반복 구매는 AI에게, 상품 발견은 매장에…식료품 쇼핑의 두 갈래

마스(Mars)는 글로벌 데이터 컨설팅 기업 칸타(Kantar)와 신시시스(Synthesis)와 함께 4개 대륙의 18만 개가 넘는 데이터 포인트를 분석했다. 이 분석에서 소비자 쇼핑 선호를 effortless(간편함), personal(개인화), experiential(경험)로 나눴다.

반복 구매와 상품 발견이 다른 장사가 된다

마스가 본 첫 변화는 식료품 쇼핑의 양분이다. 세제나 생수처럼 다시 살 상품은 자동화 시스템이 구매하고, 매장과 온라인몰은 소비자가 새로운 상품을 발견하도록 몰입형 경험을 제공하는 방식이다.

소비자는 재주문, 가격 확인, 상품 비교처럼 시간이 들지만 차별성이 적은 결정을 신뢰하는 시스템에 맡기려 한다. 마스는 이런 AI 기반 커머스에서 발생하거나 영향을 받을 수 있는 지출 규모를 7,880억 달러로 제시했다.

다만 이 수치가 점포의 인건비나 이익이 그만큼 줄어든다는 뜻은 아니다. 운영자가 비교할 지점은 반복 구매 상품의 주문 과정을 얼마나 자동화할 수 있는지와, 매장에서 고객이 직접 발견해야 할 상품에 어떤 공간과 설명을 배정할지다.

가격표와 재고 데이터가 고객 경험의 입구가 된다

AI는 상품의 재고, 보충 시점, 가격을 관리하는 데 쓰일 수 있다. 명절처럼 방문이 몰리는 시기나 날씨 변화가 수요를 바꾸는 상황에 빠르게 대응하고, 폐기량을 줄이는 용도로도 제시됐다.

소비자 쪽에서도 상품 검색과 가격 비교에 AI를 쓰는 비율이 전체 쇼핑객의 34%에 이른다는 서카나(Circana) 조사 결과가 소개됐다. Z세대는 오프라인 매장에서도 55% 이상이 AI 도구를 사용한다. 매장 안에서 고객이 상품 정보를 따로 검색하는 상황까지 고려하면, 판매자는 가격·재고·영양 정보가 서로 다르게 표시되지 않도록 관리해야 한다.

AI 에이전트가 상품을 추천하거나 재주문하려면 브랜드와 소매업체가 정제되고 구조화된 데이터를 제공해야 한다. 마케팅 문구만 늘리는 방식보다 일일 할인, 열량, 영양 성분처럼 AI가 읽고 비교할 수 있는 정보를 웹사이트의 자주 묻는 질문, 블로그, 인플루언서 콘텐츠, 소셜미디어에 명확히 넣는 방식이 제안됐다.

자동화된 구매 뒤에는 체험형 매장이 남는다

개인화는 마스가 식별한 소비자 쇼핑 선호 중 하나다. 트랜스유니언(TransUnion) 데이터에서는 온라인 쇼핑객의 39%가 개인화를 기대했고, 마스 연구는 더 넓은 웰니스 수요를 위한 모바일 앱이 2030년까지 매년 15%씩 증가할 것으로 예상했다.

개인화된 구매 목록이 반복 상품을 골라주는 동안 매장과 온라인몰은 체험의 역할을 맡게 된다. 몰입형 브랜드 공간은 전년보다 15.3% 성장했고, 라이브스트림 쇼핑은 소비자의 22%를 포착하고 있다는 이마케터(eMarketer) 수치도 제시됐다. 다만 이 수치만으로 체험 공간이나 라이브 방송이 매출과 재방문을 직접 늘린다고 단정할 수는 없다.

외식·식품·유통업체가 지금 확인할 항목은 비용 절감액만이 아니다. 우선 재주문 상품의 가격·재고·영양 데이터를 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리하고, 고객이 비교와 탐색을 위해 방문할 상품에는 시식·설명·라이브 콘텐츠 같은 별도 경험을 설계해야 한다. 두 영역을 같은 방식으로 운영할지, 반복 구매와 발견 상품의 운영 기준을 나눌지가 다음 선택이 된다.