Retail과 인지컴퓨팅의 결합, Virtual Shopping Assistants의 시대가 오는가?

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왓슨(Watson)이 Virtual Shopping Assistant가 될 수 있을까?

IBM Watson Group이 두 번째 투자(Watson-fund investment)를 결정했다. 올 초 별도의 사업부로서 출범한 IBM Watson Group은 지난 1월, Watson 인지 컴퓨팅 플랫폼을 통합 및 활용하는 Ecosystem Partner 업체들에 올 한해 동안 총 1억 달러 가량을 직접 투자하겠다고 밝혔었다. (IBM은 Watson 서비스/앱/SW를 개발하는 데에 10억 달러 가량의 자금을 쏟고 있다.)

첫 번째 투자는 지난 2월, personal medical assistant를 개발하고자 Welltok이라는 업체에 이루어졌고, 두 번째 투자는 4월 22일, personal shopping assistant를 구축할 목적으로 Fluid라는 E-Commerce SW 업체에 이루어졌다. Welltok과 Fluid는 cloud-based Watson service와 API를 활용하고 있다.

Fluid는 브랜드 사업자와 협력해 Fluid Expert Shopper (XPS) 앱을 만들 계획이다. 이 앱은 고객이 마치 오프라인 매장의 점원에게 질문했을 때와 마찬가지로, 자연어처리를 통해 Retail Website에 질문하고 답변이나 조언을 얻을 수 있게 해 준다. 이는 방대한 분량의 상품 정보, 리뷰, 전문가 코멘트 등을 분석해 고객의 니즈에 최적으로 부합하는 상품을 매칭하는 것으로, 예를 들어 “내가 10월 경에 뉴욕 북부로 가족 캠핑을 가려고 하는데, 텐트가 필요해. 이럴 경우에 어떤 것들을 고려해야 할까?”라는 질문에 답변을 내릴 수 있다. 수많은 웹 사이트 상에 수백 개의 페이지를 검색하는 것보다 Fluid Expert Shopper 앱에 물어보는 것으로 원하는 답변을 얻을 수 있다면 매우 편리할 것이다. 궁극적으로는 고객의 취향, 선호도에 대해 학습의 과정을 거친 뒤에 상품 추천까지 지원할 예정이다.

Fluid는 현재 아웃도어 의류/장비 업체인 North Face 등 일부 Consumer Brand에 XPS를 커스토마이징하는 작업을 거치고 있는데, Fluid CEO는 XPS의 프로토타입이 올해 말이면 이용 가능할 것이라고 밝혔다.

Fluid와 North Face 제휴
Fluid와 North Face 제휴

왜 온라인 쇼핑에 Virtual Shopping Assistant가 필요한가?

아래 데이터를 보면, 온라인 쇼핑에 personal shopping concierge 서비스가 필요했다고 여겨질 것이다.

  • 10개의 온라인 장바구니 중 7개는 그대로 버려진다.
  • žProduct Support에 대한 요청의 절반이 해결되지 못한다.
  • žPowerReviews 등의 연구 결과에 의하면 온라인 쇼퍼의 절반 가량의 고객이 그들의 전체 쇼핑 시간의 75% 또는 그 이상을 온라인 검색에 할애한다.
  • žIBM 측이 3만 여명의 글로벌 고객을 대상으로 조사한 결과에 의하면, 응답자의 40%가 정보를 수집(gather information)하는 데에 모바일, 소셜, Location 기술을 이용하지만, 상품을 검색(research)하는 데에는 쓰지 않는다고 한다.

일례로, 온라인 쇼핑을 하다가 마음에 드는 특정 신발을 발견했는데, 사이즈가 없다면 쇼핑은 거기서 그치게 된다. Watson의 경우는 개인 고객의 사이즈, 선호도, 특별한 니즈, 기타 고려사항 등에 기반해 상품을 Select하고, 재고 등을 확인해보며, 현재 소비자가 무슨 디바이스(노트북, 태블릿, 스마트폰)를 이용하고 있든지, 집이나 매장 내 등 어느 장소에 있든지 간에 best choice를 보여줄 수 있다.

이처럼 어떤 상품을 살지 구체화하는 단계에서부터 구매를 결심하기 까지 Hurdle이라고 여겨 질 수 있는 요소에 대해 Watson이 종합적으로 사고해주기 때문에 쇼핑을 더 쉽고 효율적으로 만들어 줄 수 있는 것이다.

그렇다면 과연 XPS와 같은 Virtual Shopping Assistant로 인해 더 이상 상품 검색 박스가 의미 없어지게 되는 시기가 올까? 당장은 아니겠지만, Gartner에 의하면 VA(Virtual Assistants)를 온라인 쇼핑에 활용하는 사례가 점점 증가할 것이라고 한다.

 

앞으로 3년 뒤, 온라인 쇼퍼 10명 중 1명이 Virtual shopping Assistant를 통해 구매한다?

최근 Gartner는 2017년 온라인에서 상품을 구매하는 소비자의 10%가 VA(Virtual Assistants)를 이용해 구매하게 될 것이라고 전망했다. 어떻게 온라인 쇼핑이 인지 컴퓨팅(Cognizant Computing)을 통해 사람들을 대신해서 쇼핑해주는 Virtual Assistants로서 진화하게 될까?

Gartner는 cognizant computing이 “Sync Me - See Me - Know Me - Be Me”라는 4단계의 점진적인 진화 단계를 거친다고 설명하고 있다. Sync Me와 See Me는 과거~현재 이고, Know Me와 Be Me는 현재~앞으로의 일이 될 것이라고 한다.

  1. Sync Me (디지털 자산을 클라우드에 저장 및 동기화 해두는 단계)
  2. See Me (유저가 웹 또는 실제 세계에서 어디에 있는지 또는 어디에 있었는지를 파악하는 단계)
  3. Know Me (현재 가장 원하고 필요로 하는 것이 무엇인지 예측해 앞서서 제시하는 단계)
  4. Be Me (학습 및 추론한 사항에 기반해 나를 대신해 행동하는 단계)
Four Phases of Cognizant Computing (Source: Gartner)
Four Phases of Cognizant Computing
(Source: Gartner)

소비자는 휴지, 쓰레기 봉투 등 매일 사용하는 제품부터 생일 선물 등 사용자가 원하는 전 제품에 이르기까지 Shopping Needs를 Manage하기 위해 VA에 의존할 수 있다. 그러면 쇼핑 리스트를 계속 주시한다거나 최상의 딜(Deal)을 찾기 위해 멀티태스킹으로 검색을 한다거나 배송 스케줄을 추적하는 등의 노력을 들이지 않아도 된다.

Gartner가 소개하고 있는 Retail에 적용된 Know Me와 Be Me 단계의 시나리오를 보면 다음과 같다.

-       Maintain the shopping list and notify you to buy certain things (Know Me 단계)

예를 들어 소비자가 휴지를 주기적으로 구매해야 하는 상품으로 등록해놓으면, 언제 휴지 재고가 바닥이 날지 알려주며 이쯤이면 구매를 원하게 될 것이라고 알려준다. VA는 가족 수, 과거 구매 빈도, 현재 보유 수량 등에 기반해 Usage를 계산하는 것이다. 만약 현재 갖고 있는 수량이 많다면 VA는 아직 휴지는 안 사도 된다고 알려주고 현재 수량이 바닥날 시점까지 얼마나 남았는지 다시 계산해서 알려준다. 또 다른 예는 VA가 와이프의 생일 한달 전에 생일 선물을 사야 할 것으로 Notify해 주는 것이다.

-       Make shopping recommendation to you (Know Me 단계)

휴지를 다시 예로 들면, VA는 배송 비용 및 세금을 포함한 가격 하에서 사용자가 좋아할 만한 타입의 휴지를 찾아줄 수 있을 것이다. 만약 사용자가 선호하는 브랜드, 두께, 흡수력 등 구매의 기준이 될 수 있는 구체적인 사항을 전달해줄 수도 있다. 그러면 VA는 이러한 요청 및 선호도를 기억해 몇 가지 옵션을 제시할 수 있을 것이다. VA가 추천할 때 온라인 셀러의 사이트 평점 등을 고려할 수도 있다. 소비자는 VA가 추천한 사이트나 아이템 중에서 선택하면 된다.

-       Assistance of unscheduled/spot buying (Know Me 단계)

사용자는 또한 취미와 관련된 제품 등 정기적으로 구매하지 않는 제품이라도 VA에 등록해둘 수 있는데, 이 구매는 주기적으로 일어나지 않지만 VA는 언제 특별 할인이나 프로모션 정보가 있는지를 알려 줄 수 있다. 얘를 들어 취미가 스키라면, 스키복, 보드 등의 장비, 리프트 티켓 할인권 등에 대해 Notify해 줄 수 있다. 사용자는 또한 VA에 구체적인 선호를 얘기해 줄 수 있으며, VA는 과거의 구매 패턴을 근거해 학습해 갈 것이다. 예를 들어 특정 스키 리조트를 좋아하면 VA는 해당 리조트와 관련된 할인 정보를 보여주는 데 집중할 수 있다.

-       Do the purchase transaction process and maintain delivery schedule (Be Me 단계)

사용자가 구매에 필요한 정보를 VA에 등록해 놓았다면, 여러 종류의 온라인 쇼핑 사이트에 구매 관련 정보를 입력하느라 시간을 낭비할 필요도 없을 것이다. VA는 어디서 상품이 배송될지에 대한 정보를 명시한 뒤 온라인 구매를 진행할 것이다. 사용자는 VA에 집 말고 다른 위치로 배송시키라고 요청할 수도 있다. VA는 또한 다양한 온라인 사이트에서 캐쉬백 포인트 등을 검토한 뒤 할인쿠폰을 그냥 버리는 일이 없도록 효율적으로 포인트를 쓰도록 할 수 있다.

 

맺으며..

지난해 말 Gartner는 스마트폰이 갈수록 똑똑해져 2017년 경이면 사용자보다 더 똑똑해질 것이라고 전망한 바 있다. 스마트해진 애플리케이션은 캘린더, 센서, 유저의 Location & Personal Data 등으로부터 상황 정보를 수집해 이를 테면 주간 할일 목록을 세운다거나, 생일 카드를 보낸다거나, 이메일에 일상적인 답변을 보낸다던가 등의 time-wasting한 일을 자동적으로 수행하는 일을 가장 먼저 수행하게 될 것이라고 예측했었다.

Google Now에서부터 Yahoo가 올 초 8천만 달러에 인수한 “Aviate”, Twitter가 최근 인수한 “Cover”가 이러한 애플리케이션에 가장 가까울 것이다. (Aviate, Cover는 사용자의 습관, 시간대, 장소 등 그때그때의 상황(Context)에 맞는 앱을 유동적으로 보여주는 Android 기반의 Home Screen / Lock Screen 앱이다. 이후 Yahoo는 인지 컴퓨팅 기술 개발을 목적으로 카네기 멜론 대학과 ‘InMind’ 프로젝트 추진하겠다고 밝혔다.)

이처럼 앱의 인기도, 활성화 정도는 차치하더라도, 상황에 맞는 앱이나 정보를 보여주는 단계까지는 서비스가 되고 있으며, 앞으로 General한 목적 외에 개인의 건강 관리, 온라인 쇼핑 등에 특화된 VA도 주목받게 될 것이다.

eBay도 최근 ZEC(Zero Effort Commerce)의 컨셉을 내세우며 Personalization, Historical behavior, Sensor 등을 통해 Personal Assistant가 망가진 전구를 갈아끼워 주고 셔츠를 갈아주고, 냉장고의 물건을 채워주는 것처럼 사용자가 필요로 하는 부분을 자동으로 해결해주는 방식의 쇼핑, Virtual personal assistant와 같은 역할을 해 가겠다고 밝힌 바 있다.

물론 개인정보 이슈나, Machine Curation보다 Social Curation의 가치가 당분간은 높을 것이라는 의견 등 다양한 Voice가 있을 수 있다. 그러나 미래를 준비해가는 사업자들은 데이터를 수집할 수 있는 기반을 확대하고 이들 데이터 분석을 통해 유저의 시간과 노력을 줄여주는 등의 가치를 표방하며, virtual assistants로서의 기능을 강조해 갈 것이기에 이들의 움직임도 주목해야 할 것이다.

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