Type of Non Store/@Concierge

⊙손 안의 ‘퍼스널 쇼퍼' 챗봇(Chatbot)

Paul Ahn 2018. 2. 9. 17:28

⊙디지털컨서어지 챗봇(Chatbot) / 손 안의 ‘퍼스널 쇼퍼

http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2017/12/29/2017122901863.html

 

미혼인 김 씨에게 조카의 돌 선물을 고르는 일은 막막하기만 하다.

김 씨는 챗봇에 도움을 청했다. “이번 주말 조카 돌잔치가 있어. 선물을 추천해 줄래?” 챗봇은 배냇저고리, 보넷, 모빌, 우주복, 애착 인형 등을 제안했다. “애착 인형을 사볼까?” 그의 말이 끝나기 무섭게 챗봇은 인형 10개를 추천했다.

 

 

유통업계가 을 속속 도입하고 있다. 챗봇(Chatbot·대화형 로봇)이란 문자와 음성을 통해 인간과 대화할 수 있도록 구현된 채팅 로봇이다. 카카오톡이나 페이스북 메신저에서 대화를 나누듯 로봇이 상품을 추천해주거나 최저가, 많이 팔린 상품 등의 정보를 제공한다.

 

롯데백화점은 AI 쇼핑 가이드 챗봇로사(LOSA·LOTTE SHOPPING Advisor)’를 지난 21일 선보였다. IBM AI 왓슨 솔루션을 기반으로 한 로사는 채팅을 통해 쌓은 빅데이터를 기반으로 고객의 요청과 성향에 맞는 상품을 제안한다.

 

롯데백화점 측은 “고객의 70~80%가 매장 직원의 추천에 따라 구매한다는 점을 감안해 온라인에서도 오프라인 매장의 옷 구매 경험을 제공할 수 있게 했다”고 설명했다.

엘롯데에서 '로사'와 채팅 및 상품 추천을 구현하는 모습/롯데백화점 제공

 

11번가는 지난 3월 디지털 컨시어지 챗봇 '바로'내놓은데 이어 지난달 생필품과 식음료 상품에 최적화된 ‘마트 챗봇’을 선보였다.

 

인터파크도 톡집사 운영하고 있다. 채팅 창에서 상품 추천이나 관련 제품에 대한 할인 정보 등을 물으면 인공지능 집사 ‘알프레도’가 바로 답을 해준다.

 

식품전문몰 동원몰은 챗봇 ‘푸디’ 출시했다. 고객에게 인기 상품 추천은 물론 결제부터 배송, 교환 내용까지 채팅으로 안내한다.

 

노스페이스, 유니클로, 루이뷔통 등도 챗봇을 도입하는 추세다.

 

유통업계가 챗봇에 주목하는 이유는 구매전환율(상품 탐색이 구매로 이어지는 확률)이 높기 때문이다. 11번가의 경우 ‘바로’ 도입한 이후 상담 건수가 이전보다 6배 늘었다.

 

특히 상담원 근무시간이 아닌 오후 6시부터 9시까지 챗봇 이용자의 30%가 몰린 것으로 나타났다. 인터파크도톡집사’ 이용 시 구매전환율이 일반 구매 패턴보다 3배가량 높았다고 밝혔다.

 

고객 서비스 비용을 절감할 수 있는 것도 챗봇의 장점이다. 24시간 일대일 서비스를 하는 챗봇은 서비스의 질을 높이면서도 인건비를 최소화할 수 있는 방법이다.

 

 

 

SK플래닛 ‘디지털 컨시어지’ 손 안의 ‘퍼스널 쇼퍼’ 

http://www.retailing.co.kr/article/a_view.php?art_idx=2368?skey=top&sword=IT%20%C0%AF%B8%C1%BE%F7%C3%BC#

 

손 안의 ‘퍼스널 쇼퍼’ -

 

◇챗봇과 대화하며 쇼핑하다

 

11번가를 운영하는 SK플래닛이 개발한 ‘디지털 컨시어지’는 메신저와 AI 기술이 결합된 챗봇 기반의 서비스다. 우리에게 친숙한 모바일 메신저를 사용할 때처럼 원하는 상품을 물어보면, 챗봇이 마치 퍼스널 쇼퍼처럼 상품을 골라 추천해준다. SK플래닛은 챗봇과 대화하며 쇼핑하는 대화형 커머스를 향후 ‘넥스트 커머스’의 핵심 기술로 발전시킬 계획이다.

 

 

‘대화형 커머스(Conversational Commerce)’ 기반의 11번가 챗봇(chat-bot)과 대화를 나눌 수 있는 방법은 간단하다. 고객이 11번가 앱의 11톡에 들어가 디지털 컨시어지 서비스를 받겠다고 클릭하면 챗봇이 말을 걸고, 상품을 고르는 과정이 이어진다. 대화 도중 디지털기기의 사양과 가격대 등 상품과 관련된 질문이 가능하며, 챗봇이 고객 요구를 파악한 다음 최적의 상품을 추천해준다.

 

 

◇챗봇 전담 ‘대화형 커머스 본부’ 구성

 

최근 국내외 유통시장에서 챗봇을 통해 상품 검색부터 구매, 결제, 배송까지 가능한 대화형 커머스가 뜨고 있다. 모바일 메신저의 채팅창과 같은 사용자 환경(UI)을 제공하는 챗봇은 스마트폰 사용이 익숙한 소비자에게 쉽게 접근할 수 있다. 유통업체 입장에서 보면 풍부한 대화를 통해 고객이 어떤 상품을 원하는지 자세하게 알게 돼 구매를 유도할 수 있다. 고객 역시 자신이 원하는 상품을 찾기 위해 온라인에서 무수히 많은 상품 카테고리를 검색하는 수고를 덜 수 있다.

 

대화형 커머스를 활용하려는 업체들은 AI를 기반으로 챗봇을 결합하는 시도를 하고 있다. 국내에서는 메신저 플랫폼을 보유한 카카오와 네이버, 그리고 SK플래닛 등이 챗봇 사업을 추진하고 있으며, SK플래닛 경우 대화형 커머스 전담부서인 ‘컨버세이셔널 커머스 본부’를 두고 11번가 앱에서 챗봇을 구현해내고 있다.

 

11번가는 현재 제품 스펙이 어려운 노트북이나 텔레비전, 냉장고, 세탁기 등 가전에 한해 챗봇 서비스를 제공하고 있다. 어려운 IT 용어를 몰라도, ‘영화를 볼 때 쓸 만한 100만 원 미만의 노트북’이라고 얘기하면, 알아서 적당한 상품을 추천해준다.

 

선호하는 브랜드는 무엇인지, 가벼운 제품을 선호하는지, 영화•사진을 얼마나 저장하고 싶은지 등 이해하게 쉽게 질문하며 고객 대답에 맞춰 최적의 상품을 추려 제안해준다. 예를 들어, ‘노트북에서 자주 사용하는 프로그램은 무엇인가요’라는 챗봇 질문에 ‘화면 색감이 중요하고, 게임을 주로 한다’고 답하면 이에 맞는 최적의 상품을 선정해 보여주는 것이다.

 

이 같은 챗봇 컨시어지 서비스는 단순히 상품 정보만 나열하는 것이 아니라 소비자와 ‘대화’를 통해 쌍방향으로 정보를 전달하는 것이 특징이다. 즉, 오프라인 매장에서 직원과 상담하는 유사한 방식을 모바일상에 구현해냈다. 이를 통해 오프라인 매장에서처럼 전문가와 소통하는 경험을 느낄 수 있는데, 때로는 사람보다 로봇의 응대가 믿음을 주기도 있다. 매장 내 직원들이 감정에 치우치거나 제품 사양을 기억하지 못할 때가 있다면, 챗봇은 철저히 데이터에 의존해 결과를 분석하므로 정확한 상담이 가능하기 때문이다.

 

 

◇구매 전환율 향상, 결제 기능 추가 예정

 

11번가에 따르면 챗봇 구현으로 e-커머스 비즈니스는 한 단계 진화할 수 있게 됐다. 1세대 몰에서는 고객들이 자신이 원하는 상품을 알아서 검색해 찾아야 했다면, 2세대 몰은 특정 상품을 검색할 경우 연관 상품을 추천해주는 기능을 갖췄다. 그리고 챗봇이 도입된 3세대 몰은 AI에 기반한 대화형 커머스를 통해 개별 고객에게 맞춤형 상품 제안이 가능하다는 것이다.

 

한편, 챗봇이 도입된 디지털 컨시어지는 모바일에서 실제 구매 전환율을 높이는 역할도 하고 있다. 실제로 11번가 앱에서 특정 브랜드의 기획전을 실시할 경우 구매 전환율은 1.4%인 데 반해, 디지털 컨시어지를 이용한 소비자들의 구매 전환율은 9%까지 높아졌다. 챗봇 대화를 통해 고객이 무엇을 원하는지 더 많이 알게 돼 최종 구매까지 유도하는 비중이 높아진 것이다.

 

챗봇을 트레이닝하는 방법은 챗봇에게 예시를 주고 훈련시키는 것이다. 복잡한 공식을 끼워 넣은 알고리즘이 있는 것이 아니라, 머신러닝을 통해 다양한 대화 예시를 많이 주입해 학습시키면 된다. 이러한 훈련 과정에서 챗봇은 고객이 담긴 말에 담긴 의도를 파악하게 되는데, 상담객이 채팅 창에 특정 단어를 입력하면 키워드 매칭을 위한 검색 API가 작동해 최적의 답변을 찾아낸다.

 

예를 들어, ‘가벼운 PC를 사고 싶다’는 말이 입력되면, ‘휴대용 노트북을 찾는다’는 의도를 파악하는 식이다. 그러나 아직까지는 정형화된 규칙에 따라 고객의 질문과 답변을 유도할 수 있으므로 간단한 수준의 응대 정도만 가능하다.

 

소통을 주로 하는 SNS 같은 대화형 인터페이스에서 ‘최종 구매’가 이뤄지기 힘든 현실도 극복해야 할 사항으로 지적되고 있다. 이 같은 점을 보완하기 위해 SK플래닛은 고객과의 대화량을 늘려 디지털 컨시어지의 상품 추천 서비스를 강화하는 한편, 챗봇 창에 ‘시럽페이’ 같은 간편결제 기능을 추가해 대화형 커머스를 완성한다는 계획이다.

 

리테일 매거진 2017년 3월호