미국 연말 쇼핑 지출 전망

올해 미국의 연말 쇼핑 지출이 사상 최대치를 기록할 것으로 예상된다. 시장조사기관 베인앤컴퍼니(Bain & Company)는 올해 11~12월 미국 소매 매출이 전년 대비 4.5% 증가해 사상 처음으로 1조 달러를 넘어설 것으로 전망했다. 다만 매출 증가율 전망치가 전년보다 1%p 높아진 데 대해서는, 명목 성장률의 절반 이상이 높은 물가상승률에 따른 소비자 가격 상승에서 기인한 것이라고 분석했다.

<2026년 미국 연말 쇼핑 매출 전망>

(단위: US$ 10억)

[자료: U.S. Census Bureau; Bain analysis]

유통채널별로는 오프라인 점포가 여전히 전체 할러데이 시즌 매출의 70%를 차지할 것으로 예상되지만, 매출 증가는 주로 전자상거래 채널에서 나타날 전망이다. 베인 컨수머 랩(Bain Consumer Lab)이 미국 소비자 1,100명을 대상으로 조사한 결과 비점포 소매 채널의 매출은 전년대비 9% 늘어나 전년도 기록했던 성장률 7%를 상회할 것으로 전망된다. 또 전체 매출 증가분에서 전자상거래 매출이 차지하는 비율의 전망치도 2025년 50%에서 60%로 상승했다. 반면 오프라인 매장 매출은 전년과 비교해 2.5% 증가하는데 그칠 것으로 보인다.

<2026년 미국 연말 쇼핑 시즌 전년비 매출 성장률 전망>

(단위: %)

[자료: U.S. Census Bureau; Bain analysis]

베인앤컴퍼니는 잡화, 의류 및 액세서리, 전자상거래 매출은 전년과 비교해 판매 가격과 판매 수량 모두 증가할 것으로 내다봤다. 반면 가구와 홈퍼니싱, 전기∙가전제품, 음료∙식품의 매출은 전년과 비슷한 수준을 유지할 것으로 전망했다. 이밖에 의류와 액세서리, 헬스∙퍼스널케어 제품의 성장세가 두드러질 것으로 보인다. 한편 소비자들은 이번 할러데이 시즌 동안 가장 많은 지출을 할 품목으로 의류(43%)를 꼽았고, 그로서리(37%)와 기프트카드(36%)가 그 뒤를 이었다.

검색창에서 AI로…미 소비자의 구매 여정은 어떻게 바뀌고 있나

이번 연말 쇼핑 시즌에서 주목할 변화는 생성형 AI가 소비자의 일상에 깊숙이 자리 잡으면서 쇼핑 방식까지 재편하고 있다는 점이다. 검색창에 구매하고자 하는 제품을 직접 입력했던 예전과 달리 소비자들은 AI에 선물 아이디어 발굴과 상품 비교, 할인 탐색 등을 맡기는 등 AI를 쇼핑 어시스턴트로 사용하고 있다. 이처럼 AI를 통해 얻은 정보를 토대로 검색엔진과 AI 채팅창을 오가며 구매를 결정하는 소비자들이 증가하는 추세다. 어도비(Adobe)는 이번 할러데이 시즌에 AI를 통해 미국 소매 사이트로 유입되는 트래픽은 전년대비 130% 증가할 것이라고 전했다. 시기별로는 추수감사절 기간이 159%로 가장 높은 증가율을 기록할 것으로 예상했고, 블랙프라이데이와 사이버먼데이 시기에는 각각 95%와 88% 증가할 것으로 전망했다.

이러한 변화는 이미 실제 고객 유입과 구매 성과에서도 나타난다. 어도비가 지난 9월 발표한 보고서에 따르면, 올해 8월 미국 소매 사이트의 AI 경유 방문은 전년 동월 대비 127% 증가했다. AI를 통해 유입된 방문자의 구매 전환율은 비AI 유입보다 48%, 방문당 매출은 43% 높았다. 이는 AI가 단순히 상품 정보를 제공하는 데 그치지 않고, 구매 가능성이 높은 소비자를 판매 사이트로 연결하는 경로로 성장하고 있음을 보여준다. 소비자들이 AI에 기대하는 역할은 높은 실용성이다. 인튜이트 퀵북스(Intuit QuickBooks) 조사에서 올해 연말 쇼핑에 AI를 사용할 계획이라고 답한 미국 소비자들은 주요 활용 이유로 더 좋은 가격과 할인 찾기(64%), 검색 시간 절약(47%), 새로운 상품과 판매처 발견(46%)을 꼽았다.

상품 탐색부터 구매 결정까지 AI로

AI 쇼핑은 범용 생성형 AI 플랫폼과 유통업체의 자체 서비스에서 동시에 확산하고 있다. 챗GPT는 소비자가 예산과 취향, 사용 목적을 설명하면 조건에 맞는 상품을 제안하고, 가격과 리뷰, 주요 특징을 나란히 비교하는 기능을 제공한다. 참고 이미지를 올려 비슷한 상품을 찾거나 대화를 이어가며 추천 범위를 좁히는 것도 가능하다. 소비자가 정확한 제품명이나 검색어를 먼저 정해야 했던 방식에서 벗어나, AI와의 대화 속에서 ‘무엇을 살지’를 구체화하는 형태다. 

유통업체들은 자사 상품 정보와 고객 이력을 활용해 AI 쇼핑의 범위를 넓히고 있다. 아마존은 기존 ‘루퍼스(Rufus)’를 개편한 ‘알렉사 포 쇼핑(Alexa for Shopping)’을 통해 상품 비교와 맞춤형 추천뿐 아니라 가격 이력 확인, 목표 가격 알림, 장바구니 구성 등을 지원한다. 월마트의 ‘스파키(Sparky)’도 앱 안에서 상품을 비교하고 리뷰를 요약하거나, 행사 준비에 필요한 쇼핑 목록을 작성하도록 돕는다. 여기에 챗GPT 내 월마트 전용 쇼핑 환경처럼 외부 AI 플랫폼과 유통업체의 계정·결제 시스템을 연결하는 사례도 등장하고 있다. AI가 상품 탐색을 담당하고 유통업체가 거래를 지원하거나, 유통업체의 앱 자체가 대화형 쇼핑 공간으로 바뀌는 등 소비자가 상품과 만나는 접점이 다양해지고 있다. 

[자료: OpenAI]

<쇼핑에 AI를 활용한 주요 사례>

[자료: 각 사 홈페이지 및 보도자료 등을 토대로 KOTRA 뉴욕무역관 정리]

다만 이러한 흐름을 기존 검색엔진에서 AI로의 완전한 이동으로 보기는 어렵다. 시밀러웹(Similarweb)은 지난 9월 발표한 이커머스 보고서에서 전용 AI 플랫폼에서 이커머스 사이트로 연결되는 직접 유입이 지난 1년간 200% 이상 증가했지만, 절대 규모는 여전히 검색에 비해 낮은 수준이라고 설명했다. 보고서 주 저자인 대니얼 리드 시밀러웹 소비재·소매 부문 수석 인사이트 애널리스트는 “소비자들은 도구를 바꾸는 것이 아니라, 여러 도구를 함께 사용하고 있다”고 분석했다. 소비자가 AI를 통해 조건에 맞는 상품 후보를 좁힌 뒤 검색과 리뷰로 정보를 검증하고, 판매 사이트에서 가격과 배송 조건을 확인하는 등 구매 여정이 다층화되고 있다는 의미다. AI의 추천을 받는 것과 구매까지 맡기는 것 사이에도 간극이 있다. 퀵북스 조사에서 AI의 구매 대행 경험이 있는 소비자는 15%였으며, 절반은 AI가 대신 구매하는 것이 전혀 편안하지 않다고 답했다.

전망 및 시사점

AI를 통한 쇼핑이 증가하면서 제품이나 서비스의 검색 결과가 플랫폼의 상위에 노출되는 것 뿐 아니라, AI가 상품을 정확하게 이해하고 소비자의 질문에 맞춰 제시할 수 있도록 정보를 정비하는 일이 중요해지고 있다. 구글은 AI 쇼핑 환경에 대응하기 위해 상세한 상품 설명과 고품질 이미지, 최신 가격·재고 정보를 갖출 것을 권고하고 있다. 미국 시장을 공략하는 한국 기업 역시 영문 상품 페이지에 용도와 규격, 차별점, 배송·반품 조건 등을 구체적으로 제시하고, AI 추천 이후 소비자가 확인할 공식 정보와 리뷰를 충실히 마련할 필요가 있다. 뉴욕 소재 컨설팅 업체의 소매 부문 담당자 A씨는 KOTRA 뉴욕무역관과의 인터뷰에서 “연말 쇼핑 경쟁이 검색창에서 AI 대화창으로 확장되는 만큼, 상품이 발견되는 순간부터 검증과 결제에 이르기까지 일관되고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 것이 새로운 대응 과제로 떠오르고 있다”고 설명했다.

자료 : OpenAI, Bain & Company, U.S. Census Bureau, Bain analysis, Intuit QuickBooks, Similarweb 및 KOTRA 뉴욕무역관 자료 종합