[FETV=신동현 기자] 네이버가 쇼핑·플레이스 등 주요 서비스에 적용한 ‘온서비스 AI’ 전략을 통해 중소상공인(SME)의 운영 효율을 개선한 사례를 정리한 ‘AI 케이스 스터디 리포트’를 22일 공개했다.

이번 리포트는 네이버 서비스 전반에 도입된 AI 기능이 실제 사업 현장에서 반복 업무 감소, 고객 응대 효율 개선, 판매 기회 확대 등에 어떤 영향을 미쳤는지를 사례와 인터뷰를 중심으로 정리했다.

오프라인 매장을 운영하는 플레이스 사업자를 위한 ‘리뷰 관리 솔루션’은 대표적인 사례로 소개됐다. 이 기능은 고객 리뷰가 등록되면 AI가 표현 수위와 맥락을 분석해 부정적이거나 민감한 리뷰를 선별하고, 사업주에게 알림을 제공한다. 이후 답글 작성 시에는 리뷰 내용에 맞춘 응대 문구 초안을 제안해 대응 시간을 줄인다.

네이버는 리뷰 표현에 대한 민감도 분석을 고도화해 부정적 톤의 리뷰를 정확히 분류하도록 개선했으며 이를 통해 사업주의 평판 관리 부담과 감정노동을 줄였다고 설명했다. 현재 베타 운영 중인 해당 솔루션의 사업자 만족도는 97%로 집계됐으며 최근에는 응답 속도 개선과 답글 문체·길이 조절 기능도 추가됐다.

온라인 스토어 운영자를 위한 ‘톡톡 AI FAQ’ 기능도 주요 사례로 다뤄졌다. 톡톡 AI FAQ는 상품 정보와 고객 문의 데이터를 기반으로 자주 묻는 질문을 자동 생성하고, 실시간 상품 데이터를 활용해 답변을 제공한다. AI가 검색과 생성 기능을 결합한 RAG 구조를 활용해 상담 정확도를 높였다는 설명이다.

리포트는 이 기능을 통해 반복적인 문의 대응 부담이 줄어들면서, 소상공인이 마케팅이나 상품 관리 등 핵심 업무에 더 많은 시간을 투입할 수 있게 됐다고 분석했다. 서울시립대 경영대학 최보름 교수는 “AI FAQ는 단순 상담 자동화를 넘어, 고객 데이터가 축적되는 매출 연계 도구로 기능할 수 있다”고 평가했다.

네이버는 향후 AI FAQ를 플레이스, 페이 등 다른 서비스로 확장하고, 업종별 문의 특성을 반영한 고도화를 추진할 계획이다.

상품 추천 영역에서는 네이버 자체 파운데이션 모델 ‘e-CLIP’을 활용한 AI 추천 기능이 소개됐다. 이용자의 검색·구매 이력과 상품 속성 데이터를 분석해 구매 가능성이 높은 상품을 제안하는 방식이다. 네이버플러스 스토어의 ‘찜 목록’과 ‘장바구니’에 제공되는 연관 상품 추천 기능은 구매 전환율 개선에 기여한 것으로 분석됐다.

특히 ‘함께 구매하기 좋은 상품’ 영역은 상품 상세 페이지 중에서도 상대적으로 높은 구매 전환율을 기록했다. 해당 추천 기능은 기존 유료 솔루션에서 현재는 스마트스토어 판매자에게 기본 제공되고 있다.

이경률 네이버 Corporate Agenda 리더는 “온서비스 AI가 사업자의 일상적인 운영 과정에 자연스럽게 적용되며 실질적인 효과를 내고 있다”며 “앞으로도 기술 적용 사례를 지속적으로 공유해 사업자 성장을 지원하겠다”고 밝혔다.