아마존은 전세계에서 가장 큰 온라인 쇼핑몰입니다. 가장 많은 물건이 유통되고 있고 그런만큼 많은 판매자와 구매자가 모이는 곳이기도 합니다. 아마존과 같은 온라인 쇼핑 서비스들이 최근에 가장 많이 고민하고 있는 것들은 이런 많은 물건들 중에서 내가 필요로 하는 것을 쉽게 찾고 또한 쉽게 결제하여 배송받을 수 있도록 하는 것입니다. 물건의 종류가 한정되어 있는 쇼핑몰의 경우에는 상대적으로 소비자들이 제품을 찾고 선택하는 과정에 받는 스트레스가 적지만 판매하는 물건의 종류가 많고 복잡해 질수록 사용자들은 구매 행위 자체에 대해 스트레스를 받기 마련이지요.
아마존은 이런 불편함을 풀어내기 위한 많은 고민들을 해왔고 가장 먼저 아마존 대시(Dash)라는 제품으로 첫 시도를 시작한 이래 작년 하반기에 출시한 아마존 에코(Echo) 개인 비서에도 쇼핑과 관련한 기능을 강화하며 그 입지를 다지려하고 있습니다. 먼저 출시되었던 아마존 대시의 경우 쇼핑에 최적화된 기기로 음성 인식과 바코드 스캔을 통해 일상에서 늘 소비하게 되는 소비재들을 중심으로 쉽고 빠르게 주문하여 받아볼 수 있는 프로세스를 만드는데 집중했습니다.
아마존 에코는 음성인식을 기반으로 한 개인 비서가 그 태생이라고 보는 것이 맞겠는데요 지속적으로 다양한 컨텐츠와의 연동을 해오고 있었고 "기승전쇼핑" 의 공식에 따라 쇼핑에 대한 기능 업데이트가 포함된 펌웨어를 제공함으로써 마지막 조각을 끼워맞춘 모습입니다. 사실 음성인식이든 대시가 제공하던 바코드 스캔이던 한계는 조금 더 꼼꼼하게 상품을 살펴볼 수 없다는 점일 것입니다. 수백만개 이상의 제품이 등록된 아마존 서비스에서 화면의 도움 없이 제품을 검색하는건 다소 무리일 수 있겠지요?
아마존 에코는 그런 한계를 사용자들의 구매 패턴에서 찾았습니다. (사실 아마존 대시 역시 그런 관점에서 프로덕트가 만들어지고 준비된 것이긴 합니다) 사람들이 쇼핑을 할 때는 새로운 것을 구매하는 영역과 기존에 구매했던 것을 재구매하는 영역이 어느정도 명확한 편입니다. 예를 들어 갓난아기를 키우는 부모라면 주로 먹이고 있는 이유식이나 분유, 기저귀가 있고 늘 동일한 제품을 반복해서 구매하게 됩니다. 반면 옷의 경우 같은 브랜드라 할지라도 디자인도 계속 바뀌고 계절도 바뀌기 때문에 구매시마다 서로 다른 제품을 선택할 가능성이 높습니다.
아마존은 에코를 통해 사용자들이 쇼핑을 하는 경우 최우선적으로 이전에 구매했던 제품들을 선택하게 되며 혹시라도 이전에 주문하지 않았던 물건이라면 가격 등의 요소를 분석하여 사용자가 가장 구매할만한 아이템을 선택해주는 알고리즘을 채택하고 있습니다. 큰 비용차이가 나기 힘든 일상재의 경우에는 쇼핑의 간결함과 추천 알고리즘이 약간의 단점을 가진 주문방식을 충분히 커버해 줄것으로 생각됩니다. 기술은 쇼핑을 변화시키고 쇼핑은 기술을 발달시키는 선순환의 생태계. 아마존 에코, 매력적이지 않으신가요?
아마존 에코 제품 소개 자세히 살펴보기 [바로가기]
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