로우스, Mylow 이용 고객 구매 전환율 3배

미국 주택 개량 유통업체 로우스가 오픈AI 모델로 만든 AI 비서 Mylow와 Mylow Companion이 2025년 봄 출시 이후 고객과 매장 직원의 질문 수백만 건에 답했다고 오픈AI가 9월 25일 공개한 고객 사례에서 밝혔다. 로우스의 2026년 2분기 실적 발표에 따르면 Lowes.com에서 Mylow를 이용한 고객의 구매 전환율은 이용하지 않은 온라인 쇼핑객의 3배였다. 매장 직원용 Mylow Companion은 미국 50개 주 1,700개 매장의 직원 약 30만 명이 쓴다.

두 서비스는 역할이 갈린다. Mylow는 Lowes.com의 대화형 상담 도구로, 고객이 열린 질문을 하면 단계별 안내와 제품 추천, 관련 시공 방법 콘텐츠를 내놓는다. Mylow Companion은 직원이 휴대 기기와 데스크톱에서 부서를 넘나드는 질문에 대화형 답을 받는 도구다. 오픈AI 고객 사례 페이지는 로우스가 쓰는 제품을 ChatGPT와 API로 적었다. 보도에 따르면 로우스는 2025년 3월 고객용 Mylow를 먼저 내놓았고, 같은 기반의 직원용 Mylow Companion을 그해 5월 1,700여 개 전 매장에 배포했다.

출발점은 상품이 아니라 프로젝트다. 로우스의 시만티니 고드볼레 수석부사장 겸 최고정보·AI책임자는 "티셔츠는 맞지 않으면 그냥 반품하면 그만이지만, 주방을 고치거나 바닥을 새로 까는 일은 비싼 결정"이라며 "확신이 필요하고, 그러려면 전문성이 필요하다"고 말했다. 로우스 매장은 넓게는 13만 제곱피트에 이르고 품목이 수만 개라, 경력이 많은 직원도 자기 부서 밖 질문에는 막히기 쉽다. 온라인 쇼핑객 역시 무엇을 찾아야 할지 이미 알 때만 기존 검색이 도움이 된다는 것이 회사 설명이다.

고객의 기대가 바뀐 시점은 2023년이다. 조 카노 디지털커머스 수석부사장은 "ChatGPT가 기대치를 바꿨다"며 "고객은 이제 하루 24시간 빠르고 전문적인 답을 원한다. 자기 우편번호 지역에 맞는 뿌리덮개가 무엇인지 알려고 탭 열 개를 열고 싶어 하지 않는다"고 말했다. 카노 부사장은 사이트를 찾는 사람 대부분이 특정 제품이 아니라 선반 달기나 아이 셋을 버텨 낼 페인트 같은 문제를 들고 온다며, Mylow가 그 의도를 알아듣는 것이 핵심이라고 설명했다.

매장 쪽 변화는 음성에서 나온다. 오픈AI에 따르면 Mylow Companion 상호작용의 절반 가까이가 음성으로 이뤄진다. 직원은 고객 앞을 떠나지 않고 "거실을 칠하려는 고객이 닦기 쉬운 마감을 원한다. 무엇을 추천해야 하나"처럼 소리 내 묻고, 로우스의 프로젝트 지식에 근거한 답을 받아 고객과 선택지를 따진다. 퀘 밴스 매장 부문 수석부사장은 "예전에는 수도꼭지 교체를 묻는 고객이 왔는데 배관 담당이 없으면 세 사람이 30분을 매달렸다. 이제는 직원 한 명이 몇 분 만에 끝낸다"고 말했다.

성과 지표도 함께 공개됐다. 직원이 매장 통로에서 Mylow Companion으로 고객을 도울 때 고객 만족도는 200bp 올랐다. 사내 이용 패턴을 보면 신입 직원이 자주 쓰고, 경력 직원은 평소 담당 부서 밖의 질문에 답할 때 쓴다. 고드볼레 책임자는 "직원 한 명이 하루에 질문 하나씩만 해도 30만 건이다. 이제 그것으로 성공을 잰다"고 말했다. 로우스는 Mylow Companion에 자연스러운 음성 대화를 붙였고, 매장 지원 센터에는 ChatGPT Enterprise를 도입해 오픈AI 활용을 매장 밖으로 넓혔다.

메탈은 미국 식료품 유통업체 앨버트슨스가 오픈AI와 소매 협력을 넓혔다고 보도한 바 있다. 유통 대기업이 생성형 AI를 고객 화면과 매장 직원 양쪽에 함께 까는 흐름이 이어지고 있다. 메탈이 확인한 오픈AI 고객 사례 원문은 3배라는 전환율 수치의 출처를 로우스 2분기 실적 발표로 따로 밝혀 두었고, 수백만 건이라는 질문 수는 출시 이후 두 서비스를 합친 누적치로 적었다. 직원 30만 명이 하루 한 번씩 묻는다는 계산은 고드볼레 책임자가 제시한 성공 기준이지 실제 이용 건수가 아니다.

마케팅 관점에서 이 사례가 바꾸는 것은 검색창의 역할이다. 키워드를 정확히 알아야 원하는 상품에 닿는 구조에서는 상품 분류 체계가 곧 고객 여정이었다. Mylow는 고객이 하려는 일을 그대로 설명하게 하고, 그 설명에서 상품 추천과 시공 안내를 함께 꺼낸다. 고드볼레 책임자가 "시스템을 업데이트하는 데 그치지 않고, 상품이 아니라 프로젝트를 중심으로 사업 전체를 다시 배선하고 싶었다"고 말한 대목이 이 구조 변화를 가리킨다. 로우스가 2024년 11월 로열티 회원에게 집 안 제품과 가전 정보를 개인화해 알려 주는 디지털 홈 플랫폼을 내놓은 것도 같은 방향이다.

구매 전환율 3배와 만족도 200bp는 대화형 상담이 판매 지표로 이어질 수 있다는 근거로 쓰인다. 비교 대상은 Mylow를 쓰지 않은 온라인 쇼핑객이라, 구매 의도가 강한 고객이 도구를 더 많이 썼을 가능성은 공개된 수치만으로 가려지지 않는다. 로우스가 다음 실적 발표에서 이 수치를 어떻게 이어 가는지가 대화형 커머스의 실효를 재는 기준점이 된다.