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'알고리즘 소비자'의 등장

AI시대 신소비자 풍속도 - 1부

by 티에스피 tsp

AI 기술이 우리 사회에 막강한 영향력을 행사하면서 소비자의 구매 행동에도 큰 변화가 생기기 시작했다. 향후 그 영향력이 더 거세질 것으로 보임에 따라 새로운 상황과 전망에 대해 1,2부로 나누어 조명해 본다. 1부에서는 신소비자인 '알고리즘 소비자'의 등장 배경을, 2부에서는 신소비자 등장에 따른 시장 조사의 어려움과 윤리적 측면 등을 알아본다. 먼저 이 이야기는 어느 가정주부의 일인칭 시점에서 시작한다.



비인간 소비자(알고리즘 소비자)의 등장
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'올해 초 나는 사람의 구매 행동에 독특한 변화가 있음을 목격했다. 그 시작은 집이었다. 평소 자칭 기술 애호가라는 나의 남편은 새 노트북을 사기 위해 정보 탐색에 나섰다. 많은 사람처럼 유튜브 댓글, 레딧(Reddit)의 게시글 등 몇몇 브라우저 탭을 휘졌고 다녔지만, 오히려 선택지가 너무 많아 멘붕에 빠지고 말았다. 결정적인 순간은 AI 도우미인 Perplexity에 문의하면서 찾아왔다. 그는 단순히 자신이 필요로 하는 것을 설명했을 뿐이다. 몇 분 만에 AI는 각종 포럼과 리뷰 데이터를 융합하여 남편이 원하는 제품을 정확히 제시했고, 그는 신속하고 자신감 있게 결정을 내렸다.'


이 순간은 단순히 어느 개인의 일화 이상의 의미를 지닌다. 이미 진행 중인 일대 변화를 예고하는 것이다. 최근 들어 제품 구매 시 소비자들은 더더욱 AI에 의존하는 경향을 보이고 있는데, 이러한 흐름이 '알고리즘 소비자'라는 새로운 유형의 소비자를 탄생시켰다. 이러한 변화는 우리 앞에 시급한 질문을 던지고 있다.


'더 이상 인간이 아닐 수도 있는 미래의 고객에 대해 기업은 과연 준비되어 있는가?'




AI 도입을 통한 쇼핑 : 데이터


AI 기반 쇼핑이 증가하고 있다. 현재 전 세계 3분의 1 이상의 소비자가 구매 시 인공지능에 의존하고 있다고 한다. 'Adyen** 2025 연간보고서'는 지난 한 해 동안 AI 사용이 47%나 급증했음을 보여주고 있다. 사람들이 제품을 탐색하고 구매를 결정하는 방식에 빠른 변화가 일어나고 있는 것이다.

**Adyen(아디엔)은 네덜란드 암스테르담에 본사를 둔 글로벌 금융 기술(핀테크) 기업


최근 소비자들은 전통적인 제품탐색 방법을 AI 추천으로 대체하고 있으며, 이러한 추세는 기술에 능통한 초기 수용자들을 넘어 광범위하게 확산되고 있다. 특히 50% 이상의 Z세대 소비자는 제품탐색에 AI를 활용하고 있다.


AI 지원 의사결정 범위(스펙트럼)


'알고리즘 소비자'의 진화는 독립적 유형으로 전개되고 있으며, 지금까지 나타난 역할별 AI 에이전트 유형은 다음과 같다.


1) 도우미(Assistant) : AI 가 리뷰 요약, 사람이 최종 구매 결정

2) 협력자(Collaborator) : AI 가 선택지 제시, 사람이 구매 승인

3) 위임자(Delegate) : 일상 업무를 AI 에 위임

4) 자율적 소비자(Autonomous Consumer) : 인간 개입 최소화, AI 가 독자 구매 결정


아직은 대체로 '협력자' 수준이지만 미래 AI 에이전트는 자율성을 더욱 고도화해 나갈 것으로 보인다.




'아웃소싱 의사결정'과 '신뢰의 역설'



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구매의사 결정 시 AI 의존도가 높아짐에 따라, '제품선택의 심리'에도 근본적인 변화가 꿈틀되고 있다. AI의 가치가 최적화되고 효율성도 향상되는 가운데 신뢰, 주체성, 만족감 등과 같은 전통적인 주요 마케팅 개념들이 새롭게 정의되는 것이다.


흥미로운 점은 많은 이들이 AI를 활용하여 제품 추천을 받지만, 체감을 중시하는 '경험적 구매'의 경우 사람의 조언을 더 선호한다는 '신뢰의 역설'이다. 이에 따라 '검색 상품'과 '경험 상품' 사이에 명확한 구분이 생기게 되었다.


쇼핑 트렌드 보고서인 'Connected Shoppers Repert 2025'에 따르면, 객관적 비교 대상인 '검색 상품(전자제품, 보험상품, 기본 식료품 등)'의 경우, 소비자의 39%와 Z세대의 50% 이상이 이미 AI 를 활용하여 제품을 탐색한다고 한다. 반면 '경험 상품(휴가, 레스토랑 등)'처럼 소비자의 직접 경험이 필요한 경우 이미 경험해 본 사람의 조언을 더 선호한다고 한다.

이러한 결과는 '검색 상품'은 AI 에이전트의 도움으로 이익을 얻을 수 있지만, '경험 상품'은 그렇지 않을 수 있음을 시사한다.


<참고문헌>
https://www.bizcommunity.com/article/

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