- 생성형 AI 기반 채팅 인터페이스가 소비자 행동을 변화시키며, 쇼핑 전 조사, 여행 계획, 금융 조언 등에 사용되고 있음
- "생성형 AI가 쇼핑 조수로 자리 잡음" : Adobe Analytics가 1조 건 이상의 소매 사이트 방문 데이터를 분석하여 통계 산출한 결과
- 2024년 11월~12월에 생성형 AI 트래픽이 전년 대비 1,300% 증가함 (Cyber Monday에는 1,950% 증가)
- 2025년 2월 기준, 2024년 7월 대비 1,200% 증가
- 트래픽 규모는 아직 유료 검색, 이메일 등에 비해 작지만, 2024년 9월 이후 2개월마다 2배씩 증가 중
- 미국 소비자 5,000명 대상 설문에서 39%가 생성형 AI로 쇼핑 경험, 53%는 올해 사용할 계획
- AI를 활용한 쇼핑 활동:
- 제품 조사: 55%
- 제품 추천 받기: 47%
- 할인 상품 탐색: 43%
- 선물 아이디어 얻기: 35%
- 독특한 제품 탐색: 35%
- 쇼핑 리스트 작성: 33%
AI 유입 트래픽의 행동 패턴
- AI에서 유입된 방문자는 사이트 체류 시간이 길고, 더 많은 페이지를 탐색함
- 이는 대화형 인터페이스가 소비자의 정보 탐색을 돕고, 구매 결정에 자신감을 주는 효과를 의미함
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92%는 AI 사용이 쇼핑 경험을 향상시켰다고 응답, 87%는 더 복잡한 구매에서 AI를 사용할 의향을 밝힘
- AI 기반 추천 시스템과 에이전트의 등장은 기업의 고객 참여 방식에 큰 영향을 미치고 있음
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전환율 변화
- 생성형 AI 유입 트래픽은 다른 채널보다 구매 전환율이 평균 9% 낮음
- 하지만 2024년 7월에는 43% 낮았던 점을 고려하면 큰 개선
- 이는 AI가 주로 '정보 탐색'과 '고려' 단계에서 활용되고 있다는 것을 시사
- 전환율 격차가 줄어들고 있다는 점은, AI 기반 채팅 후 바로 구매까지 이어지는 사례가 점점 늘고 있음을 보여줌
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선호 기기
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생성형 AI 트래픽의 86%가 데스크탑에서 발생 (2024년 11월~2025년 2월 데이터 기준)
- 소비자들이 노트북이나 데스크탑에서 대화형 인터페이스를 사용하기 더 편하다고 느낌
- 같은 기간 전체 이커머스 방문 중 데스크탑 비중은 34%에 불과, AI 트래픽과는 큰 차이
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제품 카테고리별 특성
- AI 트래픽의 전환율이 가장 높은 카테고리: 전자제품, 보석류
- 전환율이 낮은 카테고리: 의류, 생활용품, 식료품
- 예: TV처럼 화면 크기, 해상도, 가격 등 다양한 기준으로 옵션을 좁히는 제품에서 AI의 활용도가 높음
- 이는 AI가 개인 맞춤형 옵션을 빠르게 추천해주기 때문에 구매 결정까지 이어지는 확률이 높아짐을 의미함
다른 산업 분야에서의 생성형 AI 도입 확대
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여행 산업에서의 AI 활용 증가
- 2025년 2월, 미국 여행·레저·호텔 사이트에 대한 생성형 AI 유입 트래픽이 2024년 7월 대비 1,700% 증가
- 소비자 설문에서 29%가 여행 관련 작업에 AI를 사용했고, 이 중 84%는 경험이 향상되었다고 응답
- 주요 AI 활용 사례:
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전반적인 여행 조사: 54%
- 여행 아이디어 탐색: 43%
- 현지 음식 추천: 43%
- 교통 수단 계획: 41%
- 일정표 작성: 37%
- 예산 관리: 31%
- 짐 싸기 도움: 20%
- 여행 사이트 방문 시, AI 유입 사용자의 이탈률은 비AI 대비 45% 낮아 더 준비된 소비자임을 시사
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금융 산업에서의 AI 활용 확대
- 2025년 2월, 미국 은행 사이트에 대한 생성형 AI 유입 트래픽이 2024년 7월 대비 1,200% 증가
- 설문 참여자 중 27%는 금융 관련 작업에 생성형 AI 사용 경험이 있음
- 주요 AI 활용 사례:
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예금 및 저축 계좌 추천: 42%
- 투자 전략 및 금융 용어 설명 요청: 40%
- 개인 맞춤형 예산 작성: 39%
- 세금 영향을 이해하는 데 도움 받기: 35%
- AI 유입 방문자는 비AI 유입 사용자보다 사이트 내에서 45% 더 오래 탐색하는 경향