
고객이 직접 찾아야 하는 쇼핑
- 무엇을 살지 모르면 검색어부터 막힘
- 조건 비교를 고객이 직접 수행
- 상품 정보가 상세, 리뷰, 방송에 흩어져 있음
- 탐색이 길어질수록 이탈 증가
고객의 머릿속에는 있지만 검색어로 옮기지 못한 문장입니다. AI 쇼핑 에이전트는 여기서부터 시작합니다.
조건이 많고 비교가 필요한 구매일수록 대화형 안내가 고객의 결정을 빠르게 만듭니다.


정해진 시나리오를 따라가는 챗봇이 아닙니다. 질문마다 어떤 기능이 필요한지 스스로 판단하고, 이전에 말한 내용을 기억합니다.
의도 파악
"이번 주말 첫 캠핑, 4인 가족, 예산 50만 원" 같은 한 문장에서 용도와 인원, 예산, 제약 조건을 뽑아내고 고객이 미처 떠올리지 못한 연관 카테고리까지 스스로 넓힙니다. 검색어를 몰라 시작조차 못 하던 고객이 첫 질문 하나로 탐색을 시작합니다.

추천 근거
상품 정보와 리뷰는 물론 방송 스크립트와 상세페이지 이미지 속 텍스트까지 함께 읽어 추천 이유와 주의할 점을 같이 제시합니다. 근거가 보이는 답변은 고객이 확인하러 검색창으로 되돌아가는 일을 줄입니다.

상품 비교
비교할 가치가 있는 후보 3~4개를 자동으로 고르고, 카테고리 특성에 맞는 항목으로 표를 만들어 차이를 정리합니다. 상세페이지를 여러 번 오가야 끝나던 비교가 한 화면에서 마무리됩니다.

다음 행동 연결
지금 보고 있는 상품, 장바구니에 담아둔 상품을 기준으로 AI가 먼저 한마디를 건넵니다. 묻지 않고 그냥 지나쳤을 질문이 대화로 시작되는 자리를 만듭니다. (별도 옵션)

범용 AI에 커머스 지식을 덧붙인 구조가 아닙니다. 답변의 근거도, 도입 방식도, 운영 이후도 여기서 갈립니다.
도입 전 궁금한 점을 미리 확인해 보세요.
전부 교체하지 않아도 됩니다. 웹뷰 형태로 붙이면 기존 상품 DB를 따로 연동하지 않고도 시작할 수 있고, SDK와 API 중 서비스 구조에 맞는 방식을 고르실 수 있습니다. 런칭도 전체 오픈이 아니라 트래픽 일부에 먼저 적용해 확인한 뒤 넓혀 갈 수 있습니다. 기존 검색과 상담 채널은 그대로 두고 나란히 운영하셔도 됩니다.