쇼핑 중독 빠지게 하는 AI...CJ온스타일 “인간지능으로 승부”

한 번 쇼핑몰에 들어가면 빠져나오기 힘든 경우가 많다. 쇼핑몰의 알고리즘이 소비자 데이터를 바탕으로 구매할만한 제품을 추천하도록 설계되어 있기 때문이다. 다만 이런 인공지능 추천은 기존 데이터를 바탕으로 하기 때문에 최근 트렌드나 전문가 의견을 반영하지 못한다는 한계가 있다.

통계청 발표에 따르면 지난해 온라인 쇼핑 거래액은 161조1234억 원으로 전년 대비 19.1% 증가했다. 코로나19로 ‘집콕’ 생활이 일반화되면서 온라인 쇼핑 거래액도 크게 증가한 것이다. 쇼핑몰에 접속하면 빠져나오기 힘들다며 쇼핑 중독을 호소하는 이들도 늘고 있는데 쇼핑몰들은 어떻게 소비자들을 쇼핑몰에 가둬두는 걸까.

범인은 바로 알고리즘. 유튜브나 넷플릭스가 시청자가 볼 것 같은 영상만 골라 화면에 노출시키고, 플로나 멜론 같은 음원 스트리밍 서비스가 이용자가 들을 것 같은 음악만 골라 추천하는 것처럼 쇼핑몰들도 추천 알고리즘을 통해 소비자가 지갑을 열 것 같은 상품을 골라 보여주는 거다.

이런 추천 알고리즘은 크게 두 가지로 구분된다. 첫째, 콘텐츠 기반 필터링. 이건 소비자가 고른 상품과 비슷한 상품을 추천하는 방식이다. 소비자가 편한 바지를 고르면 AI가 편한 상품들을 추천해 주고, 여성스러운 상품을 고르면 AI가 여성스러운 상품 위주로 추천해 주는 식이다. 음원 스트리밍 서비스의 ‘유사한 노래 듣기’를 떠올리면 이해가 쉽다. 둘째, 협업 필터링. 이건 상품이 아니라 이용자의 성별, 연령대, 결혼 여부 등을 토대로 이용자와 비슷한 성향의 사람들이 좋아했던 상품을 추천하는 방식이다. 많은 사용자들의 정보가 모이면 모일수록 추천 결과의 정확도는 높아진다.

그러나 쇼핑몰의 추천 알고리즘은 소비자의 과거 소비 틀에서 벗어나거나, 비슷한 성향의 소비자가 구매한 상품 외에 새로운 상품은 숨겨진다는 한계가 있다. 뿐만 아니라 추천 알고리즘은 ‘좋은 상품’이 아니라 제한된 시간 안에 ‘이용자가 살만한 상품’을 추천한다. 유튜브 알고리즘이 ‘굿 콘텐츠’가 아니라 ‘볼 것 같은 콘텐츠’를 자꾸 추천해 사람들을 유튜브 안에 가둬두는 것과 마찬가지다. 인간이 아닌 데이터와 AI에 추천을 맡기는 것의 한계라고 할 수 있겠다.

이런 한계를 인식하고 트렌드를 분석해 상품을 추천하는 쇼핑몰도 생겼다. 지난 5월 론칭한 모바일 라이브 취향 쇼핑플랫폼 CJ온스타일은 MD, 브랜드매니져, 스타일리스트 등 각 분야 전문가들이 다양한 트렌드를 찾아내 그에 맞는 다양한 브랜드와 상품을 믹스매치해 고객이 필요로 하는 스타일을 추천한다. TPO별 스타일링 가이드를 제시하고, 매주 새로운 코디를 추천하면서 코디 팁을 제공하며, 한가지 아이템으로 멀티 스타일링 하는 법 등을 제안한다. CJ온스타일 셀렙샵 정혁상 팀장은 “인공지능은 데이터를 기반으로 스타일을 추천하지만 이건 반드시 한계가 있다”며 “좋은 패션은 결국 감각적이고 믿을만한 사람의 ‘안목’이 제일 중요하다”고 설명했다.

이용상 기자 sotong203@kmib.co.kr

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