여기도, 저기도 다 인공지능 (챗봇 위주)

여기도, 저기도 다 인공지능 (챗봇 위주)

Summary:

인공지능 기술을 도입한 대화형 커머스가 트렌드이긴 한가 봅니다.


과거 여럿이 모이면 싸진다는 컨셉인 소셜커머스 형태가 커머스 시장을 주도했다면, 이젠 대화하면 잘팔린다는 대화형 커머스 패러다임이 대세가 됐다. 모바일 커머스가 주류를 이루고 채팅이 일상이 된 시대에 대화형 커머스가 플랫폼으로서 어떤 역할을 할 수 있을까?


인공지능 시대

배달의민족의 ‘데이빗’

네이버가 도미노피자와 콜라보레이션하여 인공기능 기반 챗봇 주문 시스템을 선보인 지 한 달 쯤 지났을까, 배민이 ‘데이빗’이라는 인공지능 프로젝트를 출범했다. 배달음식 분야에서 자체 프로젝트로 인공지능 기술을 도입하는 것은 배달의민족이 첫 타자다. 배달의민족은 고객경험가치를 끌어올려 편하고 즐겁게 음식을 즐길 수 있는 방안을 찾고 있다며 음성인식을 통한 대화형 챗봇 주문 시스템을 실현시키겠다는 포부를 밝혔다.

여기어때의 ‘알프레도’

숙박 예약 O2O 서비스를 제공하는 여기어때는 대화 형태로 숙박 예약이 가능한 알프레도 서비스를 제공한다. 고객이 대화를 걸었을 때 특정 템플릿대로 입력하지 않으면 제대로 알아듣지 못할 때가 많아 최적화가 필요하지만 간단한 챗봇으로는 타서비스와 견줄 정도다. 추후 카톡, 페북과 같은 외부 플랫폼과 연동해 고객상담 채널을 화장할 계획이다.

카카오의 ‘인공지능 리포트’

카카오는 인공지능의 최신 동향과 정보를 담은 보고서를 발행했다. 이 곳에서 AI 리포트 전문을 다운로드받을 수 있다. 자사 서비스에 대한 홍보용 보고서가 아닌 세계 트렌드를 책자에 담아 기술 생태계를 키우고 사회적 관심을 높이는 데 목표를 뒀다.

네이버의 ‘쿼리 어시스턴트’, ‘코나’

네이버는 이미지 검색을 고도화하기 위해 딥러닝 기반의 쿼리 어시스턴트 기술을 도입했다. 검색어 중심의 이미지 목록을 모은 뒤 시각적으로 유사한 것들끼리 분류하는 클러스터링 작업 후 분류된 이미지들을 묶는 적절한 키워드를 도출해낸다. 한편 코나는 세계 명소에 대한 정보를 제공한다. 블로그, 지식iN 등의 데이터를 모아 해당 장소에 가는 목적이나 분위기 등을 추출해낸다.

덧붙여 네이버의 이미지 검색 서비스도 인공지능 기반이다. 아직 정식으로 출시되지 않았지만 쇼핑 상품을 찍으면 해당 상품을 찾아주고 바로 구매할 수 있는 기능을 올해 상반기에 제공할 계획이라고 한다. 사물 이미지를 찍었을 때 정보를 보여줌으로써 구매 여정에 긍정적인 역할을 할 것으로 보인다.

네이버의 ‘네이버i’

현재 네이버앱을 통해 베타 서비스 중인 네이버i는 ‘뉴스 읽어줘’, ‘인스타그램 열어줘’, ‘한식 맛집 찾아줘’ 등의 명령에 적절한 결과값을 반환한다. 단순히 검색결과를 읽어주거나 내가 말한 내용을 글로 써주는 기존 음성인식기능을 넘어서서 대화의 맥락을 어느 정도 이해할 수 있다. 지디넷 기사의 이용후기에 따르면 아직 인간 비서와 대화하듯 하는 수준엔 이르지 못했지만 사용자 의도를 비교적 정확하게 파악한다고 한다.

네이버의 인공지능 행보를 가장 자세하게 다룬 기사는 네이버는 왜 ‘검색+AI’에 공을 들일까이다. 같이 읽어보면 좋다.

11번가의 ‘바로’

11번가도 대화형 상품추천 서비스 바로를 도입할 예정이다. 바로는 인공지능 기술을 기반으로 메세지 인식, 상품 검색 기능을 활용해 고객이 원하는 상품을 제안한다. 고객이 직접 상품 검색을 할 필요 없이 대화를 통해 고객의 의도를 파악하여 제품을 추천하는 것이이다. 자취용 밥솥을 추천해달라고 하면 용량이 적은 상품을 찾고 있는 사용자의 의도를 파악하여 맞춤형 솔루션을 제공한다.


이게 왜 필요하지?

최근 기업들이 선보이는 인공지능 서비스들은 챗봇 위주의 경향이 강하다. 그런데 챗봇이 과연 좋은가? 지난 번 네이버의 도미노피자 주문 챗봇 서비스에서도 언급했지만 배민 바로결제가 훨씬 빠르고 편하다. 챗봇에게 챗봇이 아는 문법 템플릿을 조금이라도 벗어나는 말을 건네면 쓸데 없는 대답이 돌아온다. 제대로 된 답을 얻지도 못한 채 휴대폰으로 여러 번 타이핑하는 것 보다 버튼 클릭 한 번 하는 게 화병을 덜 키운 다는 건 누구나 아는 사실이다. 이 포스팅에 소개된 대부분의 인공지능비서가 그렇듯 메뉴 고르기 방식(자동응답방식, ARS)을 벗어나지 못하고 있다.

서비스 초기에 ‘오, 신기하네?’ 하는 반응은 얻겠지만 그 순간은 10초를 넘어가지 않는다. 오히려 제대로 완성된 서비스가 아닐 경우 고객에게 좋지 않은 인상을 남긴 채 바로 이탈할 수 있는 기회를 주는 꼴이 된다. 여기서 질문은 ‘사람들이 진짜 이런 기능을 원할까?’로 이어진다. 일회성 재미가 서비스 충성 고객을 유지하는 데 얼마나 기여하는 지 데이터를 까봐야 알곘지만 아직은 재미 그 이상의 가치를 지니고 있지 않다.

결국 챗봇 도입의 목적은 고객서비스 향상, 그거 하나다. 고객들이 익숙한 채팅을 통해 검색, 주문, 결제, 취소 서비스를 제공하여 편리함을 주는 것이다. 고객 응대, 자연어 챗봇이 과연 최선일까에서도 관련 질문을 던지고 있다. 과연 자연어 방식 채팅이 최선인지, 고객이 진짜 대화를 원하는 건지, 챗봇이 말을 이해하는 것이 중요한 지 직관적 UI가 중요한 지 논의가 필요하다.

(추가) AI가 UI의 미래다: 인공지능에 관한 또 다른 시각의 기사다.


지능형 어시스턴트는 모바일 기기의 필수 요소

그럼에도 모바일의 새로운 요소, AI에선 지능형 비서 없이 모바일 영역을 이야기하긴 어렵다고 말한다. 이커머스가 모바일 영역으로 확장되었음을 감안할 때 무시하기 어려운 주장이다. 알렉사, 시리, 클로바 등 굵직한 IT업계마다 인공지능 비서 서비스를 출시했고 그 파장 또한 크기에 국내 업계에서도 인공지능 기반 비서, 즉 메세지형 비서(챗봇)과 대화형비서 서비스를 내놓고 있다.

물론 이 글에서도 단지 AI 어시스턴트를 연계하는 것만으로 소비자에게 충분한 만족을 주기 어렵다고 예측하고 있다. 진정한 개인화 지능형 서비스를 제공해야 본질적인 어시스턴트가 된다는 것이 그 첫번째 이유고 개인 데이터 접근을 어디까지 허용할 것인가가 두번째 문제다. 시리처럼 스마트폰 내의 데이터에만 국한하여 지능형 비서를 만들지, 온라인에서 확보 가능한 데이터들을 기반으로 더욱 정교한 비서를 제공할 지가 앞으로 기업들의 중요한 의사결정 이슈가 될 것이다.


Hyeyeon

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