전자상거래의 ‘에이전트-에이전트’ 시대 준비 방법

소비자 행동에서 지지 부문이 더 이상 백오피스 기능이 아닌 실시간 소셜 상호작용으로 바뀌고 있습니다. 고객은 즉각적인 응답, 개인화된 경험, 여러 채널에서 원활한 지원을 기대합니다. 이러한 기대를 기준으로 하는 것은 직접 상거래가 빠르게 성장하는 것입니다. 빠른 환경은 전통적인 시장에서 설정된 기준을 바꾸고 있습니다. 경쟁에서 고객을 유치하고 유지하려면 판매자는 단순한 참여만으로는 충분하지 않으며, 스마트한 실행이 필요하다는 것을 이해해야 합니다.

소매 업계에서는 높은 볼륨의 매장에서 이러한 고객의 기대를 충족하면서 팀을 소진하지 않는다는 것이 큰 도전이 됩니다. 인공지능은 이미 수년 동안 고객 지원 팀을 보조하는 데 사용되어 왔습니다. 그러나 이는 일반적으로 단일 채널 시스템, 즉 기본적인 채팅봇과 자동 이메일 트리거 시스템으로 연결된 것입니다. 이는 현대의 고객을 유지하기에 충분하지 않습니다. 인공지능 기반 개인화는 핵심입니다. 이는 고객 만족도를 최대 20%까지 향상시킬 수 있습니다.

시장에 들어오는 가장 진보된 개인화는 자율적인 인공지능 에이전트를 통해 이루어지며, 이 에이전트는 제품 질의에 응답하고 실시간으로 브랜드 논리를 학습하면서 이를 수행하는 반자율적인 근로자와 함께 제공됩니다. 인공지능 에이전트는 인간 에이전트에게도 전략적으로 확장될 것입니다.

전통적인 포인트-클릭 워크플로우 vs. 대화형 인터페이스

전 세계 전자상거래가巨大하며 빠르게 변화하고 있습니다. 예를 들어, 판매액은 올해 6.3조 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 모바일 상거래가 59%를 차지할 것입니다. 고객은 아마존 바이어-셀러 메시징, 이베이, 샵파이, 이메일, 인스타그램 DM, 페이스북 메신저, 왓츠앱, 라이브 채팅 등을 통해 점점 더 많이 접촉하고 있습니다. 2028년까지 이 비율은 63%로 증가할 것으로 예상됩니다.

따라서 고객 지원은 모든 이러한 채널에서 효과적으로 작동해야 합니다. 전통적인 포인트-클릭 워크플로는 이를 수용할 수 없습니다. 유연하지 않은 예측 경로, 실시간 주문 통합의 부족, 복잡한 질의에 대한 확장성 부족이 이러한 도전을 만듭니다. 가장 중요한 것은 이러한 워크플ロー가 종종 다양한 판매 채널 사이의 간격을 연결하지 못한다는 것입니다.

幸い, 대화형 인공지능은 이러한 도전을 해결하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 이 기술에는 고객과 실시간으로 상호작용하고, 개인화된 추천을 제공하고, 질의를 처리하고, 거래를 촉진하는聊天봇과 에이전트 어시스턴트가 포함됩니다. 이는 브랜드 음성 일관성을 포함할 수 있습니다. 즉, 모든 응답은 회사의 음성, 용어, 정책과 일치하도록 프로그래밍됩니다. 대화형 인공지능은 특정 브랜드 표준을 충족하도록 훈련될 수 있을 뿐만 아니라 고객이 사용하는 모든 채널에서 일관된 커뮤니케이션을 받도록 도와줄 수 있습니다. 이 일관성은 고객의 신뢰를 구축하는 데 중요합니다.

결과적으로, 대화형 인터페이스는 점점 더 전통적인 워크플로우를 대체하고 있으며, 판매자는 이미 이러한 기술의 이점을 누리고 있습니다. 월마트의 CEO는 최근 수익호출에서 고객이 월마트의 인공지능 쇼핑 어시스턴트 ‘스파키’를 사용할 때 주문이 35% 더 커진다고 밝혔습니다. 이를 뒷받침하여, 우리는 300개의 시장, 웹스토어, 소셜 채널에서 가장 최근의 데이터를 통해 인공지능 기능을 사용하는 비즈니스가 고객 문의를 처리하는 데 더 효율적이라는 것을 알 수 있습니다. 만족도 높은 고객일수록 구매할 가능성이 더 높습니다. 월마트와 유사하게, 우리는 인공지능 채팅봇이 인공지능이 없는 경우보다 약 4배 더 높은 전환율을 보인다는 것을 발견했습니다.

인공지능 기반 고객 지원은 서비스와 판매 사이의 무결한 통합과 24/7 상호작용을 제공함으로써 참여도에서 혁신을 가져오고 있습니다.

소비자 에이전트와 브랜드 에이전트의 만남

대화형 인공지능의 성장은 인간-에이전트 상호작용을 다루는 것만이 아닙니다. 고객이 주요 소매 및 시장 플랫폼에 직접 구축된 ChatGPT와 같은 시스템을 통해 검색을 사용하는 곳입니다. 그러나 올해, 고객 상호작용의 유의미한 부분은 에이전트-에이전트 상호작용에서 발생할 것입니다. 따라서 기술과 전자상거래 산업의 다음 변형 단계입니다.

인공지능 에이전트가 가까운 미래에 어떻게 발전할지에 대한 다양한 예측이 있었습니다. 최신 개발로, 우리는 반응형 자동화만 있는 에이전트의 한계를 이미 넘어섰습니다. 2026년 초, 대부분의 비즈니스와 개인은 ‘디지털 인턴’ 에이전트와 친숙해지기 시작했습니다. 이는 단순한 어시스턴트가 아닌 직원과 같은 기능을 합니다. 그러나 또 다른 전환기가 도착했습니다. 인간-에이전트 상호작용이 에이전트-에이전트 상호작용으로 바뀌고 있습니다. 전자상거래의 경우, 이는 고객의 기계가 브랜드의 기계와 직접 상호작용하는 것입니다.

이것을 가능하게 하는 기술이 이미 시장에 등장하고 있습니다. 예를 들어, OpenAI와 Google은 모두 자신의 에이전트 커머스 도구를 출시했습니다. 기술은 아직 초기 단계이며 상대적으로 실험적이지만, 제네릭 헬프데스크 – 시각적 데이터와 채팅에만 제한됨 – 를 넘어서서 고객 지원 질문에 중요한 주문 세부 정보를 직접 연결하는 능력을 가지고 있습니다. 이는 소비자와 브랜드 사이의 ‘디지털 악수’입니다. 인공지능 에이전트가 위임된 쇼퍼로 작용할 수 있도록 합니다. 즉, 인공지능이 문제를 해결하는 동안, 인간 고객은 빠른 기계-기계 교환의 결과를 기다릴 수 있습니다.

실제로 발생하는 전환은 속도입니다. 분 단위로 걸리던 대화가 점점 더 단일한 자동 교환으로 축소되고 있습니다. 전자상거래의 경우, 이는 데이터가統一된 소매업체와 여전히 단편적인 시스템을 사용하는 소매업체를 구분할 것입니다. 첫 번째 그룹은 기계 고객과 쉽게 만날 수 있지만, 두 번째 그룹은 참여할 수 없습니다.

‘해결-첫’ 모델의 부상

포인트-클릭 모델은 20년 이상 전자상거래를 지배해 왔지만, 현대의 소비자 요구에 따라 이는 치명적으로 결함이 있습니다. 이에 대한 반응으로, 전자상거래 운영에서巨大한 변화가 진행 중입니다. 우리는現在 解決-첫 모델로의 전환 단계에 있습니다. 이는 인공지능이 재고를 확인하고, 배송 시간을 확인하고, 반품을 확인할 수 있는 모델입니다. 이러한 모델은 또한 비즈니스가 에이전트 간 커뮤니케이션에 참여할 수 있도록 합니다.

고객은 더 이상 단순한 인간이 아닌 점점 더 인공지능 에이전트입니다. 이러한 기계 고객은 웹사이트를 브라우징하지 않습니다. 데이터를 교환합니다. 이러한 쇼퍼를 볼 수 있으려면, 브랜드는 주문 데이터를 읽고 즉시 작동할 수 있는 자신의 인공지능 에이전트를 가져야 합니다.

중요한 메시지는 전자상거래 팀이 혁신을 주도해야 한다는 것입니다. 고객의 기대는 인공지능의 능력 – 속도, 개인화, 24/7 서비스 – 에 의해 형성되고 있습니다. 인간 팀만으로는 이러한 높은 위험의 ‘항상 켜져 있는’ 요구를 충족할 수 없습니다. 자율 근로자와 자율 쇼퍼는 수동 마찰이曾经 정의한 소매 경험을 남겨두고 새로운 디지털 경제를 제시합니다.