연구 배경: AI 추천 서비스가 지속 가능성을 확보하기 위해 필요한 것은?

오늘날 고객들은 온라인 상의 수많은 콘텐츠와 제품 중 원하는 것을 찾고 선택하는 고통 속에 살고 있습니다. 영화 한 편을 고르려 해도 수천 개의 콘텐츠가 대기하고 있고, 제품을 구매하려 해도 수많은 브랜드가 경쟁합니다. 이때 AI 추천 서비스는 고객의 선호·패턴·행동 데이터를 분석하여 “당신이 원하는 바로 그 콘텐츠와 상품”을 제시해줍니다. 넷플릭스는 개인 맞춤형 추천으로 시청 시간을 늘리고, 유튜브는 추천 알고리즘으로 이용자를 붙잡아 두며, 아마존은 상품 추천으로 매출을 끌어올렸습니다. AI 추천 서비스는 단순히 편의 기능이 아니라, 기업 성장의 핵심 동력으로 자리잡았습니다.

하지만 표준화된 플랫폼을 통해 맞춤형 서비스를 제공하는 AI 추천 서비스는 새로운 문제에 직면했습니다. 지나친 개인 맞춤화로 인해 고객이 이미 선호하는 정보만 소비하게 되면서, 새로운 경험과 다양한 관점에 접근하는 기회가 제한됩니다. 그 결과 고객은 점점 피로감을 느끼고, 서비스에 대한 만족도가 떨어져 이탈하거나 부정적 구전(WOM)으로 이어질 수 있습니다. 이런 맥락에서 AI 추천 서비스의 지속적 성장에 도움이 될 수 있는 통찰을 제공하고자 Kim & Kim (2025)는 표준화와 맞춤화에 초점을 두어 AI 추천 서비스의 고객 만족, 지속적 사용 의도, 긍정적 구전 등에 영향을 미치는 AI 추천 서비스의 요인, 메커니즘 그리고 경계조건을 탐구했습니다.

핵심 질문

1. 고객의 긍정 반응을 유도하는 AI 추천 서비스의 요인 및 메커니즘은 무엇인가?

연구진은 먼저 AI 추천 서비스의 서비스 품질(service quality)에 주목하여 고객 만족과 행동적 반응을 설명하는 모델을 제시합니다. 서비스 품질이 고객 만족, 충성도, 기업 성과와 직접적으로 연결된다는 것은 오랜 기간 검증되었습니다. 연구진은 AI 추천 서비스의 서비스 품질을 결정하는 핵심 요인으로 정보 품질(서비스가 얼마나 완전하고, 정확하고, 형식적으로 보기 쉽게 제공되는가)과 시스템 품질(서비스가 얼마나 신뢰할 수 있고, 유연하고, 적시에 제공되는가)을 제시하고, 두 가지 요인에 의해 결정되는 AI 추천 서비스 품질이 고객 만족에 영향을 미치고, 결과적으로 지속적 사용 의도 및 긍정적 구전으로 이어지는 모델을 제시합니다.

2. 표준화 vs. 맞춤화, AI 추천 서비스에서의 역할 차이?

서비스 산업에서 표준화와 맞춤화는 핵심 전략입니다. 표준화는 일관된 품질 보장, 비용 절감과 신뢰 형성과 관련 있고, 반면 맞춤화는 개인화된 경험 제공을 통해 고객 만족과 충성도와 관련 있습니다. AI 추천 서비스는 표준화된 플랫폼 위에서 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다. 두 전략이 어떤 방식으로 균형을 이룰 때 가장 효과적인지는 중요한 과제입니다. 연구진은 앞서 설명한 모델(정보 품질 및 시스템 품질 → AI 추천 서비스 품질 → 고객 만족 → 행동 반응(지속적 사용 의도 및 구전))에서 표준화와 맞춤화가 어떤 차별적 역할을 하는지 살펴봤습니다.

[연구모형]

연구 핵심 결과: 구전은 표준화가, 재사용은 맞춤화가 고객 만족의 효과를 증대시킨다

자료 수집은 최근 6개월 이내 AI 추천 서비스의 이용 경험이 있는 소비자 1000명을 대상으로 설문조사를 진행했습니다. 분석은 수집된 데이터를 구조방정식 모형(SEM)을 사용하여 변수들 간의 관계를 검증했습니다. 먼저 제안 모델의 검증 결과, 모델의 모든 경로가 통계적으로 유의함이 검증되었습니다. 정보 품질의 하위 세 개 요인(완전성(β=0.136), 정확성(β=0.105), 형식(β=0.119))이 모두 AI 추천 서비스의 품질에 긍정적인 영향을 미쳤고, 시스템 품질의 세 가지 요인도 모두 긍정적 영향을 미쳤습니다(신뢰성(β=0.206), 유연성(β=0.238), 적시성(β=0.157)). 그리고 AI 추천 서비스의 품질이 높을수록 고객 만족이 높아지고 (β=0.760), 결과적으로 고객 만족은 지속적 사용 의도(β=0.733)와 구전(β=0.480)에 모두 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었습니다.

다음으로 표준화와 맞춤화의 조절 효과를 분석한 결과, 표준화는 고객 만족이 구전에 미치는 영향을 증폭시키고, 맞춤화는 고객 만족이 지속적 사용 의도에 미치는 영향을 증폭시키는 것을 확인했습니다. 이는 AI 추천 서비스의 표준화 수준이 높을수록 고객에게 ‘일관된 경험’을 제공한다는 믿음이 생겨 타인에게 자신 있게 추천하고, 개인 맞춤화 수준이 높을수록 ‘내게 꼭 맞는 경험’을 하게 되어 사용자의 충성도와 재사용을 높임을 의미합니다.

[연구의 핵심 매개 경로]

실무자를 위한 Action Plan: 표준화와 맞춤화, 단계별로 다르게 활용하라

일반적인 서비스 산업에서는 표준화와 맞춤화가 자원 배분 프로세스 설계 간 충돌하여 양립하기 어렵지만 AI 추천 서비스는 데이터를 기반으로, 동일한 플랫폼(표준화된 환경) 위에서 각 개인에게 다른 결과(맞춤화된 추천)를 제공하기 때문에 두 전략의 양립이 가능합니다. 고객은 플랫폼 자체의 안정성과 신뢰성(표준화)을 원하면서도, 동시에 자신만을 이해하는 개인화 경험(맞춤화)을 기대합니다. AI 추천 서비스 성공의 열쇠는 표준화와 맞춤화의 균형입니다. 그러나 모든 단계에서 두 전략을 동일하게 밀어붙이는 것이 정답은 아닙니다. 고객 유입 단계에서는 ‘표준화’를, 고객 유지·활성화 단계에서는 ‘맞춤화’를 강화해야 합니다.

1. 고객 유입 단계: 표준화를 강조하라

Action Item: AI 추천 품질을 KPI로 관리하라

단순 클릭률이나 전환율이 아니라, 추천 품질(일관성·안정성)을 고객 설문 기반으로 모니터링해야 합니다. 추천 시스템을 사용하는 고객에게 주기적인 설문조사를 실시하여, 추천 결과가 얼마나 일관적이고 안정적인지에 대한 정량적, 정성적 피드백을 수집하고 이를 KPI에 반영하십시오. A/B 테스트를 통해 추천 알고리즘 변경에 따른 고객 만족도 변화를 측정하는 것도 좋은 방법입니다.

2. 고객 유지 단계: 맞춤화를 강화하라

Action Item : 고객이 체감하는 경험 차별성을 위한 맞춤화 시스템을 개발하라

고객의 과거 구매 이력, 검색 기록, 관심사 등 데이터를 기반으로 개인화된 프로모션이나 콘텐츠를 추천하는 시스템을 구축하십시오. '다른 고객들이 좋아하는 제품이 아닌 나만을 위한 특별한 조합'을 제공한다는 경험이 재사용, 사용율을 높입니다.

결론

지금 귀사의 AI 추천 서비스는 어디에 집중해야 할 시기인가요?