When the customer is a machine: a systematic literature review and integrative framework of agentic commerce
이 체계적 문헌 고찰은 1994년부터 2026년까지의 140개 연구를 합성하여, 향후 연구 및 측정 관행을 안내하기 위한 5단계 위임 사다리, 3부 구성 영향력 삼각측량, 그리고 4계층 참조 모델을 통해 에이전트 중심 커머스를 분류함으로써 마케팅의 인간 중심적 가정을 반박한다.
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수십 년 동안 온라인 쇼핑의 이야기는 인간의 눈과 손을 위해 쓰여 왔습니다. 사람은 광고를 보고, 남은 수량이 두 개뿐이라는 사실에 긴박함을 느끼며, 여러 브라우저 탭을 오가며 가격을 비교하고, 버튼을 클릭하고, 신용카드 번호를 입력합니다. 이 모든 과정은 고객이 감정과 주의력 결핍을 가진, 그리고 잘 배치된 이미지나 재치 있는 헤드라인에 설득될 수 있는 사람이라는 것을 전제로 합니다. 하지만 지금 양측 시장 모두에서 조용한 변화가 일어나고 있습니다. 구매 측면에서는 사람들이 검색, 비교, 심지어 결제까지 수행할 수 있는 소프트웨어 비서에게 쇼핑 업무를 넘기기 시작했습니다. 판매 측면에서는 기업들이 제품 설명을 작성하고, 광고를 디자인하며, 가격을 협상하기 위해 자신들만의 소프트웨어를 배치하고 있습니다. 기계가 고객이자 판매자로 행동하는 이 새로운 현실은 지난 한 세기 동안 마케팅이 의존해 온 근본적인 규칙을 깨뜨리고 있습니다. 문제는 이제 단순히 사람에게 어떻게 파느냐가 아니라, 어떻게 기계에게 발견될 것인가, 어떻게 코드로 이루어진 결정에 영향을 미칠 것인가, 그리고 인간이 마우스를 클릭하는 과정이 전혀 없었던 거래를 어떻게 측정할 것인가의 문제입니다.
이 새로운 지형을 이해하기 위해, 남덴마크 대학교와 오르후스 대학교의 연구팀은 방대한 과학 문헌 검토를 수행했습니다. 그들은 마케팅, 컴퓨터 과학, 경제학, 법학 분야의 연구들을 모아 1994년부터 2026년 사이에 발표된 140개의 연구를 수집했습니다. 이들의 목표는 1990년대 후이드의 쇼핑 봇 실험부터 현대의 고급 인공지능 시대에 이르기까지 흩어져 성장해 온 분야를 연결하여 지도를 그리는 것이었습니다. 그들은 기술은 극적으로 변했지만, 핵심 과제는 놀라울 정도로 일관되게 유지되었다는 것을 발견했습니다. 연구진은 이러한 기계 고객이 어떻게 작동하고, 어떻게 영향을 받으며, 그들이 장바구니를 넘겨받을 때 어떤 일이 발생하는지를 설명하는 명확한 프레임워크로 그들의 조사 결과를 정리했습니다.
연구진은 인간과 쇼핑 비서 사이의 관계가 전부 아니면 전무(all-or-nothing)인 것이 아니라, 다섯 단계의 뚜렷한 층위로 존재한다는 것을 발견했습니다. 가장 낮은 단계에서 소프트웨어는 단지 정보 제공자로서, 인간이 모든 작업을 수행하는 동안 데이터를 보여주는 역할만 합니다. 한 단계 위로 올라가면, 소프트웨어는 조언자 역할을 하며 제품을 제안하지만 최종 선택은 인간에게 맡깁니다. 더 높이 올라가면, 소프트웨어는 코파일럿(co-pilot)이 되어 인간이 면밀히 지켜보는 가운데 작업의 일부를 처리합니다. 그 위 단계에서는 범위 지정된 실행자(scoped executor)가 되어, 명확한 지침에 따라 특정하고 제한된 거래를 완료할 수 있습니다. 가장 높은 단계에서는 자율적 대리인(autonomous_delegate)으로서, 인간의 사후 점검만 거친 채 전체 여정에 걸쳐 계획을 세우고 구매를 수행할 수 있습니다. 연구는 놀라운 지식의 공백을 드러냈습니다. 우리는 기계가 단순한 조언자일 때 인간이 어떻게 반응하는지에 대해서는 깊이 이해하고 있지만, 기계가 완전히 자율적일 때 인간이 어떻게 행동하는지에 대해서는 증거가 매우 부족하다는 것입니다. 실제로 전체 수집된 연구 중 인간의 감독하에 실제 구매를 수행하는 완전 자율 에이전트를 관찰한 연구는 단 6개뿐이었습니다. 현재 대부분의 연구는 기술이 최상단계를 향해 질주하고 있음에도 불구하고 하위 단계에 집중되어 있습니다.
이러한 변화는 마케팅이 작동하는 방식을 세 가지 구체적인 방식으로 변화시킵니다. 첫째, 기계 자체가 타겟이 되었습니다. 사람이 익숙한 브랜드를 찾기 위해 선반을 훑어보는 것처럼, 기계는 특정 신호를 찾기 위해 디지털 콘텐츠를 스캔합니다. 연구진은 만약 기업이 명확한 인용, 통계, 구조화된 데이터를 포함하도록 제품 설명을 재작성한다면, 해당 제품이 추천 목록에 포함될 확률이 최대 40% 높아진다는 것을 발견했습니다. 이것은 인간에게 매력적인 것만큼이나 컴퓨터에게 '가독성'을 갖추는 것이 중요한 새로운 형태의 가시성입니다. 둘째, 기계는 인간에게 전달되는 채널 역할을 합니다. 로봇에 의해 메시지가 전달되는 방식은 사람의 반응을 바꿀 수 있습니다. 예를 들어, 쇼핑객이 시간 압박을 받고 있는 상황에서는 기계의 제안을 인간보다 덜 비판적으로 검토하기 때문에 AI가 추천한 제품을 구매할 가능성이 더 높습니다. 그러나 대화를 시작하기 전에 인간이 상대가 기계라는 것을 알게 되면, 구매 의사가 거의 80% 가까이 급락할 수 있습니다. 셋째, 기계는 마케팅의 생산자가 되었습니다. 기업들은 이제 광고를 쓰고, 배너를 디자인하며, 심지어 고객 댓글에 답글을 달기 위해 AI를 사용하고 있으며, 이는 기계가 생성한 콘텐츠를 다른 기계가 평가하고 선택하는 순환 구조를 만듭니다.
연구는 또한 신뢰가 가장 결정적인 요소임을 강조했는데, 이는 단순히 인간이 로봇을 신뢰하느냐의 문제가 아닙니다. 그것은 시스템이 검증된 "위임 권한(mandate)", 즉 소프트웨어가 정확히 무엇을 할 수 있는지 알려주는 공식적이고 안전한 허가증을 가지고 있느냐의 문제입니다. 이러한 법적, 기술적 인프라 없이는 완전한 위임이 안전하게 이루어질 수 없습니다. 연구진은 1990년대의 첫 번째 쇼핑 봇 물결이 주로 이러한 인프라가 존재하지 않았기 때문에 실패했다는 것을 발견했습니다. 오늘날, 새로운 결제 시스템과 디지털 신원 프로토콜이 마침내 구축되어 기계가 인간과 동일한 보안 수준으로 거래할 수 있도록 하고 있습니다. 그러나 연구진은 이 새로운 시스템이 새로운 위험을 초래한다고 경고합니다. 기계는 제품 페이지의 숨겨진 텍스트에 의해 조작될 수 있으며, 소프트웨어 업데이트가 출시될 때 선호도가 하룻밤 사이에 바뀌어 수요가 갑자기 급변할 수 있습니다.
연구진은 우리가 '고객'이 종종 기계인 새로운 시대에 진입하고 있으며, 참여 규칙이 달라지고 있다고 결론지었습니다. 그들은 브랜드가 기계의 답변에 얼마나 자주 등장하는지 측정하는 방법과 쇼핑 봇을 속일 수 있는지 테스트하는 방법을 포함하여, 기업과 규제 기관을 위한 새로운 도구 세트를 제안했습니다. 그들은 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 이 새로운 맥락에서의 인간 행동에 대한 우리의 이해는 여전히 뒤처져 있다는 점을 강조했습니다. 가장 중요한 발견은 오래된 마케팅 규칙이 단순히 사라지는 것이 아니라 분화된다는 점입니다. 기업들은 이제 기계에게 가시성을 확보하고, 기계를 통해 인간에게 설득력을 갖추며, 돈을 쓸 수 있는 권한을 부여받을 만큼 신뢰할 수 있는 존재가 되는 법을 배워야 합니다. 미래의 상업은 인간의 의도와 기계의 실행 사이의 이 복잡한 춤을 다룰 수 있는 시스템을 구축하여, 기계가 무언가를 구매할 때 그것이 진정으로 소유자의 최선의 이익을 위해 행동하도록 보장하는 데 달려 있습니다.
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