인공지능(AI) 합성소비자를 기업 의사결정에 효과적으로 활용하려면 조사 목적에 맞는 설계와 결과 검증이 뒷받침돼야 한다는 지적이 나온다. 실제 소비자의 행동과 응답 데이터를 학습한 AI라도 데이터 구성과 조사 주제에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 모든 소비자 조사를 AI로 대체하기보다 실제 소비자 조사와 적절히 조합하고, 결과를 해석하는 담당자의 역량도 갖춰야 한다는 설명이다.
12일 업계에 따르면 합성소비자를 경험한 기업들은 활용 시 조사 목적에 따른 AI 합성소비자 활용이 중요하다고 강조했다. 초기 아이디어를 선별하거나 여러 제품 콘셉트를 비교하는 작업에는 적극 활용할 수 있지만, 결과가 사업에 미치는 영향이 크거나 실제 소비자의 행동을 확인해야 하는 사안은 기존 조사와 실험을 병행해야 한다는 취지다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)도 일괄 도입보다 조사별로 활용 범위와 검증 수준을 달리할 것을 제안했다.
합성소비자는 여러 대안을 비교해 초기 후보를 거르는 작업에서 쓰임새가 크다. 신제품 콘셉트나 가격, 디자인 등을 놓고 검토 대상을 좁힐 때 효율을 높일 수 있다. 반면 제품을 써본 경험이나 구매를 결정한 이유를 깊이 파악해야 하는 조사, 기존 데이터만으로 반응을 예측하기 어려운 새 제품 조사에서는 실제 소비자의 의견을 직접 확인해야 한다는 분석이다.
AI 합성소비자를 도입한 한 기업 관계자는 “모든 조사에 일률적으로 적용하기보다 조사 목적에 따라 AI와 사람 중 어느 쪽이 더 적합한지 판단해 적재적소에 활용하는 것이 필요하다”며 “이를 위해 보다 정교한 설계가 수반돼야 한다”고 말했다.
학습 데이터에 따라 응답이 달라질 수 있다는 점도 한계로 꼽힌다. 합성소비자의 응답은 학습한 소비자 행동과 선호, 트렌드, 구매 동기, 의사결정 맥락에 영향을 받는다. 특정 연령이나 소비자 집단의 데이터가 부족하거나 최근 변화가 반영되지 않으면 실제 소비자 반응과 차이가 날 수 있다.
신뢰성 검증 역시 앞으로 풀어야 할 과제다. 실제 소비자 조사와 합성소비자 결과를 비교해 조사 주제별로 차이가 얼마나 발생하는지 확인하고, 어떤 유형의 조사에 활용할 수 있는지 범위를 끊임없이 구체화해야 한다. 나아가 조사 결과가 실제 상품 출시와 판매 성과에 어떻게 연결되는지도 살펴볼 필요가 있다.
실무 담당자가 AI 결과를 판단하고 해석하는 역량도 필요하다. 합성소비자의 응답을 실제 소비자 의견처럼 받아들이지 않고 조사 목적과 데이터의 한계를 고려해 검토해야 한다는 것이다.
업계 관계자는 “AI 합성소비자는 기존 소비자 조사에 비해 비용·시간·공간의 제약에서 상대적으로 자유롭지만, 학습하는 데이터에 따라 응답의 질이 크게 달라질 수 있다”며 “신뢰성을 충분히 확인하는 과정을 거치면서 프로젝트 주제에 따른 적절한 활용과 설계, 이를 해석하는 담당자의 역량이 함께 갖춰져야 한다고 판단한다”고 말했다.
정다은 기자 dandan@etnews.com
