재고가 쌓인다. 직감을 믿고 들여온 상품이 창고에서 먼지를 먹는 경험, 온라인 쇼핑몰 운영자라면 한 번씩은 겪는다. 유행을 좇자니 이미 레드오션이고, 남들이 안 파는 걸 찾자니 수요 걱정이 앞선다. 이 딜레마의 출구가 AI에 있다.
단순히 “요즘 뭐가 잘 팔려”를 물어보는 수준이 아니다. 시장의 빈틈, 고객이 아무도 말 안 해줬던 불만, 경쟁사 베스트셀러의 공통 패턴까지. 데이터로 상품을 고르는 판매자와 감으로 고르는 판매자 사이의 격차는 이미 벌어지고 있다.
감이 아닌 데이터로 — AI 상품 리서치의 출발점
도매 사이트를 둘러보고, 오프라인 매장을 돌아다니며 트렌드를 읽는 방식. 전통적인 소싱 루틴이지만, 이 방법의 문제는 명확하다. 내가 보는 걸 남들도 다 보고 있다는 것. 결국 레드오션으로 직진하기 쉽다. 시장이 너무 빠르게 변했다.
MIT 테크 리뷰가 전한 사례가 인상적이다. 손전등을 팔던 한 소규모 브랜드 대표 얘기다. 단종된 인기 모델을 다시 찾는 고객 이메일이 계속 들어오자, 그는 AI로 고객 피드백과 시장 데이터를 통째로 분석했다. 결과? 기존 모델의 장점은 살리고, 고객들이 아쉬워했던 부분만 개선한 신제품이 나왔고, 그게 흥했다. AI 기반 상품 리서치의 핵심은 가설을 세우는 과정이다. 흩어진 데이터를 모아 성공 확률이 높은 방향을 잡는 것. 막연한 감을 데이터로 바꾸는 것.
ChatGPT로 시장 트렌드 10분 만에 잡기
ChatGPT 같은 생성형 AI로 시장 조사를 시작하는 건 어렵지 않다. 문제는 질문이다. 막연하게 물으면 막연한 답이 온다. “요즘 유행하는 캠핑용품 뭐야”라고 물으면 그냥 나열만 해준다. 이걸 구체화해야 한다.
- 타겟 고객을 구체적으로 정의: “30대 초반, 1인 가구이며 주말마다 차박을 즐기는 소비자를 위한 새로운 캠핑용품 아이디어 5가지를 제안해줘.”
- Pain Point 중심으로 접근: “기존 캠핑용품 사용자들의 가장 큰 불만 3가지를 분석하고, 이 문제를 해결할 수 있는 상품 컨셉을 각각 설명해줘.”
- 틈새시장을 직접 지정: “‘반려동물 동반 캠핑’이라는 틈새시장에서 아직 출시되지 않았지만, 수요가 있을 만한 상품 아이디어를 구체적인 기능과 함께 제시해줘.”
질문이 구체화되면 AI는 상품 목록이 아닌 전략적 아이디어를 뱉는다. 이 과정에서 나온 키워드는 네이버 데이터랩이나 구글 트렌드에서 교차 검증해보는 게 좋다. 그래야 신뢰도가 올라간다.
경쟁사 분석, AI한테 맡기면 이렇게 된다
잘나가는 경쟁사는 최고의 교과서다. 근데 수백, 수천 개의 상품과 리뷰를 사람이 일일이 파헤치기는 현실적으로 불가능하다. 웹 브라우징 기능이 달린 AI 모델(ChatGPT 유료 버전, Perplexity 등)을 쓰면 이 작업이 확 단순해진다.
경쟁사 스마트스토어나 사이트 주소를 던져주고 이렇게 물으면 된다.
“이 쇼핑몰에서 가장 많이 팔리는 상품 5개의 공통적인 특징은 뭐야? 상세페이지에서 고객에게 어떤 점을 가장 강조하고 있어?”
순식간에 베스트셀러 상품명, 가격대, 핵심 소구 포인트, 마케팅 문구까지 정리해준다. 우리 쇼핑몰이 어떤 점을 보완하고 어떻게 차별화할지, 방향이 보이기 시작한다.
리뷰 100개를 AI가 3분 만에 분석하면
고객 리뷰는 어떤 시장 보고서보다 현실적인 데이터다. 긍정 리뷰에는 고객이 열광하는 포인트가, 부정 리뷰에는 신제품의 기회가 숨어 있다. 이걸 사람이 일일이 읽는 건 비효율이다.
경쟁사 상품 리뷰 수십~수백 개를 복사해 AI에 붙여넣고 이렇게 시키면 된다.
“아래는 ‘A 브랜드 텀블러’에 대한 고객 리뷰 100개야. 고객들이 공통으로 칭찬하는 점 3가지와 불평하는 점 3가지를 요약해줘. 그리고 이 불평을 해결할 새로운 텀블러 상품 기획안을 간단하게 제안해줘.”
AI는 ‘세척이 편하다’는 칭찬과 ‘뚜껑에서 물이 샌다’는 불만을 뽑아낸다. 그리고 ‘완전 밀폐가 가능하면서 입구는 넓어 세척이 쉬운 텀블러’라는 신제품 컨셉까지 도출한다. 예전 마케팅팀이 FGI(포커스 그룹 인터뷰)로 몇 주를 쏟아붓던 작업을 단 몇 분 만에 끝내는 셈이다.
AI 쓸 때 반드시 챙겨야 할 것 2가지
AI가 만능은 아니다. 두 가지는 꼭 염두에 둬야 한다.
- 정보 교차 검증: AI는 없는 사실을 그럴듯하게 만들어내는 ‘환각(Hallucination)’ 현상이 있다. 시장 규모, 트렌드, 통계 수치는 반드시 공신력 있는 기관 자료나 실제 판매 데이터로 한 번 더 확인해야 한다. AI가 제시한 숫자를 그대로 믿다가 낭패 보는 경우가 생각보다 많다.
- 지식재산권 확인: AI가 제안한 아이디어나 디자인이 기존 제품의 특허나 디자인권을 건드릴 수 있다. 본격적인 상품 개발에 들어가기 전, 키프리스(KIPRIS)에서 관련 권리를 미리 확인하는 건 선택이 아니라 필수다.
결국 결정은 사람이 한다
AI는 방대한 데이터를 분석하고 아이디어를 뽑아내는 데 강력하다. 과거에는 대기업 마케팅팀에서나 가능했던 수준의 시장 분석을 이제 1인 사업자도 할 수 있는 구조가 됐다. 다만 AI가 찾아준 기회를 포착하고, 최종 결정을 내리고, 그걸 실제 상품으로 구현하는 건 사람 몫이다. AI는 어디까지나 도구다. 잘 쓰면 강력하고, 잘못 믿으면 재고만 늘어난다.
AI리서치팀
Home-In-One AI리서치팀은 인공지능, 머신러닝, 생성형 AI의 최신 동향과 실용적 활용법을 연구합니다. ChatGPT, 클로드, 미드저니 등 AI 도구 비교 분석과 활용 가이드를 제공합니다.