✅ 오늘의 파쓰 지식 : 중고차 거래 플랫폼 헤이딜러의 사례를 통해 '뒤로가기' 버튼의 2가지 유형 '히스토리 백(History Back)'과 '하이어라키 백(Hierarchy Back)'에 대해서 알아봐요.

✅ 파쓰와 함께 훑는 커머스 비즈니스 : 성공적인 커머스 비즈니스를 위한 2024년 3가지 주요 키워드를 알아보아요. 

✅ 파쓰가 전하는 테크 샤라웃 : '추천 서비스'와 '디자인 일관성'을 주제로 이와 관련된 테크 블로그 소식을 가져왔어요.

💡핵심 요약

• 히스토리 백(History Back) : 사용자가 접근한 화면 순서의 역순으로 돌아가요!
• 하이어라키 백(Hierarchy Back) : 직전화면이 아닌 해당 화면이 속한 상단 메뉴로 이동해요!

2024 놓칠 수 없는 3가지 커머스 키워드 

• 24시간 고객 응대
• 주문 처리 및 배송 조회
• 개인화된 상품 추천

• 기본적인 FAQ 기능, 결제 및 주문처리, 주문/배송 조회 등 고객 서비스 자동화
• 다국어 지원 챗봇 개발을 통한 글로벌 시장 진출 확대

최근 커머스 플랫폼을 이용하다보면 챗봇을 이용한 서비스들이 많은데요. 자주 발생하는 문의사항부터, 배송 조회까지 이제는 고객센터를 연결하지 않아도 간단한 질문들은 챗봇을 통해 24시간 응대가 가능해졌습니다.
2026년에는 10건의 고객 상담 중 1건이 AI 챗봇으로 처리될 것으로 예상했는데요. 전세계 상담센터에서 대화형 인공지능 채택을 늘리면서 향후 5년 동안 800억 달러(한화 약 111조 1,500억원)의 비용이 절감될 것으로 예측하고 있어요. 또한 Chat GPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 이 분야는 더욱더 발전하고 있죠.
인터파크, 11번가 등 국내 커머스에서도 수년 전부터 챗봇 도입이 활발했는데요. SSG닷컴은 전체 상담 문의의 25%를 챗봇으로 처리하고 있고, 롯데온은 개인화된 챗봇 서비스 ‘샬롯’의 사용자가 전년 동기 대비 150% 증가했다고 해요. 챗봇의 활용이 비용 절감과 매출 증대에 도움을 주는 것이 다수의 사례를 통해 검증된 만큼 앞으로 더욱 발전하여 고객과의 소통 창구로써의 주요 역할을 할 것으로 예상돼요.

• 사용자의 선택 피로도를 낮추기 위한 맞춤형 큐레이션

• 구매 이력, 상품 검색 이력 등 데이터를 활용하여 개인화된 추천 상품 큐레이션
• 고객의 상황, 선호도, 맥락을 파악한 정확한 상품 추천 및 잠재 수요 예측

수많은 상품들 중 선택에 지친 소비자들에게 마법같은 기능, 초개인화된 ‘큐레이션’이 등장했어요. 이 기능은 사용자의 구매이력, 상품 검색 이력 등 다양한 데이터를 활용하여 딱 맞는 상품을 추천해주는 건데요. 많은 커머스 기업에서 AI 기반 상품 추천 개발에 투자하며, 그 효과를 경험하고 있어요.
네이버는 자체 개발한 ‘개인화 상품 추천 블록’을 통해 AI 추천 상품 거래액이 전년 대비 30% 증가하는 성과를 보였고, 스타일 커머스 플랫폼 에이블리는 AI 개인화 추천 기술 활용으로 재구매율 60%를 달성했다고 해요.
고객의 상황, 선호도, 맥락을 파악하여 정확한 상품 추천은 물론, 고객이 인지하지 못한 잠재적 수요까지 예측하여 교차 판매의 기회를 창출할 수 있기 때문이죠. 비즈니스에 중요한 역할을 하는 '구매 전환율'과 '재방문율'을 높이는 데 큰 영향을 미치는 만큼 개인화 추천 서비스에 대한 관심은 계속될 것 같아요.

• 기업 : 안정적인 수익, 고객 충성도 증대
• 소비자 : 구매 시간 절약, 새로운 상품과 서비스 경험