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AX 트렌드에 부합하는 커머스 앱 AI 서비스 전략 인사이트

일반 리포트 2025년 09월 26일
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목차

  1. AX 기반 커머스 앱 시장 동향
  2. 개인화 추천 AI 기술 도입과 성과
  3. 구독형 커머스 AI 솔루션 사례
  4. 챗봇과 UI/UX 개선을 통한 사용자 편의성 강화
  5. 사용자 기대 및 전략적 제언
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 9월 현재, 커머스 앱 시장에서는 AI 전환(AX)이 핵심 경쟁력으로 자리매김하고 있습니다. 주요 기업들은 운영 효율성을 높이고 고객 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 다양한 AI 기반 솔루션을 도입하고 있으며, 이 과정에서 네이버와 카카오의 AI 에이전트 간의 경쟁은 두드러진 양상을 보이고 있습니다. 네이버는 통합 AI 에이전트를 통해 사용자에게 개인화된 쇼핑 경험을 제공하고자 하며, 카카오는 챗GPT를 기반으로 한 온디바이스 AI 에이전트를 도입해 소셜 미디어와 커머스의 경계를 허물어가고 있습니다.

  • 또한, 개인화 추천 기술은 기업의 성과 향상에 큰 기여를 하고 있습니다. 에이블리의 경우, AI 기반의 추천 시스템을 활용하여 MAU(월간 활성 사용자) 성장을 견인하며, 특히 10대 소비자층에서 긍정적인 관심을 얻고 있습니다. 이러한 데이터 중심의 접근은 그들이 원하는 상품을 제안할 수 있는 효과적인 방법으로 작용하고 있습니다. 이에 따라 개인화 추천 기술은 다른 기업의 벤치마크로도 자리 잡고 있습니다.

  • 구독형 AI 솔루션을 도입한 벤처 기업들도 늘고 있는 가운데, 버즈니의 'APlus 추천AI'는 KT알파쇼핑과의 협업을 통해 고객의 쇼핑 패턴을 정밀하게 분석하고 추천하는 기능을 활성화하며 메리트를 더하고 있습니다. 또한, 엔카닷컴은 AI 기반의 차량 추천 어시스턴트를 통해 비전문가도 손쉽게 중고차를 구매할 수 있는 혁신적인 해결책을 제공하고 있습니다.

  • 이외에도 롯데GRS와 카카오는 UI/UX 개선에 매진하고 있으며, 리워드와 고객 지원 시스템 개선을 통해 사용자 편의성을 극대화하는 데 노력하고 있습니다. 이러한 상황 속에서 사용자들은 개인화된 추천과 실시간 지원을 통해 보다 만족스러운 쇼핑 경험을 기대하고 있으며, 이는 향후 고객 충성도 증가와 매출 성장으로 직접 이어질 것으로 기대됩니다.

2. AX 기반 커머스 앱 시장 동향

  • 2-1. AI 에이전트 경쟁 구도

  • 2025년 현재, AI 에이전트는 커머스 앱 시장에서 중요한 경쟁자로 자리 잡고 있습니다. 네이버와 카카오는 자사의 핵심 플랫폼에 AI를 접목시키기 위해 적극적으로 경쟁하고 있으며, 사용자 일상에 밀접하게 연관된 서비스를 통합하고 있습니다.

  • 네이버는 통합 AI 에이전트를 개발하여 검색 및 쇼핑 기능을 통해 사용자에게 개인화된 경험을 제공하려 하고 있습니다. 이는 단순한 정보 검색을 넘어서, 사용자 맞춤형 상품 추천, 구매 가능한 스토어 안내, 그리고 구매 시기를 알려주는 등의 서비스를 포함합니다. 특히, 네이버는 대화형 AI 탭을 도입할 계획으로, 사용자가 연속 대화를 통해 다양한 서비스를 요구할 수 있도록 할 예정입니다.

  • 반면, 카카오는 오픈AI의 챗GPT를 기반으로 한 온디바이스 AI 에이전트를 도입할 예정이며, 이는 카카오톡과 자연스럽게 통합되어 다양한 서비스에 연결될 것입니다. 이를 통해 사용자는 간단한 요청으로 음악 추천이나 장소 검색을 수행할 수 있으며, 이러한 서비스 간의 경계가 사라지는 형태로 발전할 것입니다.

  • 2-2. 플랫폼별 AX 서비스 전략

  • 네이버는 AI를 활용한 통합 전략으로 다각화된 버티컬 서비스를 통해 사용자 경험을 최대한으로 향상시키려 하고 있습니다. 특히, 검색 결과와 쇼핑 기능을 결합하여 고객이 필요로 하는 맞춤형 솔루션을 제공하는 방법에 주력하고 있습니다. 2025년 하반기에는 '쇼핑 AI 에이전트'를 공식 출시할 계획이며, 이 에이전트는 고객의 쇼핑 패턴을 분석해 최적의 상품 추천과 구매 경로를 안내할 것입니다.

  • 한편, 카카오는 카카오톡 내에서 챗GPT를 기본으로 다양한 서비스를 통합할 계획을 세우고 있습니다. 이를 통해 사용자는 대화 형식으로 자연스럽게 필요한 서비스를 요청하고 즉시 사용할 수 있는 유연성을 제공받게 됩니다. 카카오는 앞으로도 AI 에이전트 생태계를 확장하려고 하며, 서드파티 서비스와 협력하여 다양한 옵션을 추가할 예정입니다.

  • 2-3. 주요 기업 동향 비교

  • 네이버와 카카오는 AX 전환을 위해 각각의 시장 접근 전략을 달리하고 있습니다. 네이버는 주로 검색 및 쇼핑에서의 사용자 경험을 향상시키기 위해 AI 에이전트를 통합시키는 반면, 카카오는 메신저 중심으로 카카오톡과의 연계를 강화하고 있습니다.

  • 2025년 9월 현재, 두 기업 모두 AI를 혁신 기술로 보고 있으며, 이를 통해 기업 경쟁력을 확보하고 고객의 요구에 부합하는 서비스를 제공하려 하고 있습니다. 이러한 동향은 앞으로의 커머스 앱 시장에서 AI 에이전트가 중요한 핵심 요소로 작용할 것이며, 사용자에게는 더욱 개인화되고 직관적인 경험을 제공할 것으로 기대됩니다.

3. 개인화 추천 AI 기술 도입과 성과

  • 3-1. 에이블리 AI 추천 효과 분석

  • 에이블리코퍼레이션이 운영하는 스타일커머스 플랫폼 ‘에이블리’는 최근 패션 앱 사용자 수(MAU) 1위를 기록한 것으로 밝혀졌다. 에이블리는 2023년 8월 ‘와이즈앱’과 ‘모바일인덱스’ 두 개의 표본 조사 결과에서 사용자 수 917만 명을 집계하며 업계 1위를 차지했고, 이는 전년 동기 대비 약 35% 증가한 수치이다. 이러한 성과의 주 원인은 자사가 개발한 AI 기반의 개인화 추천 기술이다. 이 추천 기술은 대량의 사용자 데이터를 분석하여 고객이 원했던 상품뿐 아니라, 이전에는 몰랐던 취향까지 반영하는 알고리즘을 갖추고 있다.

  • AI 추천 기술은 특히 잘파세대(Gen Z) 소비자층에서 두드러진 성과를 보였다. 10대 사용자가 매출에 기여한 비율이 높은데, 이는 에이블리가 사용자에게 제안하는 콘텐츠와 상품이 해당 세대의 취향에 정확히 부합하기 때문이다. 예를 들어, 10대는 180만명에 달하며, 이는 MAU 상위 11개 버티컬 커머스 플랫폼 평균의 5배에 해당하는 숫자다. 이는 'AI 개인화 추천'이 소비자 접점에서 긍정적인 영향을 미치고 있다는 것을 시사한다.

  • 3-2. 추천 알고리즘의 역할

  • 추천 알고리즘은 사용자의 행동 데이터, 선호도, 그리고 과거의 구매 이력을 바탕으로 맞춤형 상품이나 콘텐츠를 제안하는 중요한 역할을 수행한다. 에이블리의 경우, 이 알고리즘은 비슷한 스타일이나 취향을 가진 사용자들의 빅데이터를 AI에 학습시켜 최상의 추천을 제공하는 데 큰 역할을 하고 있다. 이러한 기술은 사용자가 원하고 기대하는 상품을 자동으로 제안하며, 사용자 경험을 크게 향상시키는 데 기여하고 있다.

  • 에이블리는 AI 추천 시스템 외에도 가상 시착 서비스와 프로필 사진 생성 서비스, AI 채팅 및 커뮤니티 기능을 도입하여 사용자에게 더 많은 볼거리를 제공하고, 이를 통해 앱 사용 만족도를 높이는 데 중점을 두고 있다. 이러한 콘텐츠 강화는 단순한 구매 과정을 넘어 사용자가 앱을 통한 즐거움과 차별화된 경험을 느낄 수 있도록 하는 데 기여하고 있다.

  • 3-3. MAU 증가 사례

  • 에이블리의 성공적인 MAU 증가는 다른 커머스 플랫폼에게도 중요한 벤치마크가 되고 있다. 특히, '잘파세대'로 불리는 10대와 20대 소비자의 비중이 높아짐에 따라, 이들은 에이블리 사용자층의 핵심 축을 형성하고 있다. 여기에 더하여, 10대 사용자의 온라인 결제 비중은 43.4%로 조사되어, 이 플랫폼의 매출 및 사용자 증가에 큰 영향을 미치고 있다.

  • 에이블리는 향후에도 이 흐름을 이어가기 위해 고객과의 지속적인 상호작용을 강화하고, 맞춤형 추천 및 개인화된 소비 경험을 제공할 수 있는 다양한 방안을 모색하고 있다. 이는 사용자의 충성도를 높이고, 브랜드 인지도 확장을 통해 장기적인 성장을 도모하는 전략의 일환이다.

4. 구독형 커머스 AI 솔루션 사례

  • 4-1. 버즈니 APlus 추천AI

  • 버즈니는 최근 KT알파쇼핑에 'APlus 추천AI'를 공급하며 커머스 AI 구독 서비스의 범위를 확장하고 있습니다. 이 솔루션은 인공지능 기반으로, 고객의 상품 조회 및 구매 이력, 선호도 등의 데이터를 분석하여 구매 가능성이 높은 상품을 추천하는 기능을 포함하고 있습니다. 특히, 이 시스템은 ▲사용자 맞춤 상품 추천 ▲특정 상품과 연관된 상품 추천 ▲키워드 기반 연관 상품 추천 등의 알고리즘을 활용하고 있어, 고객의 쇼핑 경험을 크게 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

  • 버즈니의 'APlus 추천AI'는 이미 여러 이커머스 기업에 도입되어 긍정적인 결과를 보여주고 있습니다. 이러한 기술은 매출 증가에 기여하는 것으로 입증되었으며, 향후 더 많은 기업에 적용될 것으로 기대됩니다. 이에 따라, 고객 만족도와 함께 매출 증가를 함께 도모할 수 있는 가능성이 열린 셈입니다.

  • 4-2. KT알파쇼핑 협업 모델

  • KT알파쇼핑과의 협업을 통해, 버즈니의 커머스 AI 구독 서비스는 더욱 많은 이커머스 플랫폼에 통합될 예정입니다. 이 파트너십을 통해 'APlus 추천AI'는 12개 이커머스 및 홈쇼핑 기업에 도입되며, 이는 향후 기업 고객에게 맞춤형 솔루션을 제공하는 중요한 발판이 될 것입니다. 버즈니는 이러한 서비스를 통해 고객사가 고객의 쇼핑 패턴을 정밀하게 분석하고, 효과적인 마케팅 전략을 수립하도록 지원할 것입니다.

  • 버즈니의 대표는 “이번 기술 공급은 고객의 쇼핑 만족도와 기업 매출 상승에 기여할 수 있을 것으로 기대된다”라고 강조하며, AI 기술의 중요성을 다시 한 번 드러냈습니다. 이는 기업이 더 이상 단순한 상품 판매를 넘어, 데이터를 기반으로 고객 경험을 혁신할 수 있는 기회를 제공합니다.

  • 4-3. 엔카닷컴 차량 추천 어시스턴트

  • 엔카닷컴은 최근 '차량 추천 어시스턴트'라는 AI 기반의 맞춤형 중고차 큐레이션 서비스를 도입했습니다. 이 서비스는 고객이 차량 조건을 자연어로 입력하면 인공지능이 그에 최적화된 중고차를 추천해주는 시스템으로, 비전문가인 고객도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 점에서 '차량 추천 어시스턴트'는 중고차 구매에 있어서 고객 편의성을 크게 향상시키는 역할을 하고 있습니다.

  • 특히, 이 서비스는 고객이 제시한 조건에 따라 AI가 대화하며 적합한 매물을 추천하는 두 가지 방식을 제공합니다. 고객은 이를 통해 원하는 차량을 손쉽게 찾을 수 있으며, 시간 소모를 대폭 줄일 수 있는 장점이 있습니다. 엔카닷컴의 이러한 혁신은 중고차 시장의 정보 비대칭 문제를 해결하고, 신뢰도 높은 거래 환경을 제공하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

5. 챗봇과 UI/UX 개선을 통한 사용자 편의성 강화

  • 5-1. 롯데잇츠 UI/UX 전면 개편

  • 롯데GRS는 '롯데잇츠' 모바일 앱의 UI(User Interface)와 UX(User Experience)를 전면 개편하여 사용자 편의성을 크게 향상시키는 데 성공했습니다. 2025년 9월 9일에 발표된 이 앱은 기존의 모듈식 접근 방식을 탈피하며, 통합된 플랫폼으로서 고객의 이용 편의를 최우선으로 삼았습니다. 특히, 앱의 메인 화면 인터페이스를 개선하고, 사용자들이 쿠폰 및 할인 혜택을 쉽게 접근할 수 있도록 노력했습니다. 현재, 고객들은 더 직관적으로 앱 내의 정보를 검색하고 활용할 수 있으며, 리워드 혜택도 보다 명확하게 인지할 수 있게 되었습니다.

  • 앱의 전면 개편 이후, 롯데잇츠는 회원 수 500만 명이라는 이정표를 세우면서 단순한 주문 플랫폼에서 벗어나 고객 데이터베이스를 활용한 마케팅이 가능한 빅데이터 채널로 진화하고 있습니다. 이를 통해 신규 고객을 창출하고 기존 고객의 충성도를 높이는 데 기여하고 있습니다. 이러한 기능의 확장은 고객의 요구를 신속히 반영하여 지속적으로 사용자 경험을 개선하는 방향으로 나아가고 있음을 보여줍니다.

  • 5-2. 카카오톡 ‘카나나 상담 매니저’

  • 카카오는 2025년 9월 25일, 인공지능(AI) 채팅 서비스인 '카나나 상담 매니저'를 정식 출시하였습니다. 이 서비스는 카카오톡 채널을 통해 제공되며, 사용자가 고객의 문의에 신속하고 정확하게 응답할 수 있도록 돕기 위해 개발되었습니다. 카나나는 고객이 궁금해하는 다양한 질문에 대해 스스로 학습하고 응답할 수 있는 능력을 지니고 있어 높은 사용 편의성을 보장합니다.

  • 서비스는 소상공인을 포함한 다양한 사업자들이 적은 비용으로도 체계적으로 고객 응대를 할 수 있는 환경을 제공합니다. AI 채팅 시스템은 고객 문의의 대부분을 자동으로 처리할 수 있으며, 효과적인 통계 리포트를 통해 운영자는 고객의 질문 유형을 분석하여 자주 묻는 질문에 대한 대비를 강화할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 기업은 고객과의 커뮤니케이션을 개선하고, 고객의 만족도를 높일 수 있는 기반을 마련합니다.

  • 5-3. 실시간 고객 지원 강화

  • 급변하는 시장 환경 속에서 실시간 고객 지원은 소비자 기대의 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 2025년 현재, 커머스 앱들은 신속한 응답과 효율적인 문제 해결을 위해 다양한 실시간 지원 시스템을 도입하고 있습니다. 특히, 롯데잇츠와 카카오의 사례는 이와 같은 시스템의 성공적인 도입을 보여줍니다.

  • 롯데잇츠는 개선된 UI/UX를 통해 고객의 주문 과정에서 발생할 수 있는 문제를 즉각적으로 해결할 수 있는 기능을 추가하였습니다. 이는 고객이 더욱 빠르고 효율적으로 서비스를 이용할 수 있도록 도와주며, 고객의 문제를 신속히 파악하고 해결하는 데 기여하고 있습니다. 카카오는 AI 기반의 '카나나 상담 매니저'를 통해 고객 문의에 대한 실시간 응답을 강화하여 고객의 사용 경험을 한층 개선하는 방향으로 나아가고 있습니다.

6. 사용자 기대 및 전략적 제언

  • 6-1. 개인화 추천에 대한 높은 기대감

  • AI 기반 개인화 추천 기술이 커머스 앱에서 중요한 경쟁력 요소로 자리 잡으면서 사용자들은 보다 맞춤화된 경험을 기대하고 있습니다. 현재 2025년 9월 기준으로, 사용자들은 쇼핑 시 개인의 선호와 과거 구매 이력을 반영한 추천을 통해 더욱 효율적인 쇼핑 경험을 원하고 있습니다. 이는 제품 선택의 편리성을 높일 뿐만 아니라 사용자에게 검사된 상품을 추천함으로써 불필요한 시간 소모를 줄여주는 효과를 지니고 있습니다. 특히, 데이터 기반 알고리즘이 사용자의 행동 패턴을 학습하여 점차적으로 맞춤형 추천의 정확도를 향상시키는 것이 중요합니다.

  • 6-2. 실시간 응답·지원 요구

  • 고객 서비스 분야에서도 사용자들은 실시간으로 문제를 해결하고 지원받기를 기대합니다. AI 에이전트를 활용한 챗봇이나 가상 어시스턴트는 이러한 요구를 충족시키기 위한 혁신적인 방법으로 자리잡고 있습니다. 사용자들은 대기 시간 없이 즉각적인 피드백을 원하며, AI 시스템이 자주 발생하는 문제를 신속하게 처리할 수 있는 능력을 가지고 있는 것을 중요하게 여깁니다. 현재 진행 중인 많은 기업들은 이러한 요구에 맞춰 고객 서비스 시스템을 최적화하고 있으며, 고객의 문제 해결을 위한 신속한 지원 체계를 갖추어야 합니다.

  • 6-3. 통합 서비스 연계 중요성

  • 현재의 사용자들은 단일 플랫폼 내에서 다양한 서비스를 통합하여 제공받는 것을 선호합니다. 예를 들어, 쇼핑과 결제는 물론, 배송 추적과 고객 지원까지 모두 하나의 앱에서 처리하는 것이 이상적입니다. AI 에이전트가 이러한 통합 서비스를 구현함으로써 사용자에게 편리하고 직관적인 경험을 제공할 수 있는 여지가 큽니다. 이는 사용자 만족도를 높이고, 충성도를 강화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

  • 6-4. 데이터 기반 큐레이션 설계

  • 마지막으로, 사용자 경험을 향상시키기 위해서는 데이터를 기반으로 한 큐레이션 설계가 필수적입니다. 사용자 데이터를 효과적으로 분석하여 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것이 요구되며, 이는 단순히 구매 이력뿐만 아니라Browsing History, 선호하는 상품 유형 등을 포함해야 합니다. AI 시스템은 이러한 복잡한 데이터를 신속하게 처리하고, 사용자가 원하는 정보를 적시에 제공할 수 있어야 합니다. 사용자가 자신의 취향에 맞는 제안을 받을 수 있도록 함으로써, 플랫폼의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

결론

  • 2025년 현재 커머스 앱 시장에서 AX는 단순한 기술 도입에 그치지 않고 고객 경험의 본질적 변화를 추구하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 개인화 추천 기술은 고객 만족도와 충성도를 높이는 데 중요한 역할을 하며, 이는 고객의 반복 구매를 유도하고 있습니다. 특히 챗봇과 AI 에이전트의 개발은 사용자에게 실시간 지원을 제공함으로써 신뢰성을 높이고 있으며, 이로 인해 더 많은 고객이 앱을 통해 구매 결정을 내리게 됩니다.

  • 향후 커머스 앱 기업들은 구독형 AI 솔루션의 도입을 통해 초기 구축 비용을 절감하고, 신속하게 시장에 적응하는 전략을 모색해야 할 것입니다. 더불어, 오픈소스 기반의 협업 전략을 통해 다양한 AI 기술을 통합하여 서비스의 범위를 넓히고, 고객의 개인화된 요구를 충족시키는 데 주력해야 합니다. 아울러, 직관적이고 유연한 UI/UX 설계는 이러한 요구에 더욱 적절하게 대응할 수 있는 환경을 조성합니다.

  • 결론적으로, AX 트렌드를 지속적으로 선도하기 위해서는 데이터 기반 추천 알고리즘의 진화를 지속하고, 통합 서비스 연계를 강화하는 것이 필수적입니다. 이러한 접근 방식이 고객의 기대를 충족시키고 업계에서의 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이로써 커머스 앱 기업들은 변화하는 시장 환경 속에서도 지속 가능한 성장을 이룰 수 있을 것입니다.

용어집

  • AX: AI 전환(AX)은 커머스 앱 시장에서 인공지능 기술을 도입하여 고객 경험을 개선하고 개인화된 서비스를 제공하는 전략을 의미합니다. 2025년 현재, AX는 기업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있으며, 사용자 맞춤형 경험을 통한 매출 증가가 기대되고 있습니다.
  • 개인화 추천: 개인화 추천 기술은 사용자의 행동 데이터, 선호도, 구매 이력을 분석하여 맞춤형 상품이나 콘텐츠를 제안하는 알고리즘입니다. 이 기술은 사용자에게 더 효율적인 쇼핑 경험을 제공하여 고객의 만족도와 충성도를 높이는 데 기여하고 있습니다.
  • AI 에이전트: AI 에이전트는 인공지능에 기반한 소프트웨어로, 사용자의 요청에 따라 필요한 정보를 제공하고 문제를 해결하는 역할을 수행합니다. 현재 네이버와 카카오는 각각 통합 AI 에이전트를 통해 사용자 개인화 경험을 제공하는 경쟁을 벌이고 있습니다.
  • 챗봇: 챗봇은 인공지능을 이용하여 사용자와 대화형 소통을 가능하게 하는 프로그램으로, 고객 문의에 대한 신속한 응답과 문제 해결을 제공하는 데 사용됩니다. 카카오는 '카나나 상담 매니저'라는 AI 챗봇을 통해 고객 지원을 강화하고 있습니다.
  • UI/UX: UI(User Interface)는 사용자와 시스템 간의 상호작용을 설계하는 요소이고, UX(User Experience)는 사용자가 제품이나 서비스를 사용할 때 느끼는 경험을 의미합니다. 롯데잇츠는 UI/UX를 개선하여 사용자 편의성을 높였습니다.
  • APlus 추천AI: APlus 추천AI는 버즈니가 제공하는 AI 기반의 개인화 추천 솔루션으로, 고객의 상품 조회 및 구매 이력 데이터를 분석하여 맞춤형 상품을 추천합니다. 이 기술은 여러 이커머스 플랫폼에 도입되어 긍정적인 고객 경험을 창출하고 있습니다.
  • MAU: MAU(Monthly Active Users)는 월간 활성 사용자 수를 나타내며, 주로 앱이나 웹사이트의 사용자 기반을 분석하는 데 사용됩니다. 에이블리는 2023년 8월 기준으로 MAU 917만 명을 기록하며 업계 1위를 차지했습니다.
  • 구독형 AI 솔루션: 구독형 AI 솔루션은 사용자가 정기적으로 비용을 지불하여 AI 기술을 서비스 형태로 이용하는 방식으로, 기업의 초기 구축 부담을 줄이고 신속한 도입이 가능합니다. 버즈니의 APlus 추천AI는 이러한 구독형 모델을 통해 이커머스 시장에 적용되고 있습니다.
  • 잘파세대: 잘파세대는 Z세대(Generation Z)를 의미하며, 디지털 네이티브로 자란 10대와 20대 사용자를 가리킵니다. 이 세대의 소비자들은 개인화된 추천과 경험을 선호하며, 주요 소비층으로 부상하고 있습니다.
  • 리워드: 리워드는 사용자가 특정 행동(예: 구매, 참여 등)을 수행했을 때 제공되는 보상으로, 고객 충성도를 높이고 재구매를 유도하기 위한 전략입니다. 롯데잇츠는 이러한 리워드 시스템을 통해 사용자 편의성을 증진시켰습니다.
  • 실시간 고객 지원: 실시간 고객 지원은 고객이 문제를 즉시 해결받을 수 있도록 하는 서비스 체계로, AI 채팅 시스템이나 고객 지원 플랫폼을 통해 제공됩니다. 현재 많은 커머스 앱들은 이러한 시스템을 도입하여 고객의 요구에 신속하게 대응하고 있습니다.

출처 문서