쇼핑몰 검색 창에 AI를 도입한다면? AI 검색 6가지 성공 사례 공유

• 반려동물 용품샵 PETCO는 AI 검색 도입 후 구매전환율이 13% 상승했습니다.
• 글로벌 스포츠웨어 브랜드 Under Armour에 따르면, AI 검색 기능을 사용하는 고객들은 그렇지 않은 고객들보다 35% 더 높은 구매 전환율을 보였습니다.
• Lacoste는 AI 검색 도입 후 검색을 통한 매출이 150% 증가했으며, 이탈률이 88% 감소했습니다.

성공하는 쇼핑몰이라면, AI 검색은 이제 선택이 아닌 필수입니다.

어렵게 유치한 고객의 구매 전환율을 높이고 싶은 분들을 위해 AI 상품 검색 운영 쇼핑몰 사례 6가지를 공유합니다.

상품 검색, 이렇게 나온다면 더 집중하셔야 합니다

• 운동화를 검색했는데, 작년 시즌 운동화가 먼저 나온다
• 치마를 검색했는데 스커트가 나오지 않는다
• fprldtm(레깅스를 영문으로 쳤을 때) → 레깅스가 나오지 않는다

"에이, 이 정도는 괜찮지 않을까요?"라고 생각하실 수 있습니다.

하지만 이런 검색 실패는 보이지 않는 손실로 이어집니다.

• 검색 실패 시 90%의 고객이 즉시 이탈
• 단순 탐색 고객 대비 6배 높은 구매 전환율을 보이는 검색 고객층 유실
• 전체 CS 문의의 15-20%가 검색 관련 문의로 낭비

상품 검색, 생각보다 훨씬 중요합니다

3가지 이유에서 상품 검색은 생각보다 훨씬 중요합니다.

1) 첫인상

상품 검색은 고객이 쇼핑몰에 대해 가지는 첫인상을 결정합니다.

검색이 제대로 되지 않았을 때 브랜드에 대한 이미지 하락이 일어납니다.

구매 전환율이 떨어지며 점차 쇼핑몰 경쟁력이 약해집니다.

2) 소비자들의 검색에 대한 기대 수준

고객들의 검색에 대한 기대치가 매우 높아졌습니다.

유튜브, 구글, 인스타그램 같은 플랫폼에서 매일 접하는 검색 경험을 쇼핑몰 검색에서도 기대하게 됩니다.

더 나아가 ChatGPT의 등장으로, '고객의 의도'를 파악하고 상품을 보여주길 원하는 경향성은 더욱 강화될 것으로 보입니다.

3) 매출을 만드는 AI 상품 검색

이미 AI가 탑재된 상품 검색 기능은 매우 뛰어난 매장 점원의 역할을 하고 있습니다.

다음은 고객의 구매 여정에서 AI 상품 검색이 할 수 있는 역할과 효과입니다.

1. 판매하고 싶은 상품 우선 노출로 매출 극대화
2. 고객 반응을 파악하고 상품 추천으로 구매 전환율 향상
3. 정확한 상품 안내로 이탈률 방지

AI 검색 6가지 성공 사례

상품 검색 창에 AI를 도입했을 때 가능한 6가지 사례를 소개합니다.

1) 의미 파악이 가능해집니다

나이키와 아디다스에서 ‘검은 운동화’를 검색해 봤습니다.

아디다스에서 검은 운동화로 검색하니 결과가 나오지 않았습니다.

하지만 현재 아디다스는 약 263개의 검은 운동화를 판매하고 있습니다.

즉, 아디다스는 263개의 상품을 노출시킬 기회를 놓쳤습니다.

반면, 나이키에서 '검은 운동화'를 검색하자 제대로 된 결과를 보여주었습니다. 

추가로 270 사이즈를 함께 검색하니, 해당 사이즈가 있는 상품도 함께 보여주었습니다.

마치 점원에게 ‘270 사이즈 검은 운동화 보여주실 수 있나요?’ 라고 물은 것처럼, 상품을 보여준 것인데요.

AI 검색은 이처럼 고객의 의도를 파악하고 상품을 노출시킬 수 있습니다.

이는 고객의 이탈을 막고, 구매 전환율을 높이는 핵심입니다.

2) 원하는 상품을 AI가 알아서 추천할 수 있습니다

한국야쿠르트에서 오픈한 자사몰 ‘프레딧’은 AI를 접목해, 상품 추천 기능에 활용하고 있습니다.

'주말 아침'을 검색하자, 주말 아침에 먹기 좋은 반반핫산도를 추천해 주었습니다.

또한 AI가 지속적으로 수집한 데이터를 ‘추천 검색어’로 활용하며, 더 나은 고객 경험을 제공하고 있습니다.

3) 오타를 자연스럽게 교정할 수 있습니다

애슬레저 브랜드 X사에서 ‘렉깅ㅅ'(레깅스 오타)를 검색하니 결과가 나오지 않습니다.

해당 브랜드는 392개의 상품을 고객에게 보여줄 기회를 놓쳤습니다.

검색량의 평균 20~30%는 맞춤법이나 오타를 포함한다고 합니다.

사용자가 검색어를 잘못 입력했다는 이유로 "검색 결과 없음" 페이지만 보고 떠나게 하는 것, 아쉽지 않으신가요?

SSG에서는 ‘렉깅ㅅ’를 입력하자, 자동으로 ‘레깅스’로 수정한 검색 결과를 보여줍니다.

고객의 원래 의도에 맞는 검색 결과를 보여줌으로써 매끄러운 고객 경험을 제공합니다.

또한 판매 기회도 놓치지 않을 수 있었습니다.

4) 띄어쓰기를 처리할 수 있습니다

주얼리 브랜드 J사에서 띄어쓰기를 붙여 ‘금귀걸이’를 검색했습니다.

금 귀걸이 상품이 하나도 나오지 않습니다.

반면 주얼리 브랜드 W사에서 ‘금 귀걸이’와 ‘금귀걸이’를 검색했을 때 각각 130개와 110개의 상품을 보여줍니다.

상품 수의 차이와 보여주는 상품의 종류가 크게 다르지 않습니다.

띄어쓰기 여부에 상관없이 고객이 원하는 제품을 제공함으로써 고객 이탈을 막을 수 있습니다.

5) 동의어를 입력했을 때 같은 결과를 보여줄 수 있습니다

4050 패션앱 퀸잇은 ‘치마’와 ‘스커트’ 같은 동의어를 같은 단어로 인식해 보여주고 있습니다.

매우 간단한 처리로 보입니다.

하지만 동의어 처리는 흔히 쓰는 명사들 뿐만 아니라 구체적인 제품과 브랜드에도 적용할 수 있습니다.

쿠팡에서 '스타일난다'를 검색하면 3CE 제품이 노출됩니다.

이는 과거 '스타일난다'라는 브랜드명에 익숙한 고객이 3CE 제품을 찾기 위해 자연스럽게 사용한 검색어입니다.

결국 '스타일난다 상품 보여줘'라는 요청이 '3CE 상품 보여줘'와 같은 의미로 해석된 셈이죠.

이처럼 동의어 처리를 통해 고객의 의도에 맞는 상품을 효과적으로 노출할 수 있습니다.

6) 상품 썸네일과 가격을 미리 보여줄 수 있습니다

나이키는 고객이 검색창에 단어를 입력하는 즉시 다음과 같은 검색 화면을 제공합니다.

• 추천 검색어
• 상품 가격
• 연관 상품 컬렉션

연관 상품과 해당 상품의 가격을 보여줌으로써, 고객은 자신이 원하는 상품을 찾을 가능성이 높아집니다.

고객에게 원하는 제품을 빠르게 안내함으로써, 판매 기회를 확대할 수 있습니다.

이 외에도 다음과 같은 것들이 가능합니다.

• 검색 결과 순위 조절로 원하는 상품을 먼저 노출할 수 있습니다
• 고객의 행동 데이터를 활용해 딱 맞는 상품을 추천할 수 있습니다
• 검색 데이터를 통해 비즈니스 인사이트를 발견할 수 있습니다

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1. 달파 AI 검색으로 이 모든 과정을 손쉽게 진행할 수 있습니다.
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• 효율을 파악할 수 있는 지표 제공 : NR (No Result), CTR, CVR, ATCR, GMV...

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Minsu Choi