추천에서 창작으로...아마존의 고도화된 AI 쇼핑 전략
‘루퍼스’ 기능 통합한 ‘알렉사 포 쇼핑’으로 진화
말하면 굿즈로...POD 넘어 생성형 커스터마이징 시대로
25년 이상 인공지능(AI)을 활용해 고객 쇼핑 경험을 개선해 온 아마존이 생성형 AI 서비스까지 도입, 더욱 똑똑한 커머스 서비스를 제공하고 있다. 소비자가 직접 상품을 창작하고 제작하는 단계까지 AI를 확장하며 고도화된 커머스 시대를 본격화하는 모습이다.
# 검색에서 창작까지...생성형 AI가 바꾼 아마존 커머스
아마존은 최근 자사의 AI 쇼핑 비서 서비스인 ‘알렉사 포 쇼핑(Alexa for Shopping)’에 생성형 AI 기반 맞춤형 굿즈 제작 기능을 추가했다고 밝혔다.
알렉사 포 쇼핑은 아마존이 지난 5월 기존 AI 쇼핑 챗봇 ‘루퍼스(Rufus)’의 기능을 통합·고도화해 선보인 차세대 AI 쇼핑 서비스다. 상품 검색과 비교, 추천, 가격 추적, 구매, 재구매까지 쇼핑 전 과정을 대화형으로 지원하며 이번 생성형 AI 기능 추가로 소비자가 직접 상품을 디자인하고 제작하는 단계까지 영역을 확대했다.
[사진=아마존 홈페이지]
이번 서비스는 티셔츠, 긴팔 셔츠, 폴로셔츠, 후드티 등 의류 제품과 텀블러, 물병 등 음료 용품을 중심으로 우선 제공된다. 아마존은 향후 더 많은 상품군으로 서비스를 확대할 계획이다.
이번 기능의 가장 큰 특징은 생성형 AI가 실제 상품의 생산과 구매까지 하나의 과정으로 연결한다는 점이다. 사용자는 프롬프트를 입력해 원하는 디자인을 생성할 수 있으며, 생성된 결과물은 알렉사가 제공하는 수정 제안 기능과 추가 프롬프트 입력을 통해 반복적으로 보완할 수 있다.
완성된 디자인은 아마존의 주문형 생산 플랫폼인 ‘머치 온 디맨드(Merch on Demand)’와 연계돼 실제 상품으로 제작·배송된다. 별도의 디자인 프로그램이나 전문적인 그래픽 지식 없이도 개인 맞춤형 상품을 제작할 수 있도록 설계된 것이 특징이다.
아마존은 디자인 경험이 없는 이용자도 쉽게 사용할 수 있도록 생성된 이미지의 색상 표현과 해상도를 자동으로 최적화하도록 설계했다고 설명했다. 또한 반려동물 캐릭터, 가족 모임 단체복, 기념일 선물, 친구들 사이에서 유행하는 밈(meme)을 활용한 굿즈 제작 등 다양한 활용 사례를 제시하고 있다.
# AI가 검색하고 비교하고 구매한다...쇼핑 경험 재설계
[사진=아마존 홈페이지]
이번 생성형 AI 기반 굿즈 제작 서비스는 아마존이 추진하고 있는 AI 쇼핑 전략의 진화 방향을 보여준다. 앞서 언급한 바와 같이 아마존은 ‘루퍼스’의 기능을 ‘알렉사 포 쇼핑’에 통합·고도화하며 AI가 실제 구매 과정 전반에 관여하는 체계를 구축했다.
기존 루퍼스가 자연어 기반 상품 검색과 고객 리뷰 분석, 구매 가이드 제공 등 상품 탐색에 초점을 맞췄다면, 알렉사 포 쇼핑은 검색과 비교, 추천, 구매, 재구매까지 쇼핑 전 과정을 지원하는 통합형 AI 쇼핑 비서로 발전한 것이다. 사용자는 대화형 인터페이스를 통해 상품 검색과 가격 비교, 쇼핑 리스트 생성, 가격 알림 설정, 자동 재구매 규칙 설정 등을 수행할 수 있으며, AI는 상품 간 차이점과 최대 1년치 가격 변동 이력, 구매 적합성 등을 종합적으로 분석해 제공한다.
아마존이 이처럼 AI 쇼핑 기능을 고도화하는 이유는 소비자가 온라인 쇼핑 과정에서 겪는 복잡한 의사결정 과정을 줄이기 위해서다. 검색과 비교, 가격 추적, 구매, 재구매 등 기존에 소비자가 직접 수행하던 작업을 AI가 대신 수행하도록 함으로써 보다 자연스럽고 효율적인 쇼핑 경험을 제공한다.
이를 위해 아마존은 대화형·시각형·음성형 인터페이스를 지속적으로 확대하고 있으며, 에코 기기와 모바일 앱, 웹 환경을 오가더라도 쇼핑 맥락이 유지되도록 설계해 경험의 연속성을 강화하고 있다.
# 생성형 AI에서 에이전트형 AI까지...확장되는 아마존 AI 생태계
[사진=아마존 홈페이지]
이와 함께 아마존은 생성형 AI와 에이전트형 AI(agentic AI)를 활용해 소비자가 방대한 상품군 속에서 원하는 제품을 쉽고 빠르게 발견하고, 탐색하며, 평가할 수 있도록 다양한 AI 기능을 확대하고 있다.
먼저 AI ‘쇼핑 가이드(Shopping Guides)’는 TV, 러닝화, 반려동물 용품 등 복잡한 제품군에 대해 핵심 기능과 구매 포인트를 정리해 제공한다. ‘리뷰 하이라이트(Review Highlights)’는 수천 건의 고객 리뷰를 분석해 제품의 장단점과 주요 소비자 반응을 요약해주며, ‘헬프 미 디사이드(Help Me Decide)’는 사용자의 구매 이력과 선호도를 바탕으로 여러 후보 제품 가운데 적합한 상품을 추천한다. ‘인터레스트(Interests)’ 기능은 사용자가 설정한 관심사에 맞춰 신상품 출시와 할인 정보를 자동으로 탐색하고 추천한다.
시각 기반 쇼핑 경험도 지속적으로 강화하고 있다. 이미지 검색 서비스인 ‘아마존 렌즈(Amazon Lens)’는 사진이나 카메라 화면 속 상품을 인식해 유사 제품을 검색해주며, ‘렌즈 라이브(Lens Live)’는 실시간 비주얼 검색 기능을 제공한다.
특히 에이전트형 AI 서비스 ‘바이 포 미(Buy for Me)’는 아마존에 입점하지 않은 브랜드 상품까지 브랜드 공식 홈페이지에서 대신 구매할 수 있도록 지원하며, AI가 실제 구매 행위를 대행하는 단계로까지 발전하고 있음을 보여준다.
패션 분야에서도 아마존은 머신러닝 기반 추천 기술과 비주얼 검색 기능을 지속적으로 고도화하고 있다. 구매 이력과 고객 선호도 등을 활용해 보다 적합한 상품과 사이즈를 제안하는 개인화 기술을 발전시키고 있으며, 이를 통해 소비자의 쇼핑 경험 개선과 구매 만족도 향상을 추진하고 있다.
그동안 아마존이 AI를 활용해 소비자의 상품 검색과 발견, 추천 과정을 개선하는 데 집중했다면 이제는 소비자의 창작 활동까지 끌어들여 새로운 수요를 창출하는 단계로 진화하고 있다.
신아랑 에디터 thin567@dito.fashion
추천에서 창작으로...아마존의 고도화된 AI 쇼핑 전략
25년 이상 인공지능(AI)을 활용해 고객 쇼핑 경험을 개선해 온 아마존이 생성형 AI 서비스까지 도입, 더욱 똑똑한 커머스 서비스를 제공하고 있다. 소비자가 직접 상품을 창작하고 제작하는 단계까지 AI를 확장하며 고도화된 커머스 시대를 본격화하는 모습이다.
# 검색에서 창작까지...생성형 AI가 바꾼 아마존 커머스
아마존은 최근 자사의 AI 쇼핑 비서 서비스인 ‘알렉사 포 쇼핑(Alexa for Shopping)’에 생성형 AI 기반 맞춤형 굿즈 제작 기능을 추가했다고 밝혔다.
[사진=아마존 홈페이지]
알렉사 포 쇼핑은 아마존이 지난 5월 기존 AI 쇼핑 챗봇 ‘루퍼스(Rufus)’의 기능을 통합·고도화해 선보인 차세대 AI 쇼핑 서비스다. 상품 검색과 비교, 추천, 가격 추적, 구매, 재구매까지 쇼핑 전 과정을 대화형으로 지원하며 이번 생성형 AI 기능 추가로 소비자가 직접 상품을 디자인하고 제작하는 단계까지 영역을 확대했다.
이번 서비스는 티셔츠, 긴팔 셔츠, 폴로셔츠, 후드티 등 의류 제품과 텀블러, 물병 등 음료 용품을 중심으로 우선 제공된다. 아마존은 향후 더 많은 상품군으로 서비스를 확대할 계획이다.
이번 기능의 가장 큰 특징은 생성형 AI가 실제 상품의 생산과 구매까지 하나의 과정으로 연결한다는 점이다. 사용자는 프롬프트를 입력해 원하는 디자인을 생성할 수 있으며, 생성된 결과물은 알렉사가 제공하는 수정 제안 기능과 추가 프롬프트 입력을 통해 반복적으로 보완할 수 있다.
완성된 디자인은 아마존의 주문형 생산 플랫폼인 ‘머치 온 디맨드(Merch on Demand)’와 연계돼 실제 상품으로 제작·배송된다. 별도의 디자인 프로그램이나 전문적인 그래픽 지식 없이도 개인 맞춤형 상품을 제작할 수 있도록 설계된 것이 특징이다.
아마존은 디자인 경험이 없는 이용자도 쉽게 사용할 수 있도록 생성된 이미지의 색상 표현과 해상도를 자동으로 최적화하도록 설계했다고 설명했다. 또한 반려동물 캐릭터, 가족 모임 단체복, 기념일 선물, 친구들 사이에서 유행하는 밈(meme)을 활용한 굿즈 제작 등 다양한 활용 사례를 제시하고 있다.
# AI가 검색하고 비교하고 구매한다...쇼핑 경험 재설계
이번 생성형 AI 기반 굿즈 제작 서비스는 아마존이 추진하고 있는 AI 쇼핑 전략의 진화 방향을 보여준다. 앞서 언급한 바와 같이 아마존은 ‘루퍼스’의 기능을 ‘알렉사 포 쇼핑’에 통합·고도화하며 AI가 실제 구매 과정 전반에 관여하는 체계를 구축했다.
기존 루퍼스가 자연어 기반 상품 검색과 고객 리뷰 분석, 구매 가이드 제공 등 상품 탐색에 초점을 맞췄다면, 알렉사 포 쇼핑은 검색과 비교, 추천, 구매, 재구매까지 쇼핑 전 과정을 지원하는 통합형 AI 쇼핑 비서로 발전한 것이다. 사용자는 대화형 인터페이스를 통해 상품 검색과 가격 비교, 쇼핑 리스트 생성, 가격 알림 설정, 자동 재구매 규칙 설정 등을 수행할 수 있으며, AI는 상품 간 차이점과 최대 1년치 가격 변동 이력, 구매 적합성 등을 종합적으로 분석해 제공한다.
아마존이 이처럼 AI 쇼핑 기능을 고도화하는 이유는 소비자가 온라인 쇼핑 과정에서 겪는 복잡한 의사결정 과정을 줄이기 위해서다. 검색과 비교, 가격 추적, 구매, 재구매 등 기존에 소비자가 직접 수행하던 작업을 AI가 대신 수행하도록 함으로써 보다 자연스럽고 효율적인 쇼핑 경험을 제공한다.
이를 위해 아마존은 대화형·시각형·음성형 인터페이스를 지속적으로 확대하고 있으며, 에코 기기와 모바일 앱, 웹 환경을 오가더라도 쇼핑 맥락이 유지되도록 설계해 경험의 연속성을 강화하고 있다.
# 생성형 AI에서 에이전트형 AI까지...확장되는 아마존 AI 생태계
이와 함께 아마존은 생성형 AI와 에이전트형 AI(agentic AI)를 활용해 소비자가 방대한 상품군 속에서 원하는 제품을 쉽고 빠르게 발견하고, 탐색하며, 평가할 수 있도록 다양한 AI 기능을 확대하고 있다.
먼저 AI ‘쇼핑 가이드(Shopping Guides)’는 TV, 러닝화, 반려동물 용품 등 복잡한 제품군에 대해 핵심 기능과 구매 포인트를 정리해 제공한다. ‘리뷰 하이라이트(Review Highlights)’는 수천 건의 고객 리뷰를 분석해 제품의 장단점과 주요 소비자 반응을 요약해주며, ‘헬프 미 디사이드(Help Me Decide)’는 사용자의 구매 이력과 선호도를 바탕으로 여러 후보 제품 가운데 적합한 상품을 추천한다. ‘인터레스트(Interests)’ 기능은 사용자가 설정한 관심사에 맞춰 신상품 출시와 할인 정보를 자동으로 탐색하고 추천한다.
시각 기반 쇼핑 경험도 지속적으로 강화하고 있다. 이미지 검색 서비스인 ‘아마존 렌즈(Amazon Lens)’는 사진이나 카메라 화면 속 상품을 인식해 유사 제품을 검색해주며, ‘렌즈 라이브(Lens Live)’는 실시간 비주얼 검색 기능을 제공한다.
특히 에이전트형 AI 서비스 ‘바이 포 미(Buy for Me)’는 아마존에 입점하지 않은 브랜드 상품까지 브랜드 공식 홈페이지에서 대신 구매할 수 있도록 지원하며, AI가 실제 구매 행위를 대행하는 단계로까지 발전하고 있음을 보여준다.
패션 분야에서도 아마존은 머신러닝 기반 추천 기술과 비주얼 검색 기능을 지속적으로 고도화하고 있다. 구매 이력과 고객 선호도 등을 활용해 보다 적합한 상품과 사이즈를 제안하는 개인화 기술을 발전시키고 있으며, 이를 통해 소비자의 쇼핑 경험 개선과 구매 만족도 향상을 추진하고 있다.
그동안 아마존이 AI를 활용해 소비자의 상품 검색과 발견, 추천 과정을 개선하는 데 집중했다면 이제는 소비자의 창작 활동까지 끌어들여 새로운 수요를 창출하는 단계로 진화하고 있다.
신아랑 에디터 thin567@dito.fashion