로써, 고객의 선호도를 더욱 잘 이해하고 이에 맞춘 마케팅 전략을 구축할 수 있게 됩니다. 이렇게 구축된 데이터 기반의 소비자 프로파일은 광고주가 특정 소비자 집단을 타겟팅할 수 있는 능력을 강화하며, 이는 궁극적으로 광고의 효율성을 높이는 효과로 이어집니다.

  • AI의 귀납적 성장에는 머신러닝과 딥러닝 기술이 핵심적으로 작용하고 있으며, 이를 통해 리테일 브랜드는 고객의 피드백을 실시간으로 수집하고 분석하여 즉각적으로 전략을 조정할 수 있습니다. 이러한 피드백 루프는 소비자의 선호 변화에 신속하게 대응할 수 있는 기회를 제공하고, 브랜드와 소비자 간의 관계를 더욱 공고히 하는데 기여합니다. 특히, 채널 분석 및 고객 행동 예측과 같은 AI 응용 기술은 리테일 미디어의 진화에 절대적으로 필요한 요소로 자리 잡고 있습니다.

  • 4-2. 데이터 기반의 상호작용 전략

  • 향후 리테일 미디어의 발전에는 데이터 기반의 상호작용 전략이 필수적입니다. 소비자와의 상호작용이 데이터에 의해 지원될 때, 브랜드는 더 나은 소비자 경험을 창출할 수 있습니다. 데이터 수집 및 분석 기술의 발전으로, 기업들은 소비자의 행동 패턴을 면밀하게 조사하고 그 결과를 바탕으로 맞춤형 광고를 구현할 수 있게 되었습니다.

  • AI 기술의 지속적인 발전은 이러한 데이터 기반의 상호작용을 더욱 강화시킵니다. 예를 들어, AI 시스템은 소비자의 구매 이력을 분석하여 개별 소비자에게 맞춤형 제품 추천을 제공할 수 있으며, 이는 소비자 만족도를 높이고 재구매율을 증가시키는 효과를 가져옵니다. 또한, 이러한 데이터 기반 전략은 소비자가 선호하는 시간과 형태로 광고를 제공할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 기업들은 이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 소비자와의 장기적인 관계를 구축하고, 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다.

  • 4-3. 버티컬 AI의 가능성

  • 최근 버티컬 AI의 개발이 주목받고 있으며, 이는 특정 산업에 최적화된 AI 솔루션을 의미합니다. 리테일 미디어 분야에서도 버티컬 AI는 중요한 혁신 요소로 자리 잡고 있습니다. 예를 들어, 리테일 기업들은 특정 제품군에 대한 고객의 피드백을 분석하기 위해 전용 AI 모델을 개발함으로써, 데이터가 제공하는 인사이트를 극대화하고 있습니다.

  • 버티컬 AI는 일반적으로 특정 도메인에 깊이 있는 전문 지식을 요구하며, 이는 소비자 경험을 더욱 풍부하게 만드는 원동력이 됩니다. 따라서 기업은 맞춤형 데이터 수집 및 분석 시스템을 구축하여, 경쟁력을 유지하고 차별적인 고객 서비스를 제공하기 위해 노력해야 합니다. 이러한 전환은 리테일 미디어가 소비자와의 관계를 혁신적으로 재구성하는 데 기여할 것입니다. 버티컬 AI의 활용은 리테일 기업이 보다 특화된 서비스를 제공하고, 고객의 요구에 신속하게 대응할 수 있는 기회를 마련합니다.

결론

  • 2025년 현재, 리테일 미디어는 AI의 필요성에 목소리를 높이고 있으며, 기업들은 고객과의 상호작용을 극대화하는 데 전념해야 합니다. AI 기술은 고객의 행동 패턴과 선호를 신속하고 정확히 분석하여, 이를 바탕으로 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. 이러한 접근은 소비자 만족도를 대폭 향상시킬 뿐 아니라, 재구매율 증가로 이어질 가능성이 높습니다. AI 기반 개인화는 단순한 마케팅 전략을 넘어, 소비자는 물론 기업의 성장에도 생명의 덕목으로 작용할 것입니다.

  • 무엇보다 기업들은 AI를 통해 고객의 기대를 초과하는 경험을 제공해야 하는 큰 도전에 직면해 있습니다. 이를 위해 리테일 미디어의 진화와 함께, 데이터 기반의 전략과 상호작용이 더욱 필수적일 것입니다. 기업들이 AI의 발전을 따라잡고 적극적으로 활용하는 한편, 고객과의 소통을 강화한다면, 새로운 비즈니스 모델을 구축하고 경쟁력을 유지할 수 있는 훌륭한 기회를 얻을 것으로 기대됩니다. 최종적으로, AI의 도입은 단순히 소비자의 쇼핑 경험을 혁신하는 단계를 넘어, 브랜드와 소비자 간의 관계를 더욱 심화시키게 될 것입니다.

용어집

  • 생성형 AI [기술]: 사용자의 입력에 따라 콘텐츠를 생성하는 인공지능의 한 형태로, 소비자의 요구에 맞춘 맞춤형 경험을 제공하는 데 활용됩니다.
  • 소셜 미디어 플랫폼 [디지털 미디어]: 사용자 간의 소통을 위해 만들어진 온라인 플랫폼으로, 소비자들이 제품을 구매하는 주요 경로로 활용되는 중입니다.
  • AI 채팅봇 [자동화 도구]: AI 기술을 기반으로 하여 사용자와의 상호작용을 자동으로 처리하는 소프트웨어로, 고객 지원에 활용되어 대기 시간을 줄이는 데 기여합니다.
  • 자연어 처리(NLP) [기술]: 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 AI의 한 분야로, 소비자들이 보다 직관적으로 정보를 검색할 수 있게 돕습니다.
  • 버티컬 AI [기술]: 특정 산업이나 도메인에 특화된 AI 솔루션으로, 특정 요구에 맞춘 서비스를 제안하여 소비자 경험을 향상시킵니다.
  • 개인화된 마케팅 [마케팅 전략]: 소비자의 행동 데이터와 성향을 분석하여 맞춤형 광고 및 추천을 제공하는 마케팅 방식입니다.
  • AI 기반 추천 엔진 [기술]: 소비자의 과거 행동 및 성향을 분석하여 개인화된 제품 추천을 제공하는 시스템으로, 재구매율 증가에 기여합니다.
  • 프리-샵(pre-shop) [소비자 행동]: 소비자들이 제품을 구매하기 전에 소셜 미디어 등에서 정보를 탐색하고 리뷰를 확인하는 경향을 나타내는 용어입니다.
  • 소비자 분석 [데이터 분석]: 소비자의 행동과 선호를 이해하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 과정으로, 맞춤형 경험 제공에 사용됩니다.
  • 데이터 기반 상호작용 전략 [전략]: 소비자와의 상호작용을 데이터 분석에 기반하여 최적화하는 전략으로, 브랜드 충성도를 높이는 데 기여합니다.

출처 문서