AI에게 캐리어를 묻는 시대, 에이전틱 커머스에서 살아남는 브랜드의 조건 — 흩어진 고객 데이터부터 연결하라

“8월에 시애틀 가는데 어떤 캐리어가 좋을까?”

소비자는 이제 검색창 대신 AI에게 이렇게 묻는다. 예전이라면 검색엔진에서 캐리어를 찾고, 광고를 누르고, 공식몰에서 가격과 리뷰를 비교하며 며칠에 걸쳐 내리던 결정이 AI 에이전트와의 대화 한 번으로 압축된다. MAX SUMMIT 2026에서 ‘민수’라는 가상 소비자로 이 변화를 풀어낸 애피어 코리아 엔터프라이즈 솔루션 세일즈 총괄 이주하는 이를 ‘의사결정 주기의 근본적 압축’이라 부른다. 에이전틱 커머스는 새 판매 채널 하나가 아니라 소비자와 브랜드가 만나는 방식 자체의 변화라는 것이다.

그가 인용한 수치도 이 흐름을 보여 준다. AI 검색 이용률이 이미 전통 검색을 앞섰고(50% 대 31%), 모건스탠리는 2030년 미국에서 AI 에이전트를 거친 주문이 전체의 10~20%에 이를 수 있다고 전망했다. 다만 그는 비율 예측보다 AI가 구매 결정의 새 주체로 등장했다는 사실이 더 중요하다고 말한다.

빨라지면서 파편화되는 여정

문제는 구매 여정이 빨라지는 동시에 더 비선형적으로 흩어진다는 점이다. 민수는 AI 추천, 브랜드 사이트, 리뷰, 오프라인 매장을 오가며 결정한다. 브랜드는 ‘어디서 검색되는가’가 아니라 ‘모든 접점에서 발견되고 선택될 수 있는가’를 고민해야 한다.

출발점은 채널이 아니라 데이터 연결

이 총괄은 가장 먼저 점검할 것으로 고객 데이터가 실제 고객 중심으로 연결돼 있는지를 꼽는다. CRM의 회원 정보, 이커머스의 구매 이력, 매장의 POS 데이터, 웹·앱 행동 데이터가 따로 쌓여 있다면 고객이 어떤 맥락에서 브랜드를 만나고 결정하는지 알 수 없다. 채널을 늘리는 것보다 이미 있는 접점과 데이터를 연결해 한 명의 고객으로 이해하는 것이 먼저라는 것이다.

사람과 AI의 ‘듀얼 엔진’

그가 소개한 전략은 오프라인 판매 직원과 세일즈 AI 에이전트가 함께 움직이는 ‘듀얼 엔진’이다. 판매 직원은 고객과 직접 대화하며 취향과 구매 맥락을 이해하는 데 강하고, AI 에이전트는 여러 접점의 데이터를 빠르게 분석해 의도를 파악하고 다음 행동을 제안하는 데 강하다. 둘이 결합하면 현장 직원도 데이터에 기반한 개인화 경험을 줄 수 있다. 그는 세션에서 소개한 사례의 핵심이 기간이나 규모가 아니라 온라인과 오프라인에서 따로 보이던 고객을 하나로 이해하게 됐다는 점이라고 강조했다.

마케터의 역할은 사라지지 않고 이동한다

이 총괄은 AI 에이전트 시대에도 사람은 대체되지 않는다고 말한다. AI는 데이터 분석, 고객 세분화, 반복 실행에 강하지만 어떤 고객 경험을 만들지, 어떤 메시지를 전할지, AI의 제안이 브랜드와 비즈니스 목표에 맞는지는 사람이 판단한다. 앞으로 마케터에게 필요한 역량은 세 가지다.

• 비즈니스 문제와 목표를 명확하게 정의하는 능력
• AI가 쓸 수 있는 적절한 맥락을 제공하는 능력
• AI의 결과를 고객과 브랜드 관점에서 판단하는 능력

지금 할 수 있는 일

에이전트가 구매를 대신하는 흐름은 국내에서도 시작됐다. 카카오가 쿠팡이츠를 첫 에이전트 AI 파트너로 고른 사례처럼 대화에서 결제까지 이어지는 경로가 열리고 있다. 브랜드라면 먼저 우리 고객 데이터가 채널별로 끊겨 있지 않은지 점검하자. 로우스 CMO가 통합된 고객 뷰를 위해 커머스까지 맡은 이유도 같은 과제에서 출발한다. 이 인터뷰는 솔루션 기업의 시각이라는 점을 감안하되, 데이터 연결이 출발점이라는 진단은 새겨 둘 만하다.