• 25년 6월 4일 AI 에이전트 커머스 혁명: 쇼핑의 주체가 AI로 바뀌는 시대는, AI 에이전트가 소비자를 대신해 쇼핑을 수행하며 특히 반복적이고 일상적인 구매(식자재, 세제 등)에서 인간의 역할을 대체할 가능성을 제시했습니다. 나아가 감성적이고 인간의 선택이 중요한 쇼핑(선물, 패션 등)은 여전히 인간이 주체가 되지만, AI의 추천과 AI 검색 도움을 받게 될 커머스의 변화 과정을 분석했습니다.
• 25년 8월 3일 증기선을 넘어 로켓으로: AI 에이전트 커머스가 다시 그리는 쇼핑 지형도는, ‘에이전트 커머스’ 시대에서 기존의 퍼널 전략과 고객 여정이 AI로 인해 재정의되며, 구매 과정보다 구매 결과에 집중하는 시대가 다가옴을 주장합니다. 이어서 판매자가 취할 수 있는 전략적 선택으로 네 개의 테제(These, thesis)가 제시되고 있습니다.

왜 ‘AI 공동구매’인가: 집단 의도가 만드는 수요

2000년대 소비자는 본격적으로 인터넷과 월드와이드웹을 통해 그 전과는 다르게 제품 및 서비스를 검색하고, 다르게 비교하고, 다르게 주문하기 시작했습니다. 월드와이드웹과 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(HTTP) 그리고 이어진 앱(App)은 소비자에게 새롭고 더 편리한 구매 옵션을 제공했습니다. AI는 훨씬 더 광범위하게 소비자의 구매 행동을 바꿀 수 있습니다. 앞으로 다가올 가장 큰 변화 중 하나는 AI 공동 구매입니다.

아마존과 구글의 Buy for Me 실험 가운데 제가 가장 주목한 기능은 가격 추적(Track Price)입니다. 예를 들어보겠습니다.

• 저는 고양이 집사입니다. 제가 사랑하는 고양이 이름은 ‘봄’입니다.
• 봄이에게 다양한 습식 캔을 맛보게 했습니다. 봄이의 최종 선택은 ‘로얄 캔’입니다.
• 저는 아래 그림처럼 가격 변동 알림 앱 ‘폴센트’를 이용해 로얄 캔의 가격 정보를 얻습니다.
• ‘로얄 캔’은 시간의 흐름에 따라 가격이 변동합니다(dynamic pricing).
• 폴센트 앱으로부터 최저가 알림을 받으면 로얄 캔을 구매합니다.
• 이제 이 최저가 알림 → 구매를 AI에게 위탁할 수 있습니다.

메커니즘: 희망가 범위 → 에이전트 협상 → 즉시결제

여기서 AI 공동 구매의 메커니즘은 어떻게 탄생할까요?

• 저는 ‘로얄 캔’의 희망 구매가격 ‘범위’를 구글 제미나이, ChatGPT 등 AI 서비스에게 18,000원에서 19,000원 사이로 제시합니다.
• 이러한 저의 ‘구매 의도’는 AI 서비스 입장에서 볼 때 1개가 아닙니다.
• 예를 들어 1만5천 명이 저와 동일한 희망 구매가격 범위를 설정했다고 가정하겠습니다.
• 그럼 AI 서비스는, 가격이 떨어질 때까지 기다릴 필요가 없습니다.
• 판매자 또는 판매자를 대신하는 AI 에이전트에게 바로 문의할 수 있습니다.
• “‘로얄 캔’을 18,000원에 1만 5천개를 팔지 않을래?”라고요.
• 양측 AI 에이전트가 즉시 가격 협상에 들어갑니다. 결과에 따라 1만5천 명의 주문이 대기 없이 확정됩니다
• 이것이 앞으로 등장할 AI 공동 구매의 모습입니다.

AI 공동 구매는 몇 가지 전제조건을 가지고 있습니다. 첫째, AI 서비스는 고객의 구매 희망 가격 범위라는 의도(intent)를 정확하게 알고 있어야 합니다. 둘째, 해당 제품의 가격은 동적으로 변화합니다. 셋째, 판매자는 ‘협상 AI 에이전트’에 판매 희망 가격 범위를 설정합니다. 판매 희망 가격 범위 또한 동적으로 변화할 수 있습니다.

AI 가격협상 마켓플레이스의 부상과 파급효과

나아가 구글 제미나이와 ChatGPT는 AI만을 위한 ‘가격 협상 마켓플레이스’를 만들 수 있습니다. 이곳에서는 마치 검색광고 키워드 경매가 진행되듯 다양한 상품과 서비스의 가격 협상이 진행되고, 계약이 체결되고, 결제가 이루어집니다. 이 AI 전용 가격협상 마켓플레이스가 자리 잡으면, 아마존, 쿠팡, 네이버 스토어의 플랫폼 지형은 크게 흔들릴 것입니다.

AI 공동 구매, AI 가격 협상 대상은 ‘로얄 캔’에 제한되지 않을 것입니다. 일상용품 뿐만 아니라, 1년마다 정기적으로 재계약할 수 있는 자동차보험, 다양한 여행 상품도 그 대상이 될 수 있습니다. 이렇게 커머스의 새로운 질서가 탄생할 수 있습니다.

아마존의 방어도 결코 무시할 수 없습니다. 아마존 또한 방어적 차원에서 Buy for me 기능을 테스트하고 있습니다. 아마존은 외부 판매자의 상품을 자사 인터페이스는 유지한 채 AI 에이전트가 대신 찾아 결제까지 연결하는 모델을 실험 중입니다. 아마존은 “우리 영역 밖에서도 고객을 위해 모든 것을 커버하는 쇼핑 에이전트를 구축한다”는 목표를 내세우고 있습니다. 이는 전통적인 ‘마켓플레이스 내 매출’ 중심에서 ‘외부 웹 전반으로 매출을 확장’하려는 움직임입니다. 이는 AI 에이전트가 등장하기 이전 시작된 아마존의 Buy with Prime과 유사합니다. Buy with Prime은 외부 웹(=자사몰)에서도 아마존 프라임 혜택을 연결하는 서비스이며, Buy for me와 궁합이 맞습니다.

물론 AI 공동 구매, AI 에이전트에 의한 가격 협상 등이 순조롭게 진행되기 위해서는 사전에 확보되어야할 기술 전제조건이 많습니다.

• 보안, 프라이버시, 결제 안전장치 등 신뢰 인프라가 선행되어야 합니다.
• 범용 장바구니(checkout)에 AI 에이전트를 연결하는 일은 기술적으로 쉽지 않을 겁니다.
• 여행, 보험 상품 등에서는 특히 취소 등 기술적 소비자 보호 메커니즘이 중요합니다.

이러한 기술 또는 규범 전제조건이 해결된다면, 소비자 ‘의도’를 모아 즉시 결제(→ AI 공동구매)로 이어지는 새로운 커머스 역동성이 생길 수 있습니다. 이때 태동할 ‘AI 마켓플레이스’는 인간 소비자 눈에 보이지 않는 가상 시장입니다. 이 시장에서 판매자 웹사이트는 새로운 역할을 갖게 됩니다.이제 AI가 (판매) 웹사이트를 통해 전통적인 상품정보 및 리뷰뿐 아니라 (변동하는) 가격 정보와 재고 정보까지 수시로 읽고, 해석하고, 재조합할 수 있어야 합니다. 사람을 위한 UI는 계속 중요하지만, 기계가 읽을 표준화된 데이터를 규칙적·안정적으로 제공하는 일은 더 중요해집니다. 이른바 상세페이지는 소비자의 이목을 끄는 좋은 카피를 넘어 기계가 평가할 수 있도록 구조화되어야 합니다. 결국 가격·재고 등 상품 데이터가 곧 상품이 됩니다. 그리고 정기적으로 생성되는 데이터 피드가 곧 ‘새로운 상점’이 됩니다. 이때 AI용 데이터 피드는 ‘스키마+API+협상 절차’를 아우르는 머신-투-머신 커머스 표준/프로토콜로 수렴합니다.

데이터가 곧 상품: 구조화된 상세페이지와 지속 피드

(새로운) 데이터 표준이 합의된다면, 판매 사이트의 경쟁력은 데이터의 층위와 신선도에서 갈릴 것입니다. 저는 이를 다층적 데이터 전략이라고 부릅니다. 다층적 데이터 피드 구조는 아래 요소를 포함할 수 있습니다.

• 카탈로그 Layer: 상품 정보, SKU(Stock Keeping Unit, 재고 관리 단위), GTIN(Global Trade Item Number, 국제 상품 식별 번호)
• 정적 속성 Layer: 상품 스펙, 이미지, 리뷰 메타 정보 등
• 동적 오퍼 Layer: (변동) 가격, 재고, 프로모션, 배송 서비스 수준 계약 등
• 신뢰 및 정책 Layer: 환불, 취소, 보증 등
• 상호작용 로그 Layer: 협상 로그

AI 커머스가 작동하기 시작하고 대중화된다면, 아마존, 쿠팡, 네이버 스토어와 같은 전통 플랫폼 또는 마켓플레이스는 크게 흔들릴 것입니다. 구매자와 판매자를 대변하는 AI 에이전트에 의해 매매 주문이 작동할 경우, 지금까지 전통 플랫폼/마켓플레이스가 제품 판매자(Seller)로부터 받아온 높은 수수료 중 일부는 ChatGPT, Gemini 등 AI 서비스쪽으로 이동할 수 있습니다. 여기에 인간 소비자의 전통 플랫폼/마켓플레이스 방문이 줄어들 경우, 최근 급증하고 있는 광고 매출(리테일 미디어)도 큰 타격을 받게 됩니다. 그럼에도 불구하고 전통 플랫폼/마켓플레이스가 가지고 있는 물류 인프라, 소비자 신뢰 등은 AI 커머스 시대에 강력한 경쟁력으로 남을 것입니다.

브랜드 과제: 검증 가능한 데이터 생산

브랜딩의 감성 스토리텔링은 여전히 인간 소비자에게 중요합니다. AI Commerce 시대에도 틱톡 Shop 등 소셜 커머스의 힘은 더욱 강력해질 가능성이 높습니다.

그러나 판매사업자 또는 개별 브랜드는 AI 에이전트의 관심은 다른 곳에 있음을 명심해야 합니다. AI 에이전트는 가격, 반품율, 리뷰, 기계가 읽을 수 있는 인증서에 관심을 가지고 있습니다. AI 에이전트는 신뢰할 수 있는 데이터를 절대적으로 선호합니다.

커머스의 변화는 이미 시작됐습니다. ChatGPT, 구글 Gemini 그리고 아직 방어적 입장에서 아마존 등이 새로운 상거래 질서의 기초 레일을 깔고 있습니다. 슘페터가 이야기한 ‘창조적 파괴’는 낡은 질서를 무너뜨리고 새 질서를 세우는 힘을 말합니다. 이 창조적 파괴가 AI 시대에 다시 시작되고 있습니다. 경쟁자가 우리를 구식으로 또는 낡은 질서로 만드는 것이 아닙니다.  AI를 구매에 적극 활용하는 소비자가 새 질서를 만드는 힘이며, ChatGPT, Gemini 등 (새로운) AI 플랫폼 또는 AI 서비스가 새로운 질서를 위한 인프라를 제공합니다.