인공지능(AI)은 업무 세계부터 쇼핑 습관까지 인간 경험의 많은 부분을 변화시켜 왔습니다.
AI 시장 규모가 현재 207억 달러에 이르고 1.85년까지 2030조 XNUMX억 달러로 성장할 것으로 예상된다는 사실을 들으면 놀랄 수도 있습니다. 최신 예측. 이러한 차이는 전자상거래 비즈니스가 추세를 앞서고 경쟁사보다 앞서며 궁극적으로 수익을 높일 수 있는 중요한 기회를 나타냅니다.
AI의 인기 있는 사례 중 하나는 전자상거래에서 챗봇을 사용하는 것입니다. 챗봇은 FAQ 답변, 고객 불만 처리 등 일상적인 고객 서비스 업무를 즉시 처리할 수 있어 인간 고객 서비스 담당자가 보다 복잡한 문의를 처리할 수 있게 해주고 고객 대기 시간을 단축하며 전반적인 고객 만족도를 향상시킵니다.
이러한 이점을 활용하려면 AI를 포함하는 마케팅 전략을 개발하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 맞춤형 서비스, 공급망 합리화, 최적의 가격 구조, 그리고 더.
AI가 개인화된 서비스를 제공하고, 공급망을 간소화하고, 최적의 가격 구조를 계산하는 등 전자상거래 고객 여정에 대해 자세히 알아봅니다.
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전자상거래에서 AI를 사용하는 방법: 8가지 사용 사례
AI 기술의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 빠른 발전 속도입니다. 그러나 이는 또한 트렌드를 따라가는 것이 어려울 수 있음을 의미합니다.
그러나 업계를 변화시키는 최신 솔루션과 혁신적인 용도를 탐색함으로써 전자상거래 고객 여정을 향상시킬 수 있는 영감을 얻을 수 있습니다.
우리는 전자상거래 고객 여정을 지도화하고 AI가 개인화된 서비스를 제공하고, 공급망을 간소화하고, 최적의 가격 구조를 계산하는 등의 방법을 탐구함으로써 전자상거래 고객 여정에 대해 자세히 알아봅니다.
제품 추천
제품 추천은 전자상거래 고객 경험의 필수적인 부분이며 AI는 이를 수행하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. AI 알고리즘은 고객의 행동과 선호도를 분석하여 다음과 같은 정보를 제공할 수 있습니다. 고도로 맞춤 추천 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.
사용하는 방법은 다음과 같습니다
- 협업 필터링: 비슷한 취향을 가진 고객들의 구매 이력을 살펴보고, 그들이 구매한 적이 있는 상품을 추천하는 기법입니다. 이전에 결제 시 '고객도 구매함' 섹션 형태로 이 내용을 본 적이 있을 것입니다.
- 콘텐츠 기반 필터링: 고객이 이미 구매한 상품의 특성을 살펴보는 방법입니다. 예를 들어 제품에 AA 배터리가 필요한 경우 알고리즘은 이러한 배터리도 제안할 가능성이 높습니다.
- 자연 언어 처리: AI는 또한 제품 설명과 사용자 리뷰를 분석하여 고객의 고유한 선호도에 또 다른 개인화 계층을 추가할 수 있습니다.
이러한 방법을 함께 사용하면 실제 데이터를 기반으로 매우 정확한 추천을 제공하여 잠재 고객이 구매 결정을 내릴 가능성을 높일 수 있습니다.
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고객 서비스를위한 챗봇
특히 4년 2023월 OpenAI의 ChatGPT-XNUMX 출시가 뜨거운 기대를 모은 이후 챗봇이 큰 인기를 누리고 있는 것 같습니다. 생성 텍스트 프로그램의 모든 흥미로운 사용 사례 중에서 전자상거래의 한 가지 애플리케이션은 고객 서비스 챗봇을 사용하는 것입니다.
챗봇은 FAQ 답변, 고객 불만 처리 등 일상적인 고객 서비스 업무를 즉시 처리할 수 있습니다. 이를 통해 인간 고객 서비스 담당자는 보다 복잡한 문의를 처리할 수 있어 고객 대기 시간이 줄어들고 전반적인 고객 만족도가 향상됩니다.
또한 챗봇은 고객 데이터를 사용하여 응답을 개인화하여 고객 서비스 경험을 각 개인에게 더욱 맞춤화할 수 있습니다. 이러한 프로그램이 더욱 정교해짐에 따라 어느 날 고객은 자신이 인간과 대화하고 있는지 로봇과 대화하고 있는지조차 모를 수도 있습니다.
마찬가지로 기업의 문자 메시지 앱에 챗봇을 구현하여 생산성을 높이고 통신 오류를 줄일 수 있습니다.
개인화된 이메일 마케팅
인공 지능은 브랜드가 고객에게 타겟에 맞는 관련 메시지를 보낼 수 있도록 개인화된 이메일 캠페인에 널리 사용됩니다. 실제로 브랜드로부터 이메일을 받은 적이 있다면 어떤 형태로든 AI 기반 이메일일 가능성이 높습니다.
정확히 어떻게요? AI 알고리즘은 귀하의 검색 기록과 구매 행동을 분석하여 개인적으로 공감할 수 있는 콘텐츠를 구성할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 귀하가 새로운 부모임을 파악하면 아기 옷이나 유모차 할인과 같은 독특하고 관련성이 높은 특별 제안을 받을 가능성이 높습니다.
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또한 AI는 이메일 캠페인 타이밍을 안내하여 개별 고객이 이전에 온라인 상점을 탐색한 시간과 같이 최대 효과를 얻을 수 있는 최적의 시간에 메시지가 전송되도록 보장합니다.
고객의 관심 사항 및 요구 사항과 관련된 개인화된 이메일을 보내 브랜드는 오픈율과 클릭률을 높이고 궁극적으로 매출을 늘릴 수 있습니다.
웹사이트의 사용자 경험을 개선할 수 있는 다른 방법을 찾고 있다면 웹사이트에 Instagram 피드를 삽입하는 것을 고려해 보세요. 이를 통해 고객은 브랜드의 개성을 엿볼 수 있고 적극적으로 쇼핑하지 않을 때에도 콘텐츠에 지속적으로 참여할 수 있습니다.
상품 검색을 위한 이미지 인식
AI 이미지 인식은 쇼핑객을 위한 새로운 기능인 상품 검색을 도입합니다.
이것이 작동할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다:
- 쇼핑객이 실제 매장 중 한 곳에 있는 품목의 사진을 찍으면 AI가 해당 제품의 온라인 페이지를 찾습니다.
- 쇼핑객은 집에 있는 모든 물건의 사진을 찍을 수 있으며, AI는 외관을 기반으로 유사한 품목을 제안할 수 있습니다.
전자상거래에서 AI 기반 이미지 인식의 또 다른 이점은 온라인 소매업체의 수작업 수를 줄일 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 특정 키워드로 각 제품에 수동으로 태그를 지정하는 대신 이미지 인식 기술을 사용하면 이미지에서 감지한 특징을 기반으로 제품에 자동으로 태그를 지정할 수 있습니다.
전반적으로 이미지 인식 솔루션은 쇼핑객과 소매업체의 시간을 절약해 주므로 의심할 여지없이 추가를 고려해 볼 만한 솔루션입니다. 즉, 이러한 기능을 적절하게 지원하려면 빠르고 안정적이며 분리된 아키텍처 서비스가 필요합니다.
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재고 관리를 위한 예측 분석
"예측 분석"은 본질적으로 데이터를 사용하여 미래에 대한 예측을 수행하는 멋진 용어입니다. 전자상거래에서 이는 매우 유용할 수 있습니다. 재고 관리.
예측 분석을 위한 AI 도구를 구현하면 재고 관리를 최고 수준으로 유지하여 재고가 부족하거나 너무 많은 재고를 보유하지 않도록 할 수 있습니다.
예를 들어 AI 알고리즘은 과거 판매 패턴, 계절적 추세, 일기 예보 등의 데이터를 분석하여 특정 제품에 대한 미래 수요를 예측하는 경우가 많습니다. 이를 통해 기업은 재고 수준을 적절하게 조정하여 비용이 많이 들 수 있는 재고 부족이나 과잉 재고를 방지할 수 있습니다.
또한 AI는 판매 속도가 느리거나 마진이 낮은 제품을 식별하는 데 도움을 주어 기업이 어떤 품목을 할인하거나 재고에서 완전히 제거할지에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다. 또한 예측 분석은 어떤 제품이 더 빨리 판매되고 더 접근하기 쉬운 위치에 배치되어야 하는지 예측하여 창고 운영을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
재고 관리에 대한 데이터 기반 결정을 함께 수행하면 효율성이 향상되고 운영 비용이 절감됩니다.
사기 탐지 및 예방
사기는 전자상거래 기업의 중요한 관심사이지만 AI는 사기를 감지하고 예방하는 데 도움이 됩니다.
AI가 주목하는 몇 가지 일반적인 사항은 다음과 같습니다.
- 비정상적인 구매 행동, 특히 신규 계정이나 이전에 비활성 계정에서 단기간 내에 이루어진 다수의 고액 주문과 같은 경우입니다.
- 의심스러운 IP 주소 또는 위치(예: 귀하의 서비스가 배송되지 않는 국가에서 구매한 경우)
- 비정상적인 결제수단, 여러 신용카드로 구매한 경우나 도난 신고된 카드 등이 있습니다.
- 설명할 수 없는 배송 세부정보, 예를 들어 청구서 수신 주소와 다른 배송 주소로 주문하거나 화물 운송 회사로 주문한 경우입니다.
- 비정상적으로 로그인 시도 실패 횟수가 많음 또는 비밀번호 재설정 요청.
AI는 웹사이트 보안에 대해 포괄적이고 편견 없는 관점을 취함으로써 고객과 소매업체 모두를 보호하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 사이트에 대한 고객의 신뢰가 높아지고 팀이 더 중요한 비즈니스 측면에 집중할 수 있습니다.
가격 최적화
가격 최적화에는 경쟁력을 유지하면서 이익을 극대화하기 위해 각 제품에 대한 적절한 가격을 설정하는 것이 포함됩니다.
AI를 통해 기업은 고객 행동, 시장 동향, 경쟁사의 가격을 분석하여 보다 정확한 정보에 입각한 가격 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 소매업체에서는 재고 정리를 위해 판매가 부진한 품목의 가격을 낮추거나 비오는 날 우산 가격을 올릴 수도 있습니다.
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AI가 가격 최적화를 계산하는 또 다른 방법은 고객의 위치에 따라 다양한 가격을 제공할 수 있는 지역 타겟팅을 이용하는 것입니다. 이는 국경을 넘어 비즈니스를 확장하고 여러 지역에서 시장 점유율을 놓고 경쟁하려는 경우 필수적입니다.
그러나 이렇게 하는 경우 사람들이 VPN을 사용하여 기능을 남용하지 않도록 배송 주소가 각 고객의 IP 주소와 일치하는지 확인하십시오. 또한 CICD DevOps와 같은 글로벌 온라인 서비스를 위한 올바른 인프라를 채택하고 싶을 것입니다.
물론 가격 최적화 알고리즘도 마케팅 전략에 반영될 수 있습니다. 예를 들어, 프리미엄 제품을 자주 구매하는 고객에게 다음 구매 시 할인을 제공하여 고객 충성도를 높일 수 있습니다.
고객 감정 분석
AI는 '감성분석'이라는 기법을 통해 고객의 의견을 분석할 수 있다. 여기에는 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 고객 서비스 상호 작용을 조사하여 근본적인 감정을 식별하는 것이 포함됩니다.
AI 고객 감정 분석은 고객 피드백을 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정으로 분류하는 경우가 많습니다. 이를 통해 기업은 결함이 있는 제품이나 실적이 저조한 고객 서비스 상담원 등 개선이 필요한 추세와 영역을 신속하게 식별할 수 있습니다. 고객의 불만 사항을 파악하는 데도 도움이 되므로 이러한 문제를 해결하는 제품과 서비스를 개발할 수 있습니다.
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앞서 논의한 것처럼 AI는 빠르게 발전하는 기술입니다. 이제 일부 감정 분석 알고리즘은 긍정적이거나 부정적인 것 이상의 고객 감정을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 좌절감, 흥분 또는 혼란을 강조하여 고객이 느끼는 감정과 그 이유에 대한 더 깊은 이해를 기업에 제공할 수 있습니다.
전반적으로 AI 기반 고객 감정 분석은 전자상거래 기업이 고객을 더 잘 이해하고 제안 사항을 목표로 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
결론
AI가 개인화를 강화하고 단순화함으로써 전자상거래 고객 여정에 상당한 개선을 가져왔다는 사실을 부인할 수 없습니다. 사이트 탐색, 고객 지원 자동화.
이러한 이점만으로도 기술 얼리 어답터의 고객 만족도, 충성도 및 판매가 향상되었습니다. 기업의 운영 효율성 향상과 비용 절감은 말할 것도 없습니다.
그러나 편견 가능성, 인간적 접촉 부족, 데이터 정확성에 대한 의존 등 AI에 대한 과도한 의존의 한계를 인식하는 것이 중요합니다. 따라서 AI를 완전한 대체 수단이 아닌 인간의 전문 지식과 판단을 보완하는 수단으로 활용하는 것을 목표로 해야 합니다.
즉, 전자상거래에서 AI의 이점을 최대한 활용하려면 기업은 정기적으로 알고리즘을 평가하고 조정하는 반사적 접근 방식을 취해야 합니다. 또한 다양한 유형의 데이터 웨어하우스를 탐색하고 조직 규모와 사용하려는 도구를 기준으로 하나를 선택하여 안정적인 데이터 인프라에 투자해야 합니다. AI와 함께 이러한 디지털 도구는 비즈니스의 미래 성공을 보장합니다.
