우리 쇼핑몰에 최저가 비교 서비스 도입하는 방법

이커머스 성장에 필수적인 비용 최적화

이커머스의 성장에 필수적인 요소에는 무엇이 있을까요?

좋은 고객 경험을 주는 것, 효율적인 마케팅을 하는 것 등 중요한 요인들이 많은데요, 많은 트래픽과 작업량을 감당하고 성장하기 위해서는 내부적으로 사용되는 비용을 최적화하는 것이 중요합니다. 성장해야 할 타이밍이 찾아왔을 때 비용을 투입해야 하는데, 내부적으로 최적화가 이뤄지지 않아 비용이 새고 있다면 발목을 잡힐 수 있으니까요!

비용 최적화의 일환으로 이커머스 분야에는 많은 디지털화와 자동화가 이루어졌지만, 여전히 수작업으로 이루어지는 작업이 많습니다. 특히 다량의 상품을 다루는 이커머스의 경우 트래픽을 감당하기 위해 많은 MD 인력을 사용해야만 했고, 이로 인해 많은 시간과 인건비를 사용하고 있습니다.

이커머스 구조와 유통사의 고민

이커머스의 구조를 생각해보면 크게 제조사, 벤더사, 유통사로 구분할 수 있습니다. 그중에서도 온라인 몰을 통해 소비자와 직접 닿아있는 경우는 제조사(자사몰)와 유통사(종합몰, 오픈마켓)입니다. 유통사인 종합몰과 오픈마켓은 일반적으로 자사몰보다 훨씬 더 많은 상품을 다루고, 해당 쇼핑몰들에는 동일한 상품이 서로 다른 가격으로 다량 등록되는 경우가 많이 발생합니다. 이런 경우 구매자들은 다양한 상품을 볼 수 없게 되고, 원하는 상품의 최저가를 직접 탐색해야 하는 불편한 쇼핑경험을 하게 됩니다.

대형 플랫폼이 제공 중인 ‘가격 비교 서비스’

이에 유통사들은 고객 경험을 개선하기 위해 동일상품을 묶어 하나의 카탈로그로 구매자들에게 제공하기 시작했습니다. 즉 카탈로그란 동일상품을 묶어놓은 하나의 상품군 또는 그러한 페이지를 의미하는 것이고, 대표적으로 이 카탈로그를 잘 제공하고 있는 대형 유통사에는 ‘네이버 스마트스토어’와 ‘다나와’ 가 있습니다.

• 네이버 스마트스토어의 가격비교 또는 원부매칭이라 불리는 기능으로 같은 제품을 묶어 상품군을 만들어줍니다. 현재 네이버 스마트스토어는 AI 기술을 이용해 이를 자동으로 묶어주고 있습니다.
• 다나와는 최저가 비교를 메인 비즈니스로 하고 있습니다. 다나와는 2023년 2월에 가격비교 AI 를 도입하여 실시간으로 수집한 13억개의 상품 최저가를 제공하고 있으며, 국내 최다 규모의 표준 상품 카탈로그 2천만개를 보유하고 있습니다.

동일상품 매칭 AI의 등장과 효용

동일상품 매칭은 이전에 수작업 또는 규칙 기반 필터로 진행되어왔습니다. 하지만 수작업은 작업속도가 느려 제대로 상품을 묶기도 전에 상품들이 계속 쌓여갔으며, 규칙 기반의 동일상품 매칭은 예외 케이스에 대해서 유연하게 대응하지 못하여 잘못 묶인 상품이 많다는 한계점이 있었습니다. 그래서 이전에는 동일상품 매칭의 퀄리티와 상품 트래픽을 모두 잡기 위해서 인력의 수를 늘리는 것 말고는 방법이 없었습니다.

하지만 앞서 언급한 네이버 스마트스토어와 다나와 같은 대형 플랫폼은 동일상품 매칭 AI를 도입하여 인력에 의존하지 않고 많은 상품 카탈로그를 보유하였고, 이로 인해 유통사 시장에서 유리한 고지를 선점할 수 있게 되었습니다. 또한 비단 고전적인 유통사뿐만 아니라 최근 빠르게 성장하는 리셀이나 중고 플랫폼들의 경우, 사용자가 중고상품의 가격과 빈티지 등급을 함께 비교할 수 있게 되어 동일상품 매칭의 효용이 더 커졌습니다.

이렇듯 동일상품 매칭 AI 의 장점은 뚜렷하지만, 여전히 많은 분들에게 동일상품 매칭 AI 는 어렵고 막막하게만 느껴집니다. 그렇다면 달파는 어떻게 동일상품 매칭 AI를 이커머스에 도입하고 있을까요?

Dalpha의 동일상품 매칭 AI, 어떻게 도입될까?

Dalpha의 동일상품 매칭 AI는 쉽게 말해 상품의 특징을 바탕으로 동일 상품을 묶어주는 AI입니다. 고객사 DB 에서 가져온 상품의 이미지, 제목, 상품상세정보 등 상품의 모든 정보를 활용하여 상품군을 묶어주는 것이죠. 모든 정보를 활용하기에 정교하게 동일/유사 상품을 묶을 수 있게 되는 것이죠!

이후 AI 의 작업결과를 MD분들께서 검수하고 나면 모든 작업은 끝이 납니다. Dalpha는 MD분들께서 동일상품 매칭 결과를 검수할 수 있는 작업창을 제공합니다. AI가 동일상품으로 판단한 결과값에 대해서 ‘이 결과가 맞는지’, ‘결과가 틀렸다면 어떤 것이 정답인지’를 검수하면 됩니다. 검수 작업 결과를 자동으로 추적하기 때문에, 검수 작업 한 번이면 서비스 배포 및 상품군 업데이트가 모두 자동으로 진행되어 편리합니다.

더불어 이런 파이프라인의 가장 큰 특징이자 장점은 ‘재학습을 바탕으로 지속적으로 성능이 향상된다’라는 것입니다. 검수결과를 바탕으로 AI 재학습이 주기적으로 진행되고, 이로 인해 AI 의 성능이 개선되며 고객사 맞춤 튜닝이 이루어집니다. 기존에 정답 데이터(기준이 되는 상품)이 없었던 상품이더라도, 추출한 특징을 바탕으로 고객사 맞춤형 카탈로그를 새롭게 생성할 수도 있습니다.

그래서 동일상품 매칭 AI 도입하면 어떻게 바뀌는 거예요?

우선 기존에 동일상품 매칭을 수작업으로 진행하셨다면, 이전에 비해 작업 속도가 비약적으로 빨라집니다. Dalpha 의 동일상품 매칭 AI 를 도입한 파트너사는 이전에 수작업을 했을 때보다 무려 71배의 작업속도 증대를 체감하셨다고 할 정도니까요! 또한 동일상품 매칭을 통해 보유하는 카탈로그가 많아질수록 이를 이용해 신규 상품의 동일상품 매칭 작업의 속도가 점점 더 빨라지는 경험을 할 수 있습니다.

동시에 같은 상품들이 묶이게 되면서 상품 DB의 퀄리티가 상승합니다. 동일 상품들을 묶어서 소비자에게 제공함에 따라 쇼핑몰의 UI와 사용성이 크게 개선될 수 있겠죠. 더불어 상품 DB가 동일/유사 상품 묶음에 대한 정보를 가지게 되면, 최저가 비교와 같은 새로운 서비스 기획에 사용 될 수 있어요. 여러 상품을 비교하는 것은 이커머스가 소비자에게 주어야 할 중요한 가치이기에 그 효용은 훨씬 커지겠죠!

지금 달파의 동일상품 매칭 AI를 사용해 보세요!