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미국의 대형 유통업체 월마트가 2023년 매출액 기준 전년 대비 6% 성장하는 등 여전한 저력을 보여주고 있다. 이른바 오프라인과 온라인을 넘나드는 ‘옴니채널’ 전략을 선보였는데, 여기서 더 나아가 올해는 미래 비전으로 ‘적응형 리테일(adaptive retail)’을 내세웠다. 특히 “온-오프라인의 구분 없이 고객이 월마트의 어떤 채널을 이용하든, 쇼핑의 어떤 단계에 있든 최상의 경험을 제공하는 것”이 중요하다고 강조했다. 

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월마트는 상품 검색 경험을 어떻게 고도화했을까?

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미국의 대형 유통업체 월마트가 2023년 매출액 기준 전년 대비 6% 성장하는 등 여전한 저력을 보여주고 있다. 이른바 오프라인과 온라인을 넘나드는 ‘옴니채널’ 전략을 선보였는데, 여기서 더 나아가 올해는 미래 비전으로 ‘적응형 리테일(adaptive retail)’을 내세웠다. 특히 “온-오프라인의 구분 없이 고객이 월마트의 어떤 채널을 이용하든, 쇼핑의 어떤 단계에 있든 최상의 경험을 제공하는 것”이 중요하다고 강조했다. 

 

그동안 월마트는 상품 검색에서도 고객이 원하는 상품을 쉽게 찾을 수 있도록 최상의 경험을 제공하는 방향으로 발전해 왔다. 최근엔 생성 AI를 적용하여 사용자 만족도를 높이고, 광고 영역과 헬스 영역을 강화하여 매출을 증대하고 있다. 이번 글에서는 월마트의 미래 비전 중 쉽고 빠른 검색과 발견을 돕는 ‘상품 검색 경험’ 고도화 사례를 살펴보고자 한다.

 

<출처: 월마트, 작가 캡처>
 

월마트의 상품 검색 고도화(파인딩) 사례

1) 음성 검색에서 생성 AI까지

먼저 월마트가 생성 AI를 적용해, 대화형 검색 경험을 제공하기까지 어떻게 발전해 왔는지 살펴보자. 월마트는 생성 AI를 제공하기 전에도 온라인과 오프라인 데이터가 연결된 검색 경험에 탁월했다. 그 예시로 5년 전에도 음성 검색, 바코드 검색이 지원됐고, POG(Plan-O-Gram)가 연동되어 오프라인 매장에 상품 위치를 알 수 있었다.

 

월마트 음성과 바코드 검색(2018년 10월) <출처: 월마트, 작가 편집>

 

그리고 2024년인 현재와 비교해 보면, 검색어 자동완성 시 키워드와 관련성 높은 상품을 함께 제공한다. 필터 역시 이전보다 정교화되었고, 검색 결과에서 상품을 바로 장바구니에 담을 수 있도록 퀵 장바구니 버튼을 배치했다. 또한 2018년에는 ‘2 Day shipping’을 대표 배송서비스로 제공했다면, 현재는 풀필먼트를 강화하여 오늘이나 내일 받아볼 수 있도록 폭넓게 지원하고 있다.

 

 

검색어 입력부터 검색 결과 필터 적용까지 편의성을 향상했다. <출처: 월마트, 작가 편집>

 

이처럼 월마트는 고객 여정 전반에 검색뿐만 아니라, 추천 등에 대한 파인딩 기능이 고도화되어 있어, 생성 AI를 적용했을 때 고객 경험 향상으로 이어질 수 있었다. 만약 상품 구색을 갖추지 못하고 결품, 결건 문제가 있거나 검색, 추천 기능이 제대로 작동하지 않는 상태인데 생성 AI만 적용한다고 해서 검색(파인딩) 경험이 저절로 좋아질 수는 없다.

 

월마트 생성 AI 검색 적용(2024년 2월) <출처: 월마트, 작가 편집>

 

물론 월마트도 아직은 시행착오가 많다. 생성 AI를 적용한 대화형 검색을 써본 결과, 도입 초기 단계라 부정확한 결과를 내놓기도 하고, 자동 완성에서 원하지 않는 상품 목록이 보여서 크게 만족스럽지 않았다. 그러나 검색과 추천 필터링 경험을 계속해서 향상해 온 만큼, 사용자가 더욱 빠르고 편리하게 원하는 상품을 찾을 수 있도록 기본기를 잘 다져놓았다. 

 

2) 신규 수익 창출과 이어지는 검색 경험

월마트는 크게 두 가지 측면에서 신규 수익 창출을 도모하고 있다. 하나는 월마트 커넥트(walmart connect)로 디지털 미디어 광고 사업이고, 다른 하나는 의료사업과 결합한 월마트 헬스(walmart health)다. 이러한 전략 방향은 검색에도 잘 나타나는데, 검색 결과에서 “Sponsored” 형태로 광고를 제공한다. 이는 아마존 다음으로 월마트에 광고를 게재하고 싶어 하는 판매자들의 니즈를 충족하면서도, 온라인과 함께 오프라인 매장 데이터를 활용하여 광고 효과를 극대화할 수 있을 것으로 보인다.

 

월마트 검색 결과 광고 노출 <출처: 월마트, 작가 편집>

 

다음으로는 시장 규모가 점차 커지는 헬스케어 분야다. 월마트 헬스 자체 브랜딩 안에서 검색을 별도로 지원하며, 각 하위 카테고리마다 상세 검색 및 필터를 제공한다. 이처럼 특정 카테고리 내에서 검색을 시작할 수 있도록 제공하거나, 추가적인 세부 카테고리로 결과를 좁힐 수 있도록 지원하고 있다.

 

월마트 헬스 검색 강화 <출처: 월마트, 작가 편집>

 

3) 자동완성 맞춤형 셀렉션 제안

다음으로 월마트의 검색창을 선택하면, 사용자의 과거 검색 이력과 연관된 키워드를 분석하여 개인의 선호, 관심사에 맞춘 맞춤형 검색 결과를 제공한다. 특히 검색 과정을 간소화하기 위해 자동완성 기능을 통해 관련 키워드를 제안하는 것뿐만 아니라, 사용자에게 더욱 관련성 높은 상품을 셀렉션하여 제공한다.

 

예를 들어, “Protein”을 구매하기 위해 “Pro”만 입력해도 자동완성된 키워드와 함께 가격, 형태별 셀렉션을 제공한다. 만약 바로 입을 수 있는 “dresses”을 구매하기 위해 “dres”까지만 입력해도, “오늘 배송”, “신상”, “20달러 미만” 등의 셀렉션을 함께 제공한다. 이러한 혜택 기반의 셀렉션을 제공하려면 자동완성의 정확도가 높이는 것이 중요하다.

 

월마트 검색 자동완성 기능과 셀렉션을 결합하여 파인딩 경험 향상 <출처: 월마트, 작가 편집>

 

4) 사용자 니즈를 반영한 필터 제공

또한 월마트는 검색 결과에서 사용자가 원하는 상품을 정확하고 빠르게 찾을 수 있도록 가격, 브랜드, 평점, 상품 타입 등 다양한 필터 옵션을 제공한다. 예를 들어, 다이어트로 식이요법을 하는 고객이 찾을 수 있도록 “Special Diet Needs”나 매장 내 상품 위치를 찾을 수 있는 “In-store” 등과 같이 상품에 최적화된 필터를 제공하는 것이다. 

 

찾고자 하는 상품의 종류가 많을 땐 더욱 다양한 필터 옵션을 제공한다. 예를 들어, 프로틴의 경우 분말, 액상, 바처럼 선택할 수 있는 형태가 17개나 된다. 디저트의 경우, 콜레스테롤, 글루텐, 유당, 설탕 등이 없는 영양 성분 만해도 18개다. 이처럼 상품별로 유연하고 최적화된 필터 옵션을 제공 중이다.

 

월마트 상품마다 최적화되고 정교화된 필터 기능 제공 <출처: 월마트, 작가 편집>

 

5) 시멘틱 검색 

월마트에서 생성 AI 도입한 것은 여러 이유가 있겠지만, 단어의 의미를 이해하고 문맥적 관련성을 고려한 검색 결과를 보여줄 수 있기 때문이다. 단순히 키워드가 일치하는지를 넘어, 검색 의도와 문맥을 분석해서 제시하는 것도 가능하다.

 

예를 들어, 월마트에서 “yojeum”을 입력했을 경우엔 검색 결과가 없지만, “yojeum” 뒤에 “tomato”을 붙이면 OR 논리 연산자를 적용하여, 검색 쿼리를 정교화하므로 149개의 검색 결과를 보여준다. 그러나 국내 마트의 경우 “요즘아이티”를 입력했을 때와 뒤에 “토마토”를 붙였을 경우 모두 0개의 검색 결과를 보여줬다.

 

 월마트와 이마트의 검색 결과 비교 <출처: 각 사, 작가 편집>

 

6) 상품 추천 

오프라인의 강자인 월마트는 온라인 및 오프라인에서의 쇼핑 패턴 등 다양한 데이터 소스를 활용하여 추천을 제공한다. 특히 상품 상세에 제공되는 추천 모듈은 총 6가지로, 광고 영역과 추천 영역을 반반씩 교차해서 노출한다. 또한 구매 이력, 검색 및 클릭 수, 리뷰 등의 데이터를 분석해 맞춤화된 상품 추천을 제공하고 있다.

 

  • Best seller: 광고 영역으로 잘 팔리는 트렌디한 인기 상품을 소개한다.
  • Similar items you might like: 비슷한 상품으로 현재 상품과 유사한 특성(브랜드, 카테고리, 가격 등)을 가진 다른 상품을 추천한다.
  • More item to consider: 해당 상품과 관련된 카테고리에서 고려할 만한 다른 상품을 제안한다.
  • Products you may also like: 광고 영역으로 고객의 취향과 선호도를 분석하여 개인에게 맞춤화된 상품을 추천한다.
  • Customers also considered: 다른 고객이 선택하거나 고려하는 상품을 제시한다.
  • More items to explore: 더 많은 상품을 발견하도록 제안하는 광고 영역으로, 광고주에게 추가적인 구매로 이어질 수 있는 기회를 제공한다.

 

월마트 상세에 제공되는 추천 모듈 <출처: 월마트, 작가 편집>

 

 

마치며

지금까지 살펴본 것처럼 월마트는 고객의 검색 경험을 개선하기 위한 다양한 전략을 적용해 왔다. 그중에서도 생성 AI를 검색에 빠르게 도입했다는 점에서 주목할 만하다. 이커머스 기획자라면 “우리도 빨리 도입해야 하는 것은 아닌가?”라고 고민할 수도 있다. 그러나 생성 AI를 활용한 대화형 검색 인터페이스를 구현하려면, 기본적으로 갖추어야 할 조건이 있다. 

 

우선 기본적으로 상품 구색이 월등히 많아야 한다. 월마트는 슈퍼센터, 디스카운트 스토어, 네이버후드 마켓, 그리고 샘스 클럽 등 도심지와 외곽 지역에 따라, 다양한 포맷의 매장을 미국 내에만 5,000개 이상의 매장을 운영하고 있다. 그리고 상품 개수만 해도 1P, 2P, 3P 상품을 모두 취급하며, 대략 슈퍼센터 1개 매장 기준 14만 개 이상의 SKU(Stock Keeping Unit, 재고 유지 단위)를 제공하고 있다.

 

여기에 온라인과 오프라인 재고가 실시간으로 연동되어, 결품/결건 없이 원하는 상품을 쉽게 찾아 구매할 수 있도록 지원한다. 그리고 앞서 언급한 것처럼 끊임없이 검색, 추천 경험을 향상해 왔기 때문에 가능했다. 이러한 경험을 기반으로 생성 AI를 적용함으로써, 월마트는 사용자의 요구를 더 정확하게 파악하고 적합한 검색 결과를 제공할 수 있게 된 것이다. 물론 이제는 생성 AI가 선택이 아닌 필수가 된 상황이다. 그러나 기술을 도입하기 전, 본질적인 고객 경험은 무엇인지, 기본적으로 갖추어야 할 역량은 무엇인지 등을 고민해 보면 좋을 것이다.

 

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