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[AI의 종목 이야기] 메이시스, AI 챗봇 이용 고객 온라인 지출 5배 격차 보고

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AI 핵심 요약

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  • 메이시스가 27일 구글 제미나이 기반 AI 쇼핑 어시스턴트 'Ask Macy's'를 전면 출시했다.
  • 챗봇 이용 고객의 온라인 지출액은 비이용 고객 대비 4.75배 높게 집계됐다.
  • 유통업계 40%가 AI 어시스턴트를 도입하며 대화형 검색 경험을 강화한다.

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

이 기사는 3월 27일 오전 08시10분 '해외 주식 투자의 도우미' GAM(Global Asset Management)에 출고된 프리미엄 기사입니다. GAM에서 회원 가입을 하면 9000여 해외 종목의 프리미엄 기사를 보실 수 있습니다.

이 기사는 인공지능(AI) 번역을 통해 생성된 콘텐츠로 원문은 3월26일 블룸버그통신 기사입니다.

[서울=뉴스핌] 이홍규 기자 = 메이시스가 구글 제미나이 기반 AI 쇼핑 어시스턴트 'Ask Macy's'를 전면 출시했다. 챗봇 이용 고객의 온라인 지출액은 비이용 고객 대비 약 4.75배에 달한 것으로 집계됐다.

메이시스(M)가 다년간의 매출 감소 반전 전략의 일환으로 AI 기반 쇼핑 어시스턴트를 출시했다. 구글의 제미나이 플랫폼을 기반으로 구동되는 'Ask Macy's' 챗봇 이용 고객의 지출액은 비이용 고객보다 약 4.75배 높은 것으로 나타났다. 메이시스는 자사 웹사이트 방문자의 절반을 대상으로 수주간 테스트를 진행하는 과정에서 해당 데이터를 수집했다.

미국 캘리포니아주 월넛크리크에 있는 메이시스 매장 [사진=블룸버그통신]

유통업계는 고객에게 보다 대화형 검색 경험을 제공하기 위해 자체 AI 챗봇 개발에 나서고 있다. AI 챗봇을 갖추지 못할 경우 소비자들이 자사 웹사이트를 이탈해 오픈AI의 챗GPT와 같은 외부 플랫폼에서 상품 정보를 탐색할 것이라는 우려가 배경이다.

맥스 마그니 메이시스 최고고객·디지털책임자는 인터뷰에서 "모든 유통업체가 한 단계씩 해법을 모색하는 중"이라며 "누구나 가능성을 열어두고 있는 상황으로 아직 아무도 완벽한 해답을 찾지 못했다"고 말했다.

PwC의 미국 소비자 시장 부문 대표 알리 퍼먼에 따르면 미국 상위 20개 유통업체(매출 기준) 중 약 40%가 AI 기반 쇼핑 어시스턴트를 어떤 형태로든 도입했다. 일부 기업은 2024년부터 도입을 시작했지만 대부분은 2025년 중반부터 올해에 걸쳐 AI 어시스턴트를 배포했다고 퍼먼은 덧붙였다.

퍼먼은 이메일을 통해 "기능의 깊이와 수준은 업체마다 편차가 크다"고 밝혔다. 가장 효과적인 사례는 "단순한 챗봇보다는 상품 구성을 이해하고 고객 선호를 파악하는 개인 쇼핑 에이전트에 가깝다"는 게 그의 설명이다. 매출과 수익성에 미치는 영향에 관한 데이터는 제한적이지만 공개된 수치는 "방향성 면에서 긍정적"이라고 퍼먼은 덧붙였다.

'Ask Macy's'는 이번 주 월요일부터 앱을 포함한 메이시스의 모든 디지털 플랫폼에서 이용 가능해졌다. 마그니는 이용 고객들이 챗봇의 '완성된 룩' 기능에 높은 관심을 보이고 있다고 전했다. 해당 기능은 정장에 어울리는 구두와 벨트를 추천하는 방식으로 작동한다. 가상 피팅 기능도 주목받고 있는데 이를 통해 소비자는 상품을 직접 착용했을 때의 모습을 화면으로 확인할 수 있다.

마그니는 "이용 고객층은 아마도 비교적 젊은 연령대일 것"이라고 말했다.

매장에서도 변화가 감지된다. 메이시스 최고점포책임자 바비 캐머런에 따르면 매장 직원들은 직접 착용해볼 시간이 없는 고객에게 가상 피팅 기능을 활용하기 시작했다.

마그니는 챗봇 이용 고객이 지출액이 더 높게 나타나는 데 편향이 있을 수 있다고 인정했다. 가령 파티 준비를 앞두고 특정 상품을 빠르게 찾아야 하는 고객이 AI를 활용할 가능성이 높은 반면 AI 없이 웹사이트를 단순 탐색하는 고객은 구매 의향 자체가 낮을 수 있다는 것이다. 그럼에도 그는 'Ask Macy's'와의 고객 상호작용 데이터가 기술을 지속적으로 개선하는 데 유용하다고 강조했다.

챗봇 개선 과정에는 수천 명의 메이시스 직원이 참여했다. 마그니와 그의 팀은 드레스 추천 요청에 상위 브랜드가 검색 결과에 나오지 않는 문제를 발견한 뒤 알고리즘을 수정했다. "처음부터 수준 높은 결과를 보여주고 싶었다"는 게 마그니의 설명이다. 플로리다 거주 고객과 메인 거주 고객은 기후 차이로 인해 서로 다른 상품 구성을 원할 수 있다는 점도 초기에는 반영되지 않은 문제였다.

챗봇의 초기 응답 방식은 직원들로부터 차갑고 거래적이라는 평가를 받았다. 마그니가 10살 아들을 위한 티셔츠 추천을 요청했을 때 챗봇은 "10살짜리 어린이를 위한 티셔츠 목록입니다"라는 식의 답변을 내놨다.

현재 챗봇의 응답 방식은 대화형으로 전환됐다. "열 살배기 아이들은 색상으로 정말 재미있는 연출을 할 수 있어요. 밝은 색 계열을 원하시나요, 차분한 색 계열을 원하시나요?"와 같은 표현을 구사한다고 마그니는 소개했다. 그는 "챗봇이 계속 학습하고 있다"고 말했다.

bernard0202@newspim.com

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