AI가 물건을 사게 만드는 방법 – AI 인공지능의 쇼핑 추천

금요일 밤, 우리는 와인과 함께 구매할 쇼핑목록을 들고 마트를 간다.

우리는 마트에 가서 혹은 쇼핑을 하기전에 목록을 미리 정리하고 적어두곤 한다. 

그런데 이런 개인적인 쇼핑 목록은 우리도 모르게  오늘날 마트와 백화점 등에 많이 알려지게 되고 있다. 과연 어떻게 되는 것일까?

 

먼저 결제시 사용하는 카드를 통해 그리고 온라인 장바구니에 저장되어있는 상품들로 우리의 쇼핑 습관과 목록은 더 이상 개인적이고 비밀스러운 목록이 아니게 된다.

많은 소매업체가 AI인공지능을 사용하여 이전과는 다른, 매우 구체적인 선호도와 구매분야를 자동으로 예측하고 준비하려고 한다.

Blick Rothenberg의 소매 컨설턴트인 Daniel Burke는 이를 개인정보 침해라고 보기보단,

“고객의 프로필을 구축하고 고객이 원하는 제품임을 깨닫기전에 미리 제품을 제안하는 것” 이라고 말한다.

 

Ubamarket 앱은 사용자가 구매하고자 하는 상품을 정확하게 제공하는 것을 목표로 한다.

영국의 Ubamarekt은 '개인 맞춤 추천'을 목표로 한다.

Ubamarket(핸드폰을 통해 결제하고 여러 물품의 장바구니를 담을 수 있는 쇼핑앱) 의 설립자Will Broome은

“우리의 AI시스템은 사람들의 구매 자체보다는 사람들의 행동 패턴을 추적하며 쇼핑을 많이 할수록 AI는 당신이 좋아하는 제품의 종류에 대해 더 많이 알게 됩니다.” 라고 말했다.

 

“AI모듈은 정확한 작업을 수행할 뿐만 아니라 동시에 진행하면서 학습하고 예측을 하기도 한다. 다른 브랜드를 제안하거나 혹은 금요일에 와인을 구매할 가능성에 대해 미리 예측하기도 한다”라고 했다.  이러한 예측이 오랜 시간에 걸쳐 구축이 된다면 금요일 밤, 특정 업체의 할인 와인을 추천해줄 수 있는 ‘완전히 개인화 된 맞춤 추천' 이 가능해질 수 있다는 것이다.

 

Ubamarket은 영국의 가장 큰 슈퍼마켓이 본 앱을 사용하도록 설득하는데 어려움을 겪어 작은 상점과 소규모 편의점들과 계약을 했다. 앱을 통해 장바구니의 평균제품이 이전보다 20%증가했고, 앱 사용자들이 해당 매장에서 다시 쇼핑할 가능성이 3배 더 높다는 사실을 발견했다고 한다.

 독일의 SO1은 사람들이 랜덤쿠폰보다 상품 추천을 선호한다고 밝혔다.

독일의 SO1이라는 베를린의 스타트업은 소매업체를 위한 AI시스템을 개발하여 비슷한 활동을 하고 있다.

할인이 30%적더라도 기존 프로모션보다 9배 더 많은 사람들이 AI제안상품을 구매한다고 주장한다.

이를 통해 소비자들은 모든 물건 혹은 특정 물건에 대한 랜덤 할인 쿠폰보다는 실제로 관심이 가고 사고싶은 상품에 대한 제안을 선호한다는 것이 밝혀졌다.

 

Amazon GO

그럼 세계적인 쇼핑몰 아마존은?

대표적인 온라인 쇼핑몰 아마존은 아직 이러한 데이터 수집에 능숙하지 않았지만 점차 오프라인매장부터 데이터 수집을 활용하기 시작했다.

현재 미국의 27개 지점에서 운영중인 ‘Amazon Go’ 마트에 사람들이 입장할 때 스캐너에 스마트폰을 인식한 후 쇼핑을 하러 갈수있게 한다. 이때 당연히 AI는 모든 데이터를 수집하게 된다.

아마존은 동시에 AI데이터 수집사용을 원하지만 값비싼 장비를 구매할 수 없는 슈퍼마켓들을 위한 기술도 개발 중이다. 또 다른 미국의 소매업 체인 Kroger는 고객의 관심을 끌기위해 상황에 맞는 콘텐츠를 전송하는 LCD 디스플레이 스마트선반을 실험하고 있고 일부는 블루투스를 통해 개인콘텐츠로 제공할 수 있다고 한다.

 

가트너에 따르면, 전세계 대형 및 소형 업체의 3/4 이상이 현재 AI시스템을 갖추고 있거나 설치할 계획이라고 한다.

 

하이테크 트롤리 - 디스플레이를 장착하여 상품의 광고와 제안을 가능하게 한다 

마켓들은 인공지능 추천을 왜 도입할까?

분석가 Sandeep Unni는 이러한 이유가 전세계적인 유행병인 코로나가 소비자의 습관을 극적으로 변화시켰기 때문에 이런 추세가 가속화 되었다고 한다. 사람들은 마스크,휴지 등과 같은 필수품에만 집중했고 이는 엄청난 수요-공급 불균형을 초래했으며 이는 특정선반은 비어있고 기존의 수요예측이 작동하지 않는다는 것을 의미한다고 한다. 더불어 상품의 제조업체가 손해를 보는 할인방법보다 맞춤추천이 매출에 효과가 있다는 것을 발견했기 때문이다. 

 

이를 우려하는 의견

데이터 오용에 반대하는 캠페인을 하는 영국의 ‘Open Data Institue’ 의 Jeni Tennison은 이문제를 다소 신중하게 바라보고 있다. 그녀는 “우리는 데이터 수집이 얼마나 공평하고 윤리적인지를 의식해야한다. 데이터 수집 및 프로파일링이 사회 부분에 영향을 미칠 수 있다. 인종, 사회적 그리고 경제적 지위, 성에 따라 사람들을 분류할 수 있고 이는 훗날 어떤 윤리적 영향을 미치는 지는 미리 살펴봐야한다” 라고 말했다.

 

개인적 경험

실제로 이와 같은 비슷한 경험 두가지를 한적이있다.

첫번째는 중국의 ‘알리 익스프레스’라는 앱을 이용해서 몇가지 물건을 쇼핑한 적이 있다. 그런데 이미 구매했던 물건들과 비슷한 상품추천들이 계속해서 등장을 했고 쇼핑을 하면 할수록 점점 장바구니에 담지 않았거나 이전에 구매하지 않은 물건중에서도 내가 구매할 법한 물건들의 추천을 해주기 시작했다.

특히나 ( 내가 구매를 하거나 장바구니에 담아두지 않은 )우연히 등장한 물품에 관심이 생겨 잠시 상세페이지를 보고 나온 제품과 연관 제품들이 등장을했다.

사실 이 경우는 되게 만족스럽고 유용하긴 했다. 나는 이미 쇼핑을 하기 위해 해당 앱을 켠 것이고,내가 굳이 필요하지 않더라도 관심이 갈만하고 혹은 구매하고 싶은 만족도가 높은 상품을 추천해주었기에 나의 통장에 대한 걱정만 제외하면 만족도가 높았다. 

두번째 경험이있다. 이것은 그다지 유쾌하지 않았다.

나는 특정 A라는 물품을 처음으로 구매하기 위해 개인 메신저를 통해 친구와 A상품에 대한 대화를 나누었다. 이 후 구글의 특정 기사를 읽는 중 A물품에 대한 여러 구매 제안광고가 등장을 했다. 처음에는 이런 일을 우연으로 생각했지만 생각보다 계속해서 빈번하게 일어났다. 심지어 개인메신저로 대화한 친구가 자신이 구매한 물건에 대해 이야기했는데 해당 물품이 광고로 등장한 적도있다. 이것은 그다지 유쾌하지 않았다. 핸드폰 어플을 설치할 때 우리는 수많은 약정을 재빨리 스킵하고 동의를 한다. 이 안에는 사용자에 대한 사용정보를 저장한다는 내용도 들어있다.

이렇게 알게 모르게 저장된 정보를 통해 광고를 제안하니 사실상 프라이버시 침해를 당한 기분이였고 다소 감시받는 기분이 들어 굉장히 불쾌했던 기억이 있다.

 

AI쇼핑시스템은 어떻게 사용하냐에 따라 사용자들의 만족도를 높일 수 있고 불쾌함을느끼게 할수있을 것이다.

개인적으로 ‘쇼핑’자체에 목적을 둔 쇼핑앱에서 해당 프로그램을 실시하면 '개인 맞춤 추천은' 큰 편리함으로 다가올 것이지만

‘쇼핑 이외의 목적’인 곳에서 상품제안이 등장하면 사람들은 불쾌함과 당혹스러움을 동시에 느낄수있으리라 생각이 든다.

 

출처: www.bbc.com/news/technology-54522442

How artificial intelligence may be making you buy things

Author Bella