“리뷰 관리부터 FAQ까지”…네이버, 온서비스 AI로 중소상공인 성장 돕는다 작성일 12-22 37 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 활용한 중소 사업자 지원 사례 다룬<br>‘네이버 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="9QNabUFYWA"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8a4f3721725df0b347e669db432dd1555769b9787d887c74a95f90473f0e7e66" dmcf-pid="2xjNKu3Ghj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[사진 = 네이버]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/22/mk/20251222103007657naxg.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="K7P6ZylwSc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/22/mk/20251222103007657naxg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [사진 = 네이버] </figcaption> </figure> <div contents-hash="144fc8e495f2b61154523f93045b41b2ec37af3dc7f4297c8ad89c867f810fae" dmcf-pid="VMAj970HSN" dmcf-ptype="general"> 네이버가 쇼핑, 플레이스 등 주요 서비스 전반에 인공지능(AI)을 도입하는 ‘온서비스 AI’ 전략을 통해 중소상공인의 비즈니스 성장을 지원해온 실제 사례들을 정리한 ‘AI 케이스 스터디 리포트’를 발간했다고 22일 밝혔다. </div> <p contents-hash="05c321c3d528065bcece8dc534e0020f77224dbf487e472613264139b5f95fdf" dmcf-pid="fRcA2zpXTa" dmcf-ptype="general">이번 리포트는 네이버가 추진 중인 온서비스 AI 전략의 성과를 정리한 첫 사례집으로, 서비스 현장에서 확인된 활용 결과와 사업자 인터뷰, 정책적 시사점을 폭넓게 담았다.</p> <p contents-hash="281b2e6af79cba6d45d4c3beefd6c7e7f97554b9bb87e8c44b734bd88093a6ad" dmcf-pid="45bBSsDgyg" dmcf-ptype="general">리포트에는 오프라인 매장을 운영하는 플레이스 사업자들을 위한 ‘리뷰 관리 솔루션’이 대표적인 AI 지원 기능으로 소개됐다.</p> <p contents-hash="dc697cc99c27117f194c682c54ffd3d5a52845317be85b6554daef9156c9f351" dmcf-pid="81KbvOwayo" dmcf-ptype="general">해당 솔루션은 고객 리뷰가 게재되면 AI가 표현 수위와 맥락을 분석해 부정적이거나 민감한 이슈인 경우 사업주에게 스마트플레이스 알림을 발송해 준다. 이후 사업주가 답글을 달 때 리뷰 내용에 맞춰 자연스러운 표현으로 초안을 생성해 제안해 준다.</p> <p contents-hash="a94deb7686f5aa11e924ea7b9efdace453e506b2f4a6440207efe38401b6f97c" dmcf-pid="6t9KTIrNSL" dmcf-ptype="general">네이버는 AI가 리뷰 내용을 정확하게 이해해 부정적인 톤의 리뷰를 선별해 내고 적절한 대응을 제안할 수 있도록 표현에 대한 민감도를 고도화했다고 설명했다. 이 기능은 사업주의 평판 관리 과정에서 발생하는 시간 부담과 감정노동을 대폭 경감한 사례로 평가된다.</p> <p contents-hash="dbddbe72628dbd4f33cf8c6419d256aae314e523e66486e10597c47d0ae2d366" dmcf-pid="PF29yCmjCn" dmcf-ptype="general">인터뷰에 참여한 한 사업자는 “예전엔 너무 바쁜 날은 답글을 못 다는 경우가 많았는데 AI가 초안을 작성해 주니 작성 시간이 10분 이내로 줄어 고객 분께 다른 서비스를 제공할 수 있게 됐다”면서 “리뷰 응대에 대한 스트레스가 많이 줄어 일이 더 즐거워졌다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="5d2ad95483d3dd7513b935d764e26c888d6eab07fc99135175ccfee7b6fe6692" dmcf-pid="Q3V2WhsAhi" dmcf-ptype="general">네이버에 따르면 현재 베타 운영 중인 리뷰 관리 솔루션의 사업자 만족도는 97%에 달한다.</p> <p contents-hash="62a150c2139d1f0ccd5925f4b454cee1a0fbb1adb40dda360f511c7aa3428822" dmcf-pid="x0fVYlOcSJ" dmcf-ptype="general">네이버플러스 스토어에서 상품 문의부터 배송 교환까지 온라인 거래 전 과정에 걸쳐 고객과 소통할 수 있는 무료 메신저 솔루션 ‘톡톡’의 AI 기능도 리포트에서 주요 사례로 언급됐다.</p> <p contents-hash="6f5a0414a61cdfd4f4b6d7f09bb50eedf1248265c28739564e980f6ec5417fef" dmcf-pid="yNCIR82uhd" dmcf-ptype="general">리포트에 따르면 ‘톡톡 AI FAQ’는 고객이 자주 묻는 질문을 자동으로 생성하고, 상품 데이터 기반으로 정확한 답변을 제안함으로써 상담 지연을 줄이고 고객 이탈을 방지하는 데 기여한 것으로 평가됐다.</p> <p contents-hash="3f87c6cdc4febca90e2ccdf3e58d9dbe35dd850cc459f71a027cb13b586f0a32" dmcf-pid="WjhCe6V7Se" dmcf-ptype="general">해당 기능은 기존 ‘클로바 라이브챗’을 한 단계 더 고도화한 것으로, AI가 상품 데이터를 실시간으로 검색하고 답변을 생성할 수 있는 검색증강생성(RAG) 구조로 설계됐다.</p> <p contents-hash="b84e6864340274523293aa180f222f0984aa842a6a73deefcb557ffa7179020e" dmcf-pid="YAlhdPfzCR" dmcf-ptype="general">최보름 서울시립대 경영학과 교수는 “AI FAQ 도입으로 24시간 상담이 가능해지고, 그 과정에서 고객 데이터 기반의 맞춤형 마케팅 자산이 축적된다”면서 “단순한 고객 지원이 아니라, AI를 통한 매출 증대형 도구로 작동하는 것”이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="cb1dd4f3c9a338c854401254a0dc8018c7bbdcb8caa79f8ac60775191fb7e5c7" dmcf-pid="GrYWgdx2SM" dmcf-ptype="general">네이버는 향후 업종별 특성과 고객 문의 유형에 대한 데이터를 기반으로 AI FAQ를 플레이스와 페이 등 다른 서비스로도 확장하고, 연관 상품을 제안하거나 최종 구매 정보를 확인해 줄 수 있는 솔루션으로 고도화할 예정이다.</p> <p contents-hash="6252bc466127d921453ff912989157653e8be91ef9ba69d67b072bba3b52dc0e" dmcf-pid="HmGYaJMVvx" dmcf-ptype="general">한편 리포트는 AI가 이용자의 관심사, 검색·구매 이력, 상품 속성 데이터 등을 분석해 구매 가능성이 높은 이용자에게 적절한 상품을 제안하는 ‘AI 상품 추천 기능’ 역시 판매자의 노출 기회를 확장하고 구매 전환율을 높이는데 큰 도움이 됐다고 분석했다.</p> <p contents-hash="42ac8e7779a61558b7b6825585698819cd3de857ac25a3cc77648ec73830d4ee" dmcf-pid="XsHGNiRfCQ" dmcf-ptype="general">네이버는 이용자의 쇼핑 맥락과 의도에 가장 적합한 상품을 제안할 수 있도록 ‘이-클립(e-CLIP)’ 자체 파운데이션 모델을 개발했다. 추천 엔진은 사용자에게 가장 적합한 상품 전시를 도우며 구매 전환 향상에 기여하고 있다.</p> <p contents-hash="79b435851b92818bdd6619d52fe36da6ed3f6d86abc8bb5c8b62162f573c2d6f" dmcf-pid="ZOXHjne4TP" dmcf-ptype="general">이경률 네이버 코퍼레이트 아젠다 리더는 “앞으로도 네이버가 생각하는 AI의 가치와 기술적 기반, 그리고 실제 구현 사례들을 더 넓게 공유해 사업자들이 더 크게 성장할 수 있도록 지원해 나가겠다”고 밝혔다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 오픈AI 장사 효율은 급등했지만... 여전히 비용이 문제 12-22 다음 GD·제니 한자리에…MMA 2025, K팝 대표 플랫폼 '멜론' 위상 증명 12-22 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
