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AiTEMS, SME의 새롭고 다양한 발견을 위한 AI기술

올해로 3번째 발간되는 ‘D-커머스 리포트 2020’는 데이터 분석을 통해 온라인 창업과 디지털 비즈니스 생태계를 이해하고, 이를 바탕으로 판매자 후생에 대한 발전 방향을 모색하기 위해 매년 발간되고 있습니다. 올해는 네이버 기술 플랫폼과 데이터 기반의 지원프로그램을 통한 SME의 성장과 경제적 효용 가치에 대해 분석했습니다.

2020년 네 번째 결과물인 <AiTEMS, SME의 새롭고 다양한 발견을 위한 AI기술> 보고서는 AI 기반의 상품 추전 기술인 AiTEMS의 효과성 분석을 통해 AI기술이 이용자와 SME의 새로운 연결과 성장에 어떤 기여를 하고 있는지 분석했습니다. 고려대학교 경영대학 이건웅 교수 연구진은 ① SME 기회제공 효과, ② 시장수요 반영 효과, ③ 상품 불확실성 완화를 통한 상품 선택 증진 효과, ④ 개인화 추천의 상품 선택 증진 효과 등 4가지 효과를 중심으로 AiTEMS의 혜택을 검증했습니다.

AiTEMS, SME와 이용자의 연결 강화를 위한 ‘일상의 도구’로서의 AI 기술

네이버는 최첨단의 기술을 일상의 도구로 담아내, 네이버 서비스 안에서 더 다양한 중소상공인(Small and Medium-sized Enterprises, SMEs)이 이용자, 소비자와 더 잘 연결되고, 성장해 나갈 수 있도록 노력하고 있습니다. 그 중 대표적 AI 기술이 바로 딥러닝을 활용한 쇼핑 추천 기술인 AiTEMS(에이아이템즈) 입니다. AiTEMS는 이용자 개인의 취향과 선호를 반영한 데이터와 상품의 특성 데이터를 분석해 AI 상품 추천 기술인 AiTEMS를 통해 이용자가 원하는 상품을 더 쉽게 찾을 수 있도록 추천합니다.

AiTEMS를 통해 기존에 대중적 인지도가 떨어지거나, 인지도가 아예 없는 SME의 상품도, 구매로 전환될 가능성이 높은 잠재 고객에게 더 잘 발견될 수 있도록 최첨단 AI 기술로 지원하고 있습니다. AiTEMS는 첨단의 기술을 이용해 SME에게는 새로운 발견과 성장의 기회를 제공하고, 이용자 입장에서는 ‘취향을 저격’한 상품을 더 효과적으로 발견할 수 있게 해주는 일상의 편리한 도구로 자리잡고 있기 위해 노력하고 있습니다.

이러한 AI 기술 개발 노력의 결과, 2017년 AiTEMS 도입 이후 꾸준히 네이버 쇼핑 내 추천서비스 이용비중이 늘어나고 있으며, 2020년 11월 기준 쇼핑 이용자의 25%가 추천 서비스를 이용하고 있고, 네이버 쇼핑 내 상품 클릭의 11%가 추천을 통해 발생하고 있습니다. 또한 코로나19로 늘어난 온라인 쇼핑 수요를 충족시키기 위해 지속적인 AiTEMS 추천 품질 개선 노력을 기울인 결과, 2020년 1월 대비 2020년 11월 기준, 쇼핑 추천서비스 사용자수는 40%, 이를 통한 상품 클릭수는 70.5%, 상품거래액은 83.6% 상승했습니다.

AiTEMS의 비인기, 신생 SME 기회 제공 효과

검색 및 추천 서비스에 적용된 AI 기술의 가장 큰 기대효과 중 하나는 기존의 인기 위주의 일반화된 결과가 아니라, 개인화된 추천을 통해 더 다양한 개인과 상품 또는 콘텐츠가 더 효과적으로 연결되고, 그 속에서 새로운 발견과 성장이 일어날 수 있다는 것입니다.

고려대학교 경영대학 이건웅 교수 연구진은 네이버 쇼핑 데이터를 기반으로 AiTEMS의 인지도가 낮은 SME에 대한 기회 제공 효과를 검증해본 결과, AiTEMS가 기존에 리뷰수가 낮아 비교적 인기가 없거나, 신규인 상품 또는 상점에 대한 이용자의 선택 가능성을 인지도가 높은 곳보다 더 잘 향상시킨다는 점을 확인했습니다.

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► 리뷰가 적은 비인기상품에 대한 이용자 선택률이 인기상품에 비해 약 6.2배 높게 나타남

► 리뷰가 적은 비인기상점에 대한 이용자 선택률이 인기상점에 비해 약 1.9배 높게 나타남

► 신규 상품에 대한 이용자 선택률이 비신규상품에 비해 약 1.2배 높게 나타남

► 신규 상점에 대한 이용자 선택률이 비신규상점에 비해 약 1.1배 높게 나타남

AiTEMS의 시장 수요 반영 효과

상품 판매에 있어 시장의 수요를 적절히 반영하는 것은 무엇보다 중요합니다. AiTEMS는 시장의 수요를 적절히 반영하여 이용자의 니즈와 상품을 적절히 매칭시켜 추천함으로써, SME들이 별도로 시장 트렌드를 분석해 상품 홍보 및 마케팅 등 추가적 노력을 기울이지 않아도, AI 맞춤형 자동 추천 시스템을 통해 잠재 고객을 유치할 확률을 높여 줄 수 있습니다. AiTEMS의 상품 추천과 쇼핑 검색지수(시장 트렌드)가 약 86% 일치해 AiTEMS가 상품에 대한 시장 수요를 적절히 반영하여 구매자에게 상품을 추천하고 있음을 확인했습니다.

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AiTEMS의 상품 불확실성 완화를 통한 선택 증진 효과

AI 추천 시스템의 주요 기능 중 하나는 이용자의 니즈에 가장 적합한 상품을 추천함으로써 패션의류 등 온라인 구매 경험의 한계가 어느 정도 존재하는 경험재의 불확실성을 완화시켜, 구매자의 선택률을 향상시킨다는 것입니다. 이를 검증해본 결과, 직접경험과 사용이 필요한 불확실성이 높은 경험재(패션의류 등)가 AiTEMS를 통해 추천됐을 때, 탐색재(전자제품 등)에 비해 구매자에게 선택받을 확률이 약 5.5배 더 높게 나타났습니다. 이러한 결과는 AiTEMS를 통해 구매자가 상품을 제시 받았을 때 이용자의 선호와 특징이 더 잘 반영되어 상품에 대한 불확실성을 낮추고, 더 많은 선택을 받을 수 있음을 시사합니다.

AiTEMS의 이용자 취향 반영을 통한 상품 선택 증진 효과

AI 추천시스템은 다수의 선호 트렌드를 반영하는 것과는 별개로, 개인 이용자의 선호와 취향을 고려해 새로운 상품이나 콘텐츠를 추천하는 것이 가장 큰 특징입니다. AiTEMS 데이터 분석 결과, 추천과 검색 지수간 비일치가 높을수록, 즉 추천에 개인의 취향이 더 많이 반영될수록, 이용자가 관련 상품을 선택할 가능성이 높아짐을 확인했습니다. 또한 탐색재보다 추천지수와 검색지수간 비일치도가 높게 나타났으며, 개인의 취향이 AiTEMS 추천에 더 많이 반영된 것으로 파악되는 경험재가 탐색재보다 더 높은 선택률을 보였습니다. 이러한 연구결과를 통해 상품 추천에 있어 단순히 대중의 선호만이 아닌 개인적인 선호나 취향을 적절히 반영함에 따라, AiTEMS가 상품이 이용자에게 선택 받을 확률을 향상시켜줌을 확인했습니다.

연구를 이끈 이건웅 교수는 “AI추천 기술이 기존 쇼핑 검색에서 중요한 요소로 여겨지던 인지도에 대한 의존도를 완화시킴으로써 인지도가 낮은 다양한 상품과 상점이 이용자에게 더 잘 발견되고, 선택됨을 발견했다” 며, “AI기술이 SME에게 새로운 발견과 성장의 기회를 주고 있음을 검증한 이번 연구 결과가 디지털뉴딜의 중요성이 부각되고 있는 현 시점에서 AI를 통한 균형 성장에 대한 중요한 사회경제적 시사점을 제공하고 있다”고 언급했습니다.