올리브영이 잘나가는 진짜 이유

고객의 고민을 먼저 알아차린 기술

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올리브영은 왜 ‘고민하지 않아도 되는 브랜드’가 되었을까?

"선택이 너무 많아서 아무 것도 고르지 못하고 나왔어요."

이 말은 올리브영을 한 번이라도 방문해본 고객이라면 공감할 수 있는 경험일 것입니다.

매장은 반짝이는 신상품과 트렌디한 베스트셀러로 가득하고 검색창엔 '톤에 맞는 틴트', '지속력 좋은 쿠션', '유분기 없는 선크림' 같은 말들이 하루에도 수천 번 입력됩니다.

그런데도 우리는 자꾸 올리브영에 들어가고 또 돌아오고 다시 결제합니다.

왜일까요?

바로 우리는 더 이상 '혼자 고민하지 않아도 되는 경험'을 받고 있기 때문입니다.

1. 결정 피로를 없애는 브랜드

우리는 매일 수많은 선택을 강요당합니다.

점심 메뉴, 출근길, SNS에 올릴 문장 하나까지.

특히 구매는 뇌를 가장 피로하게 만드는 행위입니다.

다양한 브랜드, 수많은 성분, 제각기 다른 후기까지.

고민하면 할수록 ‘고르지 못한 나’만 남습니다.

그런데 올리브영은 이 ‘결정 피로(decision fatigue)’를 덜어주는 브랜드입니다.

‘내가 고를 것 같은 것’을 먼저 추천합니다.

마치 “이거 찾고 있었지?” 하고 먼저 말을 거는 친구처럼요.

이 감정은 특별합니다.

왜냐하면 기술이 사람의 감정을 먼저 알아채고 행동한다는 것이기 때문입니다.

2. 사용자의 ‘망설임’을 학습하는 AI

올리브영의 추천 시스템은 기존처럼 “같은 성분을 가진 제품”만을 보여주지 않습니다.

이제는 사용자가 실제로 상품을 비교하고 망설이고 다시 검색하는 행동 데이터를 학습합니다.

예를 들어 ‘틴트’라는 키워드로 검색했을 때 어떤 상품을 클릭하고 얼마 동안 머물렀고 다시 어떤 제품을 눌렀는지를 AI는 파악합니다.

이 과정을 ‘의미 있는 관계’로 해석합니다.

즉 올리브영의 AI는 제품 간의 사람의 ‘의도된 탐색’을 기반으로 한 유사성을 학습합니다.

데이터 분석이 사람의 마음을 이해하는 기술로 확장되었음을 보여줍니다.

3. 속성 없는 상품도 연결하는 기술의 힘

더 놀라운 것은 신상품이나 속성 정보가 부족한 상품조차도 이 AI 시스템에서는 적절한 추천을 받을 수 있다는 점입니다.

올리브영은 일부러 속성 정보가 없는 상태로 데이터를 학습시킵니다.

이를 통해 속성 없이도 유사한 제품군 안에서 자연스럽게 연결될 수 있도록 모델을 구성합니다.

결국 상품 하나가 시장에 새롭게 등장해도 고객이 ‘이걸 왜 봐야 하는지’에 대한 설명을 AI가 먼저 해주는 셈입니다.

기술이 제품을 해석하는 언어적 사고를 갖추기 시작했다는 의미입니다.

4. 클릭률 50% 상승. 그 이상의 의미

올리브영은 AI 모델을 적용한 이후 추천 상품의 클릭률(CTR)이 기존 대비 약 50% 상승했다고 합니다.

하지만 진짜 중요한 것은 수치가 아닙니다.

그 수치 뒤에 숨은 진짜 의미는 이것입니다.

고객이 "바로 이거야"라고 느끼는 경험을 기술이 만들어냈다는 것.

이제 고객이 스스로 ‘발견’하게 하는 구조로 바뀌고 있습니다.

올리브영은 이 구조를 가장 앞서서 만든 플랫폼 중 하나입니다.

그래서 잘나갑니다.

5. 기술로 감정을 설계하는 시대

감정을 설계하는 시대에 살고 있습니다.

속성 기반 추천에서 의미론적 유사도로,

다시 고객의 판단 맥락을 이해하는 구조로.

올리브영은 단순한 헬스&뷰티 매장이 아닙니다.

그들은 고객의 고민을 먼저 감지하고 그 마음을 따라가며 대신 선택해주는 ‘감정 인식 플랫폼’입니다.

이것이 올리브영이 불황에도 웃고 있는 이유입니다.

우리는 우리를 ‘이해해주는 곳’으로 돌아오기 마련이니까요.