What is best for?

[실무기획]디테일의 확충 : 이 기획은 어떻게 현실화가 되는가?

커리큘럼 코드명 : PXE-103

저번에 구조화한 블록에 맞추어 이번 기획에서는 디테일을 설정하고자 하였는데 현재 많은 경쟁사 및 기업들이 AI를 활용한 방안들을 내다보니 바로 세부 기획을 하기보다 이를 좀더 살펴 보고자 원래 세부 디테일 기획을 하기보다 이를 먼저 확인하는 시간을 가져보았습니다.

 

1)  네이버 _ 네이버 플러스 스토어

네이버의 경우 ‘네이버플러스 스토어’는 상품 탐색에 특화된 AI와 개인화추천 기술을 접목해 사용자 관심사에 맞는 상품과 최적화된 혜택, 프로모션을 추천하며 새로운 AI 쇼핑 앱에서는 사용자의 쇼핑 검색 여정 전반을 도와주는 쇼핑 내비게이터 'AI 쇼핑추천' 기능도 순차적으로 도입될 예정입니다.

 

'AI 쇼핑추천' 기능은 생성형AI가 사용자의 상품 탐색 시간과 노력이 크게 줄어들 수 있도록 쇼핑 검색 여정 전반을 도와줍니다. 사용자의 숨은 탐색 의도와 맥락, 쇼핑 이력을 종합적으로 분석해 구체적인 상품 정보가 입력되지 않은 경우라도 원하는 상품을 발견할 수 있도록 돕는다고 합니다.

https://zdnet.co.kr/view/?no=20241111115147

 

 

네이버에 따르면 올해 1~3분기 AI를 탑재한 홈피드와 클립으로 모바일 메인 체류시간이 전년 동기 대비 11% 늘었으며 같은 기간 창작자 규모는 지난해 대비 2배 증가했다고 합니다. 또한 AI 기술을 적용한 광고 플랫폼 ‘애드부스트’를 홈피드에 시범 적용한 결과 클릭률(CTR)은 약 40% 증가했고 광고 비용(CPC)은 28% 절감하며 최종 광고 효율이 30% 이상 높아졌다고 밝혔습니다.

이를 통해서 AI를 탑재한 홈피드와 클립을 활용하면 광고 효율을 높일 수 있다는 인사이트를 얻을 수 있었습니다.

https://view.nate.com/economy/view/269384/

 

2)  카카오 쇼핑하우

 

쇼핑하우는 국내외 온라인 쇼핑몰의 상품을 검색 및 가격비교 할 수 있는 서비스로, 카테고리별 인기 상품의 랭킹 데이터와 가격 변동 그래프를 제공해 고객의 쇼핑에 최적화된 정보를 제공하는 것이 특징이며 상품 탐색 기능, 사용자 관심 기반 추천 서비스, 검색 필터 개선이 더해졌다고 합니다.

 

이러한 경쟁사를 분석해보았을 때,

다나와의 서비스 구조화에서 강조할 부분을 분류하였습니다.

 

강조해야할 것)

Vs 검색

 다른 AI 서비스들의 경우 대부분 사용자에게 질문을 받거나 맞춤형인 것은 대부분 비슷하지만 어떤 상품과 vs 어떤 상품의 비교를 해주는 서비스는 다나와 밖에 없는 것으로 보입니다. 이를 더욱 강점으로 가져가면 다나와의 정체성을 사람들에게도 쉽게 전달 할 수 있을 것입니다.

 

커뮤니티

대부분의 쇼핑 서비스의 경우 AI와 대화하는 것을 제공합니다. 하지만 다나와의 경우 AI 못지 않은 컴퓨터 등에 관련된 지식인 분들이 커뮤니티에 계시며 이를 통해서 정보를 얻는 사람도 많습니다. 이를 활성화 하여 더욱 신뢰성이 높은 이미지를 구축할 수 있을 것입니다.