롯데백화점, 세계 최초 인공지능 쇼핑도우미 구축

입력 2017-03-29 09:10

  • 작게보기

  • 기본크기

  • 크게보기

12월 상용화 목표

롯데백화점은 4차 산업혁명의 흐름에 맞추어 올해 12월 상용화를 목표로 인공지능 기술에 기반한 추천봇 개발을 추진 중이다.

29일 롯데에 따르면, 최근 롯데백화점에서 운영중인 엘롯데 웹과 어플리케이션에 탑재하게 될 ‘추천봇(가칭 쇼핑어드바이저)’은 마치 백화점 안내사원이나 샵매니저(매장직원)처럼 음성이나 문자로 응대하면서 고객이 선호하는 최적의 상품을 추천하고 매장안내 서비스도 제공하게 된다.

최신 인공 지능 인지기술인 ‘추천봇’은 고객 질의나 문의에 대해 의도를 정확히 파악하고 응대하는 문답 및 인지기술, 고객의 구매정보, 온라인 행동정보, 기타 성향파악을 통한 고도화된 고객성향분석기술, 그리고 시장의 흐름과 트랜드 등을 종합적으로 분석하여 고객이 유행에 뒤쳐지지 안도록 패션상품을 제안하는 추천기술로 모든 인공지능이 포함돼 있다.

이러한 고도화된 인공지능 기술을 통해 롯데백화점이 그동안 유통업계의 리더로서 축적해온 노하우를 통해 온 오프라인을 넘나드는 각종 데이터와 융합된 개인화 맞춤형 서비스를 제공하게 되며, 향후에는 데이터의 축적과 맞물려 더욱더 정교하게 운영할 전망이다.

롯데백화점은 상품의 추천 방식에 있어서는 개인의 개별적인 구매성향정보 외에도, 현재 패션시장의 유행, 이슈, 심지어는 특정 연예인의 스타일까지도 제안할 수 있도록 소셜 데이터 정보 등 각종 비정형 정보까지도 포함시킬 계획이다.

예를 들어, 매장을 방문한 고객이 처음에는 본인 선호 상품을 고르다가 마음에 드는 상품이 없을 경우, “요즘 고객님 같은 연령대 분들은 이런 상품이 인기 있어요” 또는 “최근 유명 드라마에서 주인공이 착용하고 나온 스타일이에요” 하고 제안하는 샵매니저의 일반적인 판매 행동을 추천 응대에 도입하겠다는 의도다.

한마디로 모든 채팅봇의 응대 행동은 현재 배테랑 샵매니저의 행동을 벤치마킹 하겠다는 것이다. 이를 구현하기 위해 매장에서 빈번히 사용하는 상업적인 언어, 한국적인 정서가 가미된 고객 친화적인 응대 태도 등 수만 건으로 추정되는 데이터를 모두 채집해 채팅봇 교육에 활용할 방침이다.

상품추천 외에도 고객 안내 콜센터나 매장 안내데스크에서 빈번하게 물어보는 300여개의 질문 유형을 분석하여 이를 정확히 안내해주는 매장 안내사원 역할도 부여할 계획이다. 따라서 앞으로 고객은 폐점 이후 24시간 내내 입점브랜드 위치 안내, 각 점포에서 진행중인 사은행사 등 이벤트 정보도 안내 받을 수 있게 된다.

이 프로젝트에 앞서 롯데그룹은 지난해 12월 한국 IBM과 업무협약을 체결하고 IBM의 ‘클라우드 인지 컴퓨팅 기술인 왓슨 솔루션’을 도입하기로 했으며, 올 1월에는 프로젝트 추진을 위해 정식으로 TF팀을 발족한 바 있다. IBM에 있어서도 세계최초로 추진하고 있는 프로젝트인 만큼 다수의 글로벌 인력이 투입되는 등 적극적인 관심을 보이고 있으며, 롯데그룹도 백화점 외에 정보통신, 멤버스, 닷컴 등 다수의 관련 계열사가 공동으로 참여하고 있는 초대형 구축 프로젝트다.

더욱 주목할 것은 중장기 로드맵이다. 올해 롯데백화점은 백화점의 성공적인 오픈 이후 기술 내재화와 데이터의 융합을 통해 그룹내 유통계열사로(마트, 슈퍼, 닷컴 등) 서비스를 확대할 것이다. 이를 통해 더욱 다양한 고객 정보를 활용함으로써 보다 정교한 고객의 라이프스타일형 쇼핑생활을 제안할 수 있게 된다. 아울러 기존의 DM이나 문자메시지를 중심의 그룹형 타겟마케팅도 모두 개인화 되며, 각 유통 계열사별 진행된 고객관리도 점차 통합되어 지금과는 차원이 다른 마케팅 전략 환경이 조성될 것으로 전망하고 있다.

롯데백화점 옴니채널담당 김명구 상무는 “점차 고도화되는 정보와 최근에는 그 정보의 양 조차 넘쳐나면서 바쁜 일상생활로 선택의 피로를 느끼는 고객들이 많아지고 있다”며 “롯데백화점은 인공지능기반 추천봇을 시작으로 기존과는 차별화된 마케팅 전략을 전개할 계획”이라고 말했다.

  • 좋아요0
  • 화나요0
  • 슬퍼요0
  • 추가취재 원해요0
주요뉴스
댓글
0 / 300
e스튜디오
많이 본 뉴스
뉴스발전소