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- 헝그리앱 등록일(수정) : 2026-08-26 12:25:38
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[기타] 애피어, ‘에이전틱 커머스’ 위한 듀얼 마케팅 전략 제시
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AI 네이티브 AaaS(Agentic AI as a Service) 기업 애피어(Appier)가 AI 에이전트가 소비자의 구매 여정에 본격적으로 관여하는 에이전틱 커머스 시대를 맞아 유통·커머스 브랜드를 위한 ‘듀얼 마케팅 전략’을 제시했다.
애피어는 AI가 단순히 질문에 답하는 단계를 넘어 제품 탐색, 비교, 추천, 결제까지 소비자의 구매 여정 전반에 관여하는 방향으로 진화하고 있다고 진단했다. 이에 따라 유통·커머스 브랜드 역시 단순히 소비자의 주목을 끄는 것을 넘어 AI 에이전트가 구매 결정에 미치는 영향력이 커지는 환경에서 자사 브랜드가 지속적으로 노출되고 최종 선택으로 이어질 수 있도록 대응해야 한다고 분석했다.
검색에서 AI 기반 구매로··· ‘하이브리드 고객 여정’의 부상
애피어는 AI 기반 검색과 자율형 AI 에이전트의 확산으로가 상품 탐색의 출발점 자체가 달라지고 있다고 설명했다. 기존에는 소비자가 검색 엔진에서 상품 탐색을 시작한 뒤 광고와 브랜드 웹사이트를 거쳐 구매를 완료하는 방식이 일반적이었다. 이 과정에서 브랜드는 자사 채널로 유입되는 트래픽과 퍼스트파티 고객 데이터, 고객 관계를 직접 확보할 수 있었다. 그러나 이제 소비자는 “무엇을 사야 할까?”라고 검색하는 데서 나아가 AI에 “이 일을 어떻게 해결할 수 있을까?”라고 묻기 시작했다.
AI는 개인의 상황과 예산, 선호도 등을 바탕으로 상품을 추천하고 브랜드 웹사이트나 오프라인 매장에서의 구매까지 연결하며 소비자의 구매 과정에서 빠르게 영향력을 넓히고 있다. 실제로 맥킨지(McKinsey)에 따르면 소비자의 50%가 이미 쇼핑 과정에서 AI 기반 검색을 활용하고 있으며 44%는 AI를 주요 상품 정보원으로 꼽아 기존 검색 엔진(31%)을 넘어섰다. 모건스탠리 리서치(Morgan Stanley Research) 역시 AI 에이전트 기반 커머스가 2026년 전체 리테일 거래의 약 1%를 차지하고 향후 5년 내 10~20%까지 확대될 것으로 전망했다.
그러나 AI 에이전트가 상품 비교와 구매 결정에 더 깊이 관여할수록 소비자가 브랜드의 자체 채널로 돌아오지 않을 가능성도 커진다. 이 경우 기업은 퍼스트파티 행동 데이터를 확보하거나 향후 리마케팅에 활용할 기회를 잃을 수 있다. 이에 대비해 퍼스트파티 데이터 자산과 고객 의도를 파악하는 역량을 강화하는 동시에 AI 에이전트가 자사의 제품과 서비스, 브랜드 가치를 정확히 파악할 수 있도록 해야 한다.
애피어는 AI가 단순히 질문에 답하는 단계를 넘어 제품 탐색, 비교, 추천, 결제까지 소비자의 구매 여정 전반에 관여하는 방향으로 진화하고 있다고 진단했다. 이에 따라 유통·커머스 브랜드 역시 단순히 소비자의 주목을 끄는 것을 넘어 AI 에이전트가 구매 결정에 미치는 영향력이 커지는 환경에서 자사 브랜드가 지속적으로 노출되고 최종 선택으로 이어질 수 있도록 대응해야 한다고 분석했다.
검색에서 AI 기반 구매로··· ‘하이브리드 고객 여정’의 부상
애피어는 AI 기반 검색과 자율형 AI 에이전트의 확산으로가 상품 탐색의 출발점 자체가 달라지고 있다고 설명했다. 기존에는 소비자가 검색 엔진에서 상품 탐색을 시작한 뒤 광고와 브랜드 웹사이트를 거쳐 구매를 완료하는 방식이 일반적이었다. 이 과정에서 브랜드는 자사 채널로 유입되는 트래픽과 퍼스트파티 고객 데이터, 고객 관계를 직접 확보할 수 있었다. 그러나 이제 소비자는 “무엇을 사야 할까?”라고 검색하는 데서 나아가 AI에 “이 일을 어떻게 해결할 수 있을까?”라고 묻기 시작했다.
AI는 개인의 상황과 예산, 선호도 등을 바탕으로 상품을 추천하고 브랜드 웹사이트나 오프라인 매장에서의 구매까지 연결하며 소비자의 구매 과정에서 빠르게 영향력을 넓히고 있다. 실제로 맥킨지(McKinsey)에 따르면 소비자의 50%가 이미 쇼핑 과정에서 AI 기반 검색을 활용하고 있으며 44%는 AI를 주요 상품 정보원으로 꼽아 기존 검색 엔진(31%)을 넘어섰다. 모건스탠리 리서치(Morgan Stanley Research) 역시 AI 에이전트 기반 커머스가 2026년 전체 리테일 거래의 약 1%를 차지하고 향후 5년 내 10~20%까지 확대될 것으로 전망했다.
그러나 AI 에이전트가 상품 비교와 구매 결정에 더 깊이 관여할수록 소비자가 브랜드의 자체 채널로 돌아오지 않을 가능성도 커진다. 이 경우 기업은 퍼스트파티 행동 데이터를 확보하거나 향후 리마케팅에 활용할 기회를 잃을 수 있다. 이에 대비해 퍼스트파티 데이터 자산과 고객 의도를 파악하는 역량을 강화하는 동시에 AI 에이전트가 자사의 제품과 서비스, 브랜드 가치를 정확히 파악할 수 있도록 해야 한다.
사람과 AI 모두에게 선택받아야··· 마케팅도 ‘듀얼 전략’ 필요
사람과 AI 에이전트가 공존하는 하이브리드 고객 여정이 보편화됨에 따라 애피어는 유통·커머스 기업에 ‘듀얼 마케팅 전략’을 필요하다고 제안했다. 소비자를 대상으로는 브랜드 스토리텔링과 매력적인 크리에이티브, 기억에 남는 브랜드 경험에 지속적으로 투자해야 한다. 동시에 AI 에이전트가 자사 상품을 정확히 이해하고 평가해 추천할 수 있도록 제품 메타데이터, FAQ, 상세 사양, 재고 정보, 리뷰, 전환 신호 등 AI가 이해할 수 있는 구조화된 콘텐츠도 함께 최적화해야 한다.
마케팅의 중심이 ‘관심 경제(Attention Economy)’에서 ‘의도 경제(Intent Economy)’로 이동하면서 사람과 AI 에이전트 모두를 고려한 콘텐츠 전략이 중요해지고 있다. 특히 AI 활용으로 상품 탐색과 비교, 의사결정 과정이 압축되면서 구매까지 걸리는 시간이 단축되는 만큼 기업은 퍼스트파티 데이터를 실시간으로 활용해 고객의 구매 의도를 빠르게 파악하고 실행으로 연결해야 한다.
리테일 마케팅의 3대 과제, 개인화·LTV·데이터 통합
애피어는 리테일 마케터가 ▲대규모 고객 대상 개인화 경험 제공 ▲재구매 및 고객생애가치(LTV) 향상 ▲온·오프라인 고객 데이터 통합에 여전히 어려움을 겪고 있다고 분석했다. 많은 기업이 고객관계관리(CRM)와 고객데이터플랫폼(CDP) 솔루션을 도입했지만 고객 데이터가 웹사이트와 모바일 앱, 메신저, POS 시스템, 이커머스 플랫폼, 오프라인 매장 등에 분산돼 있어 실시간으로 활용하는 데 한계가 있다.
애피어의 에이전틱 AI 플랫폼은 통합 데이터 아키텍처를 기반으로 기업이 고객 데이터를 직접 확보하고 지속적으로 활용할 수 있도록 지원한다. CDP와 마케팅 자동화, 대화형 AI 플랫폼을 아우르는 공통 데이터 레이어로 고객 정보를 통합해 오디언스 분석과 고객 여정 설계부터 예산 계획, 크리에이티브 생성, A/B 최적화까지 하나의 워크플로에서 효율적으로 수행할 수 있다.
또한 데이터 품질을 개선하는 ‘데이터 퀄리티 부스터(Data Quality Booster)’를 통해 복잡한 기술 필드를 비즈니스 친화적인 정보로 표준화한다. 이를 통해 데이터 불일치와 AI 환각 리스크를 최소화하고 마케터가 IT 부서의 지원 없이도 자연어로 오디언스를 구축하고 캠페인과 고객 여정을 실행할 수 있도록 지원한다.
에이전틱 AI의 가치, 핵심은 ‘실시간 학습·기억·실행’
애피어는 기업용 에이전틱 AI가 ▲실시간 학습 ▲실시간 기억 ▲실시간 실행이라는 세 가지 핵심 역량을 갖춰야 한다고 강조했다. AI가 고객 의도를 지속적으로 파악하고 고객 프로필, 매출 성과, 캠페인 이력, 브랜드 지식에 대한 공통된 맥락을 유지하면서 다음에 필요한 마케팅 활동을 선제적으로 실행할 수 있어야 대규모 고객을 대상으로 개인화된 인게이지먼트를 구현할 수 있다는 설명이다.
개인화 마케팅에서는 AI가 외부 채널의 행동 신호와 과거 캠페인 성과, 브랜드 가이드라인, 채널별 형식 등을 종합해 잠재력이 높은 오디언스를 파악하고 이에 적합한 메시지와 크리에이티브, 고객 여정을 자동으로 생성할 수 있다. 고객생애가치를 극대화하는 과정에서는 대화형 AI 쇼핑 어시스턴트가 상품 탐색부터 결제까지 구매 과정을 지원하는 동시에 각각의 상호작용을 향후 개인화와 리마케팅에 활용할 수 있는 퍼스트파티 신호로 전환할 수 있다.
애피어는 유통·커머스 브랜드가 에이전틱 커머스 시대에 대비해 온·오프라인 고객 데이터를 통합하고 실시간 의사결정 역량을 구축하는 동시에 장기적인 고객 관계를 위한 인간 중심의 경험을 유지해야 한다고 제안했다. AI 에이전트가 구매 의도가 높은 고객과의 반복적인 상호작용을 담당하면 마케터는 브랜드 스토리텔링과 고객 인게이지먼트, 복잡한 의사결정 등 보다 높은 가치를 창출하는 업무에 집중할 수 있으며 이를 통해 마케터가 보다 높은 가치를 창출하는 업무에 집중하고 모든 고객과의 상호작용을 장기적인 비즈니스 성장으로 연결할 수 있다고 강조했다.
김지훈 기자 ([email protected])
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