Cloud Atelier: Gemini Enterprise가 소매업 플레이북을 재정립하는 방식

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열려 있는 여행 가방을 멍하니 바라보며 무엇을 챙겨야 할까?라고 고민했던 경험은 누구나 한 번쯤 있을 것입니다.

올해 칸 라이언즈에서 Google은 소매 브랜드가 이 고전적인 딜레마를 제품 발견이라는 흥미로운 순간으로 전환할 수 있는 방법을 소개할 예정입니다. 바로 의도적인 방문을 유도하는 가상의 쇼핑 환경인 Cloud Atelier입니다.

Gemini Enterprise Agent Platform을 기반으로 빌드된 이 업계 특화 데모에서는 사용자가 여행 일정, 선호하는 스타일, 그리고 날씨 조건이나 지역 트렌드와 같은 최신 데이터에 맞게 선별된 여행 의상을 가상으로 입어볼 수 있습니다.

Google 검색에서 요건을 충족하는 쇼핑 검색 결과에 표시되는 Google의 입어 보기 기능과는 달리, Cloud Atelier는 에이전트형 커머스, 맞춤형 광고 소재, 그리고 실시간 실행을 한데 모아 컨텍스트를 인식하는 쇼핑 가능한 룩북을 만들어 줍니다.

이를 통해 Cloud Atelier는 소매 브랜드가 Google Cloud의 AI 스택을 활용하여 어떻게 기존의 제품 추천 엔진에서 더 나아가 고객 의도에 더 직접적으로 부합하는 서비스를 제공할 수 있는지 보여줍니다. 즉, '무엇을 챙겨야 할지'에 대한 고민을 자연스럽게 구매로 이어지도록 전환하는 것입니다.

자연어를 한 차원 높은 이미지로 변환하는 에이전트

개인화된 가상 탈의실을 구현하려면 단일 프롬프트 이상의 많은 것이 필요합니다. Cloud Atelier가 Google ADK로 생성되어 Cloud Run에 배포된 에이전트 팀을 활용하여 여행 계획 공유부터 맞춤형 여행 룩 추천까지 사용자를 어떻게 안내하는지 자세히 살펴보겠습니다.

데모의 첫 번째 단계에서는 사용자가 예정된 여행에 대해 자신의 말로 설명합니다. 그러면 Gemini의 기본 기능이 백그라운드에서 자연어 대답을 처리하고, 주요 데이터(여행 장소와 시기)를 추출하며, 누락된 정보 파악을 위해 후속 질문이 필요한지 여부를 판단합니다.

사용자가 온보딩 프로세스를 완료하는 동안 에이전트 팀의 오케스트레이터인 의상 플래너 에이전트는 다양한 전문 조사 하위 에이전트를 배포하여 백그라운드에서 작업을 완료합니다. 이와 같은 에이전트들은 작업의 복잡성에 따라 Gemini Flash 또는 Gemini Flash-Lite 모델을 사용하며, Google 검색 도구와 같은 특수 기능을 갖추고 있어 모든 결과가 정확한 근거에 기반하도록 보장합니다.

• 날씨 조사 에이전트: Weather API 도구에 액세스하여 사용자의 여행 날짜에 대한 정확한 일기 예보 데이터를 가져옵니다.
• 여행 조사 에이전트: 여행지에서 문화적으로 의미 있는 활동을 제안합니다(예: 이탈리마 로마에서 화창한 주말에 '베스파 스쿠터 타기' 또는 '젤라또 맛보기').
• 트렌드 조사 에이전트: 외부 웹 소스를 검색하여 현지의 패션 트렌드를 조사합니다.
• 위치 조사 에이전트: Google Maps Places API를 통해 호텔 데이터와 위치 이미지를 검색합니다.

그동안 사용자는 아웃도어, 비즈니스 캐주얼, 프레피 등 스타일 유형이 선별된 라이브러리에서 자신이 선호하는 스타일을 선택하여 시스템에 공유합니다. 마지막으로 사용자는 전신 사진을 찍거나 여러 가지 아바타 중에서 하나를 선택합니다.

조사 하위 에이전트가 결과를 반환하면, 사용자가 여행 팁과 여행에 맞게 개인화된 일정을 검토하는 동안 새로운 하위 에이전트 팀이 작업을 시작합니다. 먼저 의상 플래너 에이전트는 추론 기능을 사용하여 조사 데이터를 종합하고 관련 제품 추천을 생성합니다(예: 가을 스코틀랜드 여행에서 입기 좋은 패커블 방수 재킷).

그런 다음, 의상 검색 하위 에이전트가 이러한 추천과 제품 데이터베이스를 교차 참조하여 실제 재고 품목과 대조합니다.

이를 위해 하위 에이전트는 Gemini 추론의 창의적인 유연성과 엔터프라이즈급 시맨틱 검색의 정확성을 연결해 주는 벡터 검색을 사용합니다. 벡터 검색은 정확한 키워드 일치 여부만 확인하는 것이 아니라 수천 가지의 추상적인 특성을 기준으로 항목을 비교하므로, 트렌치코트와 레인 재킷이 서로 밀접한 관련이 있음을 알 수 있습니다. 예를 들어, 하위 에이전트가 '방수 부츠'를 검색하는 경우 시스템은 '전천후 신발'을 찾아내거나, 해당 품목이 품절된 경우 가장 적합한 대체품을 찾을 수 있습니다.

가장 일치하는 항목을 찾은 후 하위 에이전트는 BigQuery에서 관련된 항목 데이터(제품 이름, 가격, 설명 등)를 가져오고 Google Cloud Storage 버킷에서 항목 이미지를 가져옵니다.

이와 같은 제품 이미지와 사용자의 사진은 콘텐츠 생성 하위 에이전트로 전달됩니다. 하위 에이전트는 Nano Banana 2를 활용하여 사용자가 여행지의 배경을 바탕으로 해당 의상을 착용한 모습을 시각화하고, 사용자의 체형에 맞는 스타일을 보여줍니다.

여기에서 가장 흥미로운 부분인 '대화형 디지털 룩북'이 등장합니다. 사용자는 구매 가능한 5가지 맞춤형 의상을 대화형 제품 카드의 형태로 살펴볼 수 있습니다. 사용자가 마음에 드는 룩을 장바구니에 추가한 후 화면에 표시된 QR 코드를 스캔하면, 자신이 선택한 룩의 동영상(Veo 3.1으로 생성)과 제품 체크리스트, 호텔 추천 등 유용한 정보가 담긴 디지털 자료를 받을 수 있습니다.

Cloud Atelier는 이러한 모든 디지털 터치 포인트를 결합하여, 가상의 착장 경험을 통해 단순히 의상을 제안하는 것에서 더 나아가 소매업체가 고객에게 영감을 주고 실제 구매로 연결되는 적응형 기반을 갖출 수 있음을 보여줍니다.

오늘날의 비즈니스는 미래의 기술을 기반으로 합니다

이미 여러 소매 브랜드가 Gemini Enterprise를 활용하여 실질적인 비즈니스 성과를 창출하고 있습니다.

• Kohl's(선물 전문 에이전트): Kohl's는 Looker의 시맨틱 레이어와 Gemini 기능을 결합하여 대화형 분석을 빌드하고 있습니다. 또한 대화형 프롬프트를 기반으로 쇼핑객이 관련성 높은 선물을 동적으로 발견하고, 선택하고, 장바구니에 추가할 수 있도록 도와주는 전문적인 어버이날 선물 에이전트를 출시하기도 했습니다(Gemini Enterprise for Customer Experience 사용).
• Lowe’s(주방 아이디어 앱): Gemini 2.5 Flash를 기반으로 하는 주방 아이디어 환경이 한 장의 사진을 맞춤형 디자인 탐색 경험으로 전환해 줍니다. 공간에 맞는 주방 스타일을 생성하고 몇 분 만에 명확한 디자인 방향을 결정할 수 있어 Lowe's 디자이너와의 다음번 상담에서 원하는 바를 정확히 전달하는 데 도움이 됩니다.
• Futuriza(가상 피팅 룸): 이 소매 기술 스타트업은 Nano Banana와 Veo를 활용하여 의류 브랜드용 플러그 앤 플레이 AI 가상 피팅 룸을 제공합니다. 이 회사의 소매 고객인 Arm Fitness는 단 1개월 만에 20,000건 이상의 가상 착장을 생성했으며, 사용자의 38%가 장바구니에 상품을 추가하고 판매 전환율이 3.5%에서 4.7%로 높아졌습니다(35% 증가).

이러한 예시는 상거래의 미래가 단순히 디지털 환경에 상품을 진열하는 것에 있지 않다는 사실을 보여줍니다. 고객이 현재 어떤 상황에 있는지, 다음 단계로 무엇을 계획하고 있는지 정확히 파악하고 고객이 멋지게 나아갈 수 있도록 돕는 것이 중요합니다.

그리고 그 미래는 여러분에게 달려 있습니다. Google Cloud는 Cloud Atelier 코드 스타터 키트를 공개적으로 제공하고 있습니다. 이를 통해 Cloud Atelier의 작동 방식을 살펴보고, 자체 카탈로그에 맞게 조정하고, 컨텍스트 인식 쇼핑 환경을 직접 만들어 볼 수 있습니다. 여러분은 무엇을 만들어 보고 싶으신가요?