Total Retail은 IBM의 데이터를 인용하여 소비자의 41%가 조사를 위해 AI를 사용하고 33%가 구매를 위해 AI를 사용하고 있다고 언급하며, 에이전틱 커머스 (agentic commerce)가 진행 중이라고 보고했습니다. 이제 소매업체들은 비인간 구매자(nonhuman buyers)와 AI 에이전트 (AI agents)에 대응할 준비가 된 대행사 파트너를 필요로 합니다.

핵심 요약 (Key Takeaways)

• Total Retail은 IBM 데이터를 인용하여 소비자의 41%가 조사를 위해 AI를 사용하고 33%가 구매를 위해 AI를 사용하고 있다고 언급하며, 에이전틱 커머스 (agentic commerce)가 진행 중이라고 보고했습니다.
• 소매업체들은 이제 비인간 구매자(nonhuman buyers)와 AI 에이전트 (AI agents)에 대응할 준비가 된 대행사 파트너를 필요로 합니다.

발생한 사건 (What Happened)

When AI Becomes the Buyer — How agentic commerce rewires competitive ...

에이전틱 커머스 (agentic commerce)는 더 이상 미래의 개념이 아닙니다. 지금 일어나고 있는 일입니다. 결제 처리업체들은 비인간 구매자가 구매를 할 수 있도록 하는 파트너십과 통합 기능을 출시하고 있으며, 소매업체들은 이러한 변화에 대비된 대행사 파트너가 필요하다는 조언을 듣고 있습니다.

보고서에 인용된 IBM 데이터에 따르면, 소비자의 41%가 이미 제품 조사를 위해 AI를 사용하고 있으며, 33%는 구매를 위해 AI를 사용하고 있습니다. 이는 가설적인 숫자가 아닙니다. 쇼핑객들이 구매에 접근하는 방식의 중대하고 측정 가능한 변화를 나타냅니다.

Total Retail이 발표한 이 보고서는 소매업체들이 에이전틱 AI (agentic AI)에 대비된 대행사 파트너를 필요로 한다고 주장합니다. 이는 단순히 웹사이트에 챗봇 (chatbot)을 붙이는 문제가 아닙니다. 인간 고객만큼이나 자율적인 AI 에이전트 (AI agents)에게도 잘 작동하는 커머스 경험을 구축하는 것에 관한 것입니다.

기술적 세부 사항 (Technical Details)

기술적 환경이 빠르게 진화하고 있습니다. 동일한 사건에 대한 PYMNTS의 보도에 따르면, 소매업계는 지난 2년 동안 쇼핑객의 구체적인 질문에는 답할 수 있지만 판매는 결코 성사시키지 못하는 챗봇 (chatbots)을 웹사이트에 붙이는 데 시간을 보냈습니다. 그 시대는 끝나가고 있습니다.

OpenAI의 GPT-Realtime과 같은 모델을 기반으로 구축된 음성 에이전트 (Voice agents)가 게임의 판도를 바꾸고 있습니다. 이러한 에이전트들은 다음과 같은 일을 할 수 있습니다:

• 실제 판매 대화를 진행함
• 매장 직원과 동일한 탐색적 질문 (probing questions)을 던짐
• 쇼핑객의 니즈 변화에 따라 적응함
• 인간의 개입 없이 완전히 작동함

한편, 결제 프로세서 (payment processors)들은 비인간 구매자를 위한 기반 (rails)을 구축하고 있습니다. 이는 발견 (discovery)부터 결제에 이르기까지 전체 커머스 스택 (commerce stack)이 에이전트 준비 (agent-ready) 상태가 되어야 함을 의미합니다.

관련된 발전 사항들이 이러한 트렌드를 강화하고 있습니다:

• JD Sports와 Braze는 에이전틱 커머스 (agentic commerce)의 미래를 구축하고 있습니다 (WWD 보도).
• TikTok은 광고를 위한 에이전틱 AI (agentic AI)를 구축하고 있습니다 (AdWeek 보도).
• **에이전틱 AI 커머스 서비스 (Agentic AI Commerce Services)**가 하나의 카테고리로 부상하고 있습니다 (Trend Hunter 보도).

소매 및 럭셔리 분야에 미치는 영향

Retail Ready: Agentic AI built for the future of retail—ready ...

소매업체, 특히 럭셔리 및 프리미엄 세그먼트에 속한 기업들에게 그 영향은 상당합니다.

럭셔리의 난제

럭셔리 리테일은 역사적으로 인간 관계를 기반으로 구축되어 왔습니다. 퍼스널 쇼퍼, 맞춤형 상담 (bespoke consultation), 화이트 글로브 서비스 (white-glove service) 등이 그것입니다. 에이전틱 AI (Agentic AI)는 이를 제거하는 것이 아니라, 거래 시점에서의 "고객"이 누구인지를 변화시킵니다.

소비자의 41%가 제품 조사를 위해 AI를 사용할 때, 조사 단계는 이미 자동화된 것입니다. 소비자의 33%가 구매를 위해 AI를 사용할 때, 거래 자체도 위임되고 있는 것입니다. 럭셔리 소매업체들은 결정해야 합니다: 인간을 위한 경험을 구축할 것인가, 에이전트를 위한 경험을 구축할 것인가, 아니면 둘 다를 위한 경험을 구축할 것인가?

정답은 둘 다입니다. 럭셔리 핸드백을 조사하는 에이전트는 인간 쇼핑객이 기대하는 것과 동일한 제품 지식에 접근할 수 있어야 합니다. 에이전트는 소재, 장인 정신 (craftsmanship), 브랜드 헤리티지 (brand heritage)를 이해해야 합니다. 만약 귀사의 제품 데이터가 에이전트 소비에 적합하도록 구조화되어 있지 않다면, 귀사는 구매자의 33%에게 보이지 않는 존재가 될 것입니다.

대행사의 격차 (The Agency Gap)

Total Retail 기사의 핵심 논점은 소매업체가 에이전틱 AI (Agentic AI)에 대비된 대행사 파트너를 필요로 한다는 것입니다. 이는 실질적인 격차입니다. 대부분의 대행사는 웹 시대 — SEO, 유료 미디어 (Paid Media), 이메일 — 에 맞춰 구축되었습니다. 에이전틱 커머스 (Agentic Commerce)에 대한 깊은 전문성을 가진 곳은 거의 없습니다.

에이전트 준비가 된 대행사는 어떤 모습일까요?

1. AI 에이전트 아키텍처 (Architectures)를 이해합니다 — 단순한 챗봇이 아니라, 브라우징, 비교, 구매를 수행할 수 있는 자율 시스템을 이해합니다.
2. 에이전트가 소비할 수 있도록 데이터를 구조화할 수 있습니다 — 에이전트가 파싱(Parse)하고 실행할 수 있는 제품 피드 (Product Feeds), 재고 데이터, 가격 정보를 제공합니다.
3. 비인간 구매자를 위한 결제 경로 (Payment Rails)를 이해합니다 — 결제 프로세서들이 구축하고 있는 파트너십과 통합 기술을 이해합니다.
4. 에이전트 주도 수익을 측정할 수 있습니다 — 구매자가 알고리즘일 경우 기여도 분석 (Attribution) 방식이 달라집니다.

비즈니스 영향 (Business Impact)

이러한 변화는 매우 최근의 일이기에 비즈니스 영향을 정확하게 수치화하기는 어렵습니다. 하지만 IBM의 데이터는 기준점을 제공합니다: 소비자의 41%는 AI로 조사하며, 33%는 AI로 구매합니다. 만약 이 수치가 유지되거나 증가한다면, 에이전트 준비가 되지 않은 소매업체는 잠재적 거래의 3분의 1을 놓치고 있는 것입니다.

특히 럭셔리 분야의 경우, 그 이해관계가 더 높습니다. 럭셔리 제품 구매는 신중하게 고려되고, 조사되며, 숙고됩니다. AI 에이전트는 이러한 종류의 확장된 조사 과정에 매우 적합합니다. 고객은 시계, 핸드백, 또는 보석류를 조사하는 데 몇 주를 보낼 수도 있으며, 그 조사는 점점 더 AI를 통해 이루어지고 있습니다.

구현 접근 방식 (Implementation Approach)

에이전틱 커머스에 대비하고자 하는 소매업체를 위한 실질적인 단계는 다음과 같습니다:

1. 제품 데이터 감사 (Audit your product data) — AI 에이전트가 귀사의 제품 설명, 가격, 재고 현황을 파싱(parse)할 수 있습니까? 그렇지 않다면, 그것부터 먼저 해결하십시오.
2. 대행사 파트너 평가 (Evaluate your agency partners) — 그들이 입증 가능한 에이전틱 AI (Agentic AI) 역량을 보유하고 있습니까, 아니면 단순히 챗봇 (Chatbot)을 판매하고 있습니까?
3. 결제 통합 이해 (Understand payment integrations) — 귀사의 결제 프로세서들이 비인간 구매자 (nonhuman buyers)를 위해 어떤 파트너십을 구축하고 있습니까?
4. 음성 에이전트로 테스트 (Test with voice agents) — OpenAI의 GPT-Realtime과 같은 모델은 실제 판매 대화를 나눌 수 있습니다. 귀사의 제품 카탈로그를 대상으로 이들을 테스트해 보십시오.

거버넌스 및 리스크 평가 (Governance & Risk Assessment)

성숙도 (Maturity level): 초기 단계. 기술은 실재하지만, 베스트 프랙티스 (Best practices)는 여전히 형성되는 과정에 있습니다.

주요 리스크 (Key risks):

• 기여도 산정의 복잡성 (Attribution complexity) — AI 에이전트가 구매를 수행할 때, 판매에 대한 공로를 누구에게 돌려야 합니까? 이는 마케팅 기여도 산정 (Marketing attribution)과 대행사 보상 체계를 복잡하게 만듭니다.
• 브랜드 통제 (Brand control) — 에이전트는 귀사가 직접 보지 못하는 대화 속에서 귀사의 브랜드를 대변하게 됩니다. 거버넌스 (Governance)가 필수적입니다.
• 데이터 품질 (Data quality) — 에이전틱 커머스는 귀사의 제품 데이터 품질만큼만 작동합니다. 데이터가 부실하면 에이전트의 경험도 부실해집니다.

gentic.news 분석

에이전틱 커머스 (Agentic commerce)는 소매 거래가 발생하는 방식의 구조적 변화를 의미합니다. Total Retail의 지적대로 대행사 간극 (Agency gap)을 강조하는 것은 타당합니다. 대부분의 대행사는 이러한 전환에 대비되어 있지 않습니다. 하지만 더 깊은 본질은 데이터 아키텍처 (Data architecture)에 있습니다.

소비자를 대신해 구매하는 AI 에이전트는 질문에 답하는 챗봇과는 근본적으로 다릅니다. 이는 구조화되고 기계가 읽을 수 있는 (machine-readable) 제품 데이터, 실시간 재고 API, 그리고 비인간 인증을 지원하는 결제 레일 (Payment rails)을 필요로 합니다. 승리하는 소매업체는 에이전트를 사후 고려 대상이 아닌, '퍼스트 클래스 고객 (First-class customers)'으로 대우하는 기업이 될 것입니다.

IBM의 수치 — 41%가 조사 중, 33%가 구매 중 — 는 헤드라인을 장식하기에 좋습니다. 하지만 더 흥미로운 신호는 결제 프로세서의 활동입니다. 결제 기업들이 비인간 구매자를 위해 시스템을 구축할 때, 인프라의 변화는 실재하는 것입니다. 이것은 일시적인 유행이 아닙니다.

특히 럭셔리 소매업체들에게 이 과제는 매우 절실합니다. 럭셔리 경험은 인간의 판단력과 취향을 바탕으로 구축됩니다. 이를 알고리즘에 위임하는 것은 위험하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 고객은 이미 자신의 조사 과정을, 그리고 점점 더 구매 과정까지도 위임하고 있습니다. 문제는 에이전틱 커머스 (Agentic Commerce)에 참여할 것인가가 아니라, 럭셔리를 가치 있게 만드는 브랜드의 본질을 잃지 않으면서 어떻게 참여할 것인가입니다.

이러한 전환기에서 승리할 대행사는 에이전틱 AI (Agentic AI)의 기술적 현실과 소매업의 브랜드 구축 필수 과제 사이의 간극을 메울 수 있는 곳입니다. 이는 오늘날 매우 보기 드문 조합이며, 바로 그렇기 때문에 Total Retail의 견해가 주목할 가치가 있는 것입니다.

출처: mytotalretail.com

원문 게시: gentic.news