인공지능이 바꿀 e커머스의 미래 모습은?

(참조 자료: How Artificial Intelligence is Building The Future of eCommerce)

코로나19 유행으로 전 세계가 얼어붙는 동안 오프라인 상점들은 사람들의 생활 반경이 집이나 동네 안에만 제한되어 있을 때에는 아주 작은 온라인 상점에게조차 밀릴 수 있다는 사실을 확인했습니다.

반면 올해 온라인 비즈니스를 시작한 사람들은 인터넷 공간에서 효율적으로 제품을 판매하기 위해서는 무엇을 해야하는지 빠르게 알 수 있을 것입니다. 이것이 전체적인 경쟁이 치열해지고 있는 이유입니다.

그렇다면 어떻게 하면 이 상황에서 빠르게 경쟁력을 확보할 발판을 마련할 수 있을까요? 답은 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 빅데이터 등의 최신 기술에 있습니다.

이들 기술에는 수많은 애플리케이션, 서비스, 프로그램이 만들어지지만 모든 온라인 소매업체들에게 똑같이 적용되는 것은 아닙니다. 그리고 그것들을 구현하는데 꽤 많은 비용이 듭니다.

이 멋진 기술들이 적용되기 전에 AI가 어떤 방식으로 e커머스 성장을 이끌고, 전환율을 높이고, 고객 경험을 향상시키는지 확인해보세요.

AI란?

AI 기술은 인간이 다양한 능력으로 컴퓨터를 성공적으로 훈련시키고 그 경험으로부터 배우도록 도와줌으로써 인간이 수행하게 될 임무를 완성하는데 도움을 줍니다.

AI에 대한 전체 아이디어는 1956년부터 시작돼 이미 수학과 소프트웨어 기반의 탄탄하고 믿을 만한 기술입니다. 다양한 AI 기술이 개발되고 있습니다.

• 딥 러닝
• 자연어 처리
• 머신 러닝
• 사기 거래 감지(Fraud detection)
• 뉴럴 네트워크
• 인지 컴퓨팅
• 컴퓨터 비전
• IoT 기반 기술
• 기타 등등

현대 비즈니스가 인터넷에 안착한지 오래여서 AI는 기업이 저장해놓은 행동, 금융, 마케팅 데이터 바이트를 가지고도 할 일이 많습니다. 그리고 5곳의 AI 스타트업 중 2곳이 아예 AI 기반이 아니라하더라도 여전히 AI 솔루션을 찾아 매출 성장을 이끌 수 있습니다.

AI 기술의 가장 큰 부정적인 점은 그들이 여러분이 제공하는 데이터에 전적으로 의존한다는 것입니다. 자료가 부족하거나 품질이 좋지 않으면, 여러분은 그것을 잘 활용하지 못할 것입니다. 그리고 이 기술을 데이터 에코시스템에 통합하는 데는 시간이 걸립니다.

e커머스 비즈니스에서 AI를 활용해야 하는 분야와 그 이유는?

앞서 말했듯이, AI 데이터 볼륨 없이는 작동할 수 없습니다. 그래서 AI를 구현하기 전에 데이터 품질이 중요한 것입니다. AI는 기업이 영업, 마케팅, 광고, 고객 서비스, 심지어 물류 부서까지 데이터 품질을 최우선으로 하는 단일 데이터 구조로 통합하도록 합니다.

모든 비즈니스 데이터가 올바르게 저장 및 수집되면서(데이터 손실, 루프, 포맷 장애 없음, 논리적으로 바인딩된 모든 연결 및 데이터 처리에 사용되는 AI 기술 등) 고품질 분석 기능을 통해 어려운 비즈니스 문제를 해결하고 프로세스를 개선하고 고객 경험을 강화할 수 있습니다.

비즈니스에서 AI를 구현하여 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

• 대화형 커머스로 스마트한 고객의 검색을 지원. AI를 활용하면 웹사이트에서 검색 논리를 개선하고 고객이 언제 어디서나 주문을 할 수 있도록 돕는 챗봇 어시스턴트를 만들 수 있습니다.
• 개인 맞춤형 제안. 모든 접점을 트래킹하고 고객이 본 모든 제품과 그들이 반응한 가격을 저장함으로써 여러분은 상품과 각 고객이 원하는 상품의 특정한 조합을 결정할 수 있습니다.
• 고객의 경로를 추측하지 않고 예측. AI 기반 맞춤형 추천을 통해 고객의 원활한 여정을 지원하세요. 고객의 행동을 예측할 수 있을때는 유연한 수익과 향후 마케팅 계획 성과를 추정할 수 있는 가능성으로 인해 경쟁 우위를 점하게 됩니다.
• 공급망 계획 및 조정 시 리소스 낭비 감소. AI를 통해 고객이 필요로 하는 양만큼 언제든지 재고와 상품을 이용할 수 있도록 하세요. 이러한 최적화는 온라인과 매장 내 모두에서 가능하며 실시간 100% 투명한 창고 재고 수준을 제공할 수 있습니다.
• 문제가 발생하기 전에 미리 탐지 가능. 상황에 개입할 수 있는 시간이 남아있는 동안 이상 징후 또는 의심스러운 거래, 공급업체 활동, 부정 행위 및 축소 등에 대한 알림을 받고 현재 상황을 파악하세요.
• 오프라인 매장 판매의 극대화. 만약 AI가 비디오 카메라와 같은 센서로부터 정보를 수집한다면 오프라인 매장 안에서 고객을 트래킹할 수 있는 마법같은 능력을 얻게 됩니다. 여러분은 사람들이 어디로 가고, 어디에 정차하며, 그들이 새로운 고객인지 또는 돌아오는 고객인지 알아낼 수 있습니다. 또한 매장에서 최고의 온라인 제안을 제공함으로써 고객들을 끌어올 수 잇을 것입니다.

실제로 e커머스에서 구현된 예시를 살펴봅시다.

e커머스에 적용된 AI 사례

예측가능한 AI 기반 분석을 통해 맞춤형 타깃팅 개선

AI 기반 세일즈 타깃팅은 예측 분석의 가장 인기있는 애플리케이션 중 하나입니다. 지금 구매하려는 고객을 자동으로 판단해 맞춤형 제안을 보내는데 사용됩니다.

기술적 관점에서 그것은 타깃 고객들 중에서 기존의 일반적인 ‘구매 준비’ 그룹과 동일한 기능을 가진 고객을 찾고 있습니다.

이 작업은 인간에게는 불가능하지만 AI 알고리즘에서는 가능합니다.

정의된 고객 유형에 대해 다음과 같은 자동화된 대응 조치 리스트를 만들 수 있습니다.

• 이탈 고객
• 계절 구매자
• 피드백을 제공한 고객
• 홀세일 고객(Wholesale customer)

AI 실험은 매출 증가, 거래에 이르기까지 걸리는 시간 최소화, 전체 세일즈 프로세스 자동화를 가능케 합니다.

고객 오버플로우에 대처하는 AI 로봇

성공적인 광고 캠페인 후에 엄청난 수의 리드를 트래킹하기 위해서는 봇이 필요합니다. AI 봇은 잠재 고객의 메시지에 적절하게 대응할 수 있을때 가장 유용합니다.

가장 기분좋은(그리고 어쩌면 불쾌할 수도 있는) 것은 봇들이 리드를 가지고 말하는 방식을 완전히 통제하고 있다는 것입니다. 고객들에게 봇과 채팅을 하는 것은 회사의 대표와 채팅을 하는 것과 같아서 회사의 신뢰도에 상당히 위험하다는 것을 의미합니다.

봇은 다음을 수행합니다.

• 고객과 최초로 접촉
• 간단한 스크립트를 기반으로 FAQ 답변
• 담당자가 즉시 회신할 수 없는 경우 다시 연락할 회의 또는 날짜 예약
• 아무리 간단한 AI 봇이라하더라도 답이 전혀 없는 것보다는 효과가 좋아 전환이 늘어납니다. 봇은 트리거 단어에 기반한 답변으로 이메일을 보내거나 웹사이트의 채팅 창이나 페이스북 메신저로 답장을 보낼 수 있습니다.

e커머스에서 AI 시각 검색에서 이미지 인식 및 크리에이티브 애플리케이션

시각 검색은 전용 고객 경험을 전달하고 수많은 실험을 가능하게 만들고 있습니다. 핀터레스트 렌즈를 시각 검색에 사용해 본적이 있다면, 알 것입니다. 여기에 숨겨진 기술이 바로 AI 입니다.

Asos와 Target 같은 리테일러 업체들도 가상 탈의실에 AI 기술을 활용합니다. 찾고 있는 사진 및 상품 카테고리를 선택하면 알고리즘이 가장 적합한 매칭을 제공합니다.

 

시각 검색이나 영상 인식, 증강현실 등으로 수천 건의 광고 캠페인을 만들 수 있습니다. 그리고 그렇게 하는 것은 브랜드를 돋보이는 하고 기억에 남을 것입니다.

앞으로의 모습은?

광고는 400% 이상의 ROAS를 결코 없을 수 없으며, 상품들은 상세한 설명, 사진, 영상 콘텐츠 없이는 스스로 팔리지 않을 것이며 고객 서비스는 불평을 처리할 필요 없이 환불만 하지 않을 것입니다. 비즈니스가 비용을 최적화하고 수익을 증대하는 데 도움이 될 수 있는 새로운 기술을 피할 수 있습니다.

AI 기술을 몰입형 디지털 소비의 시대에 맞게 비즈니스를 적응시키세요.

 

*마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

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