에이전틱 커머스(Agentic Commerce)란? AI 쇼핑 어시스턴트 시대, 자사몰은 어떻게 살아남나
AI 에이전트가 쇼핑을 대행하는 에이전틱 커머스 시대, 자사몰은 어떻게 살아남을까요? 개념부터 고객 여정 변화, 지금 당장 실행할 수 있는 CRM 대응 전략까지 한 번에 정리했습니다.
Lena • Content Marketer
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'AI가 쇼핑을 바꾼다'는 말, 한 번쯤은 들어보셨을 겁니다. 그런데 막상 우리 자사몰에는 어떤 영향이 있을지 잘 모르겠다는 분이 많습니다. 그 변화의 중심에 있는 개념이 바로 '에이전틱 커머스'입니다.
에이전틱 커머스(Agentic Commerce)란, AI 에이전트가 소비자를 대신해 상품을 탐색하고 비교하며 구매까지 완료하는 새로운 커머스 방식을 말합니다. 이미 글로벌 시장에서는 ChatGPT와 쇼피파이의 연동, 아마존의 AI 에이전트 쇼핑 기능 도입 등 변화하고 있습니다. 심지어 IBM의 조사에 따르면, 소비자의 45%가 이미 구매 여정 중에 AI의 도움을 받습니다.
이러한 변화를 우리 브랜드 홈페이지에 어떻게 적용해야 하는지 막막하신가요? 에이전틱 AI가 고객 여정의 발견·거래·관계 세 단계를 어떻게 바꾸는지, 그리고 자사몰이 살아남기 위해 지금 당장 무엇을 해야 하는지 궁금하신 분들은 이번 아티클을 참고해 주세요.
참고: IBM, Own the agentic commerce experience
1. 에이전틱 커머스란 무엇인가
기존 AI와 에이전틱 AI는 무엇이 다른가
기존 AI와 에이전틱 AI의 가장 큰 차이는 '스스로 판단하고 실행할 수 있는가'에 있습니다.
지금까지 커머스에서 활용되던 AI는 추천 엔진이나 규칙 기반 챗봇처럼 사람이 먼저 입력하거나 클릭해야 작동하는 '반응형' 도구였습니다. 반면 에이전틱 AI(Agentic AI)란, 목표를 부여받으면 스스로 계획을 세우고 필요한 정보를 수집하며 최종 실행까지 자율적으로 처리하는 AI 시스템을 말합니다. 에이전틱 커머스는 이 에이전틱 AI 기술을 커머스에 적용한 개념입니다.
에이전틱 AI는 세 가지 측면에서 기존 AI와 구별됩니다.
구분 | 기존 AI | 에이전틱 AI |
|---|---|---|
작동 방식 | 사람의 입력에 반응 | 목표 기반으로 자율 실행 |
추론 능력 | 단일 작업 처리 | 상황 변화에 맞춰 계획 수정 |
실행 범위 | 정보 제공·추천에 한정 | 검색·비교·구매까지 완결 |
쇼핑 AI 에이전트는 실제로 어떻게 작동하나
쇼핑 AI 에이전트는 사람의 개입 없이 구매 여정 전체를 처리할 수 있습니다.
예를 들어 "30만 원 이하의 여행용 캐리어를 찾아 줘"라고 요청하면, AI 에이전트는 여러 쇼핑몰을 실시간으로 검색하고 가격·리뷰·배송 조건을 비교한 뒤 사용자의 과거 구매 이력과 선호도에 맞는 상품을 추천하거나 직접 구매까지 진행합니다. 사람이 탭을 여러 개 열고 직접 비교하던 과정이 AI 한 번의 실행으로 대체되는 건데요.
2025년 ChatGPT와 쇼피파이가 연동되면서 이 방식은 현실이 됐습니다. 소비자는 이제 쇼피파이 입점 브랜드의 제품을 ChatGPT 대화창 안에서 바로 구매할 수 있습니다. 자사몰을 방문하지 않아도 거래가 완료되는 시대가 열린 것입니다.
2. 지금 에이전틱 커머스가 주목받는 이유
글로벌 빅테크가 움직이기 시작했다
에이전틱 커머스가 주목받는 가장 큰 이유는 글로벌 빅테크들이 본격적으로 커머스 시장에 뛰어들고 있기 때문입니다.
OpenAI는 ChatGPT에 대화창 안에서 결제까지 완결되는 쇼핑 기능 도입을 시도하며 에이전틱 커머스로의 전환을 주도하고 있습니다. 구글은 AI 모드(AI Mode)와 범용 커머스 프로토콜(UCP)을 도입해 검색 결과 안에서 상품 탐색부터 결제까지 가능한 구조를 구축 중입니다. 퍼플렉시티도 'Shop like a Pro' 기능을 통해 원클릭 구매를 지원하며 커머스 영역으로 빠르게 확장하고 있습니다.
기존 커머스 플랫폼도 빠르게 바뀌는 중입니다. 쇼피파이는 ChatGPT와의 연동으로 AI 에이전트 기반 구매를 지원하기 시작했고, 아마존은 AI 에이전트가 자사 플랫폼을 우회해 구매하는 것을 막기 위한 법적 대응에 나서는 등 플랫폼 간 경쟁이 치열합니다.
참고:
국내 이커머스에도 찾아온 변화의 조짐
글로벌 흐름은 이미 국내 시장에서도 이어지는데요. 오픈서베이가 발표한 ‘온라인 쇼핑 트렌드 리포트 2026’에 따르면, 온라인 쇼핑 시 AI 서비스를 이용해 본 국내 소비자는 10명 중 6명에 달합니다. 특히 제품 장단점 비교(54.4%)와 쇼핑몰별 최저가 비교(46.2%) 용도로 AI를 적극 활용해, 국내 소비자의 구매 결정 과정에 AI가 깊이 자리 잡기 시작했음을 알 수 있습니다.
이 같은 변화는 자사몰 운영에 직접적인 영향을 미칩니다. 고객이 AI를 통해 상품을 발견하고 비교하는 비중이 늘어날수록, 기존의 검색 광고나 플랫폼 입점만으로는 고객과의 접점을 유지하기 어려워지기 때문입니다. 에이전틱 커머스는 먼 미래의 이야기가 아니라 지금 당장 대비해야 할 현실입니다.
참고: 오픈서베이, 온라인 쇼핑 트렌드 리포트 2026
3. AI 쇼핑 어시스턴트가 바꾸는 고객 여정 3단계
에이전틱 커머스가 만드는 변화를 이해하려면 고객 여정을 단계별로 살펴봐야 합니다. 발견·거래·관계, 이 세 단계에서 AI 쇼핑 어시스턴트는 각각 다른 방식으로 기존 커머스의 구조를 바꾸고 있습니다.
발견(Discovery): 검색 대신 AI가 상품을 고른다
발견 단계에서 가장 큰 변화는 쇼핑의 출발점이 달라진다는 점입니다.
기존에는 소비자가 직접 검색창에 키워드를 입력하고 결과를 훑어보며 상품을 찾았습니다. 그러나 에이전틱 커머스 시대에는 소비자가 원하는 조건을 대화 형식으로 전달하면 AI가 여러 쇼핑몰을 실시간으로 검색하고 조건에 맞는 상품을 직접 추천합니다. "가볍고 수납 공간이 넓은 여행용 캐리어"처럼 모호한 요청도 AI는 맥락을 파악해 최적의 선택지를 제시합니다.
이 과정에서 자사몰이나 브랜드 페이지를 직접 방문하지 않아도 구매 탐색이 완료될 수 있습니다. 고객의 첫 번째 접점이 브랜드 사이트가 아닌 AI 대화창으로 이동하고 있습니다.
거래(Transaction): AI끼리 협상하는 구매 방식
거래 단계에서는 소비자 측 AI 에이전트와 판매자 측 AI 에이전트가 직접 상호작용 하는 구조가 등장했습니다. 세계경제포럼(WEF)은 2026년 리포트에서 상업 공급망의 대부분이 결국 에이전트 간(Agent-to-Agent)의 상호작용으로 대체될 것이라고 분석했죠.
소비자가 AI 에이전트에게 "최저가로 구매해 줘"라고 지시하면, 에이전트는 여러 판매처의 가격을 비교하고 할인 조건을 확인한 뒤 구매를 직접 완료할 수 있습니다. 여기서 주목할 점은 AI 에이전트가 단순히 가격을 비교하는 데 그치지 않는다는 것입니다. 마치 시장에서 흥정하듯 할인 코드를 요청하거나 더 유리한 조건을 찾아내는 협상 행동을 취하기 시작했습니다.
이러한 변화는 가격 구조에도 영향을 미칩니다. 온라인 커머스는 플랫폼 중심의 단일 가격 체계로 운영돼 왔습니다. 그러나 AI 에이전트가 구매를 대행하면서 소비자마다 협상된 가격으로 거래가 이뤄지는 상황이 늘어날 수 있습니다. 항공권이나 호텔처럼 접속할 때마다 가격이 달라지는 동적 가격 구조가 일반 커머스 전반으로 확산될 수도 있죠. 브랜드 입장에서는 가격 주도권을 어떻게 유지할지가 새로운 과제가 됩니다.
참고:
관계(Relationship): 브랜드와 고객 사이에 AI가 끼어들다
관계 단계에서의 변화가 자사몰 운영에 가장 직접적인 위협이 될 수 있습니다.
기존 커머스에서는 고객이 자사몰을 방문하고 구매하는 과정에서 브랜드가 행동 데이터, 구매 이력, 선호 정보를 직접 수집할 수 있었습니다. 그러나 AI 쇼핑 어시스턴트가 구매를 대행하면 이 데이터는 AI 플랫폼에 귀속되고 브랜드에는 전달되지 않습니다. 고객과의 관계를 쌓을 접점 자체가 사라질 수 있는 것입니다.
기존 커머스 vs 에이전틱 커머스: 고객 여정 3단계 비교
단계 | 기존 커머스 | 에이전틱 커머스 |
|---|---|---|
발견 | 소비자가 직접 검색·탐색 | AI가 조건을 파악해 자동 추천 |
거래 | 소비자가 직접 비교·결제 | AI 에이전트가 비교·협상·구매 대행 |
관계 | 브랜드가 고객 데이터 직접 수집 | 데이터가 AI 플랫폼에 귀속될 위험 |
4. 자사몰 운영자가 알아야 할 리스크와 기회
에이전틱 커머스의 확산은 자사몰 운영자에게 위기인 동시에 기회입니다. 어느 쪽으로 작용할지는 지금 어떻게 준비하느냐에 달려 있습니다.
고객이 자사몰에 직접 오지 않는 시대가 된다면
에이전틱 커머스가 가져올 가장 큰 리스크는 자사몰 방문 감소입니다.
AI 쇼핑 어시스턴트가 구매를 대행하는 구조에서는 고객이 브랜드 사이트를 직접 방문할 이유가 줄어듭니다. 고객은 AI와의 대화 안에서 상품을 발견하고 비교하며 결제까지 완료합니다. 자사몰에 공들여 만들어놓은 상세 페이지, 브랜드 스토리, 리뷰 콘텐츠를 고객이 직접 보지 않는 상황이 생길 수 있습니다.
더 큰 문제는 데이터입니다. 자사몰 방문이 줄어들수록 브랜드가 직접 수집할 수 있는 고객 행동 데이터, 구매 이력, 선호 정보도 함께 줄어듭니다. 그동안 플랫폼 의존도를 낮추기 위해 자사몰을 키워온 브랜드라면, 이제는 AI 플랫폼이라는 또 다른 중간자의 등장을 마주하게 됩니다.
에이전틱 커머스가 열어주는 새로운 가능성
그러나 에이전틱 커머스는 위기만을 의미하지 않습니다. 준비된 브랜드에는 오히려 새로운 성장 기회이기도 합니다.
AI 쇼핑 어시스턴트는 광고비를 많이 쓴 브랜드가 아니라 고객의 요청 조건에 가장 잘 맞는 브랜드를 추천합니다. 이는 마케팅 예산이 상대적으로 적은 중소 브랜드에도 AI를 통해 새로운 고객을 만날 기회가 생긴다는 의미입니다. 또한 AI가 구매를 대행하는 구조에서는 반복 구매 상품, 즉 소비자가 조건만 맞으면 자동으로 재구매하는 품목에서 고정 고객을 확보하기 더 쉬워집니다.
핵심은 AI가 내 브랜드를 제대로 이해하고 추천할 수 있도록 하는 준비입니다. 정확하고 구조화된 상품 정보, 풍부한 고객 데이터, 잘 정비된 CRM이 에이전틱 커머스 시대의 경쟁력이 됩니다.
5. 에이전틱 커머스 시대, 기업이 지금 준비해야 할 것
에이전틱 커머스 시대에 살아남기 위해 브랜드가 가장 먼저 해야 할 일은 '고객 데이터 확보'입니다. AI 플랫폼이 커머스의 새로운 관문이 되더라도, 고객과의 관계를 유지하려면 1차 고객 데이터를 보유해야 합니다.
1차 고객 데이터 확보가 핵심인 이유
1차 고객 데이터란, 브랜드가 고객과의 직접적인 접점에서 수집한 데이터를 말합니다. 구매 이력, 문의 내역, 상담 태그, 고객 연락처 등이 여기에 해당합니다.
AI 쇼핑 어시스턴트가 구매를 대행하는 환경에서는 AI 플랫폼이 고객 데이터를 가져갑니다. 브랜드가 직접 데이터를 보유하지 않으면 어떤 고객이 무엇을 원하는지, 어떤 이유로 이탈했는지 파악할 방법이 없어집니다. 반대로 1차 데이터가 잘 갖춰진 브랜드는 AI 에이전트에게 자사 고객의 선호와 구매 패턴을 정확하게 전달할 수 있고, 그만큼 AI 추천에서 유리한 위치를 점할 수 있습니다.
AI에게도 잘 보이는 브랜드를 만드는 방법
에이전틱 커머스 시대에는 사람뿐만 아니라 AI에게도 브랜드를 잘 보여야 합니다.
AI 쇼핑 어시스턴트는 상품을 추천할 때 브랜드의 상품 정보, 가격, 리뷰, 재고 데이터를 참조합니다. 이 정보가 정확하고 구조화돼 있을수록 AI가 해당 상품을 올바르게 이해하고 추천할 가능성이 높아집니다.
이때 특히 중요한 것이 상세 페이지의 구성 방식입니다. 국내 이커머스에서는 상세 페이지를 이미지 한 장으로 구성하는 방식이 일반적이었습니다. 사람의 눈에는 보기 좋지만, AI는 이미지 안에 담긴 텍스트를 정확하게 읽어내기 어렵습니다. 소재, 사이즈, 사용법, 주의 사항 등 핵심 정보를 이미지가 아닌 텍스트로 함께 제공하는 방식, 즉 텍스트와 이미지를 혼합한 상세 페이지 구조가 필요한 이유입니다.
반면 상품 정보가 구조화돼 있지 않거나 이미지에만 의존한 자사몰의 경우, AI의 추천 대상에서 누락될 가능성이 높습니다. 사람이 읽기 좋은 페이지를 만드는 것과 함께, AI가 읽기 좋은 구조화된 정보를 갖추는 것이 새로운 마케팅 과제가 됐습니다.
채널톡으로 시작하는 CRM 첫걸음
1차 고객 데이터 확보를 위해서는 고객과의 모든 접점을 체계적으로 기록하는 일이 중요합니다. 이를 기반으로 CRM(Customer Relationship Management)을 안정적으로 진행할 수 있기 때문이죠. CRM이란, 고객과의 모든 접점 데이터를 체계적으로 수집·관리해 관계를 강화하고 매출로 연결하는 고객 관계 관리 방식을 말합니다.
채널톡 '고객 연락처'에서 설정할 수 있는 '고객 태그' 기능
채널톡의 '고객 연락처'를 활용하면 별도의 복잡한 시스템 없이도 CRM을 바로 시작할 수 있습니다. 고객 프로필 관리는 물론, 고객이 어떤 경로로 유입됐는지, 자사몰 내에서 어떤 페이지를 방문하고 어떤 행동을 했는지 등 이벤트 데이터까지 한곳에서 확인할 수 있습니다. 또한 '고객 태그' 기능을 통해 구고객 유형, 관심 제품, 특성 등 여러 기준에 따라 고객을 분류하고 관리하는 것도 가능합니다. 이렇게 쌓인 데이터는 개인화 마케팅의 토대가 될 뿐 아니라, 에이전틱 커머스 시대에 우리 고객을 정확하게 파악하고 AI에게 전달할 수 있는 자산이 됩니다.
실제로 가방·캐리어 브랜드 로우로우는 채널톡을 활용해 고객의 구매 이력을 기반으로 캐리어 추천 마케팅 캠페인을 운영했는데요. ROAS 5,000% 이상의 높은 성과를 달성했습니다. 뷰티 브랜드 어뮤즈는 고객 등급과 구매 패턴 데이터를 기반으로 자사몰 매출 41% 성장, 객단가 40% 이상 증가라는 성과를 거뒀습니다. 두 사례 모두 정밀하게 쌓은 고객 데이터를 활용한 결과였습니다.
에이전틱 커머스 시대일수록 고객을 잘 아는 브랜드가 강합니다. 지금 당장 고객 데이터를 어디서, 어떻게 쌓고 있는지 점검해 보시길 권장합니다.
참고:
6. 에이전틱 커머스 관련 자주 하는 질문 TOP 3
에이전틱 커머스는 대기업만의 이야기 아닌가요?
그렇지 않습니다. 에이전틱 커머스는 브랜드 규모와 관계없이 모든 자사몰 운영자에게 영향을 미칩니다.
AI 쇼핑 어시스턴트는 광고비를 많이 쓴 브랜드가 아니라 고객의 요청 조건에 가장 잘 맞는 상품을 추천합니다. 오히려 상품 정보가 잘 정비돼 있고 고객 데이터를 체계적으로 쌓아온 중소 브랜드라면 AI 추천에서 대형 브랜드와 동등하게 경쟁할 기회가 생깁니다. 지금 바로 준비해야 하는 이유입니다.
자사몰이 없어도 에이전틱 커머스에 대응할 수 있나요?
플랫폼 입점만으로는 대응에 한계가 있습니다.
플랫폼에 입점된 상품도 AI 추천 대상이 될 수 있지만, 고객 데이터는 플랫폼이 보유하게 됩니다. 에이전틱 커머스 시대에 브랜드가 고객과의 직접적인 관계를 유지하려면 자사몰을 통한 1차 데이터 수집이 필수입니다. 자사몰 구축이 어렵다면, 우선 고객 연락처와 상담 이력을 체계적으로 관리하는 CRM 정비부터 시작하기를 권장합니다.
지금 당장 무엇부터 시작하면 좋을까요?
가장 먼저 할 수 있는 일은 고객 데이터 정비입니다. 구체적으로는 아래 세 가지를 점검해 보세요.
첫째, 고객 연락처와 구매 이력이 한곳에 모여 있는지 확인합니다.
둘째, 고객 태그나 상담 태그를 활용해 고객을 분류하고 있는지 살펴봅니다.
셋째, 자사몰 상세 페이지에 텍스트 기반 상품 정보가 체계적으로 정리돼 있는지 검토합니다.
이 세 가지를 갖추었다면 에이전틱 커머스 시대를 대비하는 기반을 마련했다고 볼 수 있습니다.
7. 에이전틱 커머스 시대, 자사몰이 살아남는 법
이번 아티클에서는 에이전틱 커머스의 기본 개념부터 AI 쇼핑 어시스턴트가 바꾸는 고객 여정 3단계, 자사몰 운영자가 직면한 리스크와 기회, 그리고 지금 당장 실행할 수 있는 대응 전략까지 살펴봤습니다.
고객 여정의 발견·거래·관계 세 단계 모두에서 AI가 개입하는 구조는 이제 일상이 됐습니다. 자사몰 방문이 줄어들고 고객 데이터가 AI 플랫폼에 귀속된다는 리스크는 분명히 존재합니다. 그러나 동시에, 잘 준비된 브랜드에는 AI를 통해 새로운 고객을 만나고 반복 구매를 이끌어낼 기회이기도 합니다.
지금 당장 거창한 기술 도입이 필요한 것은 아닙니다. 고객 연락처를 정비하고, 상담 태그로 고객을 분류하고, 상세 페이지에 텍스트 정보를 보완하는 것처럼 작은 실천부터 시작할 수 있습니다.
에이전틱 커머스 시대, 고객을 직접 알고 있는 브랜드가 결국 살아남습니다. 오늘부터 고객 데이터 정비를 시작해 보세요.