2026년 여름 Agentforce 커머스 릴리스가 출시되었습니다.
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에이전트 기반 상거래 검색
쇼핑 경험을 향상시키고 더 많은 매출을 창출하는 상황 인식 기반 검색과 대화형 경험을 제공하세요. 에이전트 기반 상거래 검색은 고객사별 맞춤형 소형 언어 모델을 구축하는 유일한 이커머스 검색 엔진으로, 데이터 경쟁력을 제공합니다.
다음과 같은 선도적인 브랜드들은 에이전트 기반 검색을 강화하기 위해 Salesforce를 신뢰합니다.
에이전트 기반 상거래 검색을 차별화하는 핵심 요소
85
%
규칙 감소
머천다이저는 수천 개의 검색 규칙을 제거하여 수작업으로 관리해야 하는 운영 부담을 줄일 수 있습니다.*
+
33
%
사용자당 클릭 수
쇼핑객이 원하는 제품을 더 쉽게 찾을수록 더 적극적으로 참여하게 됩니다.*
+
17
%
사용자당 장바구니 담기
고객 참여가 늘어날수록 장바구니 규모가 커집니다(고객 만족도도 함께 향상됩니다).*
* Cimulate 고객 성공 메트릭.
키워드를 넘어 쇼핑객의 의도를 이해하고 전환으로 이어지게 하세요
기존 검색은 정확히 일치하는 키워드만 매칭하기 때문에 쇼핑객이 실제로 의도한 내용을 제대로 파악하지 못합니다. Salesforce는 고객의 의도를 이해하는 AI 네이티브 검색을 구축했습니다. 단순히 기존 검색에 기능을 더한 것이 아닙니다. 리테일 환경의 복잡성을 고려해 특별히 설계된 엔진입니다.
검색을 매출로 전환
쇼핑객의 의도를 이해하는 AI 네이티브 검색 엔진으로 검색창을 전환하세요. 고객은 사용자당 평균 12% 더 높은 매출을 창출합니다.**
**Cimulate 고객 성공 메트릭.
쇼핑객의 행동, 카탈로그의 변경 사항, 그리고 비즈니스 목표를 기반으로 제품 순위를 지속적으로 최적화하세요. 이러한 컨텍스트를 활용해 고객 경험을 자율적으로 발전시킬 수 있습니다.
일치하는 제품과 연관 제품을 깊이 있게 이해하여 고객의 참여를 유지하고 장바구니 규모를 확대하세요.
Agentforce 쇼핑객 에이전트 내에서 풍부한 대화형 쇼핑 경험을 제공하세요. 컨텍스트를 바탕으로 쇼핑객을 가장 적합한 제품으로 안내할 수 있습니다.
고객사를 위해 구축된 맞춤형 소형 언어 모델
카탈로그는 보유하고 있지만, ‘여름 하객룩’이 실제로 어떤 제품을 의미하는지 AI에게 학습시킬 수십억 건의 클릭 데이터는 없을 것입니다. 에이전트 기반 상거래 검색은 쇼핑객이 원하는 제품을 이해하고 정확하게 찾아 제공합니다.
최첨단 LLM을 활용해 검색, 클릭, 장바구니 담기, 구매에 대한 합성 데이터를 생성하여 실제 웹 트래픽만으로는 얻을 수 없는 더 많은 행동 신호를 확보할 수 있습니다. 이러한 합성 여정을 통해 전체 제품 카탈로그 전반에서 다양한 유형의 쇼핑객의 구매 의도를 이해할 수 있습니다.
합성 데이터를 실제 행동 데이터로 조정하여 활용합니다. 일반적으로 합성 데이터와 실제 행동 데이터의 비율은 10:1입니다.
배포 후 에이전트 기반 상거래 검색은 매우 정확한 검색 결과를 제공하고 고객 참여와 전환율을 높입니다. 또한 모든 상호작용을 통해 자율적으로 성능을 개선하여 검색 규칙을 85% 줄이고 사용자당 클릭 수를 33% 증가시킵니다.***
***Cimulate 고객 성공 메트릭.
간편한 설정으로 구현하는 지능형 검색
헤드리스 API를 통해 모든 상거래 스택에 에이전트 기반 상거래 검색을 손쉽게 통합하거나, B2C Commerce에서 기본 제공 기능으로 바로 시작할 수 있습니다.
클릭 한 번으로 활성화하고, 사이트에서 에이전트 기반 상거래 검색을 구동하는 맞춤형 소형 언어 모델을 구축해 보세요.
AI 모델을 구축하는 데 필요한 것은 제품 카탈로그 피드와 쇼핑객 데이터뿐입니다. 복잡한 설정도, 규칙 구성도 필요 없습니다. AI가 모든 작업을 수행하도록 맡기세요.
상거래에 최적화되고, 브랜드에 맞춰 구축되며, 합성 데이터로 구동됩니다. 쇼핑객은 오늘날의 쇼핑 방식과 동일한 자연어 경험을 누릴 수 있습니다. 기업은 더 높은 전환율과 매출을 달성할 수 있습니다.
당사에서는 에이전트 기반 상거래 검색을 통해 현대 리테일의 새로운 기준을 제시하는, 관련성이 높고 원활한 검색 경험을 제공합니다.”
Shirley Gao최고 정보 책임자, Pacsun
에이전트 기반 상거래 검색 FAQ
에이전트 기반 상거래 검색은 현대 리테일의 복잡한 요구 사항을 충족하도록 특별히 설계된 AI 네이티브 검색 및 탐색 엔진입니다. 단순히 키워드를 매칭하는 데 그치지 않고, 자연어 문의를 기본적으로 이해하여 맥락을 인식한 쇼핑 경험을 사이트에 직접 제공합니다. 가이드 검색은 이러한 풍부한 대화형 쇼핑 경험을 Agentforce 쇼핑객 에이전트 내에서 직접 제공합니다.
에이전트 기반 상거래 검색은 각 고객의 데이터에 맞춰 학습된 맞춤형 소형 언어 모델을 구축합니다. 이 AI 모델은 사이트에서 검색, 탐색 및 권장 사항 경험을 지원합니다. 또한 Agentforce 쇼핑객 에이전트에도 통합되어 검색 및 대화형 경험을 지원하며, 쇼핑객의 의도를 깊이 이해하고 적합한 제품으로 안내하고 여정 전반에 걸쳐 더 나은 답변을 제공합니다.
에이전트 기반 상거래 검색은 브랜드에 맞춰 특별히 구축된 상거래 최적화 소형 언어 모델(SLM)을 생성합니다. 이 SLM은 고객사의 카탈로그와 쇼핑객 데이터를 기반으로 학습되어, 구매 의도를 이해하고 오늘날의 쇼핑 방식에 맞는 자연어 경험을 제공합니다. 70억 개 이상의 매개변수를 사용하는 대규모 언어 모델(LLM)과 달리, 이 모델은 10억~70억 개의 매개변수를 사용하는 모델로, 고객사의 데이터에 맞게 고도로 최적화되어 있으며 빠른 속도를 위해 설계되었습니다. 이를 통해 사이트에서 최적의 경험과 빠른 속도를 유지하면서, 최적의 쇼핑 경험을 제공합니다.
그렇습니다. 어떤 이커머스 플랫폼을 사용하는 고객이라도 에이전트 기반 상거래 검색을 시작할 수 있습니다. 에이전트 기반 상거래 검색은 Salesforce B2C Commerce와 기본적으로 통합되어 있어, 해당 고객은 토글만으로 바로 사용할 수 있습니다. 또한 Shopify, CommerceTools, SAP Hybris, Adobe Commerce와 같은 다른 이커머스 플랫폼이나 자체 구축 플랫폼을 사용하는 고객도 헤드리스 API를 통해 에이전트 기반 상거래 검색을 사이트에 통합할 수 있습니다.
에이전트 기반 상거래 검색은 간편하게 시작할 수 있습니다. 필요한 것은 형식에 관계없는 제품 카탈로그 피드와 Salesforce Commerce Cloud 또는 사용 중인 이커머스 플랫폼의 쇼핑객 활동 데이터뿐입니다. 카탈로그를 수정하거나 속성이 풍부하게 정의된 카탈로그를 새로 구축할 필요도 없으며, 최소 트래픽 기준이나 데이터 사전 요건도 없습니다. 이후 AI가 누락된 속성을 자동으로 추론하고 합성 시뮬레이션을 시작하여, 구매 의도를 이해하는 맞춤형 소형 언어 모델을 구축합니다.
고객은 어떤 이커머스 플랫폼에서 비즈니스를 운영하든 에이전트 기반 상거래 검색을 사용할 수 있습니다. Salesforce Commerce Cloud 고객의 경우, 에이전트 기반 상거래 검색은 B2C Commerce에 기본 통합되어 있습니다. 고객은 버튼 클릭 한 번으로 기능을 활성화할 수 있으며, B2C Commerce의 기존 제품 카탈로그를 그대로 활용할 수 있어 별도의 엔지니어링 작업 없이도 더 빠르게 가치를 실현할 수 있습니다. Shopify, Adobe Commerce, SAP, Commercetools 또는 자체 구축 플랫폼과 같은 다른 플랫폼에서 이커머스 사이트를 운영하는 고객은 헤드리스 API를 사용하여 모든 프런트엔드에 에이전트 기반 상거래 검색을 원활하게 통합할 수 있습니다.