네이버 AI쇼핑 추천기술, 비인기 상품서 사용자 선택 6.2배 높여

고려대 이건웅 교수 연구진 분석 결과

네이버(대표 한성숙)의 인공지능(AI) 쇼핑 상품 추천 기술인 AiTEMS가 리뷰가 적은 비인기상품에 대한 사용자 선택률을 인기상품보다 6.2배 더 높이는 것으로 나타났다. 

이를 통해 AI기술이 경험이나 자본이 부족한 SME의 온라인 비즈니스 성장과 타겟 고객과의 접점 확대에 도움을 주는 것으로 확인됐다.

이는 13일 고려대학교 경영대학 이건웅 교수 연구진이 분석한 'D-커머스리포트 2020'의 4번째 연구인 'AiTEMS, SME의 새롭고 다양한 발견을 위한 AI기술'을 통해 공개됐다. 

디커머스리포트part4

이번 리포트는 네이버 쇼핑 데이터를 바탕으로 네이버의 AI기반 쇼핑 상품 추천 기술인 'AiTEMS'가 중소상공인(SME)과 사용자에게 미치는 영향력과 긍정적 혜택을 검증했다. 리포트는 개인화 추천 기술이 더욱 다양한 개인, 상품과 연결함으로써 경험과 자본이 부족한 SME에게는 경제적 효용성을 높이고, 사용자에게는 더 나은 쇼핑 경험을 가져다주는 기회가 될 수 있다고 밝혔다.

네이버 AiTEMS 통한 사용자 선택률, 인기상품보다 비인기 상품서 6.2배 더 높아

연구에 따르면, AiTEMS를 통한 이용자 선택률은 인기 상품 대비 리뷰가 적은 비인기 상품에서 약 6.2배 높게 나타났으며, 신규 상품에 대한 이용자 선택률은 비신규 상품에 비해 약 1.2배 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.

AI기술이 사용자 경험 대체 효과 높여… 경험재 상품군에서의 사용자 선택률 5.5배 높아

또 AiTEMS를 통해 사용자 경험이 중요한 상품군(경험재: 패션의류, 스포츠/레저 등)에서의 선택률이 검색만으로도 상품 가치를 파악할 수 있는 상품군(탐색재: 전자제품, 식품류 등) 대비 5.5배 더 높은 것으로 나타났다. 이는 AI기술이 구매 전 상품 가치에 대한 사용자 경험을 대체하고, 불확실성을 완화시켜주기 때문에, 사용자 선택률을 높인 것으로 해석된다.

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

연구를 이끈 이건웅 교수는 "본 연구를 통해 네이버의 AI 추천기술이 '일상의 도구'가 돼 SME와 사용자를 연결하고, 새로운 성장의 기회를 제공하고 있음을 확인했다"며 "또한  AiTEMS가 상품간, 상점간 양극화 현상을 줄여주는 이른바 '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.