이처럼 고객들이 온·오프라인의 경계 없이 어떤 장소, 어느 시간에나 쇼핑이 가능한 새로운 쇼핑 패러다임이 탄생했다. ‘로사(LOSA:LOTTE SHOPPING Advisor)’는 롯데백화점이 지난 21일 출시한 인공지능 챗봇으로 모바일을 통해 고객과 음성 대화 및 채팅이 가능하며 기존보다 정교하게 고객의 요청과 성향에 맞는 상품 제안이 가능하다. 또한 ‘로사’는 이용하면서 쌓이는 고객들의 온·오프라인 빅데이터와, 인공지능 프로그램의 시너지를 통해 향후에는 고객의 삶 속에서 실제로 필요한 역할을 최적화된 방식으로 수행하는 ‘라이프스타일 매니저’ 역할도 수행하게 된다.
온·오프라인 채널 별로 인공지능을 활용해 유통 서비스를 상용화한 것은 전 세계적으로 롯데백화점이 처음이다. 롯데백화점은 ‘엘롯데’ 앱(App)이나 사이트를 통해 모바일로 ‘로사’ 서비스를 제공하며, 인공지능 챗봇 ‘로사’는 채팅 및 대화를 통해 쌓인 데이터를 기반으로 정교하게 고객의 요청과 성향에 맞는 상품을 제안해줄 예정이다. 또한, 매장에서 본 마음에 드는 상품의 정보와 비슷한 스타일의 상품을 추천하거나 매장 위치를 안내하는 등 오프라인 매장에서도 다양한 서비스를 해준다.
특히 ‘로사’는 단순한 검색 키워드로서의 ‘챗봇’ 기능이 아닌 실제 한국 정서에 맞는 대화가 가능하도록 기획했다. 롯데백화점은 오프라인 매장에서 고객들이 상품을 구매할 때 브랜드 직원의 추천에 의지한다는 점에 착안해 브랜드 직원과 실제 고객을 대상으로 약 300여회의 인터뷰 및 현장 테스트를 진행했으며 약 150만개의 상품 데이터를 20여가지의 구매 특성에 반영해 정보를 제공하도록 만들었다.
또한, ‘로사’는 생일, 크리스마스 등 특정 기간에 적용할 수 있는 약 240여개의 추천 대화 시나리오를 준비해 고객의 다양한 상황에 따른 상품 추천이 가능하도록 설계됐고 고객의 데이터가 축적될수록 더 많은 상황에 맞춰 응대할 수 있도록 했다.
최근 유통업계는 4차 산업혁명 시대에 맞춰 정보통신기술 및 인공지능을 토대로 다양한 서비스를 출시했지만, 이전까지는 고객이 검색한 상품에 대해 신상품 정보 제공이나, 또는 빅데이터를 기반한 고객분석시스템을 통해 챗봇을 운영해왔다. 그러나 ‘로사’는 ‘AI 딥러닝 추천엔진’을 사용해 고객의 온, 오프라인 구매 패턴을 통해 구매, 행동, 관심도, 선호도 등 약 100여 가지의 고객 특징을 분석하고 개인 맞춤형 서비스를 제공하며, 또한 ‘머신러닝’ 시스템을 통해 ‘로사’는 고객과 대화를 나눌수록 자체적으로 고객의 데이터를 축적하고 분석한다
‘로사’는 현재 엘롯데에서 운영되지만 향후에는 백화점 매장에서 고객들이 직접 체험할 수 있는 서비스도 계획중이며, 롯데 계열사의 다른 오프라인 매장 및 온라인 몰에도 확대해 적용할 예정이다.
김명구 롯데백화점 옴니채널담당 상무는 “로사는 시간이 지날수록 거대한 양의 데이터를 축적하고 자체적으로 분석할 수 있어서 고객의 사용이 늘어날수록 제공할 수 있는 서비스의 범위도 진화할 것으로 예상하고 있다”며 “로사가 쌓아 놓을 방대한 데이터는 향후 유통업계 및 기업의 마케팅과 소비 트렌드에 새로운 혁명을 일으킬 것이라고 생각한다”고 말했다.
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