편집자 주: 이 게시물은 AI On 블로그 시리즈의 일부로, 에이전트형 AI, 챗봇, 코파일럿의 최신 기술과 실제 활용 사례를 다룹니다. 또한 일상적인 경험을 혁신하고 산업을 재편하는 AI 쿼리 엔진의 기반이 되는 고급 AI 에이전트를 지원하는 NVIDIA의 소프트웨어 및 하드웨어도 함께 소개합니다.
온라인 쇼핑은 수많은 선택지를 손끝에서 누릴 수 있게 해주어, 사람들은 집에서도 편리하게 상품을 구매하고 받아볼 수 있습니다.
하지만 선택지가 너무 많으면 즐거운 경험이 오히려 피로하게 변할 수 있고, 소비자들은 넘치는 정보 속에서 자신에게 꼭 맞는 제품을 찾기 위해 지나치게 애쓰게 됩니다.
AI 에이전트를 활용하면 리테일 기업은 고객과의 접점을 더욱 강화하고, 제품 및 서비스 수준을 높이며, 빠르게 변화하는 디지털 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
모든 디지털 상호작용은 새로운 데이터를 생성합니다. 이처럼 가치 있는 고객 데이터를 기반으로 생성형 AI 및 에이전트형 AI 도구를 활용하면, 맞춤형 추천을 제공하고 온라인 매출을 높일 수 있습니다. NVIDIA의 최신 ‘리테일 및 소비재 분야 AI 동향 보고서’에 따르면, 디지털 리테일 분야에 AI를 도입한 응답자의 64%는 초개인화 추천을 우선 과제로 삼고 있습니다.
스마트하고, 매끄럽고, 개인화된 고객 경험: 리테일의 미래
AI 에이전트는 리테일 고객 경험을 획기적으로 향상시키는 다양한 이점을 제공합니다. 대표적인 이점은 다음과 같습니다:
- 개인화된 경험: 고객 인사이트와 제품 정보를 바탕으로, AI 에이전트는 브랜드 최고의 판매사원이나 스타일리스트, 디자이너처럼 행동하여 고객 맞춤형 추천을 제공하고, 구매 결정을 돕고, 전환율과 만족도를 높여줍니다.
- 제품 지식 강화: AI는 제품 카탈로그에 설명이 풍부한 제목, 향상된 설명, 사이즈·보증·지속가능성·라이프스타일 활용 정보 등 상세 속성을 더해줍니다. 이를 통해 제품 탐색이 쉬워지고 추천의 정확성과 정보성이 높아져 소비자의 신뢰를 강화합니다.
- 옴니채널 지원: AI는 온라인과 오프라인 환경을 매끄럽게 연결해 디지털과 물리적 매장을 넘나드는 고객 경험을 제공합니다.
- 가상 체험 기능: 고객은 실시간으로 제품을 착용해 보거나 자신의 공간에 배치해 볼 수 있어 제품에 대한 기대치를 더 정확히 맞추고, 반품률도 줄일 수 있습니다.
- 24시간 고객 응대: AI 에이전트는 시간대와 언어를 초월해 연중무휴 고객 지원을 제공합니다.
리테일 업계에서 AI 에이전트의 실제 활용 사례
AI는 디지털 커머스를 새롭게 정의하며, 리테일 기업이 더욱 풍부하고 직관적인 쇼핑 경험을 제공할 수 있도록 지원하고 있습니다. AI 에이전트는 정확하고 고품질의 데이터로 제품 카탈로그를 향상시키고, 검색 연관성을 높이며, 개인 맞춤형 쇼핑 지원을 제공함으로써 고객이 제품을 발견하고, 탐색하고, 구매하는 방식을 혁신하고 있습니다.
특히, 카탈로그 향상을 위한 AI 에이전트는 제품 정보를 자동으로 보완하여 소비자 중심의 속성을 추가합니다. 이에는 크기, 색상, 소재 같은 기본 정보는 물론, 보증 기간이나 호환성 같은 기술적 정보가 포함됩니다.
또한, 지속 가능성 같은 맥락 기반 속성이나, 하이킹용 같은 라이프스타일 속성, 그리고 배송 시간, 반품 정책 같은 서비스 관련 정보까지 통합할 수 있어, 제품이 더욱 쉽게 검색되고 소비자에게 관련성 있게 다가갈 수 있도록 도와줍니다. 이는 고객의 우려를 줄이고 구매 전환율을 높이는 데 기여합니다.
예를 들어, Amazon은 제품 정보를 정확하게 제공하면서도 판매자가 상품 정보를 입력하는 데 드는 시간과 노력을 줄이는 과제를 안고 있었습니다. 이를 해결하기 위해 NVIDIA TensorRT-LLM 라이브러리를 활용한 생성형 AI 기술을 도입했습니다. 판매자는 제품 설명이나 URL만 입력하면, 시스템이 자동으로 완성도 높은 상품 정보를 생성해줍니다. 이 기술은 판매자가 더 많은 고객에게 다가가고 사업을 키우는 데 도움을 줄 뿐 아니라, 제품 카탈로그도 더 효율적이고 에너지를 덜 쓰는 방식으로 관리할 수 있게 해줍니다.
검색용 AI 에이전트는 풍부한 데이터를 활용하여 보다 정확하고 맥락에 맞는 검색 결과를 제공합니다. 이러한 에이전트는 의미론적 이해와 개인화를 통해 고객 쿼리를 적합한 상품과 더 잘 매칭하여 전반적인 검색 경험을 더 빠르고 직관적으로 개선합니다.
Amazon Music은 Amazon SageMaker 플랫폼과 NVIDIA Triton Inference Server 및 NVIDIA TensorRT 소프트웨어 개발 키트를 사용하여 검색 기능을 최적화했습니다. 여기에는 벡터 검색 및 트랜스포머 기반 맞춤법 교정 모델 구현이 포함됩니다.
그 결과, 사용자가 음악을 검색할 때 오타나 모호한 용어가 있어도 원하는 것을 빠르게 찾을 수 있습니다. 검색창을 더욱 효과적이고 사용자 친화적으로 만드는 이러한 최적화를 통해 Amazon Music의 검색 시간은 단축되고 비용은 73% 절감되었습니다.
쇼핑 어시스턴트용 AI 에이전트는 풍부한 카탈로그와 향상된 검색 기능을 기반으로 구축되었습니다. 개인화된 추천을 제공하고 관련성 높은 상세한 대화형 방식으로 질문에 답변하며, 제품과 사용자 의도를 종합적으로 이해하여 구매 여정을 안내합니다.
선도적인 IT 어드바이저인 SoftServe는 리테일 쇼핑 어시스턴트를 위해 NVIDIA AI Blueprint를 사용하여 개발한 SoftServe Gen AI 쇼핑 어시스턴트를 출시했습니다. 소프트서브의 쇼핑 어시스턴트는 고객이 제품을 검색하고 상세한 제품 정보에 빠르고 효율적으로 액세스할 수 있도록 지원함으로써 원활하고 매력적인 쇼핑 경험을 제공합니다. 뛰어난 기능 중 하나는 고객이 의류와 액세서리가 자신에게 어떻게 보이는지 실시간으로 시각화할 수 있는 가상 시착 기능입니다.
효율적인 AI 쇼핑 에이전트의 주요 특징 알아보기
고도로 숙련된 AI 쇼핑 어시스턴트는 거대 언어 모델(LLM)과 비전 언어 모델을 통해 텍스트 및 이미지 기반 프롬프트, 음성 등을 이해하는 멀티 모달로 설계되었습니다. 이러한 AI 에이전트는 여러 품목을 동시에 검색하고, 여행용 옷장 만들기와 같은 복잡한 작업을 완료하며, 제품의 방수 여부나 드라이클리닝 필요 여부와 같은 상황에 맞는 질문에 답할 수 있습니다.
이러한 높은 수준의 정교함은 고객에게 자연스럽고 직관적인 방식으로 정보를 전달하여 회사의 최고의 영업 사원과 대화하는 것과 유사한 경험을 제공합니다.
강력한 리테일 쇼핑 에이전트의 기본 구성 요소는 다음과 같습니다:
- 멀티모달 및 멀티 쿼리 기능: 이러한 에이전트는 텍스트와 이미지를 결합한 쿼리를 처리하고 응답할 수 있으므로 검색 프로세스를 더욱 다양하고 사용자 친화적으로 만들 수 있습니다. 또한 음성 등 다른 모달리티를 지원하도록 쉽게 확장할 수 있습니다.
- LLM과의 통합: NVIDIA Llama Nemotron 제품군과 같은 고급 LLM은 AI 쇼핑 어시스턴트에 추론 기능을 제공하여 자연스럽고 인간과 같은 상호 작용을 할 수 있도록 지원합니다. NVIDIA NIM 마이크로서비스는 AI 애플리케이션, 개발 프레임워크 및 워크플로우에 간단하게 통합할 수 있는 업계 표준 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 제공합니다.
- 정형 및 비정형 데이터 관리: NVIDIA NeMo Retriever 마이크로서비스는 고객 선호도 및 구매, 제품 카탈로그 텍스트 및 이미지 데이터 등 리테일 업체의 관련 데이터 소스 제품군을 수집, 임베드 및 이해하는 기능을 제공하여 AI 에이전트가 관련성 있고 정확하며 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있도록 지원합니다.
- 브랜드 안전, 주제에 맞는 대화를 위한 가드레일: 쇼핑 도우미와의 대화가 안전하고 주제에 맞게 유지될 수 있도록 NVIDIA NeMo 가드레일을 구현하여 궁극적으로 브랜드 가치를 보호하고 고객 신뢰를 강화합니다.
- 최첨단 시뮬레이션 툴: NVIDIA Omniverse 플랫폼과 파트너 시뮬레이션 기술은 물리적으로 정확한 공간에서 제품을 시각화할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 소파를 구매하려는 고객은 자신의 거실에서 가구가 어떻게 보일지 미리 볼 수 있습니다.
이러한 핵심 기술을 사용하여 리테일 업체는 고객의 기대를 뛰어넘는 AI 쇼핑 에이전트를 설계하여 만족도를 높이고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
AI 에이전트를 활용하는 리테일 조직은 더욱 개인화된 추천을 위한 향상된 예측 분석과 같은 진화하는 기능을 경험할 수 있습니다.
또한 AI와 증강현실 및 가상현실 기술의 통합은 더욱 몰입감 있고 매력적인 쇼핑 환경을 조성하여 그 어느 때보다 더 몰입감 있고 편리하며 고객 중심의 쇼핑 경험을 제공하는 미래를 제공할 것으로 기대됩니다.
리테일 쇼핑 도우미를 위한 AI Blueprint에 대해 자세히 알아보세요.