AI 기반 도구가 전자 상거래를 개선하는 방법

인공 지능(AI)과 AI 기반 도구가 고객 경험(CX)과 어떤 관련이 있는지 물을 수 있습니다.

고객 경험을 가장 향상시키는 기술이 무엇인지 물었을 때 영업 및 마케팅 리더의 34%는 AI가 가장 큰 판도를 바꿀 것이라고 생각합니다. 또한 전 세계 소비자의 73%는 AI가 삶을 더 쉽게 만들어준다면 AI를 사용하는 비즈니스에 개방적이라고 말합니다.

이 통계(및 수백 개 이상)에서 AI가 계속 존재한다는 것이 분명합니다. 재고 관리, 제품 디자인, 마케팅 또는 간단한 이메일 홍보까지 AI는 전자 상거래 브랜드가 비약적으로 발전하는 데 도움이 되었습니다.

AI는 전자상거래와 고객 경험을 어떻게 향상시킬까요?

AI는 다양한 산업 분야에서 고객 서비스 및 브랜드 모델을 위한 장기적인 솔루션으로 테스트되고 있습니다. 간단히 말해서 AI는 원활하고 안정적이며 자동화된 고객 성공 프레임워크의 미래입니다.

이제 AI가 전자 상거래를 개선하고 고객 경험에 긍정적인 영향을 미치는 7가지 방법과 이것이 브랜드에 미치는 영향을 살펴보겠습니다.

향상된 고객 경험을 위한 맞춤형 권장 사항

개인화가 중요합니다. 70% 이상의 고객은 쇼핑 경험이 비인간적이며 천차만별일 때 좌절감을 느낍니다.

판매 유입경로 전반에 걸쳐 각 사용자의 여정을 조정하면 소비자 경험에 긍정적인 영향을 미치고 참여율이 향상됩니다.

AI 덕분에 각 고객을 위한 개인화된 추천 프레임워크를 만드는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• Instagram, TikTok, Snapchat 및 Facebook과 같은 소셜 미디어 앱에는 매일 수천 명의 사용자가 콘텐츠를 게시하고 있습니다. 각 앱의 알고리즘은 "좋아요", "공유" 및 "저장"과 같은 각 사용자의 선호도 및 측정항목에 따라 관련 게시물을 필터링합니다.
• 웹 사이트 및 플랫폼과 관련하여 AI는 앱이 사용자의 이전 활동을 기반으로 관련 제품, 페이지 리디렉션 및 기타 사이트 게시물을 표시하도록 지원하여 전자 상거래를 개선합니다. 이러한 유형의 AI 프레임워크에 대한 기술 용어는 추천 엔진입니다.

실제로 Amazon 수익의 35% 이상이 이러한 추천 엔진을 사용하여 발생합니다.

이 엔진은 소비자 경험에 대한 맞춤형 권장 사항을 제공하고 동시에 고객에게 사이트/앱의 여러 섹션에 대한 가시성을 높입니다.

능동적이고 효율적인 고객 서비스

고객 경험의 결정 요인을 도표화하는 동안 고객 서비스가 얼마나 빠르고 효율적인지 특히 주의하십시오. 전염병으로 인해 전자 상거래가 전례 없이 증가했으며 직원이 엄청난 수의 사용자 쿼리를 단독으로 관리하도록 하는 것은 이제 과거의 일이 되었습니다.

챗봇을 입력합니다. 전 세계적으로 14억 명이 넘는 사람들이 온라인 쇼핑 중에 챗봇을 사용하여 쿼리와 번거로움을 해결합니다.

챗봇 기반 고객 서비스 프레임워크를 통합하면 작업 부하를 거의 80% 줄일 수 있습니다(AI 기반 봇이 대답할 수 있는 모든 질문 덕분에). 대화형 챗봇을 사용하면 다음과 같은 4가지 이점이 있습니다.

• 고객 참여 증가 및 이탈률 감소
• 연중무휴 기본 쿼리 처리(예: FAQ, 사이트/앱 탐색 지원, 피드백 수집)
• 브랜드 고객 서비스의 효율성 향상
• 인건비 절감

AI 기반 챗봇은 업종에 관계없이 보다 자동화되고 간소화된 고객 중심 서비스 경험을 위한 길을 열어주고 있습니다.

AI 기반 가상 비서를 통한 실시간 지원

챗봇은 기본적인 질문에 답하는 데 유용하지만 더 복잡한 질문에는 가상 비서의 도움이 필요합니다. 다음은 AI 가상 비서가 하는 일과 이 기술을 사용하여 고객 성공을 높이는 방법에 대한 빠른 가이드입니다.

AI 및 기계 학습 프레임워크로 구동되는 가상 비서는 음성 기반 쿼리에 응답할 수 있습니다.

가장 인기 있는 VA(음성 비서) 중 일부는 Amazon의 Alexa, Windows Cortana 또는 Apple의 Siri입니다. 사용자는 이러한 멋진 AI 기반 기술 덕분에 작업을 할당하고, 질문하고, 구매 또는 예약을 수행할 수 있습니다.

"Adidas의 운동화 가격은 얼마인가요?", "내 Instagram이 로드되는 데 왜 이렇게 오래 걸리나요?" 또는 "X 브랜드의 이메일 주소는 무엇인가요?"와 같은 질문입니다. 모두 VA가 답변할 수 있습니다. 사용자가 복잡한 쿼리를 처리하는 데 도움이 될 수 있는 유사한 가상 도우미를 설정하는 것은 고객 성공을 위해 할 수 있는 최선의 방법 중 하나입니다.

다음은 브랜드에 대한 VA를 설정하여 더 빠른 고객 경험으로 이어질 수 있는 몇 가지 방법입니다.

• VA는 고객에게 개인화된 지침을 제공하여 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.
• VA-고객 상호 작용은 브랜드 인식, 고객 만족도 및 CX 프레임워크가 가질 수 있는 문제에 대한 깊은 통찰력을 제공합니다.
• VA는 연중무휴로 제공되며 초기 설정 후 수동 조작이 거의 필요하지 않습니다.

고객 통찰력을 더 잘 이해하기 위한 예측 분석

간단히 말해서, 깊은 고객 통찰력이 브랜드의 CX를 주도합니다.

몇 년 전 소비자 인사이트를 수집하는 데는 수많은 양식, 많은 수동 데이터 입력 및 불완전한 인사이트 보고서가 포함되었습니다. 그러나 AI 기반 도구를 사용하면 판매 유입경로의 모든 부분에서 고객 통찰력을 추적하고 연구하는 것이 수작업을 최소화하는 부드러운 프로세스입니다.

예측 분석에는 과거 데이터 추세를 기반으로 예측하는 작업이 포함됩니다. AI 기반 데이터 수집 도구를 사용하면 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 브랜드의 데이터 분석에 보다 정밀한 정보를 제공할 수 있습니다.

다음은 예측 분석의 실제 적용 사례입니다.

• 다양한 채널을 통한 판매(유료 및 유기)
• 위험 평가
• 향후 캠페인에 대한 소셜 미디어 분석
• 고객 참여
• ROI 및 미래 투자에 대한 더 나은 이해

데이터 수집/분석을 위해 AI 기반 알고리즘과 소프트웨어를 통합하는 것은 고객의 성공을 이해하고 브랜드의 전반적인 CX를 개선하는 가장 좋은 방법입니다.

데이터 기반 의사 결정으로 전환

데이터를 수집, 정렬 및 분석하는 것은 매우 어려운 작업입니다. 인간을 위해, 우리는 의미합니다.

인간의 판단에는 결함이 있을 수 있습니다. 특히 산더미 같은 데이터가 쏟아질 때 그렇습니다. 인적 오류, 판단의 결함, 개인적 및 직업적 편견은 기업의 건전한 의사 결정에 영향을 미칩니다.

그러나 AI 기반 도구는 특히 명확하고 예리한 데이터 기반 통찰력을 제공하는 경우 게임 체인저로 입증되고 있습니다.

Harvard Business Review에 따르면 "인간의 판단은 여전히 ​​중앙 처리 장치이지만 이제는 요약된 데이터를 새로운 입력으로 사용합니다." 그리고 그것은 더 정확할 수 없습니다.

고급 AI 모델을 기반으로 하는 데이터 기반 통찰력으로 전환하는 것이 고객을 더 잘 연구하는 가장 좋은 방법일 수 있습니다. 고객의 요구 사항을 더 잘 파악하고 모든 쿼리를 해결하는 것 외에도 데이터 기반 통찰력은 브랜드 고객 성공의 가장 작은 격차와 결함을 식별합니다.

AI 기반 워크플로를 설정하고 정기적으로 고객 만족도 및 참여를 연구하는 것은 수동 데이터 수집 및 분석에 비해 눈 깜짝할 사이에 완료될 수 있습니다.

고객감정 및 피드백 분석

정의에 따르면 고객 감정 분석은 텍스트 및 소셜 미디어 소스를 통해 정보를 처리하여 브랜드 또는 해당 제품에 대한 고객 의견, 선호도, 좋아하는 것 및 싫어하는 것을 결정하는 것을 포함합니다.

브랜드는 온라인 플랫폼 전반에 걸친 의견을 바탕으로 신제품이나 서비스에 대한 소비자의 반응을 쉽게 측정할 수 있습니다. 이 데이터는 브랜드가 문제점을 해결하기 위한 솔루션을 설정하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 소비자의 여정을 더 부드럽고 빠르고 매력적으로 만들 수 있습니다.

보다 개방적이고 피드백 기반의 소비자 서비스 모델을 만드는 것 외에도 감성 분석은 브랜드가 더 많은 정보에 입각한 결정, 개발을 내리는 데 도움이 되며 특정 소비자 쿼리 또는 불만족 사례를 대상으로 하는 데 도움이 됩니다.

Lexalytics, Bazaarvoice 및 Oracle과 같은 분석 엔진은 소비자 감정 수집을 자동화하고 브랜드가 감정 분석을 자동화하는 데 도움이 되는 강력한 AI 기반 도구입니다. 다시 한 번, AI 기반 도구는 특히 소비자 감정과 같은 주관적인 데이터 요소에서 수동 데이터 분석을 거의 대체했습니다.

피드백 분석은 브랜드가 고객의 콘텐츠/불만족 정도를 측정하는 좋은 방법이기도 합니다. AI 기반 도구는 소비자 피드백을 정확하게 분류하고 분석할 수 있습니다.

• Google Business Review에 대한 현장 팝업, 양식, 챗봇 및 피드백을 통한 피드백 텍스트 분석.
• 긍정적/부정적 리뷰, 소비자가 이야기하는 번거로움/문제 및 브랜드에 대한 건설적인 입력을 기반으로 데이터를 신속하게 분류합니다.
• 챗봇과 VA는 쿼리를 해결하고 문제점을 해결하여 CX와 참여를 개선하는 데 도움이 됩니다.

고객 경험 향상을 위한 자동화

지금까지 논의한 모든 AI 기반 솔루션에는 자동화가 포함됩니다. 자동화는 원활한 기능, 통합 특성 및 낮은 유지 관리 비용 덕분에 느리지만 점차적으로 전 세계 브랜드의 최우선 순위가 되고 있습니다.

장기적으로 고객의 성공과 만족도를 높이기 위해 AI로 자동화할 수 있는 6가지 사항은 다음과 같습니다.

• 고객 온보딩
• 재고 관리 및 모니터링
• NPS, CSAT, CES 등 CX 메트릭 수집 및 분석
• 마케팅 캠페인의 성과 추적
• 일반적인 고객 문의 해결
• 마케팅 노력의 개인화

마지막 단어

AI 기반 도구는 생각보다 CX와 고객 성공에 더 큰 영향을 미칩니다. 아직 고객 경험을 향상시키기 위해 AI 기반 도구를 채택하지 않았다면 지금 시작해도 늦지 않았습니다!

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저자 소개: Hazel Raoult는 프리랜서 마케팅 작가이며 PRmention과 협력합니다. 그녀는 비즈니스, 기업가 정신, 마케팅 및 SaaS의 모든 것에 관한 글을 쓰는 데 6년 이상의 경험이 있습니다. Hazel은 집필, 편집, 가족과 어울리는 시간을 나누는 것을 좋아합니다.