LLM이 쇼핑과 결합된 2024년의 최신 사례를 소개합니다. 2월 들어 출시된 기능들이 많은데요. 아마존의 루퍼스, 엣시의 선물 모드, 쇼피파이의 사이드킥 등 LLM으로 할 수 있는 쇼핑 경험 향상에 대한 고민이 치열합니다. 모델 트레이닝이 따로 필요 없는 올거나이즈의 추천 LLM도 같이 소개합니다.
최근 LLM(거대언어모델)과 쇼핑의 결합 형태를 보여드리려고 합니다. 아마존의 루퍼스, 엣시의 선물 모드, 쇼피파이의 사이드킥 등을 소개해 드릴게요.
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아마존은 쇼핑에 AI를 도입하는 기능을 꾸준히 출시해왔습니다. 지난 1월에는 고객이 몸에 잘 맞는 옷을 살 수 있도록 돕는 기능을 네 가지 출시했고, 제품 리뷰 중 공통적인 내용을 묶어서 제공하는 기능도 있습니다.
이번에 출시한 아마존의 루퍼스(Rufus)는 제품 설명서, 고객 리뷰, 커뮤니티 Q&A, 웹상의 정보들을 학습한 AI 기반 쇼핑 어시스턴트입니다. 루퍼스와 채팅하면서 제품 검색, 제품 비교, 구매할 제품에 대한 추천을 받을 수 있습니다. 후속 질문을 통해 선택 범위를 좁히거나, 더 구체적인 질문을 할 수 있습니다.
아마존은 쇼핑에 특화된 새로운 자체 LLM을 구축한 뒤, 자체 데이터와 웹에 공개된 데이터를 훈련시켰다고 합니다.
루퍼스로 도움을 받을 수 있는 것은 다음과 같습니다.
* 특정 제품 카테고리를 살 때 주의 사항/고려 사항 알아보기: 복잡한 IT 기기 등을 살 때, 고려해야 할 스펙이나 호환 여부 등에 대한 내용을 먼저 알아보고 사야 하는 경우가 많은데요. 이런 내용을 질문을 통해 알 수 있습니다.
* 행사 또는 목적별 쇼핑: "추운 날씨에 골프를 치려면 무엇이 필요한가요?"와 같은 질문처럼 활동, 이벤트, 목적 및 기타 특정 사용 사례를 기반으로 제품을 검색하고 발견할 수 있습니다.
* 카테고리 내 제품 비교에 대한 도움 받기: "립글로스와 립 오일의 차이는?", "캡슐 커피 메이커를 비교"와 같은 질문을 통해 가장 적합한 제품 유형을 찾을 수 있습니다.
* 최고의 추천 찾기: "발렌타인 데이에 가장 좋은 선물은 무엇입니까?", "5세 어린이를 위한 최고의 공룡 장난감" 등 특정 질문에 맞는 결과를 생성하고 보다 세분화된 결과를 빠르고 쉽게 검색할 수 있도록 합니다.
* 제품 상세 페이지에서 질문하기: 제품 상세 페이지를 보다가 "이 재킷은 세탁기로 세탁할 수 있나요?" 또는 "이 무선 드릴은 손에 쥐기 쉽나요?"와 같은 질문을 하면, 루퍼스가 세부 정보, 고객 리뷰 및 커뮤니티 Q&A를 기반으로 답변을 생성합니다.
아마존 루퍼스는 고객 피드백을 통해 AI 모델을 개선해 나갈 예정입니다. 좋아요/싫어요로 답변을 평가할 수 있고, 자유 형식의 피드백도 제공할 수 있습니다. 아마존의 쇼핑 특화 LLM이 고객 경험 향상/매출 증대에 얼만큼의 유의미한 영향을 미칠지 기대가 되네요.
엣시(Etsy)는 200개가 넘는 페르소나, 1억 개가 넘는 상품 컬렉션을 반영한 "선물 모드"를 1월에 출시했습니다.
누구를 위한 쇼핑(부모, 자녀, 형제 등)인지, 어떤 목적인지(생일, 기념일 등), 받는 사람의 관심사는 무엇인지를 선택하면 되는데요. 맥시멀리스트, 반려견 가족, 음악 애호가 등 200개 이상의 다양한 페르소나를 중심으로 구성되어 있습니다. 새로운 트렌드에 맞춰 페르소나는 계속해서 추가된다고 합니다.
선물 모드는 머신 러닝, 인간의 큐레이션, 오픈AI GPT-4의 조합을 활용해 만들어졌습니다. GPT-4는 다양한 선물의 목적과 페르소나를 구성하는데 도움을 줬고, 엣시에서 기존에 진행하던 머신러닝과 추론 스택을 기반으로 선물 모드가 확장되었다고 합니다. 선물의 경우 우수한 고객 서비스를 제공하는 판매자, 고품질의 제품 목록이 우선 노출되도록 결과값을 조정했다고 하네요.
엣시는 이미 오래전부터 AI 검색 기능을 강화해왔고, 자연어 처리 스타트업 블랙버드 테크놀로지를 인수하기도 했죠. 엣시는 다품종 소규모 판매자(6백만 명 이상)가 많은 만큼, 수많은 상품 목록에서 고객이 더 나은 검색을 경험할 수 있도록 하는데 집중해 왔습니다.
엣시 CEO 조시 실버맨은 23년 5월 실적 발표에서 LLM을 통해 엣시의 사용자 경험을 변화시키겠다고 발표했는데요.
GPT-4가 만든 선물 모드가 9천만 명의 엣시 고객에게 얼만큼 호응을 얻을지 지켜봐야겠습니다.
메타, 구글, 아마존을 포함한 많은 회사에서는 작년부터 광고주가 생성AI를 사용하여 배경을 생성할 수 있도록 허용했습니다. 쇼피파이도 판매자가 생성AI로 제품 이미지의 배경과 장면을 편집할 수 있도록 돕는 매직 미디어 에디터를 2월에 출시했습니다. Minimal, Vibrant, Natural, Urban, Regged, Refined, Surreal 등 7가지 스타일 중에서 유형을 선택하거나 프롬프트를 입력하여 새 배경을 생성할 수 있습니다.
쇼피파이는 23년 6월, 판매자를 위한 LLM 도구, 사이드킥 봇을 출시했는데요. 쇼피파이의 모든 것을 이해하도록 훈련된 대화형 AI 비서입니다. 판매량이 왜 감소했는지 묻는 질문에 답하기도 하고, 베스트셀러 제품 10개를 요약하는 보고서를 생성하거나, 고객에게 보낼 이메일 캠페인을 효율적으로 진행할 수 있도록 안내하기도 합니다.
LLM 기반 "쇼피파이 매직"은 판매자 비즈니스 데이터를 포함한 쇼피파이만의 독점 데이터와 공개된 LLM 서비스를 결합해 만들었다고 합니다.
현재까지 LLM 기반의 콘텐츠 생성과 관련된 모든 것이 제공되고 있는 듯 보이는데요. SEO(검색엔진 최적화)에 맞는 상품 설명 페이지 작성, FAQ 및 응답 자동 생성, 고객과의 실시간 채팅을 결제로 바로 전환하는 등 판매자를 위한 AI 기능에 집중하고 있습니다.
B2B 판매자를 위해 쇼피파이 API를 사용해 백엔드 엑세스 및 다양한 맞춤형 프런트엔드 솔루션을 사용할 수 있는 헤드리스 매장까지 출시한다고 합니다. 판매자의 수익을 올려서 쇼피파이에 계속 머물게 하는 기술 기업으로 거듭나고 있는 듯 보입니다.
구글맵에도 LLM이 도입되었습니다. 사용자의 질문에 대해 LLM이 구글맵의 2억 5천만 개 이상의 장소, 3억 명이 넘는 커뮤니티의 리뷰를 분석하여 답을 찾아주는 것인데요. 당연히 오프라인 매장의 쇼핑 경험에 많은 영향을 미칠 것으로 보입니다.
온라인과 오프라인 매장 모두에서 고객의 경험을 향상시키기 위해 LLM을 적극 활용하는 예시가 늘고 있는데요.
원리는 같습니다. 수많은 쇼핑 목록, 수많은 장소의 선택지 가운데, 나의 의도와 목적에 가장 잘 맞는 답을 LLM이 찾아주는 것입니다.
올거나이즈도 기업의 AI 도입 의도와 목적에 가장 잘 맞는 앱을 바로 사용할 수 있게 도와드리고 있습니다.