같은 상품인데 가격이 다르면 고객은 덜 살까?

같은 상품인데 색상이나 맛만 다른데 가격이 다르면 고객이 어느 가격을 기준으로 봐야 할지 헷갈릴 수 있다. 월마트 연구진은 AI 3개를 써서 상품 묶음을 정리했고, 약 100만 개를 30분에 처리했다. 다만 이 연구는 가격이 뒤죽박죽일 때 매출이 몇 % 줄어드는지는 측정하지 않았다.

어떤 가격표가 뒤죽박죽인 걸까?

연구진이 본 문제는 크게 두 가지다. 하나는 같은 상품인데 색상이나 맛처럼 기능과 관계없는 차이만 있는데도 가격이 다른 경우다. 다른 하나는 상품 설명에 들어간 숫자나 단위가 잘못 적힌 경우다.

예를 들어 같은 자전거가 색상만 다른데 238달러와 199달러로 팔린 사례가 있었다. 거울은 치수를 0.1인치 잘못 적으면서 7.50달러 차이가 생겼다.

이런 상품을 정리할 때 연구진은 두 가지 묶음을 구분했다. 「라인」은 맛이나 색상만 다른 같은 상품을 묶은 것이고, 「사다리」는 용량이나 묶음 수만 다른 라인을 이어 놓은 것이다.

라인에서는 같은 값을 확인한다. 사다리에서는 용량이 커질수록 단위당 가격이 내려가는지 확인한다. 작은 쇼핑몰이라면 이 두 가지만 먼저 보는 것으로 시작할 수 있다.

큰 용량이면 정말 더 싸야 할까?

실제 쇼핑몰에서도 큰 묶음이 항상 유리한 것은 아니다. 한국소비자단체협의회는 2024년 12월 네이버쇼핑의 제조사 공식몰을 조사했고, 많이 살수록 단위가격이 오히려 높아지는 사례를 확인했다.

비비고 왕교자는 2개 묶음이 100g당 987원이었는데 4개 묶음은 1,038원이었다. 오뚜기 맛있는밥도 6개 묶음은 682원인데 10개 묶음은 729원이었다.

이런 차이는 고객이 가격을 비교할 때 혼란을 만들 수 있다. 그래서 상품 가격만 적기보다 용량과 묶음 수를 함께 확인하고 단위가격을 계산해 보는 것이 중요하다.

가격표시 제도도 단위가격을 더 많이 보여주는 방향으로 바뀌었다. 산업통상자원부는 2025년 4월 단위가격 표시 품목을 84개에서 114개로 늘렸고, 즉석밥·물티슈·반려동물 사료 등이 추가됐다.

작은 자사몰은 온라인 의무 대상이 아니다. 다만 고객이 큰 쇼핑몰에서 100g당 가격처럼 단위가격을 보는 데 익숙해지면 작은 쇼핑몰의 가격도 같은 방식으로 비교할 수 있다.

상품이 많으면 어떻게 일일이 확인할까?

월마트 연구진은 이 일을 AI 하나에 전부 맡기지 않았다. AI 3개가 서로 다른 일을 하도록 나눴다.

첫 번째 AI는 같은 가격에 팔리는 상품들이 어떤 공통 사양을 갖고 있는지 찾았다. 두 번째 AI는 가격이 다른 상품들을 비교해 가격을 가르는 특징을 찾았다. 세 번째 AI는 앞의 결과를 합치면서 비슷한 표현을 하나로 정리하고, 숫자와 단위를 따로 저장했다.

할인가가 아니라 정가만 사용한 것도 특징이다. 할인 가격을 섞으면 상품 자체의 가격 관계를 판단하기 어려워지기 때문이다.

자료를 많이 넣는다고 결과가 계속 좋아진 것도 아니다. 연구진이 정한 설정에서는 라인 F1이 0.83이었지만, 비교할 무리와 상품 수를 크게 늘린 설정에서는 0.75~0.78에 그쳤다. 처리 시간도 정한 설정은 65분, 크게 늘린 설정은 155분이었다.

AI가 묶은 상품은 얼마나 맞았을까?

식품과 생필품 14개 분류에서 기존에 담당자가 만든 묶음과 비교했을 때 라인 정밀도는 0.98, 재현율은 0.75였다. 묶은 상품은 대부분 맞았지만, 묶어야 할 상품을 모두 찾아낸 것은 아니었다.

연구진은 일부러 조심스럽게 묶었다고 설명했다. 예를 들어 프레고 소스 11종을 전부 한 묶음으로 만들면 서로 다른 상품까지 같은 가격 기준을 적용할 수 있기 때문에, 실제로 같은 알프레도 소스 4종만 묶었다.

일반 상품을 대상으로 한 검수에서는 1,000개 중 가중 평균 80.0%가 별도 수정 없이 맞게 묶였다. 상품 설명이 빈약하거나 묶음 구성이 복잡하거나 소재처럼 감각적인 차이를 구분해야 하는 경우에는 정확도가 낮아졌다.

이 결과를 작은 쇼핑몰에 그대로 적용할 필요는 없다. 상품 수십~수백 개라면 먼저 사람이 가격표를 정리하고, 반복되는 확인 작업이 많아졌을 때 AI를 활용하는 순서가 현실적이다.

작은 쇼핑몰은 무엇부터 보면 될까?

첫 번째는 색상·맛·향처럼 상품의 기능과 관계없는 차이만 있는 상품을 한 줄로 묶는 것이다. 같은 상품이라면 가격이 같은지 확인한다.

두 번째는 용량과 묶음 수를 나누어 단위가격을 계산하는 것이다. 100g당 가격이나 1개당 가격을 적어 놓으면 큰 묶음이 실제로 더 저렴한지 바로 확인할 수 있다.

세 번째는 숫자와 단위를 점검하는 것이다. g, ml, 개수를 구분해 적고 오타를 찾는다. 연구진은 숫자와 단위를 따로 저장했으며, 12.0온스와 12.3온스처럼 미세한 차이는 같은 값으로 처리했다.

네 번째는 일부러 가격을 다르게 한 상품의 이유를 남기는 것이다. 한정판이나 선물 포장처럼 사람이 판단해 가격을 달리한 경우에는 그 이유를 메모해 두는 것이 좋다.

이 네 단계는 가격을 낮추라는 이야기가 아니다. 같은 상품인데 실수로 다른 가격이 붙어 있지는 않은지, 큰 용량을 샀는데 단위가격이 오히려 높지는 않은지를 확인하는 절차다.

또 하나 기억할 점이 있다. 연구진이 숫자와 단위를 분리해 정리한 것은 상품끼리 비교하기 위해서다. 쇼핑 AI가 상품 정보를 읽을 때도 「500ml 2개 9,800원」처럼 용량·개수·가격이 분명하게 적혀 있으면 비교하기 쉬울 것으로 예상할 수 있다. 다만 이 부분은 해당 연구가 직접 측정한 결과가 아니라, 생성형 엔진 최적화 관점에서 세운 예상이다.

이 연구만으로 매출을 판단하면 안 되는 이유는?

가장 중요한 한계는 매출 효과다. 연구진은 가격이 맞지 않으면 상품끼리 매출을 깎아 먹고 고객이 느끼는 가치가 흐려질 수 있다는 문제를 제기했지만, 가격 불일치 때문에 매출이 몇 % 줄었는지는 측정하지 않았다.

연구도 미국 대형 유통사 한 곳의 내부 데이터를 바탕으로 했다. 비교 기준 역시 그 회사 담당자가 만든 상품 묶음이었다. 연구진은 이 기준에 즉흥적인 판단이 들어갈 수 있다고 적었다.

담당자가 수정한 내용을 AI가 기억하면서 점점 나아지는지도 아직 검증 중이라고 밝혔다. 사용한 모델 이름도 공개하지 않았기 때문에 같은 결과를 그대로 재현하기도 어렵다.

그래서 작은 쇼핑몰이 가져갈 핵심은 「AI를 쓰면 매출이 얼마나 오른다」는 숫자가 아니다. 가격표에서 같은 상품의 가격을 맞추고, 용량과 묶음의 단위가격을 확인하고, 숫자와 단위를 바로잡는 순서를 만드는 것이다.

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자료 출처

• Lines and Ladders: A Context-Aware Multi-Agent Framework for Large-Scale Retail Price Taxonomy (Walmart Global Tech·arXiv 2608.12674·2026.8)
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