리뷰 관리부터 상담까지…네이버, ‘온서비스 AI’로 소상공인 지원

[한국금융신문 정채윤 기자] 네이버(대표이사 최수연닫기최수연기사 모아보기)는 쇼핑·플레이스 등 주요 서비스 전반에 인공지능(AI)을 도입하는 ‘온서비스 AI’ 전략을 통해 중소상공인의 비즈니스 성장을 지원해 온 실제 사례들을 정리한 ‘AI 케이스 스터디 리포트’를 발간했다고 22일 밝혔다.

이번 리포트는 네이버가 추진 중인 온서비스 AI 전략의 성과를 정리한 첫 사례집이다. 서비스 현장에서 확인된 활용 결과와 사업자 인터뷰, 정책적 시사점을 폭넓게 담았다. 리포트에는 오프라인 매장을 운영하는 플레이스 사업자들을 위한 ‘리뷰 관리 솔루션’이 대표적인 AI 지원 기능으로 소개됐다.

이 솔루션은 고객 리뷰가 게재되면 AI가 표현 수위와 맥락을 분석해 부정적이거나 민감한 이슈인 경우 사업주에게 스마트플레이스 알림을 발송해 준다. 이후 사업주가 답글을 달 때 리뷰 내용에 맞춰 자연스러운 표현으로 초안을 생성해 제안한다.
네이버는 AI가 리뷰 내용을 정확하게 이해하여 부정적인 톤의 리뷰를 선별해내고 적절한 대응을 제안할 수 있도록 표현에 대한 민감도를 고도화했다고 설명했다. 이 기능은 사업주의 평판 관리 과정에서 발생하는 시간 부담과 감정노동을 대폭 경감한 사례로 평가된다.

네이버에 따르면 현재 베타 운영 중인 리뷰 관리 솔루션의 사업자 만족도는 97%에 달했다. 이를 바탕으로 최근 ▲모델 경량화를 통한 응답 속도 단축 ▲답글 문체 및 길이 맞춤화 등 기능을 업데이트하기도 했다.

네이버플러스 스토어에서 상품 문의부터 배송 교환에 이르기까지 온라인상거래의 전 과정에 걸쳐 고객과 소통할 수 있는 무료 메신저 솔루션 ‘톡톡’의 AI 기능도 주요 사례로 언급됐다.

‘톡톡 AI FAQ’는 고객이 자주 묻는 질문을 자동으로 생성하고, 상품 데이터 기반으로 정확한 답변을 제안함으로써 상담 지연을 줄이고 고객 이탈을 방지하는 데 기여했다는 평가를 받았다.

이 기능은 기존 ‘클로바 라이브챗’을 한 단계 더 고도화한 것으로 AI가 상품 데이터를 실시간 검색하고 답변을 생성할 수 있는 검색증강생성(RAG) 구조로 설계됐다. AI가 고객의 쇼핑 의도와 맥락을 데이터로 정확하게 이해해 자주 묻는 말을 스토어에 맞게 생성하고, 신뢰도와 최신성이 높은 답변을 제공하는 데 효과적이다.
덕분에 소상공인은 반복적인 상담 업무 부담을 줄이고, 확보한 시간을 마케팅이나 상품 관리 등 전략적 업무에 재투입할 수 있다.

네이버는 향후 업종별 특성과 고객 문의 유형 데이터를 기반으로 AI FAQ를 플레이스와 페이 등 다른 서비스로도 확장할 계획이다. 연관 상품을 제안하거나 최종 구매 정보를 확인해 줄 수 있는 완결성 높은 설루션으로 고도화하겠다는 방침이다.

리포트는 AI가 이용자의 관심사, 검색·구매 이력, 상품 속성 데이터 등을 분석해 구매 가능성이 높은 이용자에게 적절한 상품을 제안하는 ‘AI 상품 추천 기능’ 역시 판매자 노출 기회를 확장하고 구매전환율을 높이는 데 도움이 됐다고 분석했다.

네이버플러스 스토어 내 ‘찜 목록’과 ‘장바구니’에서 제공되는 ▲이 상품과 비슷한 상품 ▲함께 구매하기 좋은 상품 등의 추천 기능은 이용자가 하나의 상품만 보고 이탈하지 않고, 스마트스토어 내 다른 상품을 자연스럽게 탐색하도록 유도한다.

네이버는 이를 위해 네이버 쇼핑이 담고 있는 수억 개의 상품 데이터베이스 중, 이용자 쇼핑 맥락과 의도에 가장 적합한 상품을 제안할 수 있도록 ‘e-CLIP’ 자체 파운데이션 모델을 개발했다. 추천 엔진은 사용자에게 가장 적합한 상품 전시를 도우며 구매 전환 향상에 기여하고 있다.

특히 ‘함께 구매하기 좋은 상품’ 영역은 실제 상품 상세 페이지 중에서도 높은 구매전환율을 기록했다. 기존에는 커머스 설루션 마켓을 통해 유료 구독 형태로만 이용할 수 있었지만 지금은 스마트스토어 판매자 모두에게 기본 제공된다.

이경률 네이버 Corporate Agenda 리더는 “이번 리포트를 통해 온서비스 AI가 일상에 스며들어 네이버 생태계 내 사업자들에게 실질적인 도움을 제공하고 있다는 사실을 확인할 수 있었다”며 “앞으로도 네이버가 생각하는 AI의 가치와 기술적 기반, 그리고 실제 구현 사례들을 더 넓게 공유해 사업자들이 더 크게 성장할 수 있도록 지원해 나가겠다”고 말했다.

정채윤 한국금융신문 기자 chaeyun@fntimes.com