유통업계 '빈익빈부익부'…'빅데이터'로 무장하는 대형업체

롯데, 신세계 '빅2' 앞다퉈 DB 기반의 마케팅 서비스 선봬
고객 많을수록 적확한 대응 가능

[아시아경제 김현정 기자] 유통업계의 마케팅 서비스가 고도화되면서 관련 전략의 '빈익빈 부익부' 현상도 나타나고 있다. 방대한 고객들의 구매기록에서 추출하는 소비 데이터베이스(DB)와 인공지능(AI) 기술을 기반으로 개인에게 맞춤형 정보를 제공하는 업체들이 늘고 있다.

대표적인 기업이 유통업계 '빅2', 롯데와 신세계다. 신세계백화점은 어플리케이션(앱)을 통해 지난달 30일부터 AI 고객분석 프로그램을 가동하고 있다. 이 서비스는 AI 시스템을 기반으로 하며 ▲고객을 분석하는 시스템 'S마인드' ▲브랜드별 인기상품과 프로모션 등 정보를 축적하는 '콘텐츠 매니지먼트 시스템' ▲이를 특정 고객에게 전달하는 '개인화 앱'으로 구현된다.

매장 방문ㆍ구매 빈도가 높은 고객 500만여명을 대상으로 최근의 구매 기록과 성별ㆍ연령ㆍ지역ㆍ구매빈도ㆍ장르별 구매주기ㆍ객단가ㆍ선호 장르ㆍ월별 구매일수ㆍ요일별 구매 패턴 등 약 100여개의 변수를 사용해 빅데이터를 만들어낸다. 이를 통해 개인별 선호 브랜드 100개씩 총 5억개의 선호 브랜드를 매일 산출한다.

선호 브랜드가 정해지면 '콘텐츠 매니지먼트 시스템'에서 관련 쇼핑정보들이 자동으로 매칭된다. 신세계 직원들뿐 아니라 협력회사(브랜드) 사원들도 인기상품, 할인 프로모션, 특별 이벤트 등 행사내용을 직접 올려 5억개의 데이터에 대응한다. 이렇게 만들어진 맞춤 쇼핑정보가 최종적으로 어플을 통해 제공된다.

[사진출처=게티이미지뱅크]

롯데백화점에서는 AI 기술을 기반으로 음성이나 문자 등 자연어 응대가 가능한 추천봇을 선보인다. 올해 12월 상용화를 목표로 어플리케이션에 탑재, 고객이 선호하는 최적의 상품을 추천하고 매장도 안내하는 가칭 '쇼핑어드바이저'다.

추천봇에 적용된 AI 인지기술은 ▲고객 질의나 문의에 대해 의도를 정확히 파악하고 응대하는 문답 및 인지기술 ▲고객의 구매정보, 온라인 행동정보, 기타 성향파악을 통한 고도화된 고객성향분석기술 ▲시장의 흐름과 트랜드 등을 종합적으로 분석해 고객이 유행에 뒤쳐지지 않도록 패션상품을 제안하는 추천기술로 현존하는 모든 AI 분야가 망라된다.

추천봇의 벤치마킹 대상은 '베테랑 샵 매니저'다. 방문 고객이 앱을 구동하면 "고객님의 나이대는 이런게 인기 있어요", "드라마에서 주인공이 입고 나온 스타일이에요"라고 응대하는 식이다. 수준 높은 서비스를 위해 추천봇은 현재 매장에서 빈번히 사용하는 상업 언어, 한국적인 정서가 가미된 고객 친화적인 태도 등을 교육받고 있다.

이밖에 고객 안내 콜센터나 매장 안내데스크에서 빈번하게 물어보는 300여개의 질문 유형을 분석해 이를 정확히 안내해주는 안내사원 역할도 한다. 고객은 입점 브랜드나 위치, 진행중인 사은행사 등 정보를 24시간 내내 안내 받을 수 있게 된다.

SK플래닛이 운영하는 오픈마켓 11번가의 경우 대화형 로봇인 '챗봇' 기능을 도입한 상품추천 서비스 '디지털 컨시어지챗봇 바로’를 지난달 말 론칭했다. 지난해 8월부터 전문 상담원이 상품 추천을 해 온 ‘디지털 컨시어지’ 서비스에 챗봇 기능을 더해 업그레이드 했다.

바로는 AI 기술을 기반으로 메시지 인식과 상품 검색 기능을 활용해 고객이 원하는 상품을 제안한다. 컴퓨터가 사람처럼 스스로 학습할수 있도록 인공 신경망을 활용한 학습기술 '딥러닝' 알고리즘을 적용, 고객이 입력한 내용에서 최적의 답변을 찾아내는 방식이다. 딥러닝 기법 중 고객들이 입력한 검색어들의 표현이나 형태가 달라도 의미적으로 유사한 패턴을 찾아 적절한 응답을 하는 ‘워드 임베딩’ 기술을 적용했고, 그동안 축적된 11번가 고객들의 검색어 빅데이터 등도 분석해 챗봇 ‘바로’의 정확성을 높였다.

이 서비스를 통해 노트북과 TV, 냉장고, 세탁기, 청소기, 전기밥솥, 전동칫솔, 전기면도기, 김치냉장고, 애플 등 모두 10개 영역에 대한 제품 상담이 가능하다. 지난해 8월 ‘디지털 컨시어지’ 서비스 오픈 이후 7개월 이상 축적된 고객 빅데이터와 운영 노하우를 기반으로 고객들이 가장 중요하게 언급한 상품의 가격대와 제조사, 크기 등을 순차적으로 물어보고 상품을 추천해준다.

유사 서비스를 선보이는 업체들의 공통점은 일정수준 이상의 시장점유율(MS)을 확보하고 있다는 것이다. 유의미한 데이터 추출을 위해서는 최대한 많은 표본이 필요한 데, 중소형 업체의 경우 기본적인 고객 유입량이 부족하다. 향후 각 서비스의 정확도가 높아지고, 소비자들이 직접적으로 구매 시 편의를 체감하면 쇼핑의 쏠림현상이 가중될 가능성도 높다.

한 업계 관계자는 "자본력도 문제지만, 기본적인 데이터를 보유하고 있는 대형업체들만이 최근 트렌드인 개인 맞춤형 정보를 제공할 수 있다"면서 "전문업체를 통해 데이터를 구매할 수 도 있지만, 자사를 통해 얻은 정보와는 질적으로 다르다"고 설명했다.

김현정 기자 alphag@asiae.co.kr