[한국미래일보=박종운 대학생 기자]

최근 온라인 쇼핑몰 시장은 단순히 검색창에 상품을 입력해 찾던 방식에서 벗어나고 있다. 이제는 인공지능이 소비자의 검색 기록과 행동 데이터를 기반으로, 알아서 맞춤형 상품을 추천하는 흐름으로 변화하고 있다.

플랫폼들은 소비자가 직접 찾기 전에 먼저 필요를 예측하는 전략을 택하고 있다. 이는 구매까지 이어지는 확률을 높여 미래 이커머스 시장의 검색률과 소비율을 동시에 끌어올리는 새로운 방식으로 주목받고 있다. 결국 소비자는 ‘검색하는 수고’를 덜고, 기업은 ‘전환율 상승’이라는 결과를 얻는구조.

사진 출처 = 무신사

네이버쇼핑은 이용자의 콘텐츠 소비 패턴을 분석해 개인 맞춤형 상품을 추천한다. 특히 ‘네이버플러스 스토어’에는 이러한 기능이 본격 적용되며, 소비자가 원하는 제품을 더 쉽게 발견할 수 있도록 돕고 있다. 단순히 많이 팔리는 상품을 보여주는 것이 아니라, 개인의 관심사와 라이프스타일에 맞춘 제안을 내놓는 것이 특징이다.

금융 플랫폼 토스 또한 단순 금융 서비스에서 나아가 소비자의 금융 데이터를 기반으로 한 예측형 추천 기능을 강화했다. 소비자의 행동 패턴을 읽어내 차별화된 커머스 경험을 제공하며, 새로운 전략적 시도를 이어가고 있다. 예를 들어 소비자의 지출 습관을 분석해 적절한 금융 상품이나 제휴 서비스를 제안하는 방식이다.

이처럼 AI 추천 알고리즘은 단순한 편리함을 넘어서 소비자와 플랫폼 모두에게 이익을 주는 핵심 무기로 자리 잡아가고 있다. ‘무엇을 살까?’ 고민하는 시간을 줄여주는 동시에, 기업 입장에서는 구매 전환율을 높이는 기회로 작용한다. 특히 MZ세대를 비롯한 온라인 쇼핑 주요 세대는 새로운 상품을 ‘검색해서 찾기’보다는 ‘추천받아 발견하는 것’에 점점 익숙해지고 있다.

앞으로 온라인 쇼핑은 더 이상 사용자가 적극적으로 입력하고 찾는 공간이 아니라, 데이터를 기반으로 개인에게 최적화된 상품과 서비스를 제안하는 공간으로 진화할 것이다. 검색에서 추천으로 옮겨가는 이 변화가 이커머스 시장의 표준이 될 날이 머지않아 보인다.