네이버 'AI쇼핑', ‘슈퍼스타’ 쏠림 완화…"비인기 상품 선택 6.2배↑"

▲네이버 AI 쇼핑 상품 추천 기술인 'AiTEMS'가 리뷰가 적은 비인기 상품에 대한 사용자 선택률을 인기 상품보다 6.2배 더 높이는 것으로 나타났다. (네이버 제공)

네이버 AI 쇼핑 상품 추천 기술인 'AiTEMS'가 리뷰가 적은 비인기 상품에 대한 사용자 선택률을 인기 상품보다 6.2배 더 높이는 것으로 나타났다. 이를 통해 AI기술이 경험이나 자본이 부족한 온라인 비즈니스 성장과 타깃 고객과의 접점 확대에 도움을 주는 것으로 분석됐다.

이는 13일 고려대학교 경영대학 이건웅 교수 연구진이 분석한 ‘D-커머스리포트 2020’의 4번째 연구인 ‘AiTEMS, SME(규모가 상대적으로 작은 기업ㆍ중소기업)의 새롭고 다양한 발견을 위한 AI기술’을 통해 확인됐다.

리포트는 개인화 추천 기술이 더욱 다양한 개인, 상품과 연결함으로써 경험과 자본이 부족한 SME에게는 경제적 효용성을 높이고, 사용자에게는 더 나은 쇼핑 경험을 가져다 주는 기회가 될 수 있다고 진단했다.

연구에 따르면 신규 상품에 대한 이용자 선택률은 비신규 상품에 비해 약1.2배 높다. 이는 AiTEMS가 빅데이터를 바탕으로 사용자 취향에 맞는 상품을 추천하기 때문에 기존 검색서비스에서 중요 요소로 판단되던 리뷰 수, 상품의 나이 등 인지도의 중요성을 감소시키고 사용자 취향에 맞는 추천 상품에 대한 선택 가능성을 더 높인 것으로 풀이된다. 이를 통해 인지도가 낮거나 신생 SME에게는 AI기술이 새로운 성장 기회가 될 수 있음을 확인할 수 있다.

리포트는 AiTEMS가 변화하는 마켓 수요를 반영하여 SME의 마케팅 비용 감소에 도움을 주는 동시에 개인적 선호도 반영하기 때문에 쇼핑 과정에서의 사용자 경험을 높이는데 도움을 준다고 전망했다. 또한 이를 통해 최첨단 기술역량이나 데이터 분석 기술이 없는 SME도 온라인 비즈니스를 위한 노력과 수고를 줄이는데 도움이 될 수 있다고 덧붙였다.

연구를 이끈 이건웅 교수는 “네이버의 AI 추천기술이 ‘일상의 도구’가 돼 SME와 사용자를 연결하고, 새로운 성장의 기회를 제공하고 있음을 확인했다”며 “또한 AiTEMS가 상품ㆍ상점 간 다양성을 좁히는 이른 바 ‘슈퍼스타’ 쏠림 현상을 완화하며, 디지털뉴딜 중요성이 부각되고 있는 현 시점에서 AI를 통한 균형 성장에 대한 중요한 사회경제적 시사점을 제공하고 있다고 볼 수 있다”고 말했다​.