[AI 추천 인사이트 1편] 왜 AI 추천이 필요한가
상품 추천이 고객 경험과 매출에 미치는 영향
이커머스는 ‘선택의 자유’를 무기로 빠르게 성장해 왔습니다. 수천, 수만가지 상품 중 원하는 것을 언제든 고를 수 있다는 점은 분명 매력적입니다. 그러나 그 풍부한 선택지가 항상 고객에게 좋은 경험을 주는 것은 아닙니다.
넘치는 구색, 오히려 고객을 피로하게
사용자 경험(UX) 측면에서 ‘선택의 역설(Paradox of Choice)’이라는 개념이 자주 언급됩니다. 선택지가 많을수록 사용자는 더 나은 결정을 내릴 수 있을 것 같지만, 실제로는 선택 자체가 스트레스가 되고 이탈로 이어지기 쉽습니다. 특히 이커머스에서는 이 현상이 뚜렷합니다. 고객은 원하는 상품을 찾지 못해 방황하고 결국 이탈하게 됩니다.
고객의 ‘선택을 돕는 가이드’ 필요
이때 필요한 것이 상품 추천입니다. 추천은 고객의 관심사나 구매 이력을 기반으로 ‘이 고객에게 맞을 법한 상품’을 제안함으로써, 선택을 빠르게 도와주는 기능입니다. 즉, 고객의 맥락에 맞춘 ‘선택 가이드’ 역할을 합니다.
아마존과 넷플릭스는 어떻게 활용했을까?
대표적인 추천의 성공 사례로 아마존과 넷플릭스를 빼놓을 수 없습니다.
아마존은 고객의 검색 이력, 구매 이력, 장바구니 담기, 조회 행동 등을 바탕으로 개인화된 상품을 추천합니다. 2022년 기준, 전체 매출의 35% 이상이 추천 시스템을 통해 발생한 것으로 알려져 있습니다.
넷플릭스는 시청 이력과 유사한 고객의 선호를 분석해 콘텐츠를 추천합니다. 전체 시청 시간의 약 80%가 추천된 콘텐츠에서 발생하고 있으며 이 시스템은 고객 이탈을 낮추는 핵심 도구입니다.
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