The OpenAI Deployment Company는 응용 AI를 통해 산업의 미래를 탐구하고 있습니다. 이 시리즈의 일환으로 리테일을 심층 분석하고 미래에 고객이 기업과 어떻게 소통할지 살펴봤습니다. 이 글에서는 그 과정에서 얻은 몇 가지 생각을 공유합니다. 미래는 아직 만들어 가는 중이므로 최종 해답이 아닌 새로운 논의를 촉발하는 제안으로 봐 주세요. 흥미롭게 읽으셨다면 info@deploy.co로 연락해 주세요.
에이전트형 리테일에서는 경쟁의 초점이 고객 트래픽을 확보하는 것에서 고객을 대신하는 AI 에이전트의 선택을 받는 것으로 바뀔 것입니다. 리테일러는 이러한 여정에서 자신이 어떤 역할을 할 것인지, 왜 고객의 의도를 충족하는 데 가장 적합한 선택지인지, 에이전트가 자사를 어떻게 이해하도록 할 것인지를 명확히 해야 합니다.
궁극적으로 명확한 가치 제안과 안정적인 실행력, 신뢰할 수 있는 에이전트 호환 인프라를 결합한 기업이 승리할 것입니다.
리테일러가 더 이상 여정의 중심이 아닐 수 있지만, 변화에 적응한다면 고객 의도를 실현하는 가장 신뢰받고 효과적인 기반이 되어 높은 가치를 유지할 수 있습니다.
수십 년간 리테일러들은 한정된 고객의 관심을 차지하기 위해 경쟁해 왔습니다. 매장, 웹사이트, 앱, 로열티 프로그램, 검색 순위, 리테일 미디어, CRM 여정, 개인화 추천에 막대한 비용을 쏟았습니다. 상품 발견부터 탐색, 비교, 구매에 이르는 고객 여정 전체를 주도한다는 하나의 목표를 위해서였습니다. 하지만 이러한 구도가 바뀌기 시작했습니다. 다음 고객 인터페이스는 리테일러 웹사이트나 검색 엔진, 마켓플레이스가 아니라 에이전트일 수 있습니다.
고객이 이루려는 목표를 이해하는 개인용 AI 어시스턴트를 떠올려 보세요. 이런 형태의 AI 어시스턴트는 이미 어느 정도 존재합니다. 선택지를 조사하고, 장단점을 따지고, 이용 가능 여부를 확인하고, 가장 적합한 방법을 추천하며, 구매를 진행하고 후속 작업까지 처리합니다. 이 모든 일은 고객이 특정 상품을 검색했기 때문이 아니라 다음과 같이 자신의 의도를 밝혔기 때문에 이루어집니다.
10월에 가족과 해변으로 휴가를 가고 싶어. 날씨가 좋고 현지 문화를 즐길 수 있는 곳이면 좋겠고, 직항으로 5시간 이내에 갈 수 있으면서 아이 둘과 묵기 좋은 4성급 호텔이 필요해.
이는 리테일이 고객 여정의 목적지에서 고객의 의도를 실제로 이행하는 역할로 바뀌는 전환입니다. 에이전트가 검색, 상품 발견, 비교는 물론 그 과정에서 필요한 일부 작업까지 고객 여정의 앞단을 점차 주도하는 한편, 리테일러는 여전히 가장 중요한 순간인 실제 구매를 완료하는 역할을 담당합니다. 선택지를 찾고 비교해 후보를 추리는 일은 에이전트가 맡고, 고객의 의도를 실제로 충족하는 일은 리테일러가 맡습니다. 이는 미래 고객 여정에서 리테일러가 차지할 위치에 중대한 영향을 미칩니다.
이는 플랫폼이 밀어붙이는 단순한 기술 변화가 아니라 달라지는 소비자 행동에 대한 대응입니다. 연구에 따르면 미국 성인의 절반 이상이 아이디어를 찾고 구매하는 데 AI를 사용하며, 어시스턴트의 추천을 따르는 사람도 늘고 있습니다.
기술 플랫폼도 이 흐름을 포착하고 있습니다. OpenAI의 Agentic Commerce Protocol을 통해 ChatGPT는 상품 카탈로그와 판매자 재고 데이터를 활용해 사용자에게 상품을 직접 제시할 수 있습니다. Stripe가 구축한 Checkout을 이용하면 리테일러 사이트를 방문하지 않고도 채팅 인터페이스 안에서 상품을 구매할 수 있습니다.
Google도 Shopify, Walmart, Target, Wayfair, Etsy와 함께 에이전트와 리테일 시스템 간 통신을 표준화하기 위한 유사한 조치를 취했습니다. 결제도 바뀌고 있습니다. Visa가 ChatGPT 결제에 통합되어 지출 한도와 승인 요건 내에서 구매가 이뤄지도록 지원합니다.
새로운 상거래 아키텍처의 토대가 분명히 마련되고 있습니다. 이 구조에서 에이전트는 의도를 이해하고, 리테일러 시스템을 조회하고, 정보를 교환하고, 결제 지시를 전송하며, 고객을 대신해 작업을 완료할 수 있습니다.
기존 검색에서는 관련성 높은 결과를 얻으려면 고객이 자신의 요구를 키워드로 압축해야 합니다. 고객은 원하는 것을 어떻게 검색해야 가장 좋은지 알아야 하며, 복잡한 상황을 “알가르브 가족 호텔 10월” 같은 문구로 줄여야 합니다.
하지만 실제 고객의 요구는 훨씬 복합적인 상황에서 출발합니다. 가족 휴가를 예로 들어 보겠습니다. “따뜻한 곳으로 가족 여행을 가고 싶지만, 어디에나 있을 법한 리조트는 싫어.”
에이전트는 정형화되지 않고 사람이 자연스럽게 표현한 이런 프롬프트를 처리하는 데 적합합니다. 후속 질문을 하고 맥락을 유지하며 모호한 목표를 구체적인 행동 계획으로 바꿀 수 있습니다.
이는 리테일러가 받는 신호의 성격을 바꿉니다. 오늘날 리테일러는 고객이 사이트에서 클릭한 상품, 포기한 장바구니, 열어 본 이메일, 완료한 구매를 통해 행동을 파악합니다. 에이전트형 여정에서는 신호에 담긴 정보가 더 풍부하고 고객의 의도를 더 잘 보여 줍니다. 이제 신호는 단순히 “이 고객이 호텔을 봤다”가 아니라 “이 고객은 휴가지 세 곳을 비교 중이고, 이미 교통편과 현지 이동 수단을 알아봤으며, 편의시설을 고민하고 있고, 예약 전에 가장 좋은 조건을 알아보고 있다”가 됩니다. 이는 비즈니스 측면에서 훨씬 가치 있는 고객 맥락입니다. 적어도 단기적으로는 에이전트형 커머스를 단순히 또 하나의 결제 연동 방식이 아니라 완전히 새로운 고객 의도 신호의 원천으로 봐야 합니다.
에이전트형 채널은 고객이 유료 검색이나 자연 검색, 마켓플레이스, 제휴 트래픽을 통해 유입되기 전부터 고객 여정에 개입하게 됩니다. 검색하고 비교하는 일을 에이전트가 대신하기 때문에 고객은 Google에 검색어를 입력하거나, 카테고리 페이지를 방문하거나, 여러 리테일러 사이트를 일일이 둘러볼 필요가 없어질 수 있습니다. 이에 따라 리테일러가 고민해야 할 문제도 “이 키워드의 검색 결과에서 어떻게 상위에 노출될까?”에서 “이 고객이 원하는 것을 가장 잘 충족하는 선택지가 되려면 어떻게 해야 할까?”로 바뀝니다.
실제 에이전트형 여정: 여기서는 “가족 여행을 예약했어”라는 고객의 의도가 파악되면 어시스턴트는 간단한 행정 업무를 알아서 처리합니다. 일정을 확인하고, 주간 장보기를 조정하며, 환전과 모바일 로밍을 준비하고, 사용자의 판단이나 결제, 승인이 필요한 선택지만 제시합니다.
어시스턴트는 선택지를 조사하고 범위를 좁힌 뒤, 명확한 옵션과 장단점, 가격 등 중요한 결정만 제시합니다. 고객은 중요한 사항만 승인하고 나머지는 에이전트에게 맡길 수 있습니다. 여기서는 이동 시간, 수고, 위험을 기준으로 공항 이동 수단을 비교합니다.
고객이 실제로 어떤 경험을 하게 될지 보여 주기 위해 실제로 작동하는 프로토타입을 만들었습니다.
핵심은 고객의 실제 생활 맥락을 중심으로 리테일러와 서비스 제공업체가 협력하는 의도 중심 생태계입니다. 이러한 경험을 통해 리테일은 개별적인 거래의 집합에서 고객 여정 전반을 유기적으로 연결하는 플래너로 바뀝니다. 각 브랜드는 자신이 가장 잘하는 부분을 담당하고, 고객은 해야 할 일과 내려야 할 결정, 완료된 작업을 하나의 명확한 목록으로 확인할 수 있습니다.
에이전트는 상품의 실질적인 조건을 평가하는 데 탁월합니다. 사양을 비교하고, 리뷰를 요약하고, 가격과 배송 조건을 확인하며, 고객이 밝힌 요구에 가장 잘 맞는 상품을 찾아낼 수 있습니다. 이로써 리테일은 더 투명해지고, 때로는 더 냉혹해질 것입니다. 고객의 에이전트가 1차 선별을 맡으면 경쟁력이 떨어지는 상품이나 서비스는 금세 드러납니다. 데이터가 부실하거나 정책이 불분명하고, 주문 처리가 느리거나 차별점이 모호한 상품은 후보 목록에조차 오르지 못할 수 있습니다.
그러나 리테일은 기능만으로 이루어지는 것이 아닙니다. 사람들은 상품 자체뿐 아니라 브랜드가 주는 신뢰감과 소속감까지 구매하기 때문에 브랜드가 중요합니다. 그래서 중요한 순간에는 여전히 리테일러가 고객을 자신의 브랜드 환경으로 유도해야 합니다. 앞으로 중요한 것은 에이전트가 다른 기업의 인터페이스 안에서 모든 일을 처리하도록 하는 것이 아니라, 어떤 작업은 에이전트가 직접 완료하고 어떤 시점에는 고객을 더 풍부한 브랜드 경험으로 연결해야 하는지 판단하는 것입니다.
가장 근본적인 변화는 에이전트가 휴가와 같은 고객의 일상 속 상황에 맞춰 여러 리테일러와 서비스 제공업체로 이루어진 생태계 전체를 자연스럽게 조율한다는 점입니다. 에이전트형 어시스턴트는 다음과 같은 일을 할 수 있습니다.
공항 이동편을 예약하고 지연 발생 시 일정을 업데이트합니다.
정기 배송을 일시 중지하고 고객이 돌아올 때 필수품이 도착하도록 예약합니다.
목적지에 적합한 모바일 데이터 요금제를 미리 예약합니다.
각각은 대단한 일이 아니지만, 모두 합치면 고객 관계의 근본적인 변화를 뜻합니다. 고객은 “휴가를 예약했어”라는 하나의 의도만 밝혔지만, 에이전트가 여러 리테일러와 서비스 제공업체를 조율해 각 기업이 서로 연계하여 필요한 일을 조금씩 나눠 처리하도록 했습니다.
고객은 대화형 인터페이스를 통해 의도를 표현합니다. 신원, 선호도, 결제 정보, 권한이 담긴 “AI 패스포트”를 보유한 AI 어시스턴트가 작업을 계획하고, UCP, ACP, MCP를 통해 판매자 시스템에 연결한 뒤 상품 정보, 재고, 가격, ERP, CRM, 결제가 뒷받침하는 판매자 관리형 경험 레이어에서 작업을 실행합니다.
이는 기회인 동시에 그만큼 큰 위협입니다. 고객에게는 번거로움과 생각해야 할 일이 획기적으로 줄어드는 삶을 의미합니다. 리테일러에는 중요한 질문이 제기됩니다. 에이전트가 쉽게 접근하고 이해할 수 있으며, 고객을 위해 조율하는 이러한 여정에 포함할 만큼 신뢰할 수 있는 서비스인가요? 아니면 고객의 일상을 조율하는 AI의 눈에 아예 띄지 않는 존재인가요? 에이전트가 여러 서비스를 조율하는 환경에서 성공하는 리테일러는 쉽게 연동할 수 있고, 믿고 이용할 수 있으며, 에이전트가 계속해서 선택할 만큼 가치 있는 기업입니다.
그러나 이렇게 조율된 모든 행동의 밑바탕에는 결코 타협할 수 없는 하나의 토대, 바로 신뢰가 있습니다. 고객은 자신의 위치, 집을 비우는 시기, 구매 내역, 결제 방식, 동거인 등 매우 사적인 생활 정보를 기꺼이 공유해야 합니다. 이는 고객이 데이터 보안을 믿고, 에이전트가 최고 입찰자가 아닌 자신의 이익을 위해 행동하며, 권한을 넘거나 돈을 잘못 쓰거나 자신을 위험에 노출하지 않고, 모든 단계에 명확한 동의와 안전장치, 통제 수단이 있다고 믿을 때만 가능합니다.
그렇지 않으면 고객은 자신의 일상을 에이전트에게 맡기지 않을 것이며, 에이전트형 모델은 결국 원래 없애고자 했던 수동적이고 단절된 방식으로 되돌아갑니다. 리테일러 입장에서도 이는 중요한 문제입니다. 에이전트, 플랫폼, 연결된 모든 서비스로 이루어진 생태계가 고객을 대신해 행동할 만큼 신뢰를 얻지 못했다면, 에이전트가 리테일러의 정보를 읽고 접근할 수 있게 만드는 것만으로는 큰 의미가 없습니다. 신뢰가 있어야 이렇게 여러 서비스가 연계된 일상이 가능하며, 그 연결 고리 중 어느 하나라도 신뢰를 저버리는 순간 전체에 대한 신뢰가 무너질 수 있습니다.
불편하지만 피할 수 없는 질문입니다. 고객이 리테일러보다 에이전트와 먼저 상호작용한다면, 리테일러가 상품 발견과 비교, 고객 인터페이스는 물론 경우에 따라 결제 단계까지 주도한다는 보장은 없습니다. 리테일러는 에이전트가 고객에게 제시할 수 있는 여러 선택지 중 하나가 되며, 이에 따라 경쟁의 규칙도 완전히 달라집니다. 과거에는 고객 트래픽을 확보하기 위해 경쟁했다면, 앞으로는 에이전트의 추천을 받기 위해 경쟁하게 됩니다.
에이전트는 “누가 이 상품을 판매하는가?”뿐 아니라 “고객과 맥락, 장단점에 관해 내가 아는 모든 것을 고려할 때, 이 고객의 의도를 실현할 최적의 리테일러는 누구인가?”라고 묻게 됩니다. 이 경쟁에서 이기기는 훨씬 어렵습니다.
고객을 대신해 결정하는 에이전트는 다른 기업이 아닌 특정 리테일러를 선택할 명확한 이유를 찾습니다. 한 가지 성공 전략은 상품의 가치와 뛰어난 운영 역량입니다. 상품, 가격, 재고 상황, 주문 이행 조건에서 확실한 경쟁력을 갖춘 리테일러가 선택받습니다. 또 다른 전략은 경험과 신뢰, 큐레이션입니다. 브랜드와 서비스, 조언, 품질 보증, 고객과의 관계에서 뚜렷한 가치를 제공해 단순한 상품 판매자를 넘어 신뢰할 수 있는 경험을 제공하는 리테일러가 선택받습니다.
문제는 그 중간에 있는 모든 기업입니다. 가장 저렴하거나 편리하거나 빠르지도 않고, 가장 신뢰받거나 세심하게 큐레이션하지도 않는 리테일러를 에이전트가 선택할 이유가 있을까요?
에이전트형 환경에서 리테일러는 두 가지 일을 동시에 해야 합니다. 첫째, 신뢰할 수 있는 컨텍스트 레이어를 통해 적절한 데이터와 정책을 제공하여 에이전트가 필요한 정보를 쉽게 파악할 수 있도록 해야 합니다. 그래야 에이전트가 해당 리테일러가 고객의 요구에 적합한 선택지인지 판단할 수 있습니다.
둘째, 고객에게 매력적인 브랜드로 남아 있어야 합니다. 브랜드와 브랜드의 말투, 고객에게 영감을 주는 요소가 결합된 경험의 영역으로, 고객이 해당 브랜드에 관심을 가질 이유를 만드는 것입니다. 최고의 리테일러는 이 두 가지를 연결할 줄 알아야 합니다. 에이전트가 자신을 추천하는 데 필요한 구조화된 정보를 충분히 제공하는 동시에, 고객이 브랜드와 더 깊은 관계를 맺고 싶게 만드는 가치도 창출해야 합니다.
변화는 첫걸음을 내딛는 데서 시작됩니다. 두 접근법 모두 기술과 문화의 상호 보완적 변화가 필요합니다. 팀은 내부 및 외부 에이전트가 데이터와 워크플로를 탐색하고 브랜드를 대변하는 방식에 익숙해져야 합니다.
에이전트는 체계적이고 정확하며 풍부한 맥락을 담은 상품 정보를 갖췄을 때 가장 유용합니다. 짧은 상품명과 몇 가지 일반 속성만으로는 부족합니다. 리테일러의 컨텍스트 레이어에는 상품이 무엇인지, 누구를 위한 것인지, 왜 신뢰할 수 있는지를 설명하는 데이터가 필요합니다. 여기에 실시간 운영 데이터도 뒷받침되어야 합니다. 에이전트가 리테일러를 추천하려면 상품의 재고 여부, 배송 예정 정보가 정확한지, 가격이 최신인지, 프로모션이 유효한지, 반품 정책이 명확한지를 신뢰할 수 있어야 하기 때문입니다. API도 그만큼 중요합니다. 에이전트와 시스템이 상호작용하는 환경에서는 느리고 불안정하거나 불완전한 연동이 사업 경쟁력을 떨어뜨리는 요인이 됩니다. 에이전트가 리테일러의 정보를 쉽게 조회하고 이해하며 거래까지 진행할 수 있어야 합니다.
지금 두 접근법 중 하나 또는 둘 다 시도해 보길 권합니다. 한 영역에서 학습하고 검증한 내용을 다른 영역에도 활용해 진행 속도를 높일 수 있습니다.
근본적으로 이는 브랜드로서 어떤 존재가 되고 고객 의도에 어떻게 대응할지에 관한 전략적 선택입니다. 리테일러는 고객이 달성하려는 목표, 거쳐 가는 단계, 탐색 중인지 구매 중인지 보여 주는 신호, 그리고 브랜드가 정보나 확신을 제공하거나 전문가의 도움을 통해 개입해야 하는 중요한 순간을 이해하는 의도 모델을 구축해야 합니다. 이제 핵심 질문은 “우리는 어떤 상품을 판매하는가?”가 아니라 “우리는 고객의 어떤 의도를 가장 잘 충족할 수 있는가?”입니다.