타이어 구매 AI 에이전트: 탐색부터 구매까지 대화형으로 통합 지원

복잡한 타이어 구매 여정과 대응 문제

타이어 구매는 상품 탐색부터 추천, 구매까지 여러 단계를 거치는 복잡한 여정입니다. 대규모 사용자가 방문하는 T-station.com 에서는 복잡한 구매 여정을 자연스럽게 안내하면서도 안정적인 구매 경험을 유지할 수 있는 통합된 대화형 서비스가 필요했습니다.

Multi-Agent Architecture 기반 대화형 서비스

B2C 서비스 특성을 고려해 단일 LLM에 모든 처리를 맡기지 않는 Multi-Agent Architecture를 채택했습니다. 전체 흐름을 조율하는 Orchestrator, 질문 유형별 원칙을 지키는 에이전트, 정책 준수와 노출 상품을 통제하는 에이전트로 역할을 나누어 연계했으며, 재고·가격처럼 정확성이 중요한 정보는 DB/API 기반의 Deterministic 데이터로 처리하고 자연스러운 응답 생성은 생성형 AI가 담당하도록 결합했습니다.

탐색부터 구매까지 이어지는 Seamless 경험 제공

상품 설명과 고객 질의에는 키워드와 자연어 기반 검색으로 대응하고, 사용자 조건에 맞춰 후보군을 축소해 비교 정보와 함께 추천합니다. 여기에 Trade-off를 고려한 판단 제안과 주변 매장 예약 안내까지 이어지면서, 상담부터 주문까지 복잡했던 타이어 구매 탐색 단계를 단축해 구매 전환율을 높였습니다.