AI 상품등록 보조 시스템
상품 등록 시 입력해야 하는 필수 입력 항목들의 수작업 부담을 낮추기 위해, 필드별로 ML 모델 및 LLM이 값을 자동 생성·추천해주는 보조 기능을 개발했습니다. 상품 등록 전환율을 4%p 증가시키고 1인당 등록 상품 수를 47% 증가시킨 시스템 개발 과정을 설명합니다.
Situation
상품을 판매하기 위해 상품 등록 화면에는 진입했지만 등록을 완료하기 전에 중도 이탈하는 사용자가 다수 존재하여 상품 등록 화면의 등록 전환율이 기대보다 낮게 측정되고 있었습니다. 그 이유로 제목·카테고리·설명 등 필수 입력 항목의 수작업 작성 부담이 주요 이탈 요인으로 추정되었습니다. 따라서, 상품 등록 화면에서 사용자에게 AI가 필수 입력 항목들의 값을 자동 생성·추천해주는 보조 기능을 도입해 상품 등록 전환율을 개선하고자 했습니다.
Task
- 소프트 랜딩 : 번개장터의 상품 등록 UI는 일반적으로 다양한 상품 정보 필드를 위에서부터 아래로 채워나가는 흐름으로 상품 등록을 진행하기 때문에, 이러한 기존 사용자 경험을 크게 해치지 않는 선에서 상품 등록을 보조할 수 있는 기능 개발이 필요했습니다.
- 필드별 맞춤 설계 : 각 필드는 입출력 modality가 서로 달라서 (이미지 → 텍스트, 텍스트 → 분류, 멀티모달 → 텍스트), 필드별로 적합한 모델과 호출 방식을 따로 설계해야 했습니다.
Action
Result
판매를 결심한 유저가 막힘 없이 등록할 수 있도록 돕는다는 목표가 AI 상품등록 기능 도입으로 잘 달성되었는지를 평가하기 위해, 사내 데이터 분석 조직에서 배포 후 1달 동안 이 지면에서 발생한 사용자 행동 데이터를 추적해 아래와 같은 변화를 관측했습니다.
- AI 미사용 그룹 대비 AI 사용 그룹에서 주 평균 상품 등록 전환율 4%p 증가
- AI 상품등록 기능 배포 전후 대비 AI 사용유저의 1인당 등록 상품 수 47.2% 증가
- AI를 사용한 신규 가입자의 최초 앱 접속 이후 첫 상품 등록까지 걸리는 시간 13.5% 단축
이에 더해, 약 260명의 AI 상품등록 기능 사용자 설문을 진행했을 때 85%의 사용유저가 해당 기능이 “도움된다”고 응답했고, 68%의 사용자가 상품 등록 소요 “시간 단축 체감”된다고 응답했습니다.
이와 같은 행동·정성 데이터를 통합 분석한 결과, AI는 상품 등록 과정의 부담을 낮추고 실제 등록 활동을 증가시키는 방향으로 작동했음을 확인했습니다. 특히, (1) 신규 유저의 첫 등록 속도를 앞당기고, (2) 기능 사용 유저의 반복 등록을 활성화 하는 두 가지 축에서 뚜렷한 개선이 나타났습니다. 이는 AI가 판매 여정의 초기 진입 장벽을 낮추고, 반복 등록 행동을 강화하는 선순환 효과를 만들었음을 의미합니다.