생성형 AI가 변화시키는 온라인 쇼핑의 풍경: 소비자 행동의 새로운 기준

1. 요약

• 2024년 연말 쇼핑 시즌이 다가오면서, 생성형 AI가 온라인 쇼핑의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 최근 세일즈포스가 발표한 트렌드 리포트에 따르면, 소비자의 약 17%가 구매 과정에서 생성형 AI를 활용하고 있으며, 이는 소비자들의 쇼핑 경험에 획기적인 변화를 주고 있습니다. 과거와 달리 소비자들은 이제 단순히 상품을 검색하는 단계를 넘어, AI를 통해 맞춤형 추천을 받고 개인화된 쇼핑 경험을 추구하고 있습니다. 이러한 현상은 소비자들의 구매 결정 과정에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, AI 기반 검색이 전통적인 검색 방식보다 높은 구매 전환율을 가져올 것으로 기대됩니다.

• 또한, 조사 결과에 따르면 소비자들은 AI의 유용성에 대한 높은 신뢰를 가지고 있으며, 특히 선물 아이디어나 맞춤형 제품 추천 등 다양한 분야에서 AI의 적용 가능성에 긍정적인 반응을 보이고 있습니다. 팬데믹 이후 온라인 쇼핑의 수요가 증가하면서 소비자들은 AI를 통해 보다 편리하고 개인화된 쇼핑 경험을 원하게 되었고, 이는 AI 기술의 유용성을 더욱 뚜렷하게 부각시키고 있습니다. 이러한 변화는 소비자들이 쇼핑할 때 느끼는 불안감을 감소시키고, 더 나은 제품 선택을 가능하게 만들어줍니다.

• 결국, 생성형 AI의 발전은 소비자 행동 패턴에 혁신적인 영향을 미치고 있으며, 유통업계는 이러한 변화에 발맞추어 전략을 재조정해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 소비자들이 선호하는 편리함과 개인화된 서비스 제공을 위해 AI를 활용하는 것은 향후 유통업계의 지속 가능한 성장에 필수적이라고 할 수 있습니다.

2. 문제 제기: 소비자 행동의 변화와 AI

• 2-1. 소비자 부채 증가

• 최근 소비자들은 전반적으로 더 많은 부채를 지고 있는 것으로 나타났습니다. 세일즈포스에 의한 보고서에 따르면, 37%의 소비자가 지난 해보다 신용카드 사용 비율이 증가했으며, 이는 소비자들의 경제적 상황이 악화되고 있다는 신호로 해석될 수 있습니다. 또한, 43%의 소비자가 가계 부채가 증가했다고 응답했습니다. 이러한 경향은 더 많은 소비자들이 생활 필수품을 구매하기 위해 부채를 증가시키고 있다는 점에서 우려를 낳고 있습니다.

• 소비자 부채의 증가는 단순히 개인의 재정 문제를 넘어, 경제 전반에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 부채가 많아진 소비자들은 필수적이지 않은 지출을 줄이는 경향이 강해지며, 이는 소매업체와 제조업체에게 부정적인 영향을 미치는 요인이 됩니다. 특히, 2022년 이후 온라인 구매량의 감소와 같은 소비 위축 현상은 이러한 부채 증가와 깊은 관련이 있습니다.

• 2-2. 신용카드 및 대체 신용 서비스 활용

• 신용카드와 같은 전통적인 신용 방식 외에도 많은 소비자들이 소액후불결제(BNPL)와 같은 대체 신용 서비스의 활용도를 높이고 있습니다. 32%의 소비자가 이러한 대체 신용 서비스를 더 자주 사용하고 있다고 밝혔습니다. 이는 결제의 유연성을 필요로 하는 현대 소비자들의 요구를 반영하고 있으며, 긴급한 자금을 즉시 사용할 수 있는 방법을 제공함으로써 소비 패턴에 큰 변화를 이끌어내고 있습니다.

• 이러한 대체 신용 서비스는 특히 낮은 가처분 소득을 가진 소비자에게 중요한 역할을 하고 있습니다. 소비자가 이러한 서비스를 이용할 때는 대개 소비의 대체 수단으로 활용되며, 이는 전체 소비 구조에 큰 영향을 미치게 됩니다. 예를 들어, BNPL이 증가하면서 소비자들은 더욱 쉽게 구매를 결제할 수 있지만, 이는 결국 장기적으로 부채 부담을 가중시키는 결과를 가져올 수 있습니다.

• 2-3. 소비 위축 현상

• 전반적인 경제 불확실성 속에서 소비자들은 소비를 위축시키고 있는 것으로 조사되었습니다. 실제로, 세일즈포스의 조사에 따르면 지난해와 동일한 소비 수준을 유지하고 있는 소비자는 47%에 불과하고, 40%는 오히려 소비를 줄이고 있다고 응답했습니다. 이는 경제적 여건이 소비 심리에 미치는 영향을 잘 보여줍니다.

• 소비 위축 현상은 저가 상품이나 할인을 받는 상품에 대한 수요 증가로도 나타나고 있습니다. 소비자들 중 단 15%만이 가격을 고려하지 않고 구매를 결정한다고 응답했으며, 절대 다수는 가격을 중요한 요소로 생각하고 있습니다. 따라서, 유통업체들은 이러한 변화에 적응하기 위해 보다 저렴한 가격의 제품이나 할인 혜택을 통해 소비자의 마음을 사로잡아야 합니다. 이는 온라인 쇼핑 플랫폼에서도 더욱 두드러지며, 소비자들은 가격을 비교하고 최적의 쇼핑 경험을 추구하는 경향이 강화되고 있습니다.

3. 트렌드 분석: 생성형 AI의 영향력

• 3-1. AI의 사용 증가

• 최근의 쇼핑 트렌드 조사에 따르면, 소비자들이 온라인 쇼핑 과정에서 생성형 AI를 활용하는 비율이 상승하고 있습니다. 세일즈포스의 '2024년 연말 쇼핑 시즌 트렌드 리포트'에 따르면, 소비자의 약 17%가 구매 영감을 얻기 위해 생성형 AI를 사용해본 경험이 있다고 응답하였습니다. 이는 쇼핑객 6명 중 1명꼴에 해당하며, 소비자들이 AI 기술을 구매 과정에 적극적으로 도입하고 있다는 것을 보여줍니다.

• 또한, 생성형 AI의 활용은 단순히 제품 탐색에서 그치지 않고, 개인 맞춤형 추천 및 영감 제공으로 넓어지고 있습니다. 53%의 응답자는 최적의 제품을 찾기 위해 생성형 AI를 활용하려는 의향을 나타냈으며, 이는 AI 기반 검색이 기존의 검색 방법에 비해 더 높은 구매 전환율을 이끌어낼 것이라는 전망으로 이어집니다. 이는 소비자들이 쇼핑할 때 AI를 통해 더 많은 정보를 얻고, 보다 나은 결정을 내릴 수 있다는 것을 의미합니다.

• 3-2. 소비자들의 AI 기술에 대한 인식 변화

• 소비자들이 생성형 AI에 대해 가지는 인식 또한 변화하고 있습니다. '연결된 쇼핑객 보고서'에 따르면, 소비자들은 생성형 AI의 유용성에 대한 높은 관심을 보이고 있으며, 특히 선물 아이디어, 전자 제품 추천, 건강 및 뷰티 추천 등 다양한 분야에서 AI의 활용 가능성에 긍정적인 반응을 보이고 있습니다. '매우 관심이 높다'는 응답은 17%였고, '다소 관심이 있다'는 응답은 30%를 차지했습니다.

• 이러한 경향은 소비자들이 기술적 변화에 접촉하며 느끼는 긍정적인 감정과 그들이 원하는 쇼핑 경험의 차이를 더욱 확장하는 계기가 되고 있습니다. 특히 팬데믹 이후, 많은 소비자들이 온라인에서의 쇼핑을 선호하게 되면서 AI를 활용한 개인화된 검색과 추천은 더욱 중시되고 있습니다.

• 3-3. 구매 영감을 제공하는 AI

• 생성형 AI는 소비자들에게 구매 영감을 제공하는 데 있어 중요한 역할을 하고 있습니다. 조사에 따르면 소비자들이 AI를 통해 생길 수 있는 구매 영감에 대한 관심도는 높으며, 이러한 경험은 소비자들이 보다 쉽게 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있습니다. 특히 34%의 소비자는 선물 아이디어에 대한 제안에 흥미를 느낀다고 응답했습니다.

• 또한, 생성형 AI의 활용은 단순히 영감을 주는 것을 넘어, 특정한 제품 추천까지 연결되어 있습니다. 소비자들은 이제 AI 기술을 통해 자신이 원하는 제품을 더욱 쉽게 찾고, 보다 개인화된 쇼핑 경험을 하기를 원하고 있습니다. 이러한 변화는 소비자들이 AI를 단순한 도구로 보지 않고, 최대한 활용할 수 있는 동반자로 여긴다는 것을 의미합니다.

4. 소비자 행동 패턴 변화: 쇼핑의 혁신

• 4-1. Generative AI의 통합 효과

• 최근의 연구에 따르면, 생성형 AI(Generative AI)는 소비자 쇼핑 행태에 혁신적 변화를 일으키고 있습니다. 구체적으로, 세일즈포스의 보고서에 따르면, 소비자의 17%가 구매 과정에서 생성형 AI를 활용하고 있는데, 이는 전 세계적으로 15억 명 소비자의 데이터를 기반으로 한 중요한 데이터입니다. 이 데이터는 각 소비자가 제품을 선택하고 구매하는 과정에서 AI의 도움을 받는 비율이 증가하고 있음을 보여줍니다. 생성형 AI가 가장 효과적으로 작용하는 분야 중 하나는 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 것입니다. 소비자는 AI를 통해 자신의 취향에 맞는 제품을 추천받고, 더욱 간편하게 쇼핑할 수 있는 환경을 경험하고 있습니다.

• 4-2. 온라인 쇼핑의 편리함과 개인화

• 온라인 쇼핑의 편리함은 생성형 AI의 도입 후 더욱 두드러지고 있습니다. 소비자들은 친구나 가족에게 추천받는 것처럼 AI가 제공하는 개인화된 추천에 쉽게 반응하고 있습니다. 예를 들어, 특정 제품에 대한 추천을 받을 경우, 소비자는 해당 제품에 대한 신뢰를 가지게 되고, 구매 확률이 높아지는 경향을 보입니다. 또한, 절반에 가까운 소비자들이 생성형 AI의 활용에 긍정적인 반응을 보이며, 특히 건강 추천, 뷰티 추천, 홈 데코레이션 영감 등에 대한 사용 의향이 증가하고 있음을 나타냅니다. 이러한 경향은 소셜 미디어와 메시징 앱 등의 디지털 플랫폼을 통해 더 많은 소비자들에게 퍼지고 있습니다.

• 4-3. AI를 통한 구매 동기 유발

• AI 기술은 소비자에게 구매 결정을 내리는 데 필요한 정보와 동기를 부여하는 중요한 역할을 하고 있습니다. 소비자는 단순히 가격 비교나 제품 검색을 넘어서, 자신의 관심사와 취향에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 소비하고 있습니다. 예를 들어, 설문 조사에 따르면 소비자의 34%가 생성형 AI의 사용에 매우 혹은 다소 흥미를 느끼고 있으며, 선물 아이디어나 특정 제품 추천을 통해 더욱 효과적으로 구매 결정을 하게 됩니다. 이는 특히 쇼핑 시즌에 누적된 데이터의 분석을 통해 이루어지며, 점점 더 많은 소비자들이 AI를 활용하여 자신의 필요와 요구를 충족시키고 있다는 것을 보여줍니다.

5. 유통업계의 도전과 기회

• 5-1. 온·오프라인 쇼핑 경험의 고도화

• 최근 유통업계에서는 온·오프라인 쇼핑 경험의 통합과 고도화가 점점 더 중요해지고 있습니다. 세일즈포스의 조사에 따르면, 소비자들은 온라인 쇼핑의 편리함을 선호하며, 이러한 경향은 이미 고착화된 것으로 보입니다. 조사에 응답한 소비자 중 72%는 편리성과 무료 배송, 그리고 가격 비교의 용이성 덕분에 온라인 쇼핑을 우선 선택한다고 밝혔습니다. 이러한 소비자의 행동은 유통업체들에게 온라인 및 오프라인 매장 간의 경계를 허물어야 하는 필요성을 강화하고 있습니다.

• 기업들은 Omnichannel 전략을 채택하여 고유의 쇼핑 경험을 강화하려 하고 있으며, AI와 데이터 분석을 통한 개인화된 서비스 제공이 필수적입니다. 예를 들어, 소비자의 이전 구매 이력을 바탕으로 맞춤형 추천을 제공하거나, AI를 활용하여 최적의 쇼핑 경로를 안내하는 서비스가 점차 확산되고 있습니다. 이를 통해 고객들은 더욱 원활하고 만족스러운 쇼핑 경험을 할 수 있으며, 이는 결국 매출 증대로 이어질 가능합니다.

• 5-2. 충성 고객 확보를 위한 전략

• 충성 고객을 확보하는 것은 현대 유통업계에서 생존의 필수 요소로 자리잡고 있습니다. 세일즈포스의 조사에 따르면, 소비자들은 가격 외에도 포인트 적립과 사용에 큰 비중을 두고 있으며, 63%의 응답자는 포인트를 사용할 수 있는 매장에서 더 많은 구매를 진행한다고 응답했습니다. 이렇게 고객의 충성도를 높이기 위해서는 차별화된 쇼핑 경험을 제공해야 하며, 이를 통해 반복 구매를 유도할 수 있습니다.

• 특히, 유통업체들은 블랙 프라이데이와 같은 큰 세일 시즌에 고객을 사로잡기 위해 다양한 마케팅 전략을 펼치고 있습니다. 예를 들어, 충성 고객에게만 제공되는 특별 할인 혜택이나 맞춤형 서비스는 고객이 해당 브랜드에 대한 충성도를 느끼게 하고, 다시 방문할 이유를 제공하는 중요한 요소가 됩니다. 이러한 전략은 고객과의 신뢰를 구축하는 데 매우 효과적이며, 궁극적으로는 고객 라이프사이클의 장기화에 기여합니다.

• 5-3. AI 활용을 통한 경쟁력 강화

• 생성형 AI의 도입은 유통업체에게 또 다른 기회를 제공하고 있습니다. 소비자의 쇼핑 패턴이 변화하고 있음을 반영하여, AI를 통한 데이터 분석 및 예측 모델링이 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 세일즈포스에 따르면, AI 기반의 검색 기능이 도입됨으로써 구매 전환율이 기존 대비 3배 이상 증가할 것으로 전망됩니다. 이는 소비자들이 원하는 상품을 더욱 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.

• 또한, AI는 고객 서비스를 자동화하고, 운영 비용을 절감하는 데도 기여하고 있습니다. 챗봇과 같은 AI 기반 고객 서비스 도구는 실시간으로 소비자의 질문에 응답하고, 맞춤형 추천을 제공함으로써 고객 만족도를 높이는 데 크게 기여하고 있습니다. 이러한 AI 기술을 활용하여 기업들은 경쟁업체보다 더 빠르고 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며, 나아가 차별화된 고객 경험을 창출하여 시장에서의 입지를 강화하게 됩니다.

결론

• 생성형 AI의 발전은 오늘날의 유통업계와 소비자 간의 상호작용을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 소비자들은 더 많은 선택지를 원하며, 이를 통해 개인화된 경험을 추구하게 됩니다. 유통업체들은 이러한 소비자 요구를 반영하여, AI 기반의 새로운 서비스 모델을 개발해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 소비자들이 AI의 도움을 받아 보다 쉽게 제품을 탐색하고 구매 결정을 내릴 수 있도록 만드는 것은 중요합니다.

• 앞으로의 유통업계는 AI에 의존하는 소비자 트렌드를 적극적으로 수용하고, 이에 맞춰 혁신적인 서비스 모델을 지속적으로 개발함으로써 경쟁력을 유지해야 할 것입니다. 생성형 AI는 단순한 도구가 아닌, 소비자가 원하는 경험을 제공하는 중요한 동반자로 자리잡을 것이며, 이러한 변화에 적응하는 기업이 미래의 시장에서 성공할 것으로 예측됩니다. AI 기술의 발전과 이를 통한 소비자 경험 혁신이 향후 유통업계의 구도를 형성할 중요한 요소가 될 것입니다.

용어집

• 생성형 AI [기술]: 주어진 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술로, 온라인 쇼핑에서 맞춤형 추천과 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 데 활용됩니다.

• 소액후불결제(BNPL) [금융 서비스]: 소비자가 상품을 구매한 후 일정 기간 내에 결제할 수 있도록 하는 서비스로, 결제의 유연성을 제공하여 소비 패턴에 변화를 유도합니다.

• 구매 전환율 [상업 지표]: 특정 제품을 구매한 소비자의 비율을 나타내며, 마케팅과 판매 전략의 효과를 평가하는 데 사용됩니다.

• Omnichannel 전략 [비즈니스 전략]: 온·오프라인 채널을 통합하여 소비자에게 일관된 쇼핑 경험을 제공하는 접근 방식으로, 고객의 요구에 맞춘 개인화된 서비스 제공이 핵심입니다.

• AI 기반 검색 [기술]: 인공지능 알고리즘을 통해 소비자의 검색 의도를 이해하고 보다 관련성 높은 결과를 제공하는 검색 기술입니다.

• 충성 고객 [고객 관계]: 특정 브랜드 또는 업체에 지속적으로 구매를 하는 고객을 뜻하며, 기업의 성과에 중요한 영향을 미칩니다.

• 개인화된 쇼핑 경험 [소비자 경험]: 소비자의 취향과 행동을 기반으로 맞춤형 상품 추천 제공하는 쇼핑 방식으로, 소비자의 만족도를 높이며 충성도를 증대시킵니다.

출처 문서

• 생성형 AI, 온라인 쇼핑에도 손 뻗치다https://www.newstheai.com/news/articleView.html?idxno=5960
• “유통업계, 온·오프라인 쇼핑경험 고도화·충성고객 확보해야”https://www.hellot.net/news/article.html?no=91722
• "쇼핑객 17%가 구매 위해 생성형 AI 사용" 세일즈포스 보고서https://www.cio.com/article/3503685/%EC%87%BC%ED%95%91%EA%B0%9D-17%EA%B0%80-%EA%B5%AC%EB%A7%A4-%EC%9C%84%ED%95%B4-%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95-ai-%EC%82%AC%EC%9A%A9-%EC%84%B8%EC%9D%BC%EC%A6%88%ED%8F%AC%EC%8A%A4-%EB%B3%B4%EA%B3%A0.html