추천부터 결제까지…네이버쇼핑, AI 에이전트로 구매 전 과정 연결한다

에이전트 MAU·대화 수 5배, 거래액 4배 성장…연내 결제 기능 시범 적용

디지털·가전 거래액 40%…복합 조건 분석해 상품 추천

네이버 AI 쇼핑 에이전트 사례[사진=네이버]

인공지능(AI)을 활용해 사용자에게 적합한 상품을 추천하던 네이버쇼핑이 상품 탐색부터 비교·추천, 결제까지 구매 전 과정을 연결하는 방향으로 진화하고 있다. AI 쇼핑 에이전트의 적용 범위를 넓히고 결제 기능까지 도입해 플랫폼 안에서 쇼핑 전 구간을 이용할 수 있도록 만들 계획이다.

네이버는 25일 네이버 앱에 일부 상품군에 한해 제공되고 있는 AI 쇼핑 에이전트 내 결제 기능을 시범 적용하고 밝혔다. 늦어도 올해 안에 적용할 계획이다. 앱과 모바일 웹에서 제공중인 AI 쇼핑 에이전트 기능 역시 PC용 웹브라우저로 확대한다. 언제, 어디서나 네이버에 로그인만 하면 AI 쇼핑 에이전트를 이용할 수 있게 된다.

네이버는 지난 3월 AI 쇼핑 에이전트를 출시한 이후 관련 기능을 지속적으로 고도화하고 있다. 이용자가 상품명이나 검색어를 입력하는 데 그치지 않고 원하는 조건과 상황을 자연어로 설명하면, AI가 상품 정보와 리뷰 등을 분석해 적합한 상품을 추천하고 비교할 수 있도록 하는 서비스다.

이용 지표도 성장세를 보이고 있다. 네이버에 따르면 지난 8월 기준 AI 쇼핑 에이전트의 월간활성이용자수(MAU)와 일평균 대화 수는 출시 초기인 3월보다 각각 약 5배 증가했다. 에이전트를 통한 일평균 거래액도 같은 기간 약 4배 늘었다.

이용자들의 쇼핑 방식도 기존 키워드 검색과 차이를 보인다. 단순히 상품명을 입력하기보다 가격대와 사용 목적, 개인의 상황 등 여러 조건을 함께 제시하는 식이다. 예를 들어 ‘7만원대에 운동 후 마시기 좋은 단백질 파우더를 추천해 달라’는 식으로 구체적인 요구를 전달하면 AI가 조건에 맞는 상품을 추려 제시한다. 네이버는 두 가지 이상의 조건을 포함한 복합적인 질문이 활발하게 이뤄지고 있다고 설명했다.

실제 거래가 가장 많이 발생하는 분야는 디지털·가전이다. AI 쇼핑 에이전트를 통한 전체 거래액 가운데 디지털·가전 카테고리의 비중은 40%에 달한다. 디지털·가전은 제품별 사양과 기능을 비교해야 할 뿐 아니라 대형 가전의 경우 설치 공간이나 주거 형태 등도 고려해야 하는 고관여 상품군이다. AI가 여러 상품의 정보를 정리하고 조건별 차이를 비교해 주는 기능이 구매 의사결정에 활용되는 것으로 풀이된다.

네이버플러스 멤버십 이용자의 활용 비중도 높다. AI 쇼핑 에이전트를 통한 전체 거래의 78%가 멤버십 이용자에게서 발생했다. 기존 쇼핑 서비스에 대한 이용 경험과 멤버십 혜택이 AI 에이전트 활용으로도 이어지는 양상이다.

네이버는 추천의 정확성과 신뢰도를 높이는 작업도 이어갈 계획이다. 블로그와 카페 등 이용자 생성 콘텐츠(UGC)와 실제 구매 후기를 활용해 상품 추천의 근거를 강화하고, 이용자가 추천 이유를 확인할 수 있도록 관련 기능을 고도화한다. 

업계 관계자는 “기존에는 제품 가격이나 사양을 비교하기 위해 별도의 가격 비교 사이트를 이용하는 경우가 많았지만, AI 에이전트가 상품 정보를 비교·분석하고 구매 결정을 돕는 방향으로 쇼핑 경험이 진화하고 있다”며 “앞으로는 상품 탐색부터 구매까지 이어지는 과정에서 AI의 역할이 더욱 커질 것”이라고 말했다.