나도 몰랐던 취향을 알려주는 ‘AI 선물탐험’
<<Tech Ethics 8호>>
깜빡하고 잊을 뻔했던 가족과 친구의 생일. 축하해야 할 지인의 이벤트 때 선물을 받을 사람의 취향을 고려한 선물을 빠르게 선택하는 일은 쉽지 않은 과제입니다. 카카오 커머스는 이용자들의 고민을 해결하기 위해 많은 고민을 했습니다. 이러한 고민을 바탕으로 이용자가 시간과 장소에 제약 없이 손쉽고 편리하게 쇼핑할 수 있는 환경을 만들고자 생각했고, ‘카카오톡 선물하기’ 서비스가 탄생했습니다.
카카오 커머스는 여기에 그치지 않고 필요한 제품을 합리적인 가격으로 편하게 구매할 수 있도록 쇼핑하기, 쇼핑라이브 등 다양한 서비스를 출시해서 운영하고 있습니다. 특히, 최근에는 빠른 속도로 발전하는 AI 기술에 발맞추어 커머스 영역에 AI 기술을 확대 적용하려는 다양한 시도를 진행하고 있습니다.
이번 8호에서는 카카오 커머스의 대표적인 서비스 중 하나인 ‘카카오톡 선물하기’에 적용된 AI 추천 서비스를 중심으로 앞으로 진화할 카카오 커머스 서비스에 관해 설명드리려고 합니다.
선물하기는 어떻게 상품을 추천해 주고 있을까요?
카카오 이용자에게 꾸준한 사랑을 받고 있는 ‘카카오톡 선물하기'의 장점은 선물을 받을 사람의 주소, 전화번호를 몰라도 메시지를 보내듯 편하게 선물을 보낼 수 있는 편리함입니다. 특히 ‘선물하기'에는 선물을 받을 사람이 좋아할 가능성이 높은 상품을 빠르게 찾을 수 있는 추천 서비스가 적용되어 있습니다.
그림 1. 카카오톡 선물하기 중 ‘이런 선물은 어때요?’ 영역
우선 ‘이런 선물은 어때요?’ 영역 속에 숨어 있는 추천 과정을 살펴보겠습니다. 이용자가 선물을 고르다 보면 하단에 '이런 선물은 어때요?'라는 문구와 함께 클릭한 상품과 연관된 다양한 상품이 노출됩니다. 이 추천은 해당 상품이 원했던 상품이 아니거나 다른 상품을 찾고 싶은 이용자를 위해서 클릭한 상품과 유사한 상품 중에서 많은 이용자들이 선택하고 만족도 높은 다른 상품을 먼저 추천해줌으로써 이용자가 적합한 상품을 찾는데 도움을 줍니다.
그림 2. 이용자가 선물을 선물상자에 담고 나면 표시되는 ‘함께 선물하기 좋은 상품’
이용자가 선물을 선물상자에 담은 후에 보이는 ‘함께 선물하기 좋은 상품’에는 어떤 추천 기술이 제공되고 있을까요? 이용자가 선물을 탐색하다가 상품을 선물상자에 담으면, 팝업으로 '함께 선물하기 좋은 상품' 문구와 함께 같이 담을 만한 선물을 보여줍니다. 이 추천은 다른 이용자들이 해당 상품과 같이 구매한 상품들을 보여줌으로써 이용자가 연관된 추가 상품을 탐색하고 구매하는 데 도움을 줍니다.
그림 3. 카카오톡 선물하기 하단 카테고리 영역을 클릭했을 때 표시되는 ‘나의 관심 카테고리’ 정보
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‘나의 관심 카테고리’는 이용자의 선물 상품 클릭뿐만 아니라 구매 패턴을 AI 시스템이 분석해 카테고리별로 일목요연하게 정리해서 보여줍니다. 어떤 선물을 골라야 할지 난감한 상황에서 카테고리를 매번 찾을 필요 없이 평소에 관심 있는 카테고리를 한 번에 제공합니다. 나의 관심 카테고리 영역을 살펴보다 보면 선물을 받을 친구는 물론 이용자 자신에게 필요한 상품과 카테고리를 찾는 데 도움을 받을 수도 있습니다.
AI 추천을 받아서 선물하는 경험… AI 선물탐험 속 기술
카카오 커머스는 앞서 설명한 추천 기술뿐만 아니라 이용자들이 선물하기 서비스에서 더 큰 효용을 느낄 방법에 대해 항상 탐구했습니다. 이러한 고민을 바탕으로 최근 주목 받고 있는 AI 기술을 활용해 이용자들의 선물 선택에 대한 고민을 더 도와줄 'AI 선물탐험' 서비스를 23년 9월 정식으로 오픈했습니다. AI 선물탐험의 지향점은 받는 사람이 만족할 만한 선물을 쉽게 찾을 수 있게 하는 것입니다.
이용자가 'AI 선물탐험'을 이용하려면 2가지 방법이 있습니다. 홈 화면에 보이는 'AI 선물탐험' 배너를 클릭하거나, 홈 화면 상단 탭바에 선물탐험을 클릭하는 방법이 있습니다. 이때, 선물탐험 탭으로 접근하게 되면 상품을 바로 추천해 주게 되고, 배너로 접근하면 가운데 아래 그림처럼 선물 받을 사람에 대한 조건(수신자 유무, 성별, 연령, 생일 유무, 선물유형, 포장 여부)을 선택하는 화면으로 넘어갑니다.
그림 4. AI 선물탐험 진행 과정
배너 진입을 선택하면 이후, 이용자는 상황에 맞게 조건을 선택하고 '선물탐험 시작' 버튼을 누르게 됩니다. 그때 선물탐험 탭으로 화면이 전환되면서 선택한 조건들에 맞는 선물을 추천해 주게 됩니다. 아래 사진처럼 '여성', '30대', '로맨틱' 이라는 조건을 선택하게 되면 ‘30대 여성이 좋아할 만한 로맨틱한 추천’이라는 문구와 함께 선물 받을 사람을 위한 상품 리스트가 추천됩니다. ‘AI 선물탐험’ 서비스를 통해, 이용자는 선물할 대상자의 상품을 고르는 데 드는 고민을 줄이고 선물을 받을 사람이 만족할 확률을 높일 수 있습니다.
그림 5. 30대, 여성, 로맨틱이라는 조건으로 검색 했을 때 나타나는 결과 화면
그렇다면 이 과정에서 이용자와 선물 받는 사람의 만족도를 높이면서 동시에 상품 탐색에 대한 번거로움까지 줄이기 위해 ‘AI 선물탐험’ 은 어떻게 이용자에게 상품을 추천해 줄까요?
일반적으로 이용자가 선물하기에 들어와서 선물을 고민할 때는 선물 받은 사람과 주고받았던 선물이 무엇인지, 어떤 선물을 받고 싶은지를 위시리스트 등을 확인하고 가장 적합하다고 판단되는 선물을 보냅니다. 'AI 선물탐험'은 이용자가 했던 고민과 위시리스트를 직접 확인하는 노력 없이도 추천 AI가 선물을 받을 사람에게 적합하다고 판단되는 선물 리스트를 이용자에게 추천해 줍니다. 그 과정은 아래와 같은 순서로 진행됩니다.
그림 6. AI 선물탐험 추천 서비스 컨셉
먼저, 선물 받을 수신자에 관한 서비스 이용 로그를 바탕으로 추천 상품 리스트 후보군을 생성합니다. 수신자의 ‘공개된 위시 리스트', 수신자와 주고받은 선물 이력이 고려됩니다. 이러한 정보는 실제 선물 받을 사람의 관심 상품 정보를 나타내기 때문에 선물 받은 사람이 해당 상품에 대해 높은 만족도를 나타낼 확률이 높습니다. 추가로 이용자가 직접 찾기 어려운 상품 후보군인 위시 또는 주고받은 선물과 유사한 상품, 인기 있는 위시상품 등을 생성하여 추천 상품 리스트 후보군을 확장합니다. 이렇게 함으로써, 이용자는 직접 선물을 탐색할 때 보다 더 많은 상품을 추천받을 수 있습니다.
두 번째는, 생성한 상품 리스트의 개인화 정렬입니다. 동일한 추천 상품 리스트가 있더라도 이용자가 ‘AI 선물탐험 탐색기’에서 선택한 수신자 조건(성별, 연령 등)과 선물유형(럭셔리, 건강한, 설날 등), 서비스 이용내역에 따라 각 상품의 스코어에 대한 가중치를 계산해 이용자별로 상품이 배열되는 순서가 달라지도록 구성합니다.
마지막은 개인화된 추천 상품 리스트에 대한 상품에 대한 ‘추천 사유’를 붙였습니다. 이러한 ‘추천 사유’ 정보는 이용자가 선물을 선택하는 데 있어서 최종 선택을 하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 선물 받을 수신자나 비슷한 취향을 가진 사람들이 받길 원하는 상품들을 정렬해서 이용자에게 ‘추천 사유’를 함께 제공합니다. 이렇게 선물 상품과 추천 사유를 함께 제공되면, 이용자는 빠른 선택을 할 수 있게 되고 이는 자연스럽게 이용자의 만족도 상승으로 이어질 수 있습니다.
확장 중인 선물하기 내 AI 적용 범위… 개인형 맞춤 화면
선물하기는 지속적으로 서비스 내에서 상품 탐색의 편의성을 높이기 위해 AI 기술 적용 범위를 넓혀나갈 계획입니다. 카카오 커머스가 확대 검토를 고려하고 있는 분야 중 하나는 ‘검색 결과 개인화’입니다.
선물 검색은 일반 검색과 목적에 있어 차이가 존재합니다. 일반 검색은 특정 주제에 대한 자세한 내용을 탐색하는 데 주로 사용되는 반면, 선물 검색은 특정 이벤트나 상품을 찾고 구매하는 데 중점을 둡니다. 그러다 보니 선물 검색의 경우 쇼핑 상품 결과뿐 아니라 상품 가격, 리뷰, 구매 옵션, 잘 팔리는 상품 등을 이용자의 성향을 반영해 보여줄수록 사용 만족도는 높아집니다. 이를 위해 이용자의 행동 및 구매 정보를 활용하여, 검색한 결과를 개인화 정렬하는 작업을 진행할 예정입니다.
이 외에도, ‘라이프테마’의 개인화도 진행될 예정입니다. 현재 선물하기 홈 화면에는 상품 카테고리가 아닌 선물과 관련된 일상 테마를 분류한 ‘라이프테마’라는 영역이 있습니다. 이 영역은 현재 모든 이용자에게 일괄적으로 동일한 테마와 상세 상품을 보여주고 있습니다. 이런 경우, 이용자의 서비스 이용 행태를 반영할 수 없기에 만족도 높은 상품을 빠르게 탐색하기 어렵다는 단점이 있습니다. 따라서 개인별로 노출되는 12개의 테마와 해당 테마에 해당하는 상세 상품 배열을 추천 AI 모델을 통해 개인화할 예정입니다.
그림 7. 선물하기 라이프테마 영역
변화하는 이용자를 위한 끊임없는 실험과 검증의 반복
이용자들의 취향, 유행하는 상품, 생활 패턴 등이 계속 바뀌기 때문에 추천 AI 모델도 이러한 변화에 발맞춰 진화해야 합니다. 그렇지 않으면 이용자가 해당 서비스를 사용하면서 얻게 되는 만족도는 떨어질 가능성이 높기 때문입니다.
이를 위해, 카카오 커머스에서는 사용자의 피드백 정보를 주기적으로 모니터링하고 있습니다. 뿐만 아니라 AB 테스트를 통해 '설계-실험-검증'이라는 사이클을 반복적으로 하면서 추천 AI 모델을 최적화하는 작업을 진행합니다. 이러한 일련의 과정을 통해 실제 서비스 곳곳에 적용되어 있는 추천 AI 모델이 지속적으로 서비스 성장과 관련된 사용성 및 이용자 만족도를 개선하고 있습니다. 이용자 정보의 안전은 철저하게
추천 AI 모델을 개발하다 보면, 모델 학습 및 추론에 이용되는 이용자의 행동 정보, 서비스 운영 로그와 같은 이용자의 다양한 정보를 활용하게 됩니다. 따라서, 이러한 정보를 안전하게 활용하기 위해 치열한 고민이 필요합니다.
카카오 커머스에서는 추천모델 개발에 앞서, 모델 학습 및 추론에 사용할 데이터가 이용자 정보보호 관점에서 안전한지 확인합니다. 수집한 이용자의 정보를 세세하게 개인정보보호 담당자와 추천 목적으로 사용 가능한지 논의 및 검토 과정을 철저하게 진행한 후, 사용 가능한 정보만 학습 및 추론에 반영하고 있습니다. 최근에 선물하기 'AI 선물탐험' 추천을 도입하는 과정에서도, 개인정보보호 담당자와 함께 검토하면서 추천에 활용하기 어렵다고 판단된 정보는 제외하고 추천 서비스를 개발하였습니다.
그림 8. 카카오 커머스 추천 AI 이용자 개인정보 보호 검토 절차
더 나은 쇼핑 경험을 고민하는 카카오 커머스
카카오 커머스는 이용자에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공하기 위해 지금도 수많은 시도를 하고 있습니다. 서비스에 들어온 이용자는 어떠한 정보를 원할지, 어떠한 경험을 하기를 원하는지 고민하고 이러한 고민들을 해결해줄 수 있는 방법들을 끝없이 고민합니다. 추천 AI가 이런 고민을 해결하기 위한 하나의 솔루션이 될 것이라고 생각합니다.
그렇기에 카카오 커머스는 선물하기뿐 아니라, 쇼핑하기, 쇼핑라이브 등 다양한 서비스에 추천 AI를 적용해 기존에 사람이 해결하기 번거롭고 어려웠던 고민들을 해결해 이용자의 만족도를 높이는 데 노력을 기울일 것입니다.
마지막은 카카오 커머스의 기술을 책임지고 있는 양호철 공동대표의 다짐으로 글을 마무리하려고 합니다.
“카카오 커머스는 대규모 데이터 처리를 위해 구축한 데이터플랫폼을 MLOps 플랫폼으로 진화시켜왔으며 MAB기반 개인화, CRM 타게팅 등으로 적용 범위를 확대해 AI 플랫폼을 고도화해 왔습니다.
뿐만 아니라 앞서 기술한 선물탐험의 사례와 같이 추천/개인화 기술을 적용하는 데 보호되어야할 개인정보를 지키기 위해 시스템을 갖추고 프로세스를 준수하고 있습니다.
그 결과 많은 이용자가 첨단 기술이 접목된 서비스를 안심하고 사용하시어 AI 기술이 제공하는 기능을 통해 발생하는 거래액이 선물하기 전체 거래액의 9%를 차지하고 있습니다.
앞으로도 저희는 FMOps 고도화, LLM 확대 적용, 개인화된 추천 검색 등을 통해 특별하고 향상된 고객 경험을 제공해 드릴 수 있도록 연구개발을 멈추지 않겠습니다.”
