리뷰 관리부터 상담까지…네이버, 온서비스 AI로 소상공인 지원 작성일 12-22 34 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">'AI 케이스 스터디 리포트' 발간</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="8LcBp5GhGr"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7ccb4ba5349fcecb962fc0615b42f18b3dcb75be7239d3eb85a735077a47bb72" dmcf-pid="6Nw2z35T1w" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(네이버 제공)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/22/NEWS1/20251222094446327bypp.jpg" data-org-width="1400" dmcf-mid="fQkbU1HlHs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/22/NEWS1/20251222094446327bypp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (네이버 제공) </figcaption> </figure> <p contents-hash="29f2a6b2e02752f37680f3ef0b14158511d82d3b252b14e8df21f33d08fb10f5" dmcf-pid="PjrVq01yYD" dmcf-ptype="general">(서울=뉴스1) 신은빈 기자 = 네이버(035420)가 쇼핑·플레이스 등 주요 서비스 전반에 인공지능(AI)을 도입하는 '온서비스 AI' 전략을 통해 중소상공인의 비즈니스 성장을 지원해 온 사례를 정리한 'AI 케이스 스터디 리포트'를 발간했다고 22일 밝혔다.</p> <p contents-hash="8020d8eb418eaf145bb99e0a61f042235f1ae39034f142d46278be9c45023c7e" dmcf-pid="QAmfBptWtE" dmcf-ptype="general">이번 리포트는 네이버가 추진 중인 온서비스 AI 전략 성과를 정리한 첫 사례집이다. 서비스 현장에서 확인된 활용 결과와 사업자 인터뷰, 정책적 시사점을 폭넓게 담았다.</p> <p contents-hash="2c51a1b00ae64a6e20ba5145ea9e748d76beb6224aed6247888ab3bca2d5f68d" dmcf-pid="xcs4bUFY5k" dmcf-ptype="general">리포트에는 오프라인 매장을 운영하는 플레이스 사업자들을 위한 '리뷰 관리 설루션'이 대표적인 AI 지원 기능으로 소개됐다.</p> <p contents-hash="3681459c208dc4c64a3f8968f880b330f22417e7ea98cd23fd3f207440fa20d9" dmcf-pid="yu9hrAgR5c" dmcf-ptype="general">이 설루션은 고객 리뷰가 게재되면 AI가 표현 수위와 맥락을 분석해 부정적이거나 민감한 문제일 경우 사업주에게 스마트플레이스 알림을 발송해 준다. 이후 사업주가 답글을 달 때 리뷰 내용에 맞춰 자연스러운 표현으로 초안을 생성해 제안한다.</p> <p contents-hash="ce02be4d5de4cbd81d405c32e42d4e5c0b32fd84645d20676bd54ca8bef30d14" dmcf-pid="W72lmcae1A" dmcf-ptype="general">네이버는 AI가 리뷰 내용을 정확하게 이해해 부정적인 톤의 리뷰를 선별하고 적절한 대응을 제안하도록 표현 민감도를 고도화했다고 설명했다. 이 기능은 사업주의 평판 관리 과정에서 발생하는 시간 부담과 감정노동을 대폭 경감한 사례로 평가된다.</p> <p contents-hash="0486b241e3a655c6439ed0f0ef75d339451673b651c62f45b2e6463b8583fd10" dmcf-pid="YzVSskNdtj" dmcf-ptype="general">네이버에 따르면 지금 베타 운영 중인 리뷰 관리 설루션의 사업자 만족도는 97%에 달했다. 이를 바탕으로 최근에는 △모델 경량화를 통한 응답 속도 단축 △답글 문체와 길이 맞춤화 등 기능을 업데이트하기도 했다.</p> <p contents-hash="98314a85d75fb1f71c380bd3432b5f32fae841c7da028151d05c0b7915e04b42" dmcf-pid="GqfvOEjJGN" dmcf-ptype="general">네이버플러스 스토어에서 상품 문의부터 배송 교환에 이르기까지 온라인상거래의 전 과정에 걸쳐 고객과 소통할 수 있는 무료 메신저 설루션 '톡톡'의 AI 기능도 주요 사례로 꼽혔다.</p> <p contents-hash="31221e3e610646bc6eb36b34b79bec77951ca0966d7785615ca8c3192124585b" dmcf-pid="HB4TIDAiXa" dmcf-ptype="general">'톡톡 AI FAQ'는 고객이 자주 묻는 말을 자동 생성하고 상품 데이터 기반으로 정확한 답변을 제안함으로써 상담 지연을 줄이고 고객 이탈을 방지하는 데 기여했다는 평가를 받았다.</p> <p contents-hash="cff16b9d6dceb70aa0eaf353c7341753df40536eaba1e3dc3fca36463e039165" dmcf-pid="Xxn3XThDZg" dmcf-ptype="general">이 기능은 기존 '클로바 라이브챗'을 한 단계 더 고도화한 것으로 AI가 상품 데이터를 실시간 검색하고 답변을 생성할 수 있는 검색증강생성(RAG) 구조로 설계됐다. AI가 고객의 쇼핑 의도와 맥락을 데이터로 정확하게 이해해 자주 묻는 말을 스토어에 맞게 생성하고, 신뢰도와 최신성이 높은 답변을 제공하는 데 효과적이다.</p> <p contents-hash="5124860b4d6758f00e06498435b042a9ec0d359cdc0542ded94cab14189e4806" dmcf-pid="ZML0ZylwZo" dmcf-ptype="general">덕분에 소상공인은 반복적인 상담 업무 부담을 줄이고, 확보한 시간을 마케팅이나 상품 관리 등 전략적 업무에 재투입할 수 있다.</p> <p contents-hash="58fac4841e2b5c7c5ae593ec54ae847eb6256349b7df78f24fcfb9d09b6ae318" dmcf-pid="5Rop5WSr1L" dmcf-ptype="general">네이버는 향후 업종별 특성과 고객 문의 유형 데이터를 기반으로 AI FAQ를 플레이스와 페이 등 다른 서비스로도 확장할 계획이다. 연관 상품을 제안하거나 최종 구매 정보를 확인해 줄 수 있는 완결성 높은 설루션으로 고도화하겠다는 방침이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="415e556bc1f1cfda496beb0ac55a0ae140a7fe7c4bddfab4c0229f6a5d401951" dmcf-pid="1egU1YvmZn" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="네이버 본사 2025.02.07/뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/22/NEWS1/20251222094446692fsmj.jpg" data-org-width="1400" dmcf-mid="4kJtGSIkYm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/22/NEWS1/20251222094446692fsmj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 네이버 본사 2025.02.07/뉴스1 </figcaption> </figure> <p contents-hash="264431bda09cff87fac5f1b12d998435d31c56dc45c9612e9728f50f025472ba" dmcf-pid="tdautGTsXi" dmcf-ptype="general">AI가 이용자의 관심사, 검색·구매 이력, 상품 속성 데이터를 분석해 구매 가능성이 높은 이용자에게 적절한 상품을 제안하는 'AI 상품 추천 기능' 역시 판매자 노출 기회를 확장하고 구매 전환율을 높이는 데 큰 도움이 됐다는 분석이 나왔다.</p> <p contents-hash="de3736c0c727ac8222b361b88a76b86ea8e81098a931422ba0c24edc5f35898a" dmcf-pid="FJN7FHyO5J" dmcf-ptype="general">네이버플러스 스토어 내 '찜 목록'과 '장바구니'에서 제공되는 △이 상품과 비슷한 상품 △함께 구매하기 좋은 상품 등 추천 기능은 스토어 내 다른 상품을 자연스럽게 탐색하도록 유도한다.</p> <p contents-hash="2966d72cde2c6992aab7e6306bd5735116c64712a654929fcfe5d09dcb75ce63" dmcf-pid="3ijz3XWItd" dmcf-ptype="general">네이버는 이를 위해 네이버 쇼핑이 담고 있는 수억 개의 상품 데이터베이스 중 이용자의 쇼핑 맥락과 의도에 가장 적합한 상품을 제안할 수 있도록 '이-클립'(e-CLIP) 자체 파운데이션 모델을 개발했다.</p> <p contents-hash="91be685d42d78c2c15f044946cdcc5f4362971f950accb7c3e3296391c300a7d" dmcf-pid="0nAq0ZYCYe" dmcf-ptype="general">특히 '함께 구매하기 좋은 상품' 영역은 실제 상품 상세 페이지에서도 높은 구매 전환율을 기록했다. 기존에는 커머스 설루션 마켓을 통해 유료 구독 형태로만 이용할 수 있었지만 지금은 스마트스토어 판매자 모두에게 기본 제공된다.</p> <p contents-hash="9cb2ce112100b268d376552bca868b1215e49c1927625943c9a84c5e7977e378" dmcf-pid="pLcBp5GhtR" dmcf-ptype="general">bean@news1.kr </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴스1. 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