부록: 쇼핑 에이전트의 유형별 분류

쇼핑 에이전트를, 생각해 볼 수 있는 기준으로 분류해 보았습니다.

 

1. 소속 기준에 따른 유형

• 쇼핑몰 소속 에이전트: 네이버, 쿠팡 등의 특정 쇼핑몰이 자체 개발하여 운영
• 제조사 소속 에이전트: 제조사나 브랜드가 자사 제품의 홍보·판매를 위해 운영
• 제3자 독립 에이전트: 개인, 스타트업, AI 플랫폼이 개발하여 공급하고 사용자가 직접 선택하여 설치
• 유통사/도매업체 소속 에이전트: B2B 구매 지원, 공급망 최적화를 목적으로 한 에이전트

초기에는 쇼핑몰 소속으로 시작되다가 점차 제조사 소속과 독립형 에이전트가 많아질 것으로 예상됩니다. 소비자 입장에서는 다수 쇼핑몰의 판촉을 비교해 보고 싶을텐데 각 쇼핑몰의 쇼핑 에이전트를 별도로 사용하는 것이 불편할 것입니다. 이를 해결하는 방법 중의 하나는 독립형 에이전트가 개발한 마스터 에이전트를 사용하고 이 마스터 에이전트가 각 쇼핑몰 소속의 에이전트와 교신하며 쇼핑을 대리하는 방식이 될 수 있을 것입니다.

 

2. 사용자 권한 기준에 따른 유형

• 완전 자율형 에이전트: 소비자 추가 승인 없이 설정된 조건에 따라 구매까지 완결
• 보조형 에이전트: 추천/비교/필터링만 제공, 최종 선택은 사용자
• 하이브리드형 에이전트: 특정 카테고리(예: 생필품)는 자동구매, 나머지는 추천만

반복 구매, 구독형 상품은 완전 자율형에 적합하나 패션, 가전 등의 고관여 제품은 보조형을 선호하게 될 것입니다.

 

3. 추천·결정 로직 기준에 따른 유형

• 규칙 기반(rule-based): 사전 설정된 기준(가격, 브랜드, 평점 등)으로 작동
• 머신러닝 기반(learning-based): 사용자 행동/선호 데이터를 학습
• 집단지성 기반(crowdsourced): 타 소비자 리뷰, 커뮤니티 추천 결과 활용
• 하이브리드 기반: 위 방식 혼합

집단지성 기반의 에이전트는 여행, 취미, 화장품, 코디네이션 등 깊은 지식이 필요한 분야에서 강점을 가질 수 있을 것입니다.

 

4. 기능 범위 기준에 따른 유형

• 단일기능 에이전트: 검색·추천·비교 등 한 가지 기능에 특화
• 통합형 에이전트: 검색부터 구매·결제·배송 추적까지 전 과정 지원
• 거래 후 서비스 에이전트: AS 신청, 반품, 재구매 추천 등 구매 이후 지원

초기에는 기능별 에이전트가 사용되다가 점차 플랫폼화(각 기능별 에이전트들이 모여서 허브처럼 연결)가 예상되며, API가 표준화되면 통합형 에이전트가 등장할 것으로 예상됩니다.

 

5. 구매 목적 기준에 따른 유형

• 가성비 추구형 에이전트: 가격/할인/쿠폰 우선
• 가심비 추구형 에이전트: 프리미엄, 브랜드, 이미지 강조
• 윤리소비형 에이전트: 친환경, 윤리적 생산 여부 기준
• 편리성 추구형 에이전트: 배송속도, 교환정책 중심
• 맞춤 선물형 에이전트: 선물 추천, 이벤트 최적화

다양한 가치관에 기반한 니치형 에이전트가 등장할 것으로 예상됩니다.

 

6. 거래 주체 기준에 따른 유형

• 개인용 에이전트: 개인 소비자를 위해 설계
• 기업용 에이전트: B2B 구매 담당자 지원
• 가족/그룹용 에이전트: 가족 구성원 요구 반영
• 대리구매 에이전트: 타인의 요청을 대행

기업용과 개인용은 뚜렷하게 분화되어 발전할 것으로 예상됩니다

 

7. 기술 스택 기준에 따른 유형

• 클라우드 기반 에이전트: SaaS 형태, 웹·앱 접근
• 로컬 디바이스 에이전트: 스마트폰, IoT 가전 내장형
• 브라우저/플러그인 기반: 웹 브라우저 연동
• 메신저/챗봇 기반: 카카오톡, WhatsApp 등에서 작동

초기에는 브라우저나 챗봇 중심으로 활성화 되겠으나 IoT, 스마트홈 등의 확산과 함께 디바이스 기반의 에이전트도 확대될 것으로 생각됩니다.

 

8. 주체성의 기준에 따른 유형

• 수동형 에이전트: 사용자 지시에 따라 동작
• 능동형 에이전트: 주기적 제안, 능동적 탐색
• 예측형 에이전트: 행동 패턴 기반 미래 수요 예측

수동형 → 능동형 → 예측형의 순으로 활성화 될 것이 예상됩니다.

 

위에 열거한 기준 외에도 더 많은 유형의 기준이 있을 것입니다만, 위의 기준들을 조합하는 것만으로도 수십 개의 출현 가능한 유형이 파생될 수 있습니다.

예를 들어:

• 쇼핑몰 소속 + 능동형 + 클라우드 기반 + 가격 최적화형 에이전트
• 제조사 소속 + 하이브리드형 + 로컬 디바이스 내장 + 브랜드 가치 강조형 에이전트
• 제3자 독립 + 예측형 + 통합형 + 윤리소비 에이전트

 

초기에는 쇼핑몰 소속의 쇼핑 에이전트가 유리하겠으나 점차 제3자가 개발한 독립형 에이전트에서 다양하고 경쟁력 있는 쇼핑 에이전트가 우세해질 것으로 예상합니다. 초기 학습 데이터가 부족하다는 약점이 있으나, 쇼핑 에이전트를 훈련시키고 학습시킬 데이터 저장소가 등장하여 이 약점도 극복해 낼 것이라 예상합니다.