5만 원 이하 운동화를 찾아 270으로 담아 달라고 하면, AI가 상품을 골라 270 사이즈로 장바구니에 넣습니다. 손님은 상세페이지를 직접 읽지 않고도 결제할 수 있습니다. AI가 상세페이지는 대신 읽어 줘도, 상자 안은 대신 확인해 주지 못합니다.
카페24는 2026년 10월 22일, 자사 솔루션으로 만든 모든 쇼핑몰에서 AI 쇼핑 에이전트(손님 말을 듣고 상품을 찾아 옵션까지 골라 담아 주는 AI)가 상품을 찾고 장바구니에 담을 수 있게 했다고 밝혔습니다. 위 장면은 발표에 나온 예시를 이어 붙인 것입니다. 국내 커머스 플랫폼 가운데 처음이라는 게 회사 설명입니다. 아직은 시험 단계입니다. 챗GPT 데스크톱 앱 안의 브라우저나, 개발자 설정을 켜고 확장 프로그램을 깐 크롬에서 쓸 수 있고, 로그인과 결제는 손님이 직접 합니다.
이 기능을 쓰는 손님이 얼마나 될지는 아직 알 수 없습니다. AI를 거쳐 자사몰에 오는 손님도 이 기능이 나오기 전부터 늘고 있었습니다. 카페24가 2026년 7월에 낸 분석을 보면, 생성형 AI를 거쳐 자사몰에 들어온 방문은 2026년 2분기 약 85만 건으로 1년 새 72% 늘었고, AI를 거친 주문은 195% 늘었습니다. 전체 주문 가운데 비중은 공개되지 않았습니다.
상세페이지에는 사이즈 안내 말고도 사은품 조건이 적힙니다. "구매 고객께 양말 1켤레를 드립니다. 선착순 300명이 지나면 키링으로 바꿔 보내 드립니다." 같은 안내입니다. 세트 구성이나 함께 넣는 샘플도 대개 여기에 적힙니다.
요즘 AI 쇼핑 에이전트가 상세페이지의 글과 이미지까지 읽으면 이런 조건도 대화창에서 알려 줄 수 있습니다.
조건을 알고 결제한 손님도 "양말도 키링도 상자에 없었어요"라고 할 때가 있습니다. 상세페이지로는 답할 수 없는 말입니다. 손님이 따지는 건 상자에 실제로 무엇이 들어갔느냐입니다.
"양말도 키링도 없었어요" 같은 문의는 AI 쇼핑 전에도 있었습니다. 사은품을 다시 보내면 그때부터 돈이 듭니다. 브랜드가 무엇을 넣었는지 근거를 낼 수 있을지는 물류센터가 상자를 어떻게 채우는지에 달려 있습니다.
물류센터는 대개 작업 지시(어느 상품을 몇 개 꺼낼지 적힌 목록)를 보고 상품을 꺼낸 뒤, 본품 바코드를 찍어 주문과 맞는지 확인합니다. 흔히 출고 검수라고 부르는 단계입니다. 신발은 이 확인을 거칩니다.
사은품은 곳마다 다릅니다. 사은품도 상품 코드로 등록해 본품과 함께 찍는 곳이 있습니다. 샘플이나 안내지, 한 달짜리 행사 사은품은 작업 지시에 "양말 1켤레 동봉" 같은 메모만 붙는 경우가 많습니다. 행사마다 코드를 새로 만들고 재고 수량까지 맞추기엔 손이 많이 들기 때문입니다. 양말처럼 바코드가 있는 물건도 행사용으로만 받으면 메모로 대신하는 곳이 있습니다. 작업자가 이 메모를 보고 포장대에서 손으로 넣습니다. 대부분 잘 들어갑니다. 넣었다는 기록이 따로 없을 뿐입니다.
행사가 바뀌는 날에는 메모와 실제로 넣는 사은품이 어긋날 수 있습니다. 사은품이 양말에서 키링으로 바뀌었는데 메모가 하루 늦게 고쳐지면, 그날 나간 상자에는 양말이 들어가거나 아무것도 안 들어갈 수 있습니다. 새 사은품이 물류센터에 늦게 들어온 날도 같습니다.
메모만 보고 손으로 넣는 곳에서는 손님이 조건을 알고 있어도, 브랜드가 조건대로 넣었다고 보여 줄 기록이 없기 쉽습니다. 그러면 손님에게 내밀 근거도 없습니다.
바코드를 찍는 물류센터라면, CS가 물었을 때 받을 수 있는 건 신발 바코드가 찍혔다는 스캔 기록입니다. 양말이나 키링이 상자에 들어갔다는 기록은 아닙니다. 손님이 상자를 다 푼 뒤 찍어 보낸 사진으로도 사은품이 처음부터 들어 있었는지는 알 수 없습니다. 근거가 없으니 브랜드는 포장 누락으로 처리하고 사은품을 다시 보내기 쉽습니다.
사은품 하나와 배송비만 보면 큰돈이 아닙니다. 처리 내역에 포장대에서 정말 빠진 건도, 손님이 못 찾은 건도 모두 "포장 누락"으로 적힙니다. 그래서 브랜드가 같은 문의를 몇 달째 받아도 포장대에서 무엇을 고쳐야 할지 알 수 없습니다.
사은품을 넣었다는 근거를 남기는 방법은 현장마다 다르고, 어느 것이든 손이 갑니다. 사은품을 상품 코드로 등록해 본품과 함께 찍으면, 적어도 주문마다 사은품을 꺼냈다는 기록은 생깁니다. 메모만 보고 손으로 넣을 때보다 훨씬 분명한 기록입니다. 그러려면 행사마다 코드를 새로 만들고, 입고와 재고 수량을 맞추고, 행사가 끝나면 남은 수량까지 처리해야 합니다. 늘 주는 사은품이면 해 볼 만합니다. 한 달짜리 행사라면 부담이 큽니다.
포장을 마친 상자 무게를 재 예상 무게와 비교하는 곳도 있습니다. 양말 한 켤레 무게는 신발 사이즈가 한 단계 다르거나 완충재가 조금 더 들어갔을 때 생기는 차이와 비슷한 경우가 많습니다. 그래서 무게만 보고 양말이 빠졌는지 알기는 어렵습니다. 몇 그램짜리 샘플 파우치는 더 어렵습니다. 무게로 알아낼 수 있는 건 무게가 꽤 나가는 사은품 정도입니다.
포장대 위를 비추는 카메라로 주문마다 포장 장면을 영상으로 남기는 곳도 있습니다. 영상에는 상자에 무엇을 어떤 순서로 넣었는지가 담깁니다. 선착순이 끝난 뒤 주문에 양말 대신 키링이 들어갔다는 것도 그대로 보여 줄 수 있습니다. 영상에도 조건이 있습니다. 나중에 그 주문의 장면을 바로 찾을 수 있어야 하고, 사은품을 넣는 손이 화면 밖으로 나가지 않아야 합니다.
어느 방법을 쓰든 먼저 정해 둘 것이 있습니다. 어느 주문에 어떤 사은품이 들어가는지, 그리고 상자 어디에 넣는지입니다. 이 기준이 있어야 스캔 기록이든 무게든 영상이든 맞춰 볼 수 있습니다.
지난 몇 달 동안 손님이 "상자에 없었다"고 해서 사은품을 다시 보낸 문의를 날짜별로 뽑아 보세요. 이런 문의가 사은품이 바뀐 날 직후 며칠에 몰려 있다면, 물류센터에 보낸 작업 메모가 늦게 고쳐졌거나 새 사은품이 늦게 들어왔을 수 있습니다. 이럴 때는 다음 행사부터 사은품이 바뀌는 날짜와 입고일을 물류센터와 미리 맞춰 두면 혼선을 줄일 수 있습니다.
행사 중간에 몰려 있다면 사은품 재고가 예상보다 먼저 떨어졌는지 확인해 보세요. 특정 날짜 없이 고르게 들어온다면, 포장대에서 사은품을 넣는 순서를 물류센터와 함께 점검할 차례입니다. 이렇게 날짜별로 뽑은 건수가, 넣었는지 확인하지 못한 채 다시 보낸 사은품 수에 가깝습니다.
AI 쇼핑 에이전트가 장바구니를 담는 쇼핑은 아직 시험 단계지만, AI를 거쳐 자사몰에 오는 손님은 이미 늘고 있습니다. 먼저 사은품 조건을 상품명이나 옵션명, 주문서에 찍히는 사은품 이름에도 적어 둡니다. AI가 어디서 읽어 가더라도 같은 조건을 전할 수 있고, 주문서를 다시 보는 손님에게도 보입니다. 다음으로 사은품이 바뀌는 날짜와 입고일을 물류센터와 미리 맞춥니다. 마지막으로 "없다"는 문의가 왔을 때 무엇을 보여 줄지, 넣었다는 근거를 어떤 방식으로 남길지를 행사 전에 정해 둡니다. 상자에 무엇을 넣었는지는 브랜드가 직접 보여 줘야 합니다.
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