쇼핑 로봇 시대의 도래: 온라인 리테일은 준비되었는가?

쇼핑 로봇, 현실로 다가오다

소비자와 기업을 대신해 쇼핑하는 자율 로봇이 2-3년 안에 보편화될 것으로 예상됩니다. 하지만 온라인 리테일 업계는 이러한 변화에 대한 준비가 미흡한 상황입니다. 쇼핑 로봇의 등장은 제품 전시, 홍보, 가격 책정, 판매 방식 등 구매 과정 전반에 걸쳐 혁신을 요구합니다.

예상되는 문제점들

쇼핑 로봇을 위한 온라인 사이트 최적화 외에도 해결해야 할 과제들이 산적해 있습니다. 예를 들어, 쇼핑 로봇은 한 번의 쇼핑 "여행"에서 다수의 고객을 대표할 수 있습니다. 이 경우 반품은 어떻게 처리해야 할까요? 현재 많은 리테일 업체는 "렌탈" 또는 "옷장 털이"와 같은 사기를 방지하기 위해 고객당 반품 횟수를 제한하고 있습니다. 만약 상점의 반품 제한이 6개월 이내에 20건이라면, 로봇이 18,000명의 쇼핑객을 대표할 때는 어떻게 해야 할까요?

로열티 프로그램의 향방

판매를 장려하고 고객을 유치하는 데 사용되는 로열티 포인트는 어떻게 될까요? 로봇이 포인트를 적립하여 OpenAI, Microsoft, AWS, Google 또는 Anthropic과 같은 로봇 소유자에게 귀속될까요? 아니면 구매액에 비례하여 인간 고객에게 분배될까요? 이러한 문제에 대한 명확한 해답은 아직 없습니다. 로봇은 소프트웨어이고, 고객은 인간입니다. 각자는 다른 매개변수를 가지고 쇼핑하게 될 것입니다.

인간과 로봇의 쇼핑 차이

쇼핑 로봇은 아름다운 고해상도 사진이나 특정 구매가 암시하는 수준 높은 라이프스타일을 묘사하는 극적인 마케팅 문구에는 관심이 없을 수 있습니다. 하지만 인간 고객은 이러한 요소에 큰 가치를 둘 수 있습니다. 로봇은 쇼핑 시 이러한 요소를 무시하고 구매 후 다운로드하여 인간 고객과 공유할까요? 자율 쇼핑 로봇은 실제로 어떻게 작동할까요? 로봇이 스스로 구매를 완료하고 고객에게 "원하는 신발과 냉장고를 구했습니다. 화요일에 배송될 예정입니다"라고 알릴까요? 아니면 추천 구매 목록을 고객에게 제공하고 인간이 결정을 내리고 구매를 완료하도록 할까요?

리테일 업계의 선택

리테일 업체는 로봇이 기존 웹사이트를 방문하도록 장려하고 상황을 지켜볼까요? 아니면 AI 에이전트에게 최대한의 효율성을 제공하도록 최적화된 특별한 로봇 친화적인 온라인 상점을 만들어야 할까요? 이것이 인간의 개입 없이 로봇 간의 진정한 상호 작용으로 이어질까요?

쇼핑 로봇의 신뢰 문제

여행사들이 호텔, 레스토랑, 항공사, 렌터카 업체로부터 수수료를 받아 수익을 올리던 시절, 여행객들은 여행사가 금전적 이익 때문에 특정 호텔이나 여행 상품을 추천하는 것은 아닌지 의심했습니다. 쇼핑 로봇의 가장 큰 문제점은 신뢰입니다. 인간 쇼핑객은 로봇이 자신의 이익을 위해 구매하는지, 아니면 로봇 소유자의 이익을 위해 구매하는지 궁금해할 것입니다. 로봇이 관여되었을 때 신용카드 사기는 어떻게 처리될까요? 공격자가 로봇을 속여 부정 구매를 하게 만들면 어떻게 될까요? 리테일 업체와 은행은 이러한 경우에 대해 보상해 줄까요? Visa는 온라인 리테일 사이트를 시험해 볼 이유를 제공하기 위해 Zero Liability라는 프로그램을 만들었습니다. 이와 유사한 방식이 로봇 쇼핑에도 적용될 수 있을까요?

인간 브라우징, 기계 파싱

Tata Consultancy Services의 Frank Diana는 "이것은 오늘날 리테일의 근본적인 프로세스에 의문을 제기합니다. 우리는 모든 것을 인간의 관점에서 처리하는 데 익숙하기 때문입니다"라고 말합니다. "리테일 업체는 제품 데이터를 인간 브라우징뿐만 아니라 기계 파싱에도 최적화해야 합니다. 명확하고 구조화되어 있으며 API 접근이 가능한 정보가 필수적입니다. 이는 리테일 업체가 고정 가격, 로열티 모델, 할인 구조를 재고하도록 강요할 것입니다."

리테일 프로세스의 재구상

Info-Tech Research Group의 Julie Geller는 리테일 업체가 거의 모든 프로세스를 재구상해야 한다고 말합니다. "단순히 가시성의 문제가 아닙니다. 제품 데이터, 가격 책정, 가용성이 이러한 시스템이 이해하고 작동할 수 있는 방식으로 구조화되어 있는지의 문제입니다. 진정한 변화는 인간을 설득하는 것에서 기계를 활성화하는 것으로의 전환입니다. 이를 위해 디자인하는 리테일 업체가 승리할 것입니다."

봇 친화적인 사이트의 중요성

대부분의 로봇은 리테일 업체가 인간 쇼핑객을 위해 게시하는 영어를 쉽게 해석할 수 있습니다. 하지만 이것은 정보를 얻는 가장 효율적이고 효과적인 방법은 아닙니다. 정보가 로봇에 최적화되어 있지 않기 때문입니다. 사이트가 로봇에게 더 효율적일수록 방문 빈도가 높아집니다. 이는 궁극적으로 수익으로 이어질 것이며, 로봇 친화적인 사이트 또는 로봇 전용 사이트를 만드는 것이 합리적인 이유입니다. 또한 효율성 문제도 있습니다. 사이트가 최대 로봇 효율성을 위해 설계된 경우 방문을 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 특히 휴일이나 특별 세일 기간 동안 시간당 수익을 계산할 때 속도는 수익에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

리테일 업계의 준비

오랜 리테일 분석가 Leslie Hand는 리테일 IT 임원들이 쇼핑 로봇에 대비하기 위해 할 일이 많다고 말합니다. 그녀는 쇼핑 로봇이 2028년까지 전체 리테일 수익의 1%에 도달할 것으로 예상합니다. "그들은 에이전트 기능을 구축하고 통합해야 합니다. 리테일 업체의 가장 큰 변화는 자동화된 의사 결정 프로세스가 자신의 울타리 밖에서 발생하도록 허용하는 것입니다. 그들은 상황에 맞는 제안을 하기 위해 에이전트에게 통제권을 넘겨줘야 할 것입니다. 로봇은 고객, 제품, 재고 및 물류에 대한 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다."

쇼핑 로봇 시대의 긍정적 효과

리테일 업체가 쇼핑 로봇에 대비하면서 얻을 수 있는 긍정적인 효과는 제품에 대한 SKU 수준의 세부 정보를 획기적으로 늘려야 한다는 점입니다. 이는 인간 쇼핑객의 쇼핑을 훨씬 쉽게 만들어 줄 것입니다.

결론

쇼핑 로봇의 등장은 온라인 리테일 업계에 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 리테일 업체는 쇼핑 로봇에 대한 철저한 대비와 함께 예상되는 문제점을 해결하고 새로운 기회를 창출해야 합니다. 봇 친화적인 환경 구축, 신뢰 문제 해결, 효율성 증대 등을 통해 쇼핑 로봇 시대의 경쟁에서 우위를 점할 수 있을 것입니다.