전자 상거래에서 인공 지능(AI) 및 기계 학습의 이점

증강 현실(AR) 뿐만 아니라 AI와 기계 학습은 이 시대와 그 이후의 전자 상거래 상인을 위한 강력한 도구로 간주됩니다. 그 이유와 방법을 알아보겠습니다.

빅 데이터 시대에 전자 상거래 웹 사이트는 인구 통계, 정확한 지리적 위치 및 개인 취향을 포함한 많은 개인 데이터에 액세스할 수 있습니다. AI와 기계 학습 기술은 엄청난 가치를 지니고 있으며 전자 상거래 산업의 여러 측면에 적용될 수 있습니다.

인지 여부에 관계없이 이전에 이 두 가지가 모두 작동하는 것을 보았을 가능성이 큽니다. 예를 들어 Amazon의 개인화된 제품 제안이나 사진 태그 지정을 위한 Facebook의 얼굴 인식 등이 있습니다. 그러나 두 기술을 전자 상거래 플랫폼에 완전히 통합하는 것은 비교적 새로운 가능성입니다.

실제로 AI는 판매자가 판매에 대해 더 나은 미래 예측을 하고 더 나은 고객 지원을 제공하며 이탈한 고객을 다시 타겟팅하는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 깊이 파고들기 전에 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)을 구별하는 것이 중요합니다.

• 인공 지능: 인간의 인지를 모방하여 특정 작업을 완료할 수 있는 기계
• 머신 러닝: 인공 지능의 한 분야, 일정 기간 동안의 경험을 통해 성능을 향상시키는 데 사용되는 방법

자, 이제 시작할 수 있습니다.

전자 상거래에서 AI와 머신 러닝을 사용할 때의 7가지 이점

1. 제품 추천 개인화

AI는 알고리즘을 사용하여 모든 웹사이트에서 고객 행동을 분석하여 고객이 좋아할 제품에 대해 정확한 예측을 할 수 있습니다. 그런 다음 고객이 행동할 가능성이 더 높다는 권장 사항을 제시합니다.

예를 들어, 2015년 말 North Face 는 AI 운동에 합류하여 IBM의 Watson으로 구동되는 자체 가상 비서를 출시했습니다. 대화형 Q&A를 통해 소비자가 자신에게 딱 맞는 재킷을 찾도록 도와줍니다. 2개월 후, 연구는 높은 만족도를 보였을 뿐만 아니라 판매 전환율이 75%라는 인상적인 수치를 보였습니다.

이 서비스는 고객의 음성 쿼리, 쇼핑 요구 사항 및 여행 계획을 입력으로 사용하여 상품을 추천합니다. 이는 고객의 기준을 충족할 뿐만 아니라 일기 예보를 고려하더라도 고객이 사용하려는 위치에 적합합니다.

AI 및 기계 학습을 통해 초개인화된 제품 추천을 받을 수 있습니다.

전자 상거래 부문의 또 다른 인상적인 예는 Amazon 입니다. 검색 기록과 구매 기록을 사용하여 마음에 드는 더 많은 제품을 추천합니다. 이것은 Amazon에 유용할 뿐만 아니라; 또한 고객에게 이익이 됩니다. 관심이 전혀 없는 수많은 제품으로 인사를 받는 대신 관심을 가질 가능성이 높은 항목을 빠르게 훑어볼 수 있습니다. 2019년 및 그 이후에 고객이 원하는 일종의 초개인화입니다.

자신의 상점 추천을 개선하려면 고객의 과거 검색 기록을 기반으로 제안된 제품 목록을 표시합니다. " 자주 함께 구매 " 기능과 " 본 항목과 관련된 " 기능을 추가하세요.

과거 구매와 관련된 항목을 표시하여 사용자 경험을 개인화할 수도 있습니다.

2. 더 스마트한 검색 활성화

온라인 상점에서 무언가를 찾다가 포기한 적이 있습니까?

우리 모두에게 일어나는 일입니다. 하지만 AI가 등장한 지금은 그런 일이 일어나서는 안 됩니다.

오프라인 매장에서는 일반적으로 인간 조수가 우리가 원하는 것을 안내하기 위해 대기하고 있습니다. 전자 상거래 상점이 인간 비서를 대체할 수는 없지만 AI와 기계 학습을 사용할 수 있습니다. 이것은 긴 검색어와 고객의 의도를 모두 이해할 수 있도록 상점의 검색을 향상시킬 수 있습니다.

AI는 철자가 틀린 단어에 대한 제품 검색을 개선할 수 있습니다.

일반적으로 철자가 틀린 단어는 전자 상거래 회사의 수익 기회 상실입니다. 평균적으로 모든 전자 상거래 검색 쿼리의 25%는 철자가 틀리며 현대 쇼핑객은 잘못된 명령을 입력한 것에 대해 책임을 지지 않습니다. 원하는 것을 찾을 수 없다면 대다수는 2분 이내에 웹사이트를 포기할 것입니다.

인공 지능은 이미지를 이해하는 것을 가능하게 했습니다.

어떤 제품이나 항목이 마음에 들었지만 이름이나 이름이 무엇인지 모르는 상황을 경험한 적이 있습니까? 인공 지능 서비스는 이 작업을 쉽게 해줍니다. 이미지 검색의 개념은 인공 지능을 적용하여 전자 상거래 웹 사이트에서 구현됩니다.

구매자는 이미지를 기반으로 검색할 수 있습니다. 전자상거래 웹사이트의 모바일 앱은 카메라를 제품 쪽으로 향하기만 하면 제품을 찾을 수 있습니다. 이렇게 하면 키워드 검색이 필요하지 않습니다.

더 읽어보기: "SimiCart의 새로운 이미지 검색 기능: 인공 지능(AI)의 힘 활용"

예를 들어 이미지 지향적인 밀레니얼과 Z세대 소비자를 겨냥한 의류 브랜드인 부후( Boohoo )는 분명히 주목했다. 이 회사는 최근 소매업체에 이미지 인식 기술을 제공하는 스타트업인 Syte와 제휴하여 모바일 웹사이트에 시각적 검색 기능을 추가했습니다. 검색 표시줄에 추가된 카메라 버튼을 통해 사용자는 사진을 업로드하고 재고에서 가장 시각적으로 유사한 제품을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 쇼핑객은 더 유사한 스타일과 선별된 "Shop Look"으로 채워진 관련 제품을 선택하게 됩니다.

초기 테스트에서는 카메라 앱을 통해 "유사한 보기" 기능을 사용한 쇼핑객이 사용하지 않은 쇼핑객보다 전환율이 100% 이상 높은 것으로 나타났습니다. BooHoo는 또한 세션당 페이지 조회수가 135% 증가했으며 평균 주문 금액이 12% 증가했다고 보고했습니다. 최근 Boohoo는 판매를 촉진하는 몇 가지 다른 기능을 출시하면서 전자 상거래 혁신의 최전선에 있었습니다.

Target 과 Asos 는 전자 상거래 경험의 일부로 시각적 검색에 큰 노력을 기울인 두 소매업체입니다. Target은 2017년 Pinterest Lens를 통합한 Pinterest와의 파트너십을 시작했습니다. 이것은 Target의 앱에 대한 물리적 세계에 대한 Pinterest의 시각적 검색 도구입니다. 이를 통해 쇼핑객은 외출 중에 제품 사진을 찍고 Target 웹사이트에서 유사한 품목을 찾을 수 있습니다.

AI가 안내하는 음성 쇼핑 체험은 말할 것도 없다.

일본 소매업체 Uniqlo는 착용하기 쉽고 구매하기 쉬운 디자인으로 유명합니다. 이제 그들은 그들의 서명 '단순함'을 디지털 영역으로 확장하고 있습니다. 일본 고객을 위해 여름에 출시된 Uniqlo IQ 앱 은 쇼핑객을 위한 새로운 음성 인식 디지털 컨시어지 서비스입니다.

음성, 텍스트 또는 이미지를 사용하여 앱과 상호 작용할 수 있습니다. 지능형 어시스턴트는 경우, 과거 구매 또는 일일 운세를 기반으로 개인화된 외모를 제안합니다. 그런 다음 사용자는 온라인으로 제안된 룩을 구매하라는 메시지가 표시되거나 재고가 있는 가장 가까운 매장으로 안내됩니다.

전반적으로 검색 상자를 쉽게 찾고 자동 완성 기능을 추가해야 합니다. 이렇게 하면 사용자가 원하는 것을 찾기 위해 수행해야 하는 작업의 수가 제한되기 때문에 검색 경험이 향상됩니다. 또한 맞춤법 오류와 고객과 판매자 모두의 기회를 놓치는 것을 방지합니다.

사용자가 특정 부서 내에서도 검색할 수 있도록 하고 제품 라벨링 및 메타데이터를 개선하여 검색 결과의 정확성을 높일 수 있습니다.

3. 연중무휴 고객 서비스 제공

전자 상거래 상점의 장점은 잠자는 동안에도 항상 열려 있다는 것입니다!

몇 년 전만 해도 이것이 문제가 되었을 것입니다. 가능한 한 빨리 고객 질문에 응답하기 위해 누가 그곳에 있었겠습니까? 새벽 3시에 침대에서 일어나 책상에 발가락을 찧는 사람이 당신입니까? 그런 다음 하노이로 배송되는지 여부를 묻는 베트남 고객에 응답하기 위해 전화기를 맹렬히 깜박입니다!

그런 다음 3시 18분에 다시 잠자리에 들면 전화기가 다시 울립니다. 이번에는 뉴질랜드에서 온 고객입니다. 젠장, 그 지옥 같은 시간대와 뭉툭한 발가락.

2018년으로 넘어가면 이제 더 나은 고객 서비스를 제공하기 위해 챗봇 형태의 AI가 있습니다.

예를 들어, eBay ShopBot은 eBay에 기회를 만들었습니다. 월간 활성 사용자가 10억 명이 넘는 가장 큰 소셜 메시징 플랫폼 중 하나인 Facebook Messenger를 통해 새로운 쇼핑객 그룹에 도달할 수 있습니다.

챗봇은 아마도 가장 접근하기 쉬운 AI 형태일 것입니다. 그들은 즉시 고객에게 응답합니다. 머신 러닝을 사용하여 각 고객에 대해 구체적으로 학습함으로써 고객을 전환에 더 가깝게 유도하는 만족스럽고 개인화된 답변을 제공할 수 있습니다. 챗봇은 데이터를 수집하고 행동을 추적하며 원활한 쇼핑 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

챗봇에 회사의 가치를 부여하여 시작하십시오. 귀하의 브랜드를 반영하는 사용자 경험을 만드십시오. 봇의 응답이 짧고 직접적이며 항상 고객이 문제 해결에 더 가까이 다가가도록 합니다.

4. 재고 관리 개선

재고가 많으면 현금을 잃게 됩니다. 재고가 부족하면 판매 기회를 놓치게 됩니다. 모든 전자 상거래 상인이 어느 시점에서 씨름해야 하는 종류의 시소입니다.

재고가 부족하면 판매 기회를 놓치게 됩니다. 모든 전자 상거래 상인이 어느 시점에서 씨름해야 하는 종류의 시소입니다.

아, 이 경우 로봇이 우리를 도울 수 있습니다.

재고 관리는 골치 아픈 일이며 전자 상거래 상점의 몰락이 될 수도 있습니다. 미국 기업의 46%는 재고를 추적하지 않는다는 사실을 인정했으며 1조 달러 이상의 자본이 재고에 묶여 있습니다.

재고가 많든 적든 재고 관리는 깔개를 발 아래에서 끌어낼 수 있습니다. 수동으로 수행할 경우 판매에 대한 정확한 예측을 하기가 어렵습니다. 결과적으로 현금 흐름 문제가 발생합니다.

AI가 움직이면 미래 수요에 대한 예측이 훨씬 더 정확해집니다. 이를 통해 공급망을 쉽게 제어할 수 있으며 고객과 그들의 행동에 대해 더 많이 알 수 있습니다. 결과적으로 수축이 줄어들고 시간과 현금을 절약할 수 있습니다.

AI 및 머신 러닝으로 재고 관리를 개선하는 방법은 무엇입니까?

정성적 예측 방법에서 정량적 예측 방법으로 전환하는 것이 좋습니다. 이것은 재고 관리 도구를 사용하여 제품의 과거 실적을 기반으로 더 나은 결정을 내릴 때입니다.

재고를 주문할 때 운반 비용도 평가하십시오. 운송 비용이 얼마인지 알면 더 건강한 수준의 재고를 유지하기가 더 쉽습니다.

귀하의 도구를 사용하여 재고 과잉 또는 부족을 방지하십시오. 둘 다 비용이 많이 들 수 있지만 특히 전자 상거래 세계에서 흔히 발생합니다.

5. 전략적 사업 결정

이를 끝내기 위해 전자 상거래 비즈니스를 운영할 때 모든 조치와 분석은 전략적 비즈니스 결정으로 귀결됩니다. 이러한 결정은 원시 수치를 제공할 뿐만 아니라 의사 결정자에게 스토리를 전달하는 강력한 데이터에 의존합니다.

AI는 정기적인 데이터 검색, 분석 및 예측을 지원하여 회사 팀원들이 데이터 분석보다 전략에 집중할 수 있는 길을 열어줍니다.

판매 예측에서 더 나은 의사 결정까지

판매 예측은 이번에는 판매를 위한 AI의 또 다른 예측 기반 응용 프로그램입니다.

과거 판매 데이터, 업계 전반의 비교 및 ​​경제 동향을 사용하여 인공 지능은 판매 결과를 예측하고 기업이 비즈니스 결정을 내리고 장단기 성과를 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

판매 예측은 또한 제품 수요를 추정하는 데 도움이 될 수 있지만, 판매 팀은 다른 요소도 신중하게 고려해야 합니다. 예를 들어 제조 문제를 겪고 있는 회사는 재고 부족으로 인해 특정 수량만 판매할 수 있습니다. 제품에 대한 수요가 부족하기 때문입니다. 따라서 수요를 예측하기 위해 판매 수치만 사용하면 부정확한 예측이 생성됩니다.

6. 사이버 보안

인공 지능은 또한 전자 상거래 웹 사이트의 사이버 보안을 개선했습니다. 사기 행위를 방지하거나 탐지할 수 있습니다. 전자 상거래는 매일 많은 거래를 처리해야 합니다. 사이버 범죄자와 해커는 사용자 계정을 해킹하여 인증되지 않은 액세스 권한을 얻을 수 있습니다.

이로 인해 개인 데이터가 노출되고 온라인 사기가 발생할 수 있습니다. 사업의 명성도 큰 타격을 입습니다. 이를 방지하기 위해 웹 사이트에서 사기 활동의 가능성을 완화할 수 있는 인공 지능 및 기계 학습 알고리즘이 개발되었습니다.

7. 고객을 더 잘 이해하라

이성을 이해하려고 하는 것을 잊어버리세요. 고객을 이해하지 못하면 지는 겁니다.

AI는 당신이 상상했던 것보다 더 많은 것을 고객에 대해 학습함으로써 브랜드 충성도를 향상시킬 수 있습니다. 머신 러닝을 사용하여 더 나은 상품화 및 마케팅 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 고객 데이터를 처리하고 분석합니다.

궁극적으로 AI는 개별 고객 인벤토리와 행동을 평가하여 고객이 원하는 것을 정확히 예측합니다. 복잡하고 방대한 여정 분석을 분석하고 존재조차 몰랐던 기회를 발견할 수 있으므로 초개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

고객에 대해 더 많이 알수록 고객이 원하는 것을 더 쉽게 제공할 수 있습니다.

요약

보시다시피 전자 상거래에는 AI 및 기계 학습에 대한 흥미로운 기회가 많이 있습니다. 이들 중 다수는 이미 사용 중이거나 곧 사용할 예정이므로 머신 러닝이 효과적인 온라인 소매에서 점점 더 중요한 부분이 될 것으로 기대할 수 있습니다.