쇼핑 AI 어시스턴트 채택과 활용: 누가 언제 무엇을

본 논문은 “Wendao”라는 대형 언어 모델(LLM) 기반 쇼핑 AI 어시스턴트가 중국 최대 온라인 여행 플랫폼 Ctrip에 내장된 사례를 통해, 플랫폼 내 AI 채택·활용 패턴을 대규모 실증적으로 탐구한다. 연구는 2025년 7월 10일부터 24일까지 2주간 로그인·검색·클릭·주문 로그와 AI 채팅 로그를 수집한 31 백만 명의 사용자 데이터를 기반으로 한다. AI 채팅 채택자는 “2025년 7월 10일 이전에 최소 한 번 이상 AI와 대화한 사용자”로 정의했으며, 전체 사용자 중 1 904 368명(6.1 %)에 해당한다. 첫 번째 연구 질문은 “누가 AI를 채택하는가”이다. 무조건적인 채택률을 연령, 성별, VIP 등급, 디바이스, 플랫폼 이용 기간 등으로 구분한 결과, 연령이 높을수록 채택률이 상승한다(50세 이상 10.7 % vs. 24세 이하 4.6 %). 여성 사용자는 남성보다 약 1 pp 높은 7.1 %의 채택률을 보였으며, VIP 등급이 높은 사용자는 12.8 %까지 상승한다. 또한, Android 사용자가 iOS 사용자를 앞선다는 흥미로운 결과가 나타났는데, 이는 단순 소득·프리미엄 디바이스와는 다른 사용자 특성 차이를 반영할 가능성이 있다. 회귀분석(선형, 로그, 프로빗)과 랜덤 포레스트 모델 모두 ‘로그인 시간·세션 수·세션 길이’와 같은 행동 변수가 인구통계 변수보다 채택 예측에 더 큰 영향을 미친다는 점을 확인했다. 이는 기존 연구에서 강조된 ‘기술 친화적 초기 수용자’와는 다른, 플랫폼 친화도가 높은 기존 사용자들이 AI 채택에 주도적 역할을 함을 시사한다. 두 번째 질문은 “AI 채팅은 구매 여정의 어느 단계에 나타나는가”이다. 연구자는 로그인·로그아웃 타임스탬프를 기반으로 ‘여정’을 정의하고, 각 여정 내 이벤트(검색, 채팅, 주문)의 순서를 정렬했다. 평균적으로 AI 채팅은 전통적인 키워드 검색과 동일한 단계, 즉 검색 직후부터 주문 전까지 발생한다. 특히, 검색과 채팅이 동시에 존재하는 여정의 53 %에서 두 인터페이스가 교차(interleaving)되는 패턴을 보였으며, 이는 사용자가 탐색 단계에서 AI를 활용해 키워드 기반 검색의 한계를 보완하고, 필요에 따라 검색 결과를 다시 확인하는 순환적 행동을 한다는 것을 의미한다. 세 번째 질문은 “소비자는 AI에 어떤 종류의 요청을 위임하는가”이다. AI 요청은 내부 분류 모델에 의해 ‘호텔 예약’, ‘여행 계획’, ‘관광지·명소’, ‘고객 서비스’ 등으로 라벨링되었다. 전체 요청 중 42 %가 ‘관광지·명소’와 같은 탐색형 질문(attraction queries)으로, 이는 키워드 기반 검색으로는 포착하기 어려운 ‘hard‑to‑keyword’ 요구임을 보여준다. 또한, 특정 의도와 이후 구매 카테고리 간 강한 연관성이 발견되었다. 예를 들어, ‘호텔 예약’ 채팅 후 호텔 주문이, ‘관광지’ 채팅 후 여행 패키지 주문이 각각 높은 비율로 이어졌다. 이는 AI가 단순 정보 제공을 넘어, 사용자의 구매 의사결정 흐름에 직접적인 영향을 미치는 역할을 수행한다는 증거다. 논의에서는 세 가지 주요 시사점을 제시한다. 첫째, 플랫폼 내에 내장된 쇼핑 AI는 기존 플랫폼 관계가 깊은, 상대적으로 기술에 덜 익숙한 사용자에게 가치를 제공함으로써 기존 AI 채택 이론을 확장한다. 둘째, AI와 검색의 상호보완적 사용 패턴은 향후 실험 설계 시 AI 접근성을 무작위화할 경우 전통 검색 행동에도 변화를 초래할 수 있음을 강조한다. 셋째, AI 어시스턴트는 탐색형, 키워드가 어려운 요구를 처리하도록 설계돼야 하며, 단순 거래 자동화보다 사용자 탐색 과정을 지원하는 기능에 초점을 맞춰야 한다. 제한점으로는 관찰 데이터의 비실험적 특성으로 인해 인과관계를 확정하기 어렵다는 점, 그리고 AI 채팅 로그가 일부 사용자에 한정돼 전체 채택자를 완전히 포착하지 못한다는 점을 들었다. 향후 연구는 무작위화된 A/B 테스트와 자연실험을 통해 AI 접근성의 인과적 효과를 검증하고, 다양한 도메인(예: 전자상거래, 스트리밍)에서 유사한 패턴이 나타나는지 비교 분석할 필요가 있다. 결론적으로, 본 연구는 대규모 플랫폼 내 쇼핑 AI의 채택·활용 메커니즘을 최초로 실증적으로 제시함으로써, AI가 전통 검색을 대체하기보다 보완하고, 특히 탐색형 요구에 강점을 보이는 새로운 디지털 마케팅 도구임을 입증한다.