마치 백설공주에 나오는 왕비의 마법거울과 같은 캐릭터로 고객이 원하는 모습을 비춰준다는 의미를 갖고 있다. 대표적인 기능은 상품 추천이다. “엄마 생신 선물 추천해줘”라던지 “요즘 유행하는 원피스 보여줘”라고 음성 또는 채팅을 통해 물어보면 조건과 성향에 맞는 상품을 제안해준다.

김근수 롯데백화점 미래전략본부 AI팀장<사진>은 20일(현지시간) 미국 라스베이거스 만달레이베이호텔에서 열린 ‘IBM 씽크 2018’의 세션발표에서 ‘로사’를 소개해 참석자들의 주목을 받았다.

그에 따르면, 로사는 유통업계 최초의 AI 쇼핑 어드바이저다. 미리 학습된 쇼핑 시나리오나 인스타그램 등 소셜네트워크서비스 트렌드를 기반으로 상품을 추천해주는 것이 특징이다. 이를 위해 IBM의 왓슨 기반 검색 엔진인 ‘왓슨 익스플로러’를 도입했다. 단순히 챗봇을 도입한 것이 아니라, 이를 통해 상품 데이터를 속성에 따라 분류, 정형화시켰다.

롯데쇼핑이 ‘로사’를 출시하게 된 배경은 온-오프라인 쇼핑 고객의 증가 등에 따른 위기감 때문이다. 2015년 해도 롯데백화점 매출의 70% 이상이 오프라인에서 발생했다. 하지만 온라인에서 상품을 구매하고 오프라인에서 찾아하는 식의 온-오프라인 및 온라인 고객이 2020년 말이면 전체 매출의 90% 이상을 차지할 전망이다. 특히 20~30대 고객의 매출이 지난 10년 간 지속적으로 줄어들었다.

그는 “혁신 없이는 미래 지속성 보장이 힘들다고 생각해 그룹 차원에서 AI와 옴니채널 쇼핑을 위한 다양한 방안을 모색했다”며 “챗봇이 출발점”이었다고 말했다. 롯데백화점이 생각하는 챗봇의 모습은 고객의 말을 이해해 컨시어지 역할을 하면서 오프라인 매장 안내 기능을 통해 고객과 소통하는 것이 필요했다. 결국 이를 통해 차별화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있을 것으로 여겼다.

또한 기술 도입에 있어 중요한 것이 현장인 동시에 챗봇의 상대는 고객이었기 때문에 고객 인터뷰를 지속적으로 했다. 고객을 응대하는 판매원들의 얘기도 참고해 시나리오를 만들고 지우고를 반복했다. 이같은 작업을 하는데 동원된 인원만 3000여명에 달했다.

김 팀장은 “인터뷰와 시나리오 작성, 데이터 전개와 상품 매칭, 상품 추천으로 흘러가는 프로세스에 재미를 더하기 위해 요즘 유행하는 언어도 많이 넣었다”며 “또, 고객 선호도를 파악해 개인화 서비스에 초점을 맞췄다”고 설명했다.

그는 이어 “내달 중에는 식품, 가전 등의 품목으로 응대 대상을 확대할 방침”이라며 “롯데마트 등 비슷한 성격의 계열사도 적용을 고려하고 있다”고 덧붙였다.

<라스베이거스(미국)=백지영 기자>jyp@ddaily.co.kr