Key Takeaways
이제 더 많은 쇼핑객이 대규모 언어 모델(LLM) 대화나 소매업체 자체 사이트의 AI 어시스턴트에 질문을 하면서 쇼핑을 시작합니다. Salesforce의 2026년 글로벌 커머스 리포트에 따르면, 쇼핑 여정의 첫 단계로 에이전트 기반 검색을 활용하는 비율이 전년 대비 200% 증가했습니다. 이 보고서는 커머스 전문가 3,450명과 소비자 4,690명을 대상으로 한 설문 조사와 15억 명 이상의 전 세계 쇼핑객 행동 데이터를 토대로 작성됩니다.
기업들이 중간에서 압박을 느끼고 있습니다. 커머스 리더의 86%는 AI가 고객 기대치를 높이고 있으며, 팀원들은 더 적은 자원으로 기대치를 충족해야 한다고 밝혔습니다. 이러한 배경 속에서, AI 구현 또는 확장은 커머스 리더들이 향후 1년 동안 가장 우선적으로 고려하는 과제가 되었습니다. 이는 또한 가장 큰 난관으로 예상되기도 합니다.
“AI는 양방향에서 커머스를 재편하고 있습니다. 고객들은 브랜드가 통제하지 않는 곳, 즉 AI 어시스턴트, 소셜 피드, 배송 앱 등에서 제품을 발견하고, 어느 플랫폼에서든 동일한 수준의 맞춤형 서비스를 기대합니다. 동시에 AI는 커머스 팀의 업무 방식, 즉 머천다이징, 주문 처리, 확장 방식까지 바꾸고 있습니다. 문제는 속도입니다. 소비자는 하룻밤 사이에 AI를 받아들일 수 있지만, 비즈니스는 신뢰할 수 있는 데이터, 연결된 시스템, 이를 활용할 준비가 된 팀 등 더 많은 요소를 제대로 갖춰야 합니다. 제대로 갖춘 기업만이 이 빠르게 흘러가는 경쟁 속에서 살아남을 수 있습니다.”
— Caila Schwartz, Salesforce 에이전트 기반 커머스 쇼퍼 인사이트 총괄
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AI가 제품 발견 방식을 재정의하고 있으며, 이러한 변화는 브랜드 자체 자산 밖에서 발생하고 있습니다
가장 뚜렷한 행동 신호는 전 세계 커머스 사이트에서 15억 명의 쇼핑객이 보여준 실제 활동입니다. AI 채팅을 통해 유입된 트래픽은 측정된 모든 분기에서 전년 대비 150%~428%로 증가했으나, 전체 트래픽은 한 자릿수에서 낮은 두 자릿수 성장에 그쳤습니다.
소비자 데이터도 유사한 패턴을 보여줍니다. 2025년 8월부터 2026년 5월 사이에 브랜드 자산을 통해 제품을 발견하는 쇼핑객의 비율은 7% 감소했고, 전통적인 검색은 15% 줄어든 반면, AI 어시스턴트, 소셜 미디어 AI, 배송 앱 등 새로운 채널을 선택하는 소비자 비율은 38% 늘어났습니다.
커머스 리더들은 이 방향성을 분명히 인식하고 있습니다. 86%가 향후 1년 내에 LLM이 제품 발견에 필수적인 역할을 할 것이라고 동의했습니다. 기업들은 이미 대응에 나섰습니다. 가장 많이 취하는 조치는 제품 콘텐츠 품질 개선, 대화형 질문에 맞춘 콘텐츠 최적화, AI 검색 플랫폼에 데이터 피드 제출, 자연어에 최적화된 제품 설명 작성 등입니다. 예를 들어 쇼퍼가 AI에게 ‘150달러 미만의 방수 등산화를 찾아줘’라고 묻는 경우가 이에 해당합니다. 이러한 변화는 구매 여정이 시작되는 ‘발견’ 단계에서 먼저 나타나고 있습니다. 완전 자율 구매는 아직 도입 초기 단계에 있습니다.
“고객들은 더 이상 파란색 링크 목록을 클릭하는 방식으로 시작하지 않습니다. AI에게 무엇을 살지 묻고, 사이트에 도달할 때쯤이면 이미 자신의 의견이 형성되어 있습니다. 그 첫 대화에 참여하지 못한다면 구매 여정이 시작되기도 전에 사라지는 것이나 다름 없습니다.” — Caila Schwartz, Salesforce 에이전트 기반 커머스 쇼퍼 인사이트 총괄
AI 에이전트 기반 AI 도입이 늘고 있으며, 도입한 기업들은 규모를 빠르게 확대하고 있습니다
현재 에이전트 기반 AI를 사용하는 조직은 3분의 1 미만이지만, 변화는 이미 진행 중입니다. 아직 도입하지 않은 기업 중 절반 가까이가 향후 6개월 내에 도입할 계획이며, 응답자의 71%는 AI 없이는 채널 전반의 확장이 어렵다는 데 동의했습니다.
이미 에이전트 AI를 사용하고 있는 조직에서는 실험 단계가 마무리되었습니다. 단 4%만이 아직 파일럿 테스트 중이라고 답변했으며, 가장 많은 비율의 조직은 서비스, IT, 머천다이징에 이르기까지 부서와 팀 전반에서 AI를 확장하고 있습니다.
도입 기업들은 실제 개선 효과도 확인했습니다. 고객 만족도가 가장 높았고, 그 뒤로는 이어 개인화, 개발 속도, 운영 효율성, 직원 생산성 순으로 나타났습니다.
이러한 모멘텀 속에서 걸림돌이 되는 한 가지는 AI 성공 메트릭과 KPI를 완전히 정의한 조직이 32%에 불과하다는 사실입니다. 조직들은 ‘성공’의 기준을 정하기도 전에 성과를 보고하고 있으며, 정의된 메트릭이 없으면 어떤 투자가 효과를 내고 있는지, 어디에 더 투자해야 할지 판단하기가 어렵습니다.
조직 내부에서는 복잡성이 점점 커지고 있습니다
그 이유 중 하나는 확장하려는 노력을 이미 한계에 다다른 인프라에 하려고 하기 때문입니다. 벤더 수 증가, 고객 데이터의 파편화, 채널 간 연동 부재로 인해 커머스 팀은 이미 협업이 어려운 시스템 위에 AI를 도입해야 하는 상황입니다.
- 커머스 리더의 78%는 지난 2년 동안 벤더 수가 늘었다고 답변했습니다.
- 단 27%의 조직만이 영업, 서비스, 마케팅, 커머스 전반에 걸쳐 고객 데이터가 완전히 통합되어 있다고 밝혔습니다.
- 데이터가 분산된 조직 중 40%는 고객 문의에 대한 대응이 느리거나 비효율적이라고 인정했고, 39%는 커머스 투자의 영향을 측정하는 데 어려움을 겪고 있다고 했으며, 또 다른 39%는 분리된 시스템 유지에 높은 비용을 지출한다고 답변했습니다.
- 옴니채널 운영의 문제점은 거의 모든 곳에서 나타나고 있습니다. 멀티채널 조직 중 단 2%만이 주요 실패 지점이 없다고 보고했습니다. 가장 흔한 문제는 가격과 프로모션의 불일치(41%)와 실시간 재고 동기화 부재(40%)였습니다.
오프라인 매장에서도 동일한 현상이 조금씩 나타납니다. 여전히 77%의 소비자가 선호하는 연말연시 쇼핑 장소로 오프라인 매장을 꼽지만, 그 경로는 디지털을 기반으로 합니다. 79%의 쇼핑객이 매장에서 쇼핑하는 동안 휴대폰을 사용하고, 12%는 매장 내에서 AI 어시스턴트에게 구매 조언을 요청합니다. 고객들은 모든 채널을 하나의 브랜드로 경험합니다. B2C 응답자의 88%는 고객이 온라인에서 받는 것과 동일한 개인화를 오프라인 매장에서도 기대한다고 답변했습니다.
데이터를 통합한 조직들은 확실한 효과를 보고 있습니다
데이터 통합을 추진한 조직들 사이에서 가장 많이 언급된 효과는 성장과 직결된 부분으로 영업, 마케팅, 커머스 팀 간 조율 개선, AI 및 자동화 효과 향상, 고객 유지 및 충성도 개선입니다.
“앞서 나가는 조직은 가장 많은 AI를 도입하는 곳이 아닙니다. AI 도입을 계기로 드디어 데이터를 통합하고 성공 기준을 명확히 정의하는 조직입니다. 소비자들은 이미 AI에 대한 선택을 끝냈습니다. 기업이 따라잡으려면 기초 작업이 필요합니다.” — Caila Schwartz, Salesforce 에이전트 기반 커머스 쇼퍼 인사이트 총괄
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조사 방법
본 보고서의 데이터는 2026년 4월 10일부터 6월 4일까지 진행된 이중 익명 설문 조사를 기반으로 합니다. 이 설문 조사는 20개국 13개 업종의 커머스 전문가 3,450명으로부터 응답을 받았습니다.
이러한 결과는 2024년 1분기부터 2026년 1분기까지 37개국 15억 명 이상의 전 세계 쇼핑객을 대상으로 한 Salesforce 플랫폼 쇼핑 행동 분석과 2026년 5월 12일부터 18일까지 8개국 소비자 4,689명을 대상으로 한 설문 조사 결과로 보완되었습니다. 자세한 인구통계 정보는 보고서에서 확인하실 수 있습니다.
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