실제 소비자 대신 AI…상품 조사 방식 바뀐다

신제품을 내놓기 전 수백 명을 모집해 소비자 반응을 살피던 유통·식품·뷰티 기업들이 AI 합성소비자를 도입하고 있다. 상품 콘셉트와 가격, 디자인, 광고, 매장 진열 등 여러 조건을 바꿔가며 반응을 반복 확인할 수 있어서다. 국내에서도 활용이 확산하며 소비자 조사와 상품 기획 과정이 달라지고 있다.

BGF리테일은 도시락 신제품 기획에 합성소비자를 적용해 조사 기간을 3~5일로 줄였다. 개념 검증 과정에서는 소비자가 건강과 맛을 함께 중시한다는 요구를 상품 인사이트로 구체화했다. BCG는 과거 데이터로 학습한 합성 소비자가 신규 음료 선택을 92% 정확도로 예측했다고 밝혔다. 인텔리시아도 실제 조사와 AI 응답을 비교한 검증에서 평균 90% 이상의 재현율을 기록했다고 설명했다.

해외에서는 시뮬레이션 결과를 실제 의사결정에 활용하는 사례가 나왔다. 미국 타깃은 웹사이트에서 시험하기 전 상품과 프로모션 반응을 비교해 가능성이 낮은 아이디어를 걸러낸다. 이탈리아 바릴라는 입소스와 실제 소비자 100명, 합성 응답자 300명을 대상으로 파스타 소스 레시피를 시험했다. 두 시제품 모두 성공 기준에 미치지 못해 변경하지 않는 판단을 뒷받침했다. 프랑스 꼬달리는 제품·마케팅 개발에 주당 15회 테스트를 활용한다.

국내 솔루션 시장도 형성되고 있다. 오픈서베이는 실제 응답 데이터를 바탕으로 만든 AI 소비자 85명을 제공하며, 아이지에이웍스는 약 3400만 명의 행동 데이터를 학습한 모델 ‘웍스FM’을 선보였다. 후자는 국내 대형 유통기업 두 곳과 데이터 연계 및 합성소비자 프로젝트를 진행 중이다. 기업들은 결과의 실제 활용도와 소비자 선택 재현성을 확인하는 단계로, 당분간 실제 조사와 병행하며 적용 범위를 넓힐 전망이다.