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제품 요구사항 문서(PRD): 상품 탐색 지원 AI 챗봇

1. 주요 내용 요약 (Executive Summary)

• 문제 정의: 고객들은 방대한 상품 카탈로그 내에서 기존의 내비게이션 및 검색창을 사용하여 특정 상품을 찾거나 관련 상품을 발견하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이는 좌절감, 메인 페이지에서의 높은 이탈률, 판매 기회 손실로 이어질 수 있습니다. 현재 검색 기능은 정확한 키워드 매칭에 크게 의존하며, 대화형 또는 맥락 인식 기능이 부족합니다.

• 고객 가치: 이 기능은 당사 메인 페이지를 방문하는 모든 사용자, 특히 무엇을 찾아야 할지 확신이 없거나, 개인화된 추천이 필요하거나, 더 상호작용적인 쇼핑 방식을 선호하는 사용자를 대상으로 합니다. AI 챗봇은 사용자가 자연스럽게 자신의 요구사항을 표현하고, 즉각적이고 관련성 높은 상품 제안을 받으며, 다른 방법으로는 찾지 못했을 수도 있는 상품을 발견하도록 돕는 대화형 인터페이스를 제공하여 전반적인 쇼핑 경험을 개선할 것입니다.

• 비즈니스 가치: AI 챗봇 도입은 "고객 참여 및 전환율 증대"라는 당사의 3분기 OKR과 일치합니다. 보다 직관적인 상품 탐색 도구를 제공함으로써 다음과 같은 목표를 달성하고자 합니다.

• 사용자를 관련 상품으로 더 효과적으로 안내하여 전환율 증대.

• 사용자 참여도 및 사이트 체류 시간 증대.

• 메인 페이지 이탈률 감소.

• 챗봇 상호작용을 통해 고객 검색 의도 및 상품 선호도에 대한 귀중한 인사이트 수집.

• 고객 지원팀으로 유입되는 기본적인 "X 상품 찾는 법" 문의 감소 가능성.

2. 경쟁사 분석 (Competitive Analysis)

• Amazon: 주로 고객 서비스 및 주문 추적에 챗봇을 사용하며, 메인 페이지에서의 초기 상품 탐색에는 상대적으로 덜 활용합니다. 상품 추천은 검색 결과 및 상품 페이지 내에서 알고리즘 기반으로 강력하게 이루어집니다.

• Sephora: 뷰티 조언 및 상품 추천을 위해 챗봇을 활용하여 가이드 방식의 대화형 경험을 제공합니다.

• H&M: 스타일 조언 및 상품 찾기를 위해 챗봇을 사용하며, 앱과 웹사이트 경험에 통합합니다.

• 국내 이커머스 사례:

• 네이버 쇼핑 (Naver Shopping): 스마트스토어와 연동된 '쇼핑챗봇'을 통해 배송 문의, 반품 등 FAQ 응대는 물론, AI 기반 상품 추천 기능도 제공합니다. 네이버의 광범위한 서비스 생태계와의 연동이 특징입니다. CLOVA X와 같은 자체 AI 기술을 활용합니다.

• G마켓/옥션 (Gmarket/Auction): 별도의 탐색 챗봇보다는 AI 기반 '초개인화'에 집중하여, 사용자 행동 패턴에 따라 모바일 홈 화면을 다르게 구성합니다. AI가 최적 상품을 추천하는 'AI매출업' 광고 상품을 운영하고, AI 기반 최저가 알림 기능('가격인하 시그널') 등을 제공합니다.

• 쿠팡 (Coupang): AI를 물류 시스템(분류 로봇, AGV 등)에 대규모로 투자하고 있으며, 방대한 고객 데이터를 기반으로 상품 추천 로직에도 활용할 것으로 예상됩니다. 고객 대면용 상품 탐색 챗봇이 전면에 부각되지는 않으나, Amazon/Walmart와 유사한 AI 기반 탐색 기능 도입 가능성이 있습니다.

• 기타 (e.g., 프레딧 Fredit): 특정 검색어(예: "주말 아침")에 맞춰 AI가 관련 상품을 추천하는 등, 상품 추천 기능에 AI를 접목하는 사례가 있습니다.

• 종합 동향: 많은 주요 글로벌 및 국내 이커머스 플랫폼들이 개인화를 강화하고 고객 여정을 간소화하기 위해 AI 기반 대화형 인터페이스를 실험하거나 구현하고 있습니다. 다만, 접근 방식은 전용 챗봇(네이버), 개인화된 피드/광고(G마켓), 물류 중심(쿠팡 초기) 등 다양합니다. 당사의 접근 방식은 메인 페이지 상품 탐색을 주요 초기 상호작용 지점으로 삼는 데 중점을 둡니다.

3. 가정 (Assumptions)

• 사용자들은 메인 페이지에서 챗봇 인터페이스와 상호작용할 의향이 있습니다.

• 기반 AI/ML 모델이 당사 상품 카탈로그와 관련된 자연어 질의를 정확하게 해석할 수 있습니다.

• 챗봇을 기존 상품 데이터베이스 및 검색 인프라와 원활하게 통합할 수 있습니다.

• 사용자들은 챗봇이 AI 기반이며, 복잡한 고객 서비스 문제가 아닌 주로 상품 탐색용이라는 것을 이해합니다.

• 챗봇 상호작용 데이터는 윤리적이고 안전하게 수집 및 분석될 수 있습니다.

4. 목표 및 비목표 (Goals and Non-goals)

• 챗봇과 상호작용한 사용자의 전환율을 상호작용하지 않은 사용자 대비 15% 증가시킵니다.

• 메인 페이지 이탈률을 10% 감소시킵니다.

• 챗봇 상호작용에 대한 고객 만족도 점수(CSAT) 4.0/5.0 이상 달성 (챗봇 종료 후 설문조사로 측정).

• 챗봇과 상호작용한 사용자의 세션당 평균 상품 조회 수 증가.

• 챗봇에 입력된 상품 탐색 관련 질의의 70%를 성공적으로 처리합니다.

• 구매 후 문의 처리 (주문 상태, 반품 등).

• 복잡한 고객 서비스 문제 해결.

• 당사 상품 카탈로그 외 외부 지식 베이스와의 통합.

• 선제적 참여 (사용자 프롬프트 없이 챗봇이 대화 시작).

• 다국어 지원 (V1은 영어만 지원).

• 음성 입력/출력.

5. 고객 사용 사례 및 시나리오 (Customers’ Use-Cases and Scenarios)

• 시나리오 1: 특정 상품 검색:

• 사용자: "검정색 러닝화 270 사이즈, 쿠셔닝 좋은 걸로 찾아줘."

• 챗봇: 속성(카테고리, 색상, 사이즈, 특징)을 이해하고 데이터베이스를 쿼리하여 관련 러닝화를 제시합니다.

• 시나리오 2: 상황 기반 검색:

• 사용자: "여름 결혼식에 뭘 입어야 할까?"

• 챗봇: 명확화 질문(예: "격식 있는 자리인가요, 캐주얼한가요?", "실내인가요, 야외인가요?")을 하고 스타일 속성에 따라 관련 카테고리(드레스, 정장) 또는 특정 상품을 제안합니다.

• 시나리오 3: 모호하거나 탐색적인 검색:

• 사용자: "전자제품 신상 좀 보여줘."

• 챗봇: 신상품, 베스트셀러의 큐레이션 목록을 제시하거나 선호 카테고리에 대한 명확화 질문(예: "오디오, 게임, 스마트 홈 중 어떤 것에 관심 있으신가요?")을 합니다.

• 시나리오 4: 선물 찾기:

• 사용자: "테크 기기를 좋아하는 아빠 생신 선물로 10만원 이하 제품 추천해줘."

• 챗봇: 수신자 설명, 가격대, 관련 카테고리를 기반으로 상품을 필터링하여 적합한 선물 아이디어를 제안합니다.

• 시나리오 5: 호환성 확인:

• 사용자: "새로운 픽셀 9 프로에 맞는 휴대폰 케이스는 뭐야?"

• 챗봇: 언급된 상품을 식별하고 카탈로그 내에서 호환되는 액세서리를 검색합니다.

6. 기능 설명 (Feature Descriptions)

• FE1: 채팅 인터페이스:

• 메인 페이지(데스크톱 및 모바일)에 지속적으로 표시되는 눈에 거슬리지 않는 채팅 위젯/아이콘.

• 아이콘 클릭 시 채팅 창 열림.

• 표준 채팅 UI 요소: 텍스트 입력 필드, 전송 버튼, 대화 기록 표시.

• 채팅 인터페이스 내 상품 제안 표시 (이미지, 이름, 가격, 상품 페이지 링크).

• FE2: 자연어 처리 (NLP):

• 상품 탐색(검색, 브라우징, 추천)과 관련된 사용자 의도 이해 능력.

• 핵심 개체(상품 유형, 색상/사이즈/브랜드와 같은 속성, 가격 제약 조건, 상황) 추출.

• 오타 및 다양한 표현 방식 처리.

• FE3: 상품 카탈로그 통합:

• 추출된 의도 및 개체를 기반으로 상품 데이터베이스 실시간 쿼리.

• 관련성, 인기도 또는 기타 비즈니스 규칙에 따라 상품 필터링 및 순위 지정 능력.

• FE4: 대화 흐름:

• 사용자 입력이 모호할 때 명확화 질문 능력.

• 일반적인 명확화를 위한 "빠른 답장" 버튼 제공 (예: 사이즈, 색상 선호도).

• 일치하는 상품이 없을 때의 적절한 처리 (예: 더 넓은 카테고리 또는 대안 검색 제안).

• 기본적인 인사말 및 종료 메시지.

• FE5: 분석 및 로깅:

• 모든 채팅 상호작용 로깅 (익명화된 사용자 ID, 쿼리, 응답, 클릭된 상품).

• 주요 이벤트 추적: 채팅 시작, 상품 링크 클릭, 세션 전환.

• 기존 분석 플랫폼(예: Google Analytics, Mixpanel)과의 통합.

7. 성공 지표 (Success Metrics)

• 주요 지표:

• 챗봇 상호작용률: 메인 페이지 방문자 중 채팅을 시작한 비율(%).

• 챗봇 전환율: 동일 세션 또는 기여 기간 내 구매로 이어진 채팅 상호작용 비율(%). (기본 비챗봇 전환율과 비교).

• 작업 완료율: 사용자가 최소 하나 이상의 상품 제안을 클릭한 채팅 비율(%).

• CSAT 점수: 챗봇 종료 후 피드백 설문조사의 평균 점수.

• 보조 지표:

• 메인 페이지 이탈률: 상호작용 없이 메인 페이지에서 사이트를 떠난 사용자 비율(%).

• 평균 세션 시간: 챗봇과 상호작용한 사용자와 그렇지 않은 사용자의 사이트 체류 시간.

• 세션당 상품 조회 수: 챗봇과 상호작용한 사용자와 그렇지 않은 사용자의 상품 상세 페이지(PDP) 조회 수.

• 정성적 피드백: 채팅 로그 및 설문조사 의견에서 식별된 주제.

8. 출시 기준 (Release Criteria)

• 1단계: 내부 테스트 (Internal Dogfooding) (목표: 2025년 6월 10일)

• 기준: 내부 스테이징 환경에 챗봇 배포. 핵심 기능(NLP, 상품 검색, 기본 대화 흐름) 작동. 기본 로깅 설정 완료. 내부 직원 테스트 가능. 알려진 치명적 버그 수정.

• 목표: 초기 피드백 수집, 주요 버그 및 사용성 문제 식별.

• 2단계: 비공개 프리뷰 / 베타 (Private Preview / Beta) (목표: 2025년 6월 24일)

• 기준: 프로덕션에 안정적인 빌드 배포, 소규모 실제 사용자 그룹(예: 피처 플래그를 통해 1%)에게 접근 허용. 핵심 기능(FE1-FE5) 완료. CSAT 설문조사 구현. 성능 모니터링 설정 완료. 사이트 성능에 주요 회귀 없음.

• 목표: 실제 트래픽으로 핵심 기능 및 사용자 가치 검증, 성능 및 안정성 모니터링, 초기 성공 지표 수집.

• 3단계: 공개 프리뷰 / 점진적 출시 (Public Preview / Gradual Rollout) (목표: 2025년 7월 8일)

• 기준: 비공개 프리뷰에서 긍정적인 피드백 및 지표 확인. 주요 버그 수정. 확장성 확인. 점진적으로 사용자 확대(예: 10%, 25%, 50%). 챗봇 미사용 경험과 비교하기 위한 A/B 테스트 프레임워크 설정 완료.

• 목표: 주요 비즈니스 지표(전환율, 이탈률)에 대한 영향 측정, 광범위한 출시 중 안정성 보장.

• 4단계: 정식 출시 (General Availability - GA) (목표: 2025년 7월 22일)

• 기준: 모든 사용자(100%)에게 기능 제공. 성공 지표가 정의된 목표를 충족하거나 초과. 문서화 및 내부 교육 완료. 장애 대응 및 지원 프로세스 업데이트 완료.

• 목표: 전체 출시, 지속적인 모니터링 및 반복 계획 수립.

9. 출시 및 협업 일정 (Release and Coordination Timeline)

• 5월 6일 - 5월 17일: PRD 최종 확정, 디자인 목업 & 프로토타입 제작, 기술 설계 사양서 작성.

• 5월 20일 - 6월 7일: 엔지니어링 개발 스프린트 1 (핵심 백엔드, NLP 통합, 기본 UI).

• 6월 10일 - 6월 21일: 엔지니어링 개발 스프린트 2 (UI 개선, 대화 흐름, 분석, 버그 수정). QA 테스트 사이클 1.

• 6월 10일: 내부 테스트 시작.

• 6월 24일: 비공개 프리뷰 출시 (트래픽 1%).

• 6월 24일 - 7월 5일: 비공개 프리뷰 모니터링, 피드백 수집, 버그 수정.

• 7월 8일: 공개 프리뷰 출시 (점진적 출시 시작 10% -> 50%). A/B 테스트 시작.

• 7월 8일 - 7월 19일: 점진적 출시 모니터링, A/B 테스트 결과 분석, 최종 버그 수정.

• 7월 22일: 정식 출시 (GA) (트래픽 100%).

• GA 이후: V1.1을 위한 지속적인 모니터링, 분석 및 반복 계획 수립.

• 엔지니어링팀 (프론트엔드, 백엔드, AI/ML)

• 디자인/UX팀

• QA팀

• 분석팀

• 마케팅팀 (잠재적 공지 관련)

• 고객 지원팀 (인지 관련)