Usuarios mensuales y conversaciones de agentes crecen 5 veces, transacciones 4 veces: Naver aplicará función de pago antes de fin de año
Electrónica y electrodomésticos representan 40% de transacciones: IA analiza condiciones complejas para recomendar productos
![Ejemplo del agente de compra por IA de Naver [Foto=Naver]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/25/20261025135613574158.png)
Naver Shopping, que utilizaba inteligencia artificial para recomendar productos adecuados a los usuarios, está evolucionando hacia la conexión de todo el proceso de compra: desde la exploración de productos, pasando por la comparación y recomendación, hasta el pago. La compañía planea ampliar el alcance de su agente de compra por IA e incorporar funciones de pago para que los usuarios puedan completar todas las etapas de la compra dentro de la plataforma.
Naver anunció el 25 de octubre que aplicará de forma piloto la función de pago dentro del agente de compra por IA, que actualmente está disponible para ciertos grupos de productos en la aplicación de Naver. La compañía tiene previsto implementar esta función antes de finalizar el año. Asimismo, ampliará la disponibilidad del agente de compra por IA, actualmente ofrecido en aplicación y navegador web móvil, también al navegador web de escritorio. De esta manera, los usuarios podrán utilizar el agente de compra por IA en cualquier momento y lugar, simplemente iniciando sesión en Naver.
Desde el lanzamiento del agente de compra por IA en marzo, Naver ha mejorado continuamente las funciones relacionadas. El servicio permite que, en lugar de limitarse a ingresar un nombre de producto o término de búsqueda, los usuarios describan en lenguaje natural las condiciones y situaciones que desean. La IA analiza información de productos y reseñas para recomendar y comparar productos que se ajusten a esas necesidades.
Los indicadores de uso muestran un crecimiento considerable. Según Naver, a partir de agosto, los usuarios mensuales activos (MAU) del agente de compra por IA y el promedio diario de conversaciones aumentaron aproximadamente 5 veces en comparación con marzo, cuando fue lanzado. El volumen promedio diario de transacciones a través del agente también creció aproximadamente 4 veces durante el mismo período.
La forma en que los usuarios compran también difiere del método tradicional de búsqueda por palabras clave. En lugar de simplemente ingresar un nombre de producto, los usuarios presentan múltiples condiciones simultáneamente, como rango de precio, propósito de uso y situación personal. Por ejemplo, cuando solicitan "recomiéndame un polvo de proteína en el rango de 70.000 wones para beber después de hacer ejercicio", la IA filtra y presenta productos que se ajustan a esas condiciones. Naver señala que las consultas complejas que incluyen dos o más condiciones se realizan frecuentemente.
El sector donde ocurren más transacciones reales es el de electrónica y electrodomésticos. La categoría de electrónica y electrodomésticos representa el 40% del volumen total de transacciones a través del agente de compra por IA. Se trata de una categoría de alto involucramiento que requiere no solo comparar especificaciones y funciones de productos, sino también considerar, en el caso de electrodomésticos grandes, el espacio de instalación y el tipo de vivienda. El análisis sugiere que la capacidad de la IA de organizar información sobre múltiples productos y comparar diferencias según las condiciones se está utilizando en la toma de decisiones de compra.
Los usuarios de Naver Plus Membership también muestran una alta proporción de uso. El 78% del volumen total de transacciones a través del agente de compra por IA proviene de usuarios del programa de membresía. La experiencia de uso del servicio de compra existente y los beneficios del programa de membresía se están extendiendo también al uso del agente de IA.
Naver también tiene previsto continuar mejorando la precisión y confiabilidad de las recomendaciones. La compañía fortalecerá la base de las recomendaciones de productos utilizando contenido generado por usuarios (UGC) de blogs y cafés, así como reseñas posteriores a la compra, y mejorará las funciones relacionadas para que los usuarios puedan verificar las razones de las recomendaciones.
Un profesional de la industria señaló: "Anteriormente, era común que los usuarios utilizaran sitios de comparación de precios separados para comparar precios y especificaciones de productos, pero la experiencia de compra está evolucionando hacia una dirección en la que el agente de IA compara y analiza información de productos y ayuda en la toma de decisiones de compra". Agregó: "En el futuro, el papel de la IA será cada vez más importante en el proceso que va desde la exploración de productos hasta la compra".
* Este artículo ha sido traducido por IA.