유통 / 전자상거래
Amazon: AI 쇼핑 상담
- 기업
- Amazon
- 국가
- 미국
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
고객은 쇼핑 단계마다 성격이 다른 질문을 안고 있다. 여행지 날씨 같은 넓은 질문이 있고 이 제품의 배터리 수명 같은 좁은 질문도 있다. 상품 비교와 가격 확인, 재주문, 주문 문의가 서로 다른 화면에 흩어져 있어 시간이 걸린다. Amazon은 온라인 쇼핑을 더 단순하게 만들어 고객의 시간과 돈을 아끼는 것을 목표로 잡았다.
적용한 기술과 데이터
Rufus는 Amazon Bedrock 위에서 돌아간다. 실시간 router가 Anthropic의 Claude Sonnet, Amazon Nova, 그리고 Amazon의 상품 카탈로그와 고객 리뷰, 커뮤니티 질문답변, 웹 정보를 담은 자체 모델 가운데 질문 유형에 맞는 것을 고른다. RAG로 The New York Times, USA Today, Good Housekeeping, Vogue 같은 매체의 내용을 끌어와 상품과 유행 질문에 답한다. 계정 기억 기능이 고객 개인의 쇼핑 활동을 반영해 답과 상품 검색 결과를 맞춘다. 재주문 요청을 받으면 과거 활동과 지금 필요한 것을 이어 붙이고 품절이면 대체품을 제안하며 장바구니에 자동으로 담는데, 결제 전 확인은 고객이 한다. 가격 알림과 자동 구매도 고객이 정한 목표 가격에서 작동하고 주문 뒤 취소할 수 있게 알림을 보낸다.
성과
Amazon은 발표 시점까지 그해에 2억 5000만 명이 넘는 고객이 Rufus를 썼다고 밝혔다. 월평균 사용자는 지난 한 해 동안 149% 늘었고 상호작용은 210% 늘었다고 했다. 쇼핑 중에 Rufus를 쓴 고객은 그 쇼핑에서 구매할 가능성이 60% 넘게 높았다고 설명했다. 자동 구매를 쓴 고객은 구매당 평균 20%를 아꼈다고 밝혔다. 회사는 기술 개선과 새 기능을 50가지 넘게 넣었다고 했다.
한계와 남은 과제
구매 가능성이 높다는 값은 Rufus를 쓴 고객과 쓰지 않은 고객을 비교한 수치이며 인과를 밝힌 실험 결과가 아니다. 같은 글은 Rufus의 이름이 나중에 Alexa for Shopping으로 바뀌었다고 알린다.
출처
- Amazon Rufus: Amazon's AI shopping assistant gets smarter and more personalaboutamazon.com, 확인
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.