“AI가 부정 리뷰까지 챙긴다”…네이버, 중소상공인 만족도 97퍼센트

네이버가 온서비스 인공지능 기술을 앞세워 중소상공인 고객 응대와 매출 전환 구조를 동시에 바꾸고 있다. 식당과 매장 리뷰에서 부정적 후기를 자동으로 선별하고, 사업자에 맞춤형 답글까지 제안하는 AI 솔루션에 대한 만족도가 97퍼센트에 달한 것으로 나타났다. 온라인 커머스 영역에서는 대규모 상품 데이터를 학습한 자체 파운데이션 모델을 활용해 개인 맞춤형 상품 추천을 고도화하며 구매 전환율 개선 효과를 입증했다. 업계에서는 플랫폼 내 AI 활용도가 중소상공인의 디지털 경쟁력을 가르는 분기점이 되고 있다는 평가가 나온다.  

네이버는 22일 AI 기반 중소상공인의 비즈니스 성장 지원 사례를 정리한 AI 케이스 스터디 리포트를 발간하고, 리뷰 관리와 고객 응대 자동화, 상품 추천 고도화 등의 성과를 공개했다. 핵심은 네이버 생태계 곳곳에 내장된 온서비스 AI가 직접 매출과 운영 효율 지표를 개선하는지에 초점을 맞춘 것이다.  

리포트에 따르면 네이버가 스마트플레이스를 통해 제공하는 리뷰 관리 솔루션은 고객 후기 게시 시 AI가 표현 수위와 문맥을 분석해 부정적이거나 민감한 이슈가 포함된 리뷰를 자동 선별한다. 감성 분석과 문맥 이해 모델을 결합해 욕설, 비방, 환불 분쟁 등 민감도가 높은 내용을 우선적으로 표시하고, 해당 리뷰가 올라오면 사업주에게 스마트플레이스 알림을 발송한다. 단순 키워드 필터링을 넘어 문장 구조와 상황 맥락을 함께 고려하도록 모델을 학습시킨 점이 특징으로 꼽힌다.  

사업주는 알림을 통해 문제 리뷰를 빠르게 확인할 수 있고, 답글을 작성할 때에는 AI가 리뷰 내용에 맞춘 자연스러운 표현으로 초안을 생성해 제안받는다. 사용자는 제안 답글을 그대로 게시하거나 문체를 약간 수정하는 방식으로 응대 시간을 줄일 수 있다. 네이버는 답글의 말투, 길이, 정중함 수준 등을 선택할 수 있도록 문체·분량 맞춤 기능을 도입했고, 모델 경량화를 통해 응답 속도를 앞선 버전보다 단축했다. AI가 부정적 리뷰를 놓치지 않으면서도 과도한 알림을 줄이도록 민감도 기준을 세분화한 점이 만족도 상승의 배경으로 분석된다.  

온라인 커머스 영역에서는 네이버플러스 스토어에 탑재된 무료 메신저 솔루션 톡톡의 AI 기능이 대표 사례로 제시됐다. 톡톡은 기존 클로바 라이브챗을 한 단계 고도화한 형태로, 상품 문의, 배송, 교환, 반품 등 전 과정에서 고객과 실시간으로 소통할 수 있게 설계됐다. 이 과정에서 AI는 스토어별 문의 로그를 학습해 자주 묻는 질문을 자동으로 추출하고 FAQ 형태로 생성한다.  

상품 상세 정보와 재고, 배송 정책 등의 데이터를 함께 학습한 모델은 고객 질문이 들어오면 유사 질문 사례와 상품 데이터를 근거로 가장 적합한 답변을 자동 제안한다. 판매자는 AI가 제시한 응답을 확인 후 전송하는 방식으로 상담 지연을 줄일 수 있고, 야간이나 피크 시간대에도 일정 수준의 응대 품질을 유지할 수 있다. 네이버는 톡톡 AI FAQ가 반복적 상담 업무를 줄여 확보된 시간을 마케팅, 상품 기획, 재고 관리 등 전략적 업무에 재투입하도록 돕고 있다고 설명했다.  

네이버는 업종별 특성과 고객 문의 유형을 반영해 FAQ 모델을 더욱 세분화하고, 스마트플레이스나 네이버페이 등 다른 서비스로 확장할 계획이다. 예를 들어 음식점과 뷰티샵, 숙박업소는 예약 관련 문의가 많고, 리빙 카테고리는 배송과 설치 문의 비중이 높은 만큼, 카테고리별 질의·응답 패턴을 별도 모델로 관리해 정확도를 높이겠다는 전략이다. 장기적으로는 연관 상품을 함께 제안하거나, 결제 단계까지 안내하는 완결형 상담 흐름을 구성하는 방향으로 솔루션을 고도화할 방침이다.  

매출 전환을 겨냥한 AI 상품 추천 기능도 리포트에서 핵심 성과로 언급됐다. 네이버는 이용자의 관심사, 검색 기록, 구매 이력, 상품 속성 데이터를 결합 분석해 구매 가능성이 높은 상품을 선별하는 추천 엔진을 운영 중이다. 네이버플러스 스토어의 찜 목록과 장바구니 화면에서는 이 상품과 비슷한 상품, 함께 구매하기 좋은 상품과 같은 영역을 통해 관련 제품을 추가로 제시한다.  

이 추천 기능은 사용자가 특정 상품만 보고 이탈하는 것을 막고, 스토어 내 다른 상품 탐색을 유도하는 역할을 한다. 네이버 쇼핑에 쌓인 수억 건 규모의 상품 데이터베이스를 활용하기 위해 네이버는 e클립이라는 자체 파운데이션 모델을 개발했다. 이 모델은 상품명, 이미지, 상세 설명, 카테고리 등의 다차원 데이터를 동시에 이해하며, 사용자의 조회 이력과 장바구니 패턴을 학습해 개인별 선호도를 점수화한다. 그 결과 각 이용자에게 적합성이 높은 상품을 우선 노출하도록 상품 전시 순서를 조정하고, 구매 전환율을 끌어올리는 데 기여하고 있다.  

특히 함께 구매하기 좋은 상품 영역은 실제 각 상품 상세 페이지에서 가장 높은 수준의 구매 전환율을 기록한 것으로 집계됐다. 이전까지 이 기능은 외부 커머스 솔루션 마켓을 통해 유료 구독 형태로 제공돼 일부 사업자만 활용할 수 있었다. 네이버는 AI 커머스 환경에서 판매자의 성장을 뒷받침한다는 목표 아래 현재 스마트스토어 판매자 전원에게 기본 기능으로 제공하는 정책으로 전환했다. 업계에서는 AI 추천 기능의 전면 무상이 중소 규모 판매자의 데이터 활용 격차를 줄이는 계기가 될 수 있다는 평가가 나온다.  

글로벌 차원에서는 아마존, 알리바바 등 주요 전자상거래 플랫폼이 대규모 언어모델과 멀티모달 AI를 도입해 리뷰 분석과 개인화 추천 경쟁을 가속하는 흐름이다. 네이버는 한국 이용자 데이터와 한글 표현 특성을 반영한 자체 모델을 통해 현지화 경쟁력을 확보하고, 리뷰 관리와 고객 응대, 추천까지 하나의 흐름으로 통합하는 전략을 택한 모습이다. 국내에서는 플랫폼을 중심으로 한 AI 상용화가 빠르게 진행되고 있지만, 소상공인의 활용 역량과 데이터 거버넌스 수준에 따라 성과 격차가 벌어질 수 있다는 지적도 나온다.  

AI가 고객 데이터를 직접 다루는 만큼 개인정보 보호와 알고리즘 투명성 이슈도 남아 있다. 리뷰 분석과 추천 알고리즘이 어떤 기준으로 작동하는지, 특정 상품이나 사업자를 과도하게 우대하지 않는지에 대한 검증 요구가 커질 가능성도 있다. 향후 데이터 관련 법제와 AI 윤리 가이드라인이 강화될 경우, 플랫폼 사업자는 기술 고도화와 함께 설명 가능한 AI 구조와 이용자 선택권 보장 장치를 마련해야 할 것으로 보인다.  

이경률 네이버 코퍼레이트 어젠다 리더는 이번 리포트를 통해 온서비스 AI가 일상 서비스에 스며들어 네이버 생태계 내 사업자들에게 실질적인 도움을 주고 있다는 점을 확인했다고 강조했다. 이어 네이버가 추구하는 AI의 가치와 기술적 기반, 구현 사례를 지속적으로 공유해 사업자들의 성장을 지원해 나가겠다고 밝혔다. 산업계는 네이버의 온서비스 AI 전략이 실제 시장에 안착해 중소상공인의 수익 구조와 고객 경험을 얼마나 폭넱게 바꿀 수 있을지 주시하고 있다.