연간 2조달러 사라진다고? '검색포기'가 발생하는 이유 [기고]

사미르 딩그라 구글 클라우드 아태·日 리테일 총괄
원하는 상품 못찾아 고객 이탈
검색난, 리테일 기업에 치명적
韓에서만 연손실 46조원 달해
AI통한 개인화로 해결 가능해

지난 몇 년간 언택트 소비가 확산되면서 이커머스 시장은 성장을 지속했고 그에 따라 소비자 눈높이 역시 높아졌다. 원하는 결과가 나올 때까지 소비자가 검색과 필터링을 반복해가며 상품을 찾던 시대는 끝났다.

오늘날 소비자는 웹사이트의 검색엔진이 자신의 의도를 정확히 이해하고 관련성 높은 결과를 제공하며, 맞춤형 추천 기능을 통해 새로운 제품을 찾아주기를 기대하고 있다. 그러나 실제로는 여전히 수많은 소비자가 온라인 쇼핑의 첫 단계에서부터 어려움을 겪는 모양새다.

구글 클라우드가 최근 글로벌 조사기관 해리스폴(Harris Poll)과 진행한 리테일 연구에 따르면 소비자가 웹사이트나 모바일 앱에서 제품을 검색했을 때 관련 제품이 존재하는 데도 불구하고 원하는 결과를 찾지 못하는 '검색 포기(search abandonment)' 상태에 이를 경우 리테일 산업은 전 세계적으로 연간 2조달러(2600조원) 이상 손실을 보는 것으로 집계됐다. 검색 포기로 인한 업계 손실 규모는 한국에서만 연간 46조7000억원에 달한다.

이 같은 검색 포기 문제는 리테일 기업이 일관적인 검색 경험을 제공하지 못하는 데서 비롯된다. 설문에 참여한 한국 소비자 4명 중 3명(74%)이 이커머스 사이트에서 검색 기능을 사용했으나 원하는 제품을 제대로 찾지 못했으며, 이러한 상황을 지난 6개월 동안 평균 3번 정도 경험했다고 답했다. 검색 포기는 브랜드 충성도에도 실질적인 영향을 미친다. 대다수 한국 소비자(78%)는 웹사이트에서 원하는 것을 찾기 어려울 때 브랜드 충성도가 떨어진다고 답했다. 검색 실패를 경험한 소비자의 과반수(54%)는 웹사이트에서 찾을 수 없는 상품이 하나라도 있으면, 전체 장바구니를 비우고 다른 사이트를 방문한다고 답하기도 했다.

기업이 고품질의 검색 기능과 개인화된 결과를 제공하는 데 어려움을 겪는 이유는 크게 세 가지다. 첫 번째는 소비자의 의도 파악이다. 웹사이트 검색엔진에 자연어 이해 기능이 제공되지 않을 경우, 검색창에 입력된 글자 몇 개만으로 고객의 의도를 정확히 파악하는 데 한계가 존재한다.

두 번째는 맥락적 부분이다. 동일한 검색어라 하더라도 소비자가 거주하는 지역 또는 이전 검색 이력에 따라 원하는 결과는 달라질 수 있다.

세 번째는 제품에 대한 지식 정보다. 검색엔진에 입력된 속성 목록 및 메타데이터 필드값만으로는 고객이 찾고 있는 제품과 서비스를 완벽하게 설명하기 어렵다.

결국 리테일 기업이 보다 원활하고 만족스러운 온라인 쇼핑 여정을 제공하며 소비자의 기대에 부응하기 위해서는 검색 포기 이슈를 해결하고 개인화 기능을 더욱 강화해야 한다. 쇼핑 여정이 중단되는 지점과 그 이유를 파악하면 고객의 니즈를 충족하고 구매 전환율을 높이면서 고객 충성도와 만족도를 모두 향상시킬 수 있다.

고객 데이터를 최적화해 개인화된 경험을 제공하는 것 또한 기업에 대한 소비자의 신뢰를 구축하는 데 큰 도움이 된다.

구글 클라우드는 AI기술을 통해 리테일 기업이 검색 포기 이슈를 신속하게 해결할 수 있도록 구체적인 방법을 지원한다.

클라우드 기술을 활용하면 데이터를 효과적으로 통합·분석·활성화해 고객이 원하는 검색 환경을 구축할 수 있다. 이를 통해 리테일 기업은 검색 포기율을 획기적으로 낮추고 전환율을 개선해 수익성 있는 성장을 도모할 수 있을 것이다.