[ 2018 디지털 마케팅 & CX ] 롯데 쇼핑 챗 봇 ' 로사 ' 가 다른 점 … " 면접 , 클럽 패션 도 추천 " 
 [ 디지털 데일리 이형두 기자 ] “ ‘ 로사 ’ 와 다른 챗 봇 은 좀 차이점 이 있 습니다 . 기능 이 단순 CS ( 고객 만족 ) 나 안내 에 국한 되 지 않 고 마치 백화점 샵 매니저 처럼 고객 을 응대 하 는 챗 봇 을 표방 합니다 실제 매장 샵 매니저 를 포함 해 3000 명 의 직원 이 개발 과정 에 동원 됐 고 , 300 번 이상 필드 테스트 를 거쳐 만들 어 졌 습니다 ” ( 롯데 백화점 AI 팀 전세중 책임 ) 
 20 일 < 디지털 데일리 > 주최 로 서울 명동 은행 연합 회관 에서 열린 ‘ 2018 디지털 마케팅 & 고객 경험 ( CX ) 전략 ’ 컨퍼런스 에서 롯데 백화점 AI 팀 전세중 책임 < 사진 > 은 인공지능 ( AI ) 챗 봇 ‘ 로사 ’ 의 구현 전략 과 특징 에 대해 소개 했 다 . 
 최근 유통 업계 는 챗 봇 과 같 은 AI 를 적극 활용 하 고 있 다 . 온라인 쇼핑 매출 이 오프라인 을 넘어선 지 오래 됐 기 때문 이 다 . 전세중 책임 은 “ 롯데 백화점 역시 지난 2015 년 에 는 오프라인 매출 이 80 % 이상 이 었 지만 , 최근 옴니 채널 을 포함 하 면 온라인 매출 이 90 % 에 육박 할 것 으로 추정 된다 ” 며 “ 이 때문 에 온라인 에서 구입 후 오프라인 매대 에서 상품 을 찾아가 는 ‘ 스마트 픽 데스크 ’ 나 ‘ 가상 피팅 룸 ’ 등울 도입 했 다 ” 다고 말 했 다 . 
 지난해 부터 4 차 산업 혁명 키워드 가 대두 되 면서 , 롯데 쇼핑 은 AI 기반 쇼핑 시스템 을 단계 적 으로 구축 하 기 로 결정 했 다 . 2017 년 AI 기반 챗 봇 구축 을 시작 으로 , 올해 AI 보이스 커머스 , 내년 AI 분석 및 미래 예측 툴 을 단계 적 으로 도입 을 계획 하 고 있 다 . 
 챗 봇 로사 는 이 구상 의 1 단계 에 해당 된다 . 이름 은 롯데 쇼핑 어 드 바이저 ( LOSA · LOTTE Shopping Advisor ) 라는 뜻 이 다 . 동화 ‘ 백설 공주 와 일곱 난장이 ’ 에서 왕비 의 질문 에 답 하 는 마법 거울 에서 이름 을 따왔 다 . IBM 의 왓슨 기반 검색 엔진 인 ‘ 왓슨 익스플로러 ’ 를 활용 해 만들 어 졌 다 . 지난해 12 월 오픈 당시 상품 추천 카테고리 가 패션 에 국한 됐으나 , 지속 적 인 개발 을 거쳐 현재 리빙 ‧ 식품 카테고리 까지 범위 가 확대 됐 다 . 
 로사 는 개발 과정 에서 롯데 백화점 이용자 특성 이 세밀 하 게 반영 됐 다 . 직원 3000 명 동원 , 필드 테스트 300 회 를 거친 것 도 실제 상황 에서 ‘ 고객 이 많이 쓰 는 말 ’ ‘ 고객 이 많이 찾 는 상품 ’ 을 찾 기 위해서 다 . 
 예컨대 , 백화점 에서 는 고객 이 가족 ‧ 친구 등 의 다른 사람 의 상품 을 대신 구매 하 는 경우 가 많 다 . 이 경우 고객 의 나이 , 성별 등 의 정보 데이터 를 통한 상품 추천 은 적합 하 지 않 다 . 따라서 해당 시나리오 에서 로사 는 선물 받 는 사람 의 나이 등 을 고려 해 적합 한 상품 군 을 제안 한다 . 선물 할 때 주로 중요 하 게 생각 하 는 가격대 옵션 도 제공 한다 . 
 또 단순 한 상품 의 특징 보다 는 TPO ( Time - Place - Occasion ) 에 맞 는 상품 추천 이 중요 하 다 . 고객 은 원피스 를 구입 할 때 샵 매니저 에게 ‘ 원피스 를 사 러 왔 다 ’ 고 말 하 기 보다 ‘ 면접 을 보 러 가 는데 어떤 원피스 가 적당 하 냐 ’ 고 묻 는다 . 이때 중요 한 키워드 는 ‘ 원피스 ’ 보다 ‘ 면접 ’ 이 다 . 만약 클럽 파티 를 위해 상품 을 찾 는다면 ‘ 럭셔리 ’ ‘ 트렌디 ’ ‘ 모던 ’ 등 으로 스타일 을 추천 한다 . 이 는 고객 에게 백화점 샵 매니저 에게 조언 을 받 아 물건 을 구입 하 는 것 과 유사 한 경험 을 제공 한다 . 
 최신 트렌드 를 반영 한 상품 추천 도 가능 하 다 . 사회관 계망 서비스 ( SNS ) 빅 데이터 를 크롤링 기술 로 수집 해 유행 상품 혹은 인 플 루 언서 나 셀 러브 리티 가 입 은 옷 을 골라 준다 . ‘ 요새 잘 나가 는 귀걸이 있 어 ? ’ ‘ 김연아 가 한 귀걸이 가 갖 고 싶 어 ’ 라는 고객 요구 에 대응 할 수 있 다는 뜻 이 다 . 
 전 책임 은 개발 과정 에서 빅 데이터 역시 양 보다 질 이 중요 하 다는 점 을 깨달 았 다고 전했 다 . 그 는 “ 기존 에 는 빅 데이터 양 늘리 는 데 치우쳐 있 었 는데 , 오히려 많 은 양 이 시스템 을 헷갈리 게 하 는 경우 가 있 다 ” 며 “ 질 적 으로 고객 들 이 찾 는 것 을 파악 하 는 것 이 우선 ” 이 라고 했 다 . 
 향후 궁극 적 인 계획 은 AI 를 통한 미래 예측 이 다 . SNS , 챗 봇 구매 내역 등 빅 데이터 분석 으로 고객 들 이 어떤 상품 , 브랜드 를 찾 게 될지 키워드 를 먼저 파악 하 는 것 이 다 . 미리 수요 를 예측 하 거나 프로모션 을 시기 적절 하 게 준비 할 수 있 다 . 
 또 전 책임 은 “ 예 를 들 어 여성 용 상품 만 구입 하 던 여성 고객 이 갑자기 남성 용 상품 을 구입 하 기 시작 한다면 남자 친구 , 결혼 상대 가 생긴 것 으로 예측 해 관련 제품 을 함께 추천 할 수 있 다 ” 며 “ 이런 다양 한 AI 활용 을 통해 시장 성 을 더 늘리 는 것 이 가능 할 것 으로 보인다 ” 고 말 했 다 .