웨비나 요약: 리테일러와 마켓플레이스를 위한 AI 에이전트의 미래

AI가 쇼핑 방식을 바꾸고 있습니다.

AI 에이전트는 지원 문제를 처음부터 끝까지 해결하고, 쇼핑객이 적합한 제품을 찾도록 안내하며, 한 번의 대화로 재주문, 교환, 장바구니 업데이트 등의 작업을 완료할 수 있습니다.

최근 웨비나 리테일러와 온라인 마켓플레이스를 위한 AI 에이전트의 미래에서 '에이전틱 커머스'의 실제 의미와 가장 먼저 가치를 창출하는 영역, 그리고 Meesho, Immobiliare, Deliveroo, CARS24 같은 기업이 AI 에이전트를 활용하는 방식을 다뤘습니다.

이것이 중요한 이유

기존 온라인 쇼핑은 부담스러울 수 있습니다. 여러 필터를 적용하거나 제품을 검색하고, 끝없이 스크롤하며 리뷰를 읽고, 제품을 비교한 뒤에야 구매할 수도 있습니다. 

에이전틱 커머스는 이를 바꿉니다. 

이미 이 방식이 대규모로 측정 가능한 전환을 이끄는 사례가 나타나고 있습니다. Amazon 앱과 사이트에 탑재된 AI 쇼핑 어시스턴트 Rufus는 Rufus를 이용하는 쇼핑객이 그렇지 않은 쇼핑객보다 구매를 완료할 가능성이 60% 더 높다고 밝혔습니다. 이는 대화형 지원이 단순한 지원 계층을 넘어 새로운 구매 경로가 되고 있다는 강력한 신호입니다.

모든 일을 직접 하는 대신, 지능형 어시스턴트가 필요한 것을 찾도록 돕고 실시간으로 질문에 답하며, 사용자를 대신해 작업까지 완료할 수 있습니다.

이 변화를 이끄는 세 가지 요인

1. 고객 행동 – 사람들은 지원 티켓이 아닌 실제 대화처럼 느껴지는 즉각적이고 개인화된 도움을 기대합니다.
2. 시장 규모 – 업계 전망에 따르면 에이전트 매개 거래는 2025년까지 1,360억 달러에 이르고, 2030년에는 전 세계적으로 3~5조 달러 규모에 도달할 수 있습니다.
3. 높아지는 기대치 – 쇼핑객의 81%는 경험을 개인화하는 브랜드를 선호합니다. 64%는 단 한 번의 비개인화된 상호작용 후에도 이탈합니다.

수백만 명의 고객을 응대하더라도 모든 고객에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

데모: 개인화된 쇼핑과 지능형 고객 지원

이 데모는 AI 에이전트가 제품 탐색부터 매장 픽업 조율까지 개인화된 쇼핑 경험 전반에서 고객을 어떻게 안내하는지 보여줍니다.

시나리오: 한 쇼핑객이 Taylor Swift 테마 아이템으로 기숙사 방을 꾸미는 데 도움을 원했습니다.

에이전트가 수행한 작업:

• 문맥을 잃지 않고 대화 중간에 스페인어에서 영어로 전환하는 등 언어 유연성 제공
• 기숙사 인테리어를 위한 초기 옵션 제안(LED 전구 장식, 러그, 포스터)
• 요청에 따라 특정 제품 페이지로 바로 이동
• 대화 중 여러 상품을 장바구니에 매끄럽게 추가
• 고객 관심사를 바탕으로 Taylor Swift 관련 상품(바이닐 레코드, 토트백, 저널, 플리스 담요, 휴대폰 케이스)을 선제적으로 추천
• 고객의 Denver 지역 매장 실시간 재고 확인
• 각 상품의 매장 주소와 구체적인 진열 통로 위치 제공
• 전체 쇼핑 목록과 진열 통로 위치를 담은 SMS를 고객 휴대폰으로 전송
  

중요한 이유: 에이전트는 고객 선호도를 파악하고 이를 중심으로 개인화된 쇼핑 경험을 구축합니다.

데모: 주문 지원 및 고객 서비스

이 데모는 AI 에이전트가 주문 추적, 교환품 처리, 정책 적용 등 구매 후 지원 문제를 처리하는 방식을 보여줍니다.

시나리오: 고객의 러닝화가 배송 완료로 표시됐지만 실제로 도착하지 않았습니다. 고객은 다른 색상의 교환품을 원했습니다.

에이전트가 수행한 작업:

• 고객을 인증하고 주문 내역을 자동으로 조회
• 해당 주문 식별(러닝화, $79.99, 1월 25일 배송 완료)
• 즉시 교환품 발송 제안
• 기존 주문의 색상 변경 요청에 시스템 제약 설명
• 명확한 선택지 제공: 기존 색상으로 재주문하거나 주문을 취소한 뒤 새로 주문
• 회사 정책을 설명하며 할인 요청을 정중하게 거절
• 실시간으로 교환 주문 처리

중요한 이유: 에이전트는 사람의 개입 없이 일반적인 지원 문제를 해결하여 지원 티켓 수와 응답 시간을 줄입니다. 

성공 사례 

Meesho: 인도 전역의 다국어 지원 확장

인도 최대 전자상거래 마켓플레이스 중 하나인 Meesho는 여러 언어와 사용 사례 전반에서 공감 능력 있는 사람 같은 지원을 대규모로 제공해야 했습니다.

Meesho는 ElevenLabs로 음성 에이전트를 구축하여 고객 지원을 자동화했습니다. 힌디어와 영어로 주문 상태, 지연, 취소 관련 대량의 문의를 처리합니다.

결과:

• 힌디어와 영어로 하루 60,000건 이상의 고객 통화 처리
• 고객 통화 비용 대폭 절감
• 평균 처리 시간 단축

"목표는 진정으로 사람처럼 느껴지는 음성 경험을 만드는 것이었고, ElevenLabs가 이를 실현하는 데 도움을 주었습니다. 음성의 명료함, 따뜻함, 톤은 대규모로 사용자 신뢰를 구축하는 데 핵심적인 역할을 했습니다."  - Siddharth Gupta, Meesho 신규 이니셔티브 총괄 매니저.

Immobiliare: 이탈리아 1위 부동산 마켓플레이스에서 더 많은 리드 전환

1,200,000개 이상의 매물을 보유한 이탈리아 최대 부동산 마켓플레이스 Immobiliare는 흔한 문제에 직면했습니다. 판매자는 스팸에 시달리는 반면, 구매 의사가 높은 구매자는 응답을 받지 못했습니다.

Immobiliare는 24시간 연중무휴 AI 음성 에이전트를 도입하여 판매자를 대신해 질문에 답하고 구매자를 선별했습니다.

결과:

• 판매자 도입률 70%(출시 전 42%에서 증가)
• 구매자로부터 80%의 긍정적 사용자 피드백 확보
• 구매자가 텍스트 양식보다 음성 에이전트에 연락처 정보를 더 기꺼이 공유하면서 더 높은 품질의 리드 창출

"판매자의 70%가 이미 에이전트 사용을 선택했습니다. 에이전트는 매물 관련 질문에 실시간으로 응답하고, 판매자를 위한 구매 의사가 높은 리드를 자동으로 식별합니다." - Paolo Sabatinelli, Immobiliare 최고 제품 책임자.

Deliveroo: 네트워크 전반의 운영 간소화

176,000개의 파트너를 보유한 글로벌 음식 배달 플랫폼 Deliveroo는 라이더 온보딩 이탈, 오래된 레스토랑 영업시간 정보, 느린 파트너 태그 활성화라는 세 가지 운영 과제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 활용했습니다.

Deliveroo의 AI 에이전트는 비활성 라이더 지원자와 다시 연결하고, 레스토랑 상태를 실시간으로 확인하며, 파트너의 태그 활성화를 안내합니다.

결과:

• 라이더의 81%에게 연락했으며, 7일 이내 30% 재활성화
• 에이전트가 레스토랑 지점의 75%에 연락해 정확한 영업시간 확인
• 에이전트 접촉 후 파트너 지점의 86%가 성공적으로 활성화

"ElevenLabs Agents는 운영을 혁신했습니다. 네트워크 전반의 실시간 가시성을 확보하고, 라이더 및 레스토랑과 더 빠르고 일관되게 소통할 수 있게 해주었습니다." - Amy Marangon, Deliveroo 운영 전략 수석 매니저.

CARS24: 중고차 판매에서 신뢰 구축

직원 4,000명 이상과 고객 허브 200곳 이상을 보유한 선도적 중고차 플랫폼 CARS24는 특별한 과제에 직면했습니다. 구매자의 70%가 첫 차량을 구매하며, 역사적으로 신뢰를 얻기 어려웠던 업계에서 전화 통화는 신뢰를 형성하는 데 도움이 됩니다.

CARS24는 ElevenLabs Agents를 통합하여 고객 접점 퍼널을 자동화하고, 자동 알림을 보내며, 고객 경험을 저해하지 않고 대기 시간을 줄였습니다.

결과:

• AI 에이전트가 인바운드 통화의 30%(300만 분)를 자동화
• 대기 시간 단축으로 현재 판매의 45%를 에이전트가 지원
• 통화 비용 50% 절감

"중고차 업계는 여러 세대에 걸쳐 신뢰 문제를 겪어왔습니다. 당사의 음성 AI 솔루션은 그 현실을 바꾸고 있습니다. ElevenLabs와 함께라면 모든 상호작용이 의심이 아닌 확신을 쌓습니다." - CARS24 AI 및 혁신 총괄.

리테일 에이전트 배포 모범 사례 

리테일 에이전트를 효과적으로 배포하기 위한 다섯 가지 핵심 원칙:

1. 작게 시작하고 확장하세요
   반품, 배송 상태, 제품 탐색처럼 영향력이 큰 단일 플로우부터 시작하세요. 확장하기 전에 해결률과 만족도를 측정하세요.
   
2. 데이터를 조기에 통합하세요
   에이전트가 실제 작업을 수행할 수 있도록 핵심 시스템을 연결하세요. 카탈로그, 재고, 주문 데이터에 접근하지 못하면 대화는 정적인 상태에 머뭅니다.
   
3. 멀티모달을 고려해 설계하세요
   음성 우선이 음성 전용을 의미하지는 않습니다. 음성이 가장 빠른 해결 경로일 때는 음성을 사용하고, 채팅이나 메시징이 더 나은 경험일 때는 이를 지원하세요. 동시에 모든 채널에서 일관된 에이전트 동작을 유지해야 합니다.
   
4. 엄격한 가드레일을 설정하세요
   에스컬레이션 경로, 어조 제한, 환불 정책, 제한 주제를 정의하세요. 출시 전 적대적 프롬프트로 테스트하세요.
   
5. 지속적으로 측정하세요
   에이전트를 소프트웨어처럼 다루세요. 버전 관리, 테스트, 배포, 모니터링을 수행하세요. 성공은 출시가 아니라 시간이 지남에 따른 개선입니다.
   

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리테일러와 마켓플레이스를 위한 AI 에이전트의 미래

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음성 우선 AI가 고객의 쇼핑 및 소통 방식을 바꾸고 있습니다. Meesho와 Deliveroo 같은 리테일러는 비용을 절감했을 뿐 아니라, 더 빠르고 개인적인 경험을 만들어 대규모로 문제 해결과 신뢰를 개선했습니다.

에이전틱 커머스는 더 이상 이론이 아닙니다. 이미 운영 중이며, 측정 가능하고, 확장할 준비가 되어 있습니다.