e커머스 업체들이 개별 고객 맞춤형 상품 추천 서비스 강화를 위해 AI 기반 개인화 기술 고도화에 전력을 기울이고 있다. 이 같은 노력이 성과로 이어지자 관련업체들은 판매 상품의 후기 및 품질 관리에도 AI기술을 접목하는 등 적용 범위를 넓혀가는 모습이다.

30일 유통업계에 따르면 e커머스 플랫폼들은 알고리즘에 기반해 소비자가 최근 구입하거나 구경한 상품들, 검색 빈도, 페이지 체류 시간 등을 분석해 개인별 맞춤형 상품 화면을 배열하고 있다. G마켓은 '초개인화'를 통해 사용자별 특성을 세분화했다. 소비자가 선호하는 카테고리와 브랜드를 구분하던 기존의 개인화를 발전시켰다. 지금은 상품 형태와 색상까지 좁혀 구매할 확률이 높은 순으로 정렬하고 있다.

이런 초개인화 서비스의 개발은 G마켓 내부 인력이 전담한다. G마켓은 지난해 관련 인력을 확충하기 위해 평소보다 3배 이상 많은 100여 명의 개발자를 충원했다. 다년간 축적된 소비행동 데이터와 알고리즘을 분석하기 위해 전문 인력을 배치한다는 취지였다.

성과도 나타났다. G마켓에 따르면 초개인화 서비스를 적용한 이후 클릭효율은 20% 향상됐다. 클릭효율이 높아지면 구매로 이어질 확률도 함께 오른다. 소비자에게 노출되는 상품 구색도 이전 대비 15배 증가했다. 판매자들의 매출 구성이 다양해지는 효과를 냈다.

11번가도 자체 인력들이 개발한 맞춤형 추천 기술 ‘iAM’을 지난 4월 말 아마존 글로벌스토어에 먼저 적용했다. iAM은 개별 고객의 관심사와 가격 메리트, 구매 확률 3가지 관점의 모델을 결합해 최적의 상품을 추천한다. 그 결과 개인화 추천이 적용된 지난해 10월 이후 6개월 간 클릭수는 이전 동기 대비 125% 늘었다. 같은 기간 거래액도 89% 증가했다.

이후 11번가는 유의미하게 가격이 하락한 상품들을 추천해주는 코너들을 신설했다. 11번가 관계자는 “향후에는 전체 서비스를 대상으로 iAM을 확대할 것”이라며 “고객 리뷰에도 추천 아이템을 추가하고 GPT4와 같은 딥러닝 학습 모델을 접목시킬 계획”이라고 전했다.

SSG닷컴은 고객을 대상으로 한 개인화 서비스뿐 아니라 상품의 품질 관리에도 AI기술을 접목했다. 유의미한 리뷰 내용을 주제별로 파악할 수 있도록 자연어 처리 기술을 적용한 분석 시스템을 개발했다. 식품 카테고리의 경우 특성을 고려해 7가지 품질 유형을 정의했다. AI는 자동으로 이를 분류해 바이어들에게 필요한 정보를 제공한다. 제철 과일의 당도가 낮다는 리뷰가 많아지면 산지에서의 선별이나 상품 입점시 검사를 강화하는 식이다. SSG닷컴 관계자는 “과일 당도가 급속히 떨어졌다는 반응이 많으면 원인을 분석한 뒤 조기에 판매를 종료하는 등 소비자 의견을 반영하고 있다”고 설명했다.