리테일 AI 에이전트를 직접 써본 쇼핑객의 선택

쇼핑은 이제 대화가 되었습니다. Walmart와 Amazon 같은 선도 리테일 기업은 질문에 답하고, 제품을 비교하며, 쇼핑객이 결제까지 진행하도록 돕는 AI 에이전트를 도입했습니다. 다른 주요 브랜드도 뒤따르고 있습니다. 이미 전 세계 수백 개 리테일 및 이커머스 브랜드에서 ElevenLabs 에이전트를 운영하고 있습니다.

리테일 기업이 에이전트를 구축해야 할 근거는 더욱 강해지고 있습니다. Bain의 조사에 따르면 쇼핑객은 타사 에이전트보다 리테일 기업 웹사이트 내 에이전트를 약 3배 더 신뢰합니다.

이 신뢰는 기회이지 보장은 아니며, 에이전트를 만드는 일은 점점 쉬워지고 있습니다. 더 어려운 질문은 사용자 경험에 있습니다. 쇼핑객은 에이전트와 대화할까요, 채팅창에 입력할까요? 어떤 순간에 음성이 필요하고, 어떤 순간에 텍스트와 시각 자료가 필요할까요? 또 언제 사람의 도움을 원할까요?

이 질문들을 검증하기 위해 3건의 연구에서 쇼핑객을 조사했으며, 그중 2건에서는 응답 전에 ElevenLabs 음성 에이전트와 직접 상호작용할 기회를 제공했습니다. 대부분의 연구는 사람들이 무엇을 선호할 것 같은지 묻습니다. 우리는 실제로 사용해 본 뒤 무엇을 선택했는지 살펴봤고, 두 답은 종종 달랐습니다.

연구 방법 

여름 동안 영국, 미국, 캐나다, 호주, 유럽, 남아프리카, 라틴아메리카에서 쇼핑객이 AI를 어떻게 생각하고 사용 후 어떻게 행동하는지 조사했습니다. 대부분은 먼저 실제 음성 에이전트로 과제를 수행한 뒤 질문에 답했습니다.

가능한 경우 같은 쇼핑객이 잘못 청구된 금액을 한 번은 말로, 한 번은 입력으로 해결하는 식으로 두 가지 방식을 모두 경험하게 했습니다. 따라서 여기의 많은 비교는 한 사람이 나란히 경험한 결과입니다. 또한 여러 연구에서 일관되게 나타난 결과도 살펴봤습니다. 가장 신뢰하는 결과는 서로 다른 쇼핑객과 질문을 대상으로 한 여러 연구에서 반복해서 나타난 결과입니다.

쇼핑객은 에이전트와 어떻게 대화하고 싶어 할까요? 

첫 번째 연구에서 쇼핑객은 실제 ElevenLabs 음성 에이전트를 사용해 제품을 찾고, 후속 질문을 하고, 장바구니에 제품을 담았습니다. 

각 쇼핑객은 다음 3가지 방식으로 과제를 수행했습니다. 

• 말하고 답변을 듣기
• 말하고 화면에서 답변 읽기
• 입력하고 답변 읽기

이후 앞으로 어떤 방식을 선택할지 물었습니다.

거의 절반이 말하고 답변을 듣는 방식을 선택했습니다. 약 30%는 말하고 화면에서 답변을 읽는 방식을 선택했습니다.

선물 찾기부터 두 제품 비교까지 6가지 구체적인 과제를 물었을 때, 쇼핑객은 6가지 모두에서 말하고 듣기를 가장 선호했습니다. 선물 아이디어에서는 절반 이상이, 제품 비교에서는 약 3분의 1이 이를 지지했습니다. 쇼핑 도우미 자체를 완전히 배제한 사람은 10명 중 1명도 되지 않았습니다. 

약 절반은 이미 이용하는 사이트에서 에이전트를 사용하겠다고 답했고, 약 10명 중 4명은 특정 유형의 쇼핑에 사용하겠다고 답했습니다. 가전제품, 식료품, 고가의 일회성 구매 등 모든 카테고리에서 도우미를 원하는 쇼핑객 약 5명 중 4명은 입력이 아닌 대화를 원했습니다. 이는 에이전트를 직접 사용해 본 뒤 쇼핑객이 내린 선택이지 실제 구매 결과가 아니므로, 전환율이 아니라 사람들이 원하는 바를 보여줍니다.

두 제품 비교는 음성이 뚜렷하게 앞서지 못한 유일한 과제였습니다. 쇼핑객은 세 가지 옵션에 거의 고르게 나뉘었고, 차이에 대한 설명을 읽고 싶은지 듣고 싶은지에서도 비슷하게 나뉘었습니다. 빠른 질문에는 음성이 확실히 선호되지만, 쇼핑객이 선택지를 저울질할 때는 텍스트나 시각 자료도 제공해야 합니다.

경험이 답을 바꿉니다 

쇼핑객이 AI 쇼핑 도우미와 상호작용하고 싶은 방식은 직접 사용해 본 경험이 있는지에 따라 달라집니다. 이전 설문에서는 음성 도우미로 쇼핑해 본 사람이 거의 없었습니다. 선물 찾기나 생활용품 재주문 같은 6가지 쇼핑 과제를 설명하고, AI 도우미에게 입력할지, 말할지, 아니면 직접 과제를 수행할지 물었습니다. 도우미를 선택한 사람들 사이에서는 입력이 음성을 4배 이상 앞섰습니다.

쇼핑객이 먼저 실제 에이전트와 대화한 2건의 연구에서는 음성이 앞섰습니다. 쇼핑 연구에서는 모든 과제에서 음성이 가장 많이 선택됐습니다. 지원 연구에서도 쇼핑객이 사람에게 전화하거나 주문 문제를 직접 해결하는 대신 에이전트를 선택했을 때, 대부분은 에이전트와 대화하기를 선택했습니다. 

습관도 같은 방향을 가리킵니다. 이미 Alexa나 Siri 같은 음성 도우미와 대화하는 쇼핑객은 쇼핑 도우미를 원하고, 도우미가 주문을 진행하도록 허용하며, 답변을 듣기를 선호할 가능성이 더 높았습니다. ChatGPT 같은 텍스트 기반 AI 도구에서는 이런 연관성이 나타나지 않았습니다. 따라서 음성을 제공할지 결정할 때 설문은 입력 쪽으로 이끌 수 있습니다. 작동하는 에이전트를 고객에게 직접 보여주는 편이 더 많은 것을 알려줄 것입니다.

주목할 만한 결과가 두 가지 더 있습니다. 아무도 사용해 보지 않은 옵션이었지만, 소리 내어 답하고 같은 답을 채팅에도 표시하는 에이전트를 설명했을 때 절반을 조금 넘는 사람이 이전에 사용한 어떤 방식보다 이를 선택했습니다. 기기도 차이가 없었습니다. 휴대폰이나 컴퓨터로 쇼핑한다고 상상했을 때 약 10명 중 7명이 음성 옵션을 선택했고, 약 3명 중 2명은 두 경우 모두 같은 답을 했습니다.

쇼핑객은 언제 사람을 대신 원할까요?

문제가 생기면 쇼핑객은 에이전트와 해결하려는 의지가 크게 낮아집니다. 

실제 에이전트와 먼저 대화한 두 번째 그룹을 대상으로 이를 검증한 뒤, 주문 문제를 어떻게 처리할지 물었습니다.

문제가 심각할수록 에이전트를 원하는 비율은 낮아졌습니다. 배송 지연, 반품, 주문한 적 없는 주문, 잘못 청구된 금액이라는 4가지 상황을 물었습니다. 배송 지연에는 56%가, 반품에는 49%가, 주문한 적 없는 주문에는 43%가, 잘못 청구된 금액에는 34%만이 에이전트를 선택했습니다.

그런 다음 에이전트가 한 번 실패해 정보를 불러오지 못하고 다시 시도해 달라고 요청했다고 설명한 뒤, 다시 시도할지 사람에게 요청할지 물었습니다. 사람을 요청한 비율은 배송 지연의 24%에서 잘못 청구된 금액의 61%까지 같은 순서로 높아졌습니다.

곁에 사람이 있는지도 선택을 바꿨습니다. 잘못 청구된 금액을 어떻게 해결할지 물었는데, 한 번은 사람에게 연결되기까지 2~10분을 기다려야 했고 다른 한 번은 즉시 연결할 수 있었습니다. 대기 시간이 있을 때는 35%가 에이전트를 선택했습니다. 사람이 바로 가능할 때는 20%만 선택했습니다.

문제는 음성 자체가 아니었습니다. 에이전트와 말한 뒤 사람을 요청한 비율은 52%, 입력한 뒤에는 54%였으며, 쇼핑객이 음성을 얼마나 자연스럽거나 로봇 같다고 느꼈는지는 4가지 문제 어느 경우에서도 인내심을 예측하지 못했습니다.

쇼핑객이 원한 것은 증빙이었습니다. 음성과 입력 방식의 해결책 모두 서면 기록을 제공했을 때는 72%가 대화를 선택했습니다. 중요한 것은 입력이 아니라 기록이었습니다. 더 빠른 음성 옵션에서 기록을 없애고, 기록 없는 2분 해결과 증빙이 있는 5분 입력 해결을 제시했을 때도 58%는 입력을 선택했습니다. 시간이 15분으로 늘어나자 이 비율은 49%로 떨어졌습니다.

마지막으로 사람에게 연락할 수 있는 눈에 보이는 방법이 없다면 어떻게 할지 물었습니다. 60%는 그 옵션을 사용할 계획이 전혀 없더라도 에이전트를 완전히 포기하겠다고 답했습니다. 이들 중 거의 절반은 대신 전화번호를 찾을 것이라고 했습니다.

이 결과가 에이전트에 의미하는 것 

여러 연구에서 쇼핑객은 음성 에이전트에 대한 강력한 근거를 보여주었습니다. 테스트한 모든 과제에서 입력보다 대화를 선택했습니다. 배송 지연의 경우 대부분은 사람을 기다리는 대신 에이전트를 선택했습니다. 잘못 청구된 금액처럼 심각한 문제에서는 여전히 사람을 원합니다. 이것이 현재의 한계입니다. 에이전트는 더 쉬운 문제에서 먼저 신뢰를 얻으며 이 한계를 넘어섭니다.

• 쇼핑객이 에이전트와 대화하고 답변을 들을 수 있게 하되, 화면에는 제품을 보여주세요. 이 구성이 쇼핑 연구에서 가장 많이 선택됐습니다. 비교할 때는 에이전트가 답변을 말하는 동시에 채팅에도 표시하세요.
• 음성을 사용할 가능성이 가장 높은 쇼핑객을 대상으로 먼저 파일럿을 진행하세요. 음성 도우미 사용자와 추천을 적극 활용하는 멤버십 고객부터 시작한 뒤 확대하세요.
• 주문 상태 및 배송 관련 문의부터 시작하고, 이후 기능을 추가하세요. 현재 고객이 사람을 기다리는 시간을 확인하고, 대기 시간이 가장 긴 문의 유형부터 시작하세요.
• 잘못 청구된 금액, 쇼핑객이 주문하지 않은 주문, 계정 보안 문제는 사람이 처리하도록 하세요. 한 번 실패한 뒤 절반 이상이 사람을 요청했으므로, 첫 실패 시점에 연결되는 흐름을 구축하세요.
• 처음부터 모든 배포에 사람에게 연결되는 명확한 경로를 마련하세요. 고객이나 계정이 이를 요청할 때까지 기다리지 마세요.
• 모든 해결 후에 대화 기록이나 요약을 보내세요. 기록 없이 음성으로 해결했을 때, 대부분의 쇼핑객은 기록이 있는 더 느린 입력 방식의 해결책을 선택했습니다.

Walmart, Amazon을 비롯해 점점 더 많은 리테일 기업이 이제 쇼핑 에이전트를 갖추고 있으며, 쇼핑객은 타사 에이전트보다 리테일 기업 자체의 에이전트를 더 신뢰한다고 말합니다. 연구는 그 신뢰가 어디에서 시험받는지 보여줍니다. 빠른 질문은 쉽습니다. 문제가 생겼을 때 에이전트가 어떻게 대응하는지가 쇼핑객이 더 많은 일을 맡길지 결정하므로, 그 전에 이루어지는 대화만큼이나 사람에게 연결되는 흐름을 신중하게 설계해야 합니다.

리테일의 미래는 대화형이라고 생각합니다. 모든 쇼핑객이 웹, 전화, 매장에서 자신의 언어로 최고의 매장 직원이 제공하는 서비스를 받고, 필요할 때는 바로 한 단계 옆에 사람이 있는 미래입니다. 매장에서 어떻게 작동할지 알아보려면 팀에 문의하세요.