디지털 마케팅 10).이커머스의 생성형 AI활용 마케팅
생성형 AI를 활용한 이커머스 광고와 디지털 마케팅 실행방안
생성형 인공지능(AI)이 발전하면서 이커머스 산업도 큰 변화를 맞이하고 있습니다. 상품 콘텐츠 제작, 고객 맞춤 추천, 광고 최적화, 고객 응대 자동화 등 이커머스 전반에서 실질적으로 사용을 하고 있는데요. 이커머스 기업들은 AI를 활용해 더 빠르고, 더 정교하게 소비자와 소통하며, 비용은 줄이고 성과는 극대화하는 경쟁을 펼치고 있습니다.
생성형 AI를 중심으로 이커머스 산업이 어떻게 진화하고 있는지, 그리고 AI를 실무에 도입할 때 반드시 고려해야 할 사항들에 대한 내용의 참고 도서로 <디지털 마케팅 레볼루션>, <성공하는 쇼핑몰 사업계획서>를 참고하세요.
chapter 1. 생성형 AI를 적극 활용하는 이커머스 산업
검색 기반 vs 피드 기반 쇼핑
소비자들은 검색을 통해 필요한 상품을 직접 찾기도 하지만, 인스타그램 피드나 페이스북 광고처럼 예상치 못한 상품을 접하며 충동구매를 하기도 합니다. 이처럼 소비자의 구매 여정이 점점 다양해지는 시대에는, 기업이 검색 기반과 피드 기반 마케팅 전략을 구분하여 접근하는 것이 필요합니다.
검색 기반 쇼핑에서는 키워드 최적화가 핵심이었습니다. 소비자는 이미 특정 상품을 구매할 의사를 갖고 검색에 나서기 때문에, 상품명과 상세페이지, 광고 문구는 고객이 검색할 법한 키워드를 반영하는 형태로 대응해 왔습니다. 이 과정에서는 '아이템스카우트', '네이버 키워드 도구'와 같은 키워드 분석 서비스를 주로 활용해 왔는데요. 최근에는 챗GPT와 같은 생성형 AI를 이용하여 고객 문의에 대한 답변 초안을 추천받거나, 검색 최적화에 유리한 상품명과 설명을 작성하는 데 도움을 받고 있습니다.
반면 피드 기반 쇼핑은 다른 전략이 필요합니다. 인스타그램, 유튜브 숏츠와 같은 피드 기반 채널은 사용자가 "찾아온" 것이 아니라 "우연히 노출된" 상품을 접하는 구조이기 때문입니다. 이때 가장 중요한 것은 스크롤을 멈추게 만드는 강렬한 첫인상입니다. 흔히 '후킹(hooking)'이라고 부르는 이 요소는, 감각적인 이미지, 짧은 영상, 참신한 카피 문구를 통해 완성됩니다. 충동구매를 유도하는 채널에서는 어떤 콘텐츠가 터질지 예측하기 어렵기 때문에, 대량의 콘텐츠를 빠르게 생산하고 테스트해 보는 형태로 대응하는 것이 일반적입니다. 최근에는 생성형 AI를 활용하여 이미지 생성, 영상 편집, 다양한 버전의 광고 카피 작성을 대량으로 처리하고, 이를 통해 효율을 극대화하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있습니다.
디지털 마케팅에서 가장 중요한 것은 소비자의 행동을 깊이 이해하고, 고객 유입 → 구매 전환 → 재구매로 이어지는 흐름을 끊임없이 관리하는 것입니다. 생성형 AI는 이 전체 과정에서 데이터 기반 개인화 추천, 구매 행동 예측, 상세페이지 자동 최적화 등 다양한 방식으로 마케터를 지원하고 있습니다. 덕분에 시간은 줄이고 품질은 높일 수 있어, 치열한 시장 경쟁 속에서 차별화를 꾀하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
생성형 AI를 적극적으로 활용하는 이커머스
이커머스 산업은 생성형 AI가 가장 적극적으로 활용되고 있는 대표적인 분야입니다. 그 이유는 크게 세 가지로 나눠서 생각해 볼 수 있습니다.
첫째, 이커머스는 ‘콘텐츠 중심 산업’이기 때문입니다.
온라인 쇼핑에서는 고객이 상품을 직접 만져보거나 체험해 볼 수 없습니다. 따라서 상품을 잘 보여주고 설득하는 역할을 하는 것이 바로 콘텐츠입니다. 상품명, 상세페이지, 광고 문구, 이미지, 영상 등 모든 것이 콘텐츠로 이루어져 있습니다. 문제는 이러한 콘텐츠를 상품 수만큼, 또는 테스트할 버전 수만큼 끊임없이 만들어야 한다는 점입니다. 생성형 AI는 텍스트 작성, 이미지 생성, 영상 편집까지 자동으로 처리할 수 있기 때문에 이커머스에서 가장 현실적인 ‘콘텐츠 생산 파트너’가 되고 있습니다. 특히, 수백 수천 개 상품에 대해 각기 다른 문구와 이미지를 빠르게 만들어야 하는 이커머스 특성상, AI의 생산성이 빛을 발하는 것입니다.
둘째, 고객 개인화가 필수인 산업이기 때문입니다.
이커머스는 고객마다 원하는 상품, 선호하는 스타일, 가격대, 브랜드가 모두 다릅니다. 그래서 '모두에게 똑같은 상품을 보여주는' 방식으로는 더 이상 매출을 기대하기 어렵습니다. 이때 생성형 AI는 고객 데이터를 분석하여 각 고객에게 맞춤형 상품 추천을 하거나, 개인별로 다른 광고 문구를 만들어주는 데 탁월한 강점을 발휘합니다. 실제로 네이버플러스스토어처럼 AI 추천 시스템을 도입한 곳은 전환율이 수 배 이상 증가하는 성과를 내고 있습니다. 이처럼 "고객 1명 1명에게 딱 맞는 제안"이 필요한 산업군에서는 AI 개인화 기술이 곧 경쟁력이 됩니다.
셋째, 이커머스는 빠른 실험과 최적화가 생존의 열쇠이기 때문입니다.
이커머스 시장은 매우 빠르게 움직입니다. 트렌드가 변하고, 경쟁자가 새로운 프로모션을 시작하고, 소비자의 관심이 순식간에 다른 곳으로 옮겨갑니다. 이런 시장에서 살아남으려면 '빠른 테스트 → 빠른 개선'이 필수입니다. 생성형 AI는 대량의 광고 문구, 배너, 상세페이지 버전을 만들어 A/B 테스트를 빠르게 돌릴 수 있도록 도와줍니다. 사람이 하나하나 손으로 만들 때보다 훨씬 빠르게 다양한 시도를 해볼 수 있고, 이를 통해 최적의 조합을 찾아낼 수 있습니다. 바로 이 빠른 실험과 최적화가 가능하다는 점에서, 이커머스는 AI 기술을 가장 먼저, 가장 적극적으로 받아들이게 된 것입니다.
콘텐츠 자동화부터 광고 효율화까지
디지털 마케팅 환경에서 생성형 인공지능(AI)은 이커머스 기업에게 강력한 무기가 될 수 있습니다. 먼저 콘텐츠 제작 분야를 살펴보겠습니다. 최근 이커머스 기업들은 기존의 정적인 이미지 광고를 벗어나, 생성형 AI를 활용한 다양한 형태의 콘텐츠를 적극적으로 활용하고 있는 모습을 볼 수 있습니다. 대표적인 사례로, 여러 제품 사진을 조합해 영상으로 만들어주는 브이캣(V-CAT)이라는 서비스가 있습니다. 이커머스 기업들은 브이캣을 통해, 그동안 리소스 부담으로 시도하지 못했던 영상 광고를 보다 적극적으로 제작할 수 있게 되었습니다.
AI가 생성한 영상 콘텐츠는 다양한 제품 이미지, 강조 컬러, 타이포그래피 요소 등을 짧은 시간 안에 효과적으로 전달할 수 있어, 결과적으로 클릭률과 전환율을 개선하는 데 긍정적인 효과를 주고 있습니다. 생성형 AI는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 영상, 음성 등 다양한 포맷의 콘텐츠를 자동으로 생성해 주기 때문에, 마케터들은 한정된 리소스 안에서도 더욱 창의적이고 다양한 시도를 빠르게 이어갈 수 있습니다. 실제로 많은 마케팅 팀에서는 생성형 AI를 '아이디어 확장 도구'로 활용하여 광고 소재 제작에 드는 시간과 비용을 대폭 줄이고 있으며, 이를 통해 빠른 시장 대응과 효율적인 마케팅 캠페인을 실현하고 있습니다.
고객 맞춤화 분야에서도 인공지능이 활발하게 활용되고 있습니다. 디지털데일리의 보도자료에 따르면, 패션 쇼핑 플랫폼 바바더닷컴은 AI 기반 맞춤 상품 추천 기능을 도입한 이후, 추천 상품 매출이 무려 436% 증가하는 성과를 올렸다고 합니다. 이 AI 기능은 플래티어(Plateer)의 AI CX(Customer eXperience) 사업단이 제공하는 기술로, 바바더닷컴은 쇼핑몰 내에 AI 추천 시스템을 도입하여 고객의 자연어 검색 문장과 맥락, 의도를 정밀하게 파악하고, 고객의 취향, 최신 트렌드, 구매 이력 등을 종합 분석하여 최적화된 상품을 추천할 수 있게 되었습니다.
기존에는 키워드 기반 검색에 의존해 오타나 동의어 처리 부족, 개인화 미흡 등의 한계가 있었습니다. 그러나 생성형 AI 기반 검색을 도입한 이후에는 문장 단위의 자연어 입력도 정확히 분석할 수 있게 되었으며, 브랜드, 가격, 색상, 소재 등 다양한 상품 속성뿐만 아니라 고객의 선호도와 트렌드까지 반영하여 훨씬 정교하고 정확한 추천이 가능해졌습니다.
AI 추천 엔진은 고객 맞춤화와 매출 증대에 다양한 방식으로 기여하고 있습니다. 먼저, 고객별 최적화 측면에서 AI는 고객의 과거 구매 이력, 검색 행동, 선호도 등 다양한 데이터를 실시간으로 분석하여 각 고객에게 가장 적합한 상품을 추천합니다. 이러한 개인화된 추천은 고객 만족도와 충성도를 높이며, 자연스럽게 반복 구매를 유도하는 데 효과적입니다. 또한 AI는 업셀링 및 크로스셀링 전략에도 기여하고 있습니다. 고객이 이미 관심을 가진 상품과 연관된 고가 상품을 제안하거나(업셀링), 함께 구매하면 좋은 보완 상품을 추천하는(크로스셀링) 방식을 통해 평균 주문 금액(AOV)과 전체 매출을 함께 끌어올리고 있습니다. 여기에 더해 AI 알고리즘은 고객의 최신 행동 데이터를 지속적으로 반영하여 추천 결과를 실시간으로 최적화합니다. 이로써 항상 시의적절하고 관련성 높은 추천이 제공되며, 고객 경험이 지속적으로 개선되는 효과를 기대할 수 있습니다. 이처럼 AI를 활용한 고객 맞춤화 전략은 이커머스 기업이 매출 성장과 고객 만족이라는 두 가지 목표를 동시에 달성하는 데 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.
광고 운영 효율화 분야에서도 생성형 AI와 머신러닝 기반 최적화 기술이 중요한 역할을 하고 있습니다. 최근 국내 주요 온라인몰과 포털 광고 실무에서는 이러한 기술을 적극적으로 도입하여 광고 성과와 운영 효율을 크게 높이고 있습니다.
먼저, 국내 대표 온라인몰인 삼성전자를 비롯한 여러 기업들은 Google Ads의 머신러닝 기반 자동 입찰 전략, 특히 타겟 ROAS(Target Return On Ad Spend) 입찰 방식을 도입하여 광고 운영을 혁신하고 있습니다. 타겟 ROAS 입찰은 구글 AI가 실시간으로 광고 전환 가능성과 예상 매출을 예측해, 각 검색어별 입찰가를 자동으로 조정하는 방식입니다. 이를 통해 광고비 대비 매출(ROAS)을 극대화할 수 있습니다.
또한 네이버 역시 AI 기반 광고 플랫폼인 애드부스트(AdBoost)를 통해 광고 효율화를 적극 추진하고 있습니다. 애드부스트는 AI가 광고주별로 맞춤 오디언스를 찾아 연결하고, 사용자의 반응과 데이터(연령, 관심사, 구매 패턴 등)를 기반으로 광고 소재를 자동 생성·최적화하는 기능을 갖추고 있습니다. 예를 들어, 스포츠에 관심 많은 사용자에게는 스포츠 관련 광고를, 자동차에 관심 있는 사용자에게는 자동차 광고를 자동으로 노출하는 식입니다. 네이버는 자체 대규모 언어모델 하이퍼클로바 X와 AI 반도체 인프라를 활용해, 광고 자동화, 타겟팅, 소재 제작, 키워드 연결 등 광고 운영의 전 과정을 AI로 고도화하고 있습니다.
광고 효율화가 가져오는 주요 효과는 분명합니다. 클릭률(CTR) 상승, 광고비(CPC) 절감, ROAS 및 전환율의 대폭 향상 같은 성과 지표 개선은 물론이고, 키워드, 입찰, 소재 관리 등 반복적인 업무의 자동화를 통해 광고주가 투입하는 시간과 리소스를 절감할 수 있습니다. 또한 AI가 사용자별 관심사와 행동 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 광고를 노출함으로써 광고의 개인화도 강화되고 있습니다. 무엇보다도, AI가 실시간으로 광고 소재와 입찰가를 최적화해 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있다는 점은, 치열한 경쟁 속에서 광고 성과를 꾸준히 유지하는 데 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.
고객 상담 및 후기 대응(AI 챗봇과 리뷰 분석)
고객 상담 및 후기 대응 분야에서도 AI는 눈에 띄는 혁신을 이끌고 있습니다. 챗봇을 비롯한 AI 응대 시스템은 24시간 대응과 즉각적인 응답을 가능하게 하여 고객 만족도를 높이고 있으며, 리뷰 분석 AI는 방대한 고객 피드백 속에서 유의미한 인사이트를 자동으로 발굴해내고 있습니다.
예를 들어, 현대백화점은 AI 쇼핑메이트를 도입하여 모바일앱, 홈페이지, 카카오톡 채널 등 다양한 채널에서 24시간 고객 상담을 제공하고 있습니다. 카카오 i 커넥트 톡 기반으로 구축된 이 챗봇은 약 2만 5천여 건의 테스트에서 97%에 달하는 정답률을 기록하며, 상품 주문, 배송 조회, 쇼핑 혜택, 주차 정산 등 폭넓은 문의에 신속하게 대응하고 있습니다. 공공 부문에서는 세종특별자치시청이 카카오톡 기반 AI 챗봇을 통해 민원 신청, 시설 예약, 재난 정보 제공 등을 자동화하여 콜센터 업무 부담을 크게 줄였습니다. 다만 챗봇에게는 정확하고 친절한 답변 데이터를 학습시키는 것이 매우 중요합니다. 특히 최근에는 GPT 기반 챗봇처럼 유연한 대화가 가능한 시스템도 등장하고 있는데요, 이 경우에도 자주 묻는 질문(FAQ)과 공식 정보를 중심으로 답변 범위를 제한하고, 도입 이후에는 고객 반응을 지속적으로 모니터링하여 개선하는 노력이 필요합니다.
또한, AI 리뷰 분석 기술도 다양한 업계에서 빠르게 확산되고 있습니다. SSG닷컴은 한 달 평균 250만 건에 달하는 소비자 리뷰를 AI로 실시간 분석하여 ‘맛’, ‘신선도’, ‘포장’ 등 주요 항목별로 평가를 분류하고, 긍정·부정 여부를 자동으로 판단하고 있습니다. 이를 통해 특정 상품에 대한 불만이 급증할 경우, 즉시 발주를 중지하거나 빠르게 대응 조치를 취할 수 있어 민첩한 운영이 가능해졌습니다.
배달의민족은 리뷰와 주문 데이터를 결합하여 고객별로 맞춤형 메뉴를 추천하는 ‘메뉴뚝딱 AI’를 서울 전역에서 베타 서비스 중에 있으며, 야놀자는 AI가 최근 3~6개월간의 후기 데이터를 자동으로 요약해 숙소별 특징을 한눈에 보여주는 ‘AI 후기 요약 서비스’를 운영하고 있습니다. 네이버 또한 ‘AI 리뷰 관리 솔루션’을 통해 스마트스토어 판매자를 대상으로 리뷰에 대한 답글 초안을 자동으로 생성해 주는 기능을 베타 테스트하고 있습니다.
이처럼 AI 챗봇과 리뷰 분석 기술은 유통, 공공, 플랫폼 등 다양한 분야에서 고객 상담 자동화, 후기 분석, 맞춤형 서비스 제공 등 실질적인 혁신과 운영 효율화를 이끌어내고 있습니다.
chapter 2. 이커머스의 생성형 AI 활용
이커머스 기업들의 이미지 생성 AI 활용
이커머스 기업들은 제품 촬영 비용과 리소스를 절감하기 위해 생성형 AI를 활용한 이미지 제작을 점차 보편화하고 있습니다. 특히 GPT-4o, 달리(DALL·E), 구글 ImageFX와 같은 이미지 생성 도구들은 이커머스 실무에서도 충분히 활용 가능한 수준으로 발전하고 있습니다.
GPT-4o는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 모드를 하나의 모델에서 자연스럽게 처리할 수 있는 멀티모달 AI입니다. 기존에는 챗GPT에서 이미지를 생성할 때 달리(DALL·E)와 같은 별도 모델을 호출해야 했지만, GPT-4o에서는 대화 흐름 속에서 직접 이미지를 생성하고 수정할 수 있도록 통합되었습니다. 예를 들어, 대화 중에 "흰색 배경에 올려진 세련된 커피머신 이미지를 만들어줘"라고 요청하면 별도 명령 없이 바로 생성이 이루어집니다. 이후에도 "배경을 파란색으로 바꿔줘", "로고를 추가해 줘"와 같은 수정 요청을 대화로 자연스럽게 이어갈 수 있어, 초보자도 손쉽게 원하는 이미지를 완성할 수 있습니다.
물론 달리(DALL·E)는 앞으로도 챗GPT 내에서 별도 플러그인 형태로 제공될 가능성이 높습니다. API를 통해 기업 서비스에 직접 연동할 필요가 있는 경우에는 DALL·E를 활용하는 것이 유리하기 때문입니다. DALL·E는 프롬프트 해석과 텍스트 삽입 기능에서 뛰어난 성능을 보이며, 대규모 콘텐츠 제작이나 비즈니스 시스템 연동이 필요한 경우 특히 강점을 발휘합니다. 따라서 GPT-4o와 DALL·E는 목적에 따라 적절히 선택하여 병행 활용하는 방식이 자연스러울 것으로 보입니다.
구글 ImageFX 역시 주목할 만합니다. 최신 Imagen 3 모델을 기반으로 매우 사실적이고 디테일이 뛰어난 이미지를 생성할 수 있으며, 색감, 조명, 세부 묘사, 텍스트 렌더링에서도 높은 평가를 받고 있습니다. 특히 고품질의 제품 콘셉트 이미지나 광고 비주얼을 제작할 때 유용하게 활용할 수 있습니다. Google AI Studio와 API를 통해 손쉽게 서비스 연동이 가능하기 때문에, 대형 이커머스 플랫폼이나 마케팅팀에서도 충분히 도입할 수 있는 현실적인 선택지가 되고 있습니다.
다만, 이미지 생성 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 구체적이고 명확한 프롬프트 설계 역량이 필수적입니다. 원하는 결과를 얻기 위해서는 단순한 지시어보다 세밀하게 조정된 프롬프트가 필요하며, 결과물 품질에도 직접적인 영향을 미칩니다. GPT-4o는 대화형 수정을 통해 초보자의 진입장벽을 낮추어 주었지만, ImageFX나 DALL·E처럼 고급 결과를 얻기 위해서는 여전히 프롬프트 작성 능력이 중요한 요소로 작용합니다.
이커머스 기업들을 위한 AI 에이전트
국내 환경에 최적화된 AI 도구도 다양하게 상용화되어 있습니다. 예를 들어, 카페24에서는 에디봇(Edibot)과 셀로이트(SellWrite)*를 통해 상세페이지 자동 제작, 이미지 자동 배치, 상품 설명문 생성 기능을 제공하고 있습니다. 특히 카페24 입점 쇼핑몰이라면 별도 개발 없이 바로 사용할 수 있어, 중소사업자에게도 접근성이 매우 높습니다. 또한 @talk AI 챗봇을 연동하여 고객 상담을 자동화하거나, 뤼튼(Rytten)과 같은 국내 AI 플랫폼을 통해 카피라이팅 지원을 받을 수도 있습니다.
리뷰 분석 및 고객 피드백 활용에서도 다양한 AI 에이전트들이 있습니다. 예를 들어 브이리뷰(VREVIEW)는 이커머스 특화 AI 솔루션으로, 영상 및 텍스트 리뷰 수집, AI 리뷰 요약·분석, 인플루언서 자동화 마케팅 기능까지 제공하고 있습니다. 이미 국내 6,000개 이상 브랜드가 도입하여 실질적인 효과를 검증한 바 있습니다. 또한 APlus 리뷰 분석 AI(버즈니)는 긍정·부정 감성, 핵심 주제, 트렌드 분석을 실시간으로 제공하여 상품 기획이나 마케팅 전략 수립에 활용되고 있습니다. 신세계라이브쇼핑, CJ온스타일 등 주요 커머스 기업들이 이를 적극 활용하고 있다는 점에서도 실효성을 확인할 수 있습니다.
고객 상담 자동화 부문에서도 다양한 사례가 나타나고 있습니다. 네피리티 AI 고객지원 솔루션은 쇼핑몰의 Q&A 데이터와 상품정보를 분석하여 70% 이상의 반복 문의를 자동화하는 성과를 거두었고, 카페24 @talk, 채널톡, 네이버 톡톡과 같은 서비스들도 주문, 배송, 교환·반품 등 표준화된 문의를 효율적으로 처리하고 있습니다.
개인화 추천 및 데이터 분석 분야에서는 11번가 AI셀링코치, AI홈처럼 머신러닝 기반 초개인화 추천을 통해 구매 전환율을 높이는 시스템이 이미 운영되고 있습니다. 대형 커머스 플랫폼인 SSG닷컴, 컬리, 쿠팡도 자체 AI를 활용해 검색·구매 이력 기반 맞춤 추천, 자동화 물류, 24시간 상담 등을 실무에 적용하고 있습니다.
데이터 분석과 트렌드 파악에서는 이아솔(Ecommerce AI Solution) 같은 국내 솔루션도 주목할 만합니다. 네이버 스마트스토어와 연동하여 연관 검색어 분석, 리뷰 AI 분석, 판매량 예측 등을 지원하며, 별도 복잡한 가입 절차 없이 빠르게 현장 적용이 가능합니다.
특히, 네이버의 하이퍼클로바 X와 CLOVA Studio는 한국어 특화 초거대 언어모델을 기반으로 광고 자동화, 챗봇 구축, 이미지 생성 등 다양한 비즈니스 솔루션과 통합되어, 네이버 생태계를 활용하는 사업자라면 적극적으로 주목해야 할 부분입니다.
이커머스의 생성형 AI 도입 시 고려사항
생성형 AI의 혜택이 아무리 크다 해도, 실무 도입 시에는 유의해야 할 점들이 분명히 존재합니다. 먼저, 품질 관리와 사실 확인(Fact-checking)의 문제가 있습니다. AI가 그럴듯한 문장을 만들어낸다 해도, 그 내용이 사실과 다르거나 과장되어 있을 수 있습니다. 예를 들어, AI가 자동 생성한 상품 설명에 실제로 존재하지 않는 기능이 언급된다면, 이는 소비자를 오도하여 법적 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 AI가 작성한 출력물은 반드시 사람이 검토하고, 사실관계와 톤 앤 매너를 꼼꼼히 확인해야 합니다. 특히 건강식품, 의료기기 등 규제가 엄격한 업종에서는 AI가 임의로 작성한 표현 때문에 불필요한 리스크를 질 수 있으므로 각별한 주의가 필요합니다.
또한 데이터 프라이버시와 보안 이슈도 반드시 고려해야 합니다. 고객 상담 로그정보나 구매 데이터를 AI 모델 학습에 사용할 경우에는 개인정보 비식별화 조치를 철저히 해야 하며, 외부 AI API를 사용할 때는 민감한 정보가 외부로 유출되지 않도록 세심한 주의가 필요합니다. 이를 위해 기업 내 AI 윤리 가이드라인을 정립하고, 모델 오남용을 통제할 수 있는 체계를 마련하는 것이 바람직합니다.
조직 역량과 비용 측면에서도 사전 계획이 필요합니다. AI 툴을 도입한다고 해서 모든 것이 자동화될 것이라는 기대는 현실적이지 않습니다. 오히려 AI를 다룰 수 있는 인력 역량 강화가 병행되어야 합니다. 예를 들어, 마케터들도 이제는 프롬프트 엔지니어링(AI에게 원하는 결과를 얻어내는 지시어 작성법)을 익혀야 하고, AI가 제공하는 데이터를 해석하고 전략에 반영할 수 있는 능력을 키워야 합니다. 또한 초기 도입 비용이나 사용료를 예산에 포함시키는 것도 중요합니다. 다행히 현재는 많은 AI 서비스가 무료 체험판이나 프리미엄 모델 이전 무료 버전을 제공하고 있으므로, 소규모 범위에서 시험해 보고 효과를 검증한 후 확대 적용하는 스몰 스타트 전략을 추천합니다.
향후 생성형 AI의 발전 방향을 볼 때, 이커머스 마케팅은 더욱 흥미로운 변화를 맞이할 것으로 예상됩니다. 대화형 AI 에이전트가 검색을 대체하는 흐름이 가속화되면서, 소비자들은 검색창이 아닌 AI와의 대화 속에서 제품을 추천받고 구매까지 이어질 가능성이 높아지고 있습니다. 그렇게 되면 판매자들은 기존의 검색어 최적화(SEO) 대신 AI 에이전트 최적화(AEO)를 고민해야 할지도 모릅니다. 즉, "우리 제품이 AI의 추천 목록 상위에 오르려면 무엇을 준비해야 할까?"를 본격적으로 고려해야 하는 시대가 오는 것입니다. 이는 제품 메타데이터의 표준화, AI 피드백 루프 활용 등 새로운 마케팅 기법을 요구할 수 있습니다.
또한 멀티모달 AI의 발전으로, 텍스트, 이미지, 음성, 영상이 결합된 종합적인 콘텐츠 생산이 가능해질 전망입니다. 몇 가지 키워드만 입력하면, AI가 알아서 영상 광고 한 편, 블로그 글 한 편, 인스타그램용 이미지 여러 장을 동시에 제작해 주는 시대가 머지않았습니다. 실제로 일부 스타트업들은 이와 같은 원소스 멀티유즈 AI 콘텐츠 생성 솔루션을 개발 중이며, 이는 마케팅 생산성을 폭발적으로 높일 잠재력을 가지고 있습니다.
퍼스널라이제이션(Personalisation)도 더욱 고도화될 것입니다. AI는 개별 소비자마다 다른 상품 설명과 광고 크리에이티브를 실시간으로 보여줄 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, 동일한 상품 페이지라도 A고객에게는 기능 위주의 설명을, B고객에게는 감성적 디자인 중심의 설명을 보여주어, 각 고객에게 최적화된 경험을 제공하는 방식입니다. 이는 1:1 마케팅의 궁극적인 형태로, 아직은 초기 단계이지만 데이터와 AI 기술이 축적되면서 충분히 현실화될 수 있을 것으로 보입니다.
무엇보다 중요한 것은 인간과 AI의 협업입니다. AI는 반복 작업과 패턴 분석에는 매우 뛰어나지만, 창의적인 브랜딩 아이디어나 인간적 공감대 형성 같은 부분은 여전히 사람의 영역입니다. 성공적인 마케팅 팀은 AI를 보조자처럼 활용하여 루틴 작업을 맡기고, 사람은 더 높은 전략적 사고와 창의성에 집중하는 구조로 재편될 것입니다. AI 도구를 잘 다루는 마케터는 생산성과 결과물에서 분명한 차이를 만들어낼 것이지만, 그렇다고 모든 결정을 AI에게 맡기는 것은 위험합니다. 결국 전략 수립과 최종 책임은 사람에게 있다는 인식을 갖고, AI의 제안 중 최고의 것을 선별하는 것들이 필요합니다.
이커머스 산업과 생성형 AI, 그리고 미래
이커머스 산업은 현재 생성형 AI 기술을 가장 적극적으로 받아들이고 있는 분야 중 하나입니다. 검색 기반과 피드 기반 쇼핑 전략 모두에서 AI는 핵심 역할을 하고 있으며, 상품 콘텐츠 제작, 고객 개인화 추천, 광고 운영 최적화, 고객 상담 자동화 등 이커머스 전 과정에 깊숙이 들어와 실질적인 성과를 만들어내고 있습니다.
특히, GPT-4o, 달리(DALL·E), 구글 ImageFX 같은 최신 이미지 생성 도구들은 제품 촬영 비용을 절감하고, 다양한 비주얼 콘텐츠를 빠르게 생산하는 데 크게 기여하고 있습니다. 국내에서도 카페24, 브이리뷰, 네이버 하이퍼클로바X 등 AI 기반 서비스들이 실제 비즈니스에 적용되어 실질적인 성과를 내고 있어, 이제 AI는 이커머스 기업의 경쟁력 확보에 있어 필수적인 요소가 되었습니다.
하지만 생성형 AI를 도입할 때는 몇 가지 유의사항도 반드시 고려해야 합니다.
AI가 생성한 콘텐츠의 품질과 사실관계를 사람이 꼼꼼히 검토해야 하며, 개인정보 보호와 데이터 보안 문제에도 주의를 기울여야 합니다. 또한 AI 도구를 효과적으로 활용하려면 조직 내 인력의 역량 강화와, 초기 투자비용에 대한 명확한 계획도 필요합니다.
향후 생성형 AI는 이커머스 마케팅의 패러다임을 더욱 근본적으로 변화시킬 것입니다. 소비자는 검색창 대신 대화형 AI를 통해 제품을 탐색하고, 구매를 결정하는 흐름으로 이동할 것입니다. 이에 따라 기업은 기존의 SEO(검색 최적화) 전략을 넘어 AEO(AI 에이전트 최적화)를 고민해야 하며, 텍스트·이미지·영상·음성을 결합한 종합형 콘텐츠 생산과 극한 수준의 개인화 마케팅 전략도 필수 과제가 될 것입니다.
궁극적으로 성공적인 이커머스 기업은 AI를 단순한 도구로만 보는 것이 아니라, 전략적 파트너로 삼아야 합니다. AI에게 반복적이고 기계적인 작업을 맡기고, 사람은 더 높은 창의성과 전략적 사고에 집중하는 조직으로 변화해야 합니다. AI의 제안을 무비판적으로 수용하는 것이 아니라, 인간이 최종 판단과 선택을 책임지는 지혜로운 협업 체계를 구축하는 것, 이것이 앞으로 이커머스 마케팅 성공의 열쇠가 될 것입니다.
