e커머스 업체들이 인공지능(AI)을 바탕으로 한 개인 맞춤형 큐레이션 서비스에 공을 들이고 있다. 온·오프라인 경계가 허물어지면서 가격 경쟁력 만으로는 차별성을 확보하기 쉽지 않기 때문에 고객이 진짜로 관심 있어 할 만한 '알짜' 제품만 추려주는 큐레이션 서비스가 e커머스 업체들의 경쟁력을 좌우하는 요인이 되고 있기 때문이다. 최근 빅데이터 전문가를 잇따라 영입한 SSG닷컴은 내달 초정밀 개인화 추천 서비스인 '눈치 빠른 쓱검색'을 선보이며 다시 한 번 고객을 꽉 묶는다는 계획이다.

20일 유통업계에 따르면 SSG닷컴은 다음 달 중으로 기존 상품 추천 서비스를 한 단계 업그레이드한 '눈치 빠른 쓱검색'을 도입한다. 기존에는 고객의 구매이력을 기반으로 단순하게 상품을 추천했다면, 이 서비스는 고객이 입력한 검색어의 의도를 파악하고 구매·클릭 횟수, 선호하는 브랜드, 구매 주기 등의 성향을 고려한 맞춤형 검색 결과를 우선 노출하는 방식이다.

예를 들어 사과를 검색할 경우 평소에 유기농 사과를 소용량으로 구입했다면 가장 유사한 제품을 1순위로 해서 보여준다. 단순히 판매량이 높은 브랜드거나 가격이 저렴한 대용량 제품들은 뒷순위로 뺀다. 장원주 SSG닷컴 추천&예측 팀장은 "같은 검색어를 입력하더라도 고객마다 보여지는 화면이 모두 달라진다"며 "고객이 검색 결과에서 원하는 상품을 일일이 찾아야 하는 수고를 덜어 장보기 시간을 단축하는 것이 목적"이라고 설명했다.

특히 맞춤형 추천 서비스는 유료 멤버십 못지 않은 고객 록인(Lock-In) 효과를 내기 때문에 SSG닷컴은 출범 초기부터 꾸준히 서비스 고도화 작업을 진행하고 있다. 지난 2012년에는 고객의 구매 데이터를 기반으로 '자주 구매' 상품을 추천하기 시작했고, 2017년에는 고객이 구매한 상품에 더해 장바구니에 담거나 클릭한 상품까지도 데이터화한 'FOR YOU'라는 이름의 추천 서비스를 열었다.

지난해 6월에는 컴퓨터가 데이터를 분석해 미래를 예측하는 머신러닝 기술과 스스로 데이터를 학습하는 딥러닝 기술을 활용해 기존 추천 알고리즘의 전면 개편에 나섰다. 정교한 추천은 실제 고객 구매 행동에 영향을 미쳤다. 추천 서비스를 고도화한 직후인 지난해 6월과 7월의 상품 구매 동선을 비교한 결과, 고객이 상품 상세 페이지까지 들어왔다가 구매 행위를 종료하는 경우가 약 1% 감소한 것으로 나타났다. 반면에 고객이 A상품의 페이지에서 B상품의 상세 페이지로 다시 넘어가는 비중은 3% 가까이 늘어나 검색결과로 돌아가는 비중을 처음으로 앞섰다. 이는 추천 서비스 결과가 고객이 원하는 상품에 가까웠다는 것을 의미한다.