소비자가 쇼핑 과정에서 던지는 질문이 ‘무엇을 살까’에서 ‘이 문제를 어떻게 해결할까’로 바뀌고 있다. AI 에이전트는 개인의 상황과 예산, 선호도를 분석해 상품을 찾고 비교한 뒤 추천과 결제까지 구매 과정을 대신한다. 소비자가 브랜드 웹사이트를 방문하지 않고 AI와의 대화 안에서 구매를 마치면 기업은 고객 행동 데이터와 리마케팅 기회를 확보하기 어려워질 수 있다. 애피어가 소비자와 AI 에이전트 모두에게 선택받기 위한 ‘듀얼 마케팅 전략’을 유통·커머스 브랜드의 대응 방향으로 제시했다.
AI 네이티브 AaaS(Agentic AI as a Service) 기업 애피어(Appier)는 AI 에이전트가 구매 여정 전반에 관여하는 에이전틱 커머스 시대에 필요한 마케팅 전략을 26일 발표했다.
기존 구매 여정은 소비자가 검색엔진에서 상품을 탐색하고 광고와 브랜드 웹사이트를 거쳐 구매를 완료하는 방식으로 구성됐다. 브랜드는 이 과정에서 자사 채널의 방문 기록과 퍼스트파티 데이터를 확보하고 고객과 직접적인 관계를 형성할 수 있었다.
소비자가 AI 기반 검색과 자율형 에이전트, 브랜드의 온라인·오프라인 채널을 오가며 상품을 탐색하고 구매하는 ‘하이브리드 고객 여정’ (자료 제공: 애피어)
AI 기반 검색과 자율형 에이전트가 확산하면서 소비자는 검색엔진과 브랜드 채널, AI를 오가며 상품을 선택하기 시작했다. AI가 고객의 요구를 해석하고 후보 상품을 압축해 제시하면서 탐색과 비교, 의사결정에 걸리는 시간도 줄어들고 있다.
애피어가 인용한 맥킨지 조사에 따르면 소비자의 50%가 쇼핑 과정에서 AI 기반 검색을 사용하고 있다. 주요 상품 정보원으로 AI를 꼽은 비율은 44%로 기존 검색엔진을 선택한 비율인 31%보다 높았다. 모건스탠리 리서치는 AI 에이전트 기반 커머스가 2026년 전체 소매 거래의 약 1%를 차지하고 향후 5년 안에 10~20%까지 증가할 것으로 전망했다.
AI 에이전트의 영향력이 커질수록 브랜드가 고객과 직접 만나는 접점은 줄어들 수 있다. 브랜드는 퍼스트파티 데이터를 지속적으로 확보하는 동시에 AI가 자사의 상품과 서비스, 브랜드 가치를 정확하게 이해하고 추천할 수 있는 정보 구조를 갖춰야 한다.
사람에는 브랜드 경험, AI에는 구조화된 상품 정보
애피어가 제안한 듀얼 마케팅 전략은 사람과 AI 에이전트를 서로 다른 고객 접점으로 구분한다. 소비자에게는 브랜드 스토리텔링과 크리에이티브, 기억에 남는 경험을 제공하고 AI에는 제품을 정확하게 분석할 수 있는 데이터를 전달하는 방식이다.
AI를 위한 정보에는 제품 메타데이터와 상세 사양, 자주 묻는 질문(FAQ), 재고, 리뷰, 구매 전환 신호 등이 포함된다. 이러한 정보를 AI가 읽고 비교하기 쉬운 구조로 관리해야 브랜드의 상품이 에이전트의 탐색과 추천 과정에서 정확하게 평가될 수 있다.
마케팅의 중심도 소비자의 시선을 확보하는 ‘관심 경제’에서 실제 구매 가능성을 읽는 ‘의도 경제’로 이동한다. 상품 탐색부터 구매까지의 시간이 짧아질수록 기업은 고객의 행동 신호와 구매 의도를 실시간으로 파악해 적절한 메시지와 제안을 전달해야 한다.
애피어는 리테일 마케터가 해결해야 할 주요 과제로 대규모 개인화와 재구매·고객생애가치(LTV) 향상, 온·오프라인 데이터 통합을 꼽았다. 고객 정보가 웹사이트와 애플리케이션, 메신저, POS, 이커머스 플랫폼, 오프라인 매장에 흩어져 있으면 고객의 현재 의도를 종합적으로 판단하기 어렵기 때문이다.
애피어의 에이전틱 AI 플랫폼은 고객데이터플랫폼(CDP)과 마케팅 자동화, 대화형 AI를 공통 데이터 계층으로 연결한다. 오디언스 분석과 고객 여정 설계, 예산 계획, 크리에이티브 생성, A/B 테스트 최적화를 하나의 워크플로우에서 수행하도록 지원한다.
‘데이터 퀄리티 부스터(Data Quality Booster)’는 서로 다른 시스템의 기술 필드와 고객 정보를 마케팅에 활용할 수 있는 형태로 표준화한다. 데이터 불일치와 AI 환각 위험을 줄이고 마케터가 IT 부서의 지원 없이 자연어로 고객군을 구성해 캠페인을 실행할 수 있도록 설계됐다.
기업용 에이전틱 AI에 필요한 핵심 역량으로는 실시간 학습과 기억, 실행을 제시했다. AI가 고객 의도와 과거 캠페인 성과를 학습하고 고객 프로필, 매출 데이터, 브랜드 지식을 동일한 맥락으로 기억한 뒤 다음 마케팅 활동을 실행해야 대규모 개인화가 가능하다는 분석이다.
개인화 마케팅에서는 AI가 외부 채널의 행동 신호와 브랜드 가이드라인, 채널별 형식을 분석해 잠재력이 높은 고객군을 찾고 메시지와 크리에이티브, 고객 여정을 생성한다. 대화형 AI 쇼핑 어시스턴트는 상품 탐색부터 결제까지 지원하고 고객과의 상호작용을 향후 개인화와 리마케팅에 활용할 수 있는 퍼스트파티 데이터로 전환한다.
애피어는 AI 에이전트가 반복적인 고객 응대와 구매 지원을 담당하면 마케터가 브랜드 스토리텔링과 고객 관계 형성, 복잡한 의사결정에 더 많은 역량을 투입할 수 있다고 분석했다. 에이전틱 커머스 시대의 경쟁력은 AI가 읽을 수 있는 상품·고객 데이터와 사람이 기억할 수 있는 브랜드 경험을 동시에 설계하는 역량에서 결정될 전망이다.
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