AI 쇼핑몰
사회가 편리함을 추구하고 전통적인 오프라인 쇼핑몰 대신 점점 더 온라인 쇼핑으로 전환함에 따라 온라인 쇼핑몰이 중심이 되고 고객의 쇼핑 방식이 발전되고 있습니다. 각 고객을 위한 맞춤형 쇼핑 경험 창출도 새로운 트렌드로 떠오르고 있죠. 이러한 트렌드는 인공지능과 만나 AI 쇼핑몰을 만들어 내고 있습니다. 온라인 쇼핑몰 기업은 고객을 더 잘 이해하고 쇼핑 경험을 향상하기 위해 AI 쇼핑몰을 도입하고 있습니다. 이에 따라 실제로 AI는 온라인 쇼핑몰 성공에 필수 요소가 되어가고 있죠.
장점
- 향상된 고객 참여율
- 전환율 증가
- 판매 주기와 구매 시간 단축
- 신규 타겟 발굴
- 고객 유지를 촉진하는 향상된 맞춤형 고객 경험
AI 쇼핑몰의 개인화 기능 6가지
많은 기업이 개인화된 쇼핑에 새로운 초점을 맞추면서 전자 상거래 업계는 연중무휴 24시간 서비스를 제공할 수 있어야 하며 판매 달성을 위한 맞춤형 콘텐츠 및 지원을 제공해야 합니다. 기업은 AI 쇼핑몰 구축을 통해 필수 고객 데이터를 실시간으로 수집할 수 있을 뿐만 아니라 고객 니즈를 예측하는 방식으로 온라인 쇼핑 경험을 향상합니다. 이에 따라 이미 수십 개의 주요 온라인 업체가 AI 쇼핑몰 전략을 구축하기 위해 AI 기반 및 딥 러닝 솔루션을 개발하고 있습니다. AI 쇼핑몰을 통한 개인화 기능은 아래와 같이 다양합니다.
검색 엔진 기능
유저의 제품 검색은 더 쉬워지고 가치가 높아지고 있습니다. AI는 자연어 처리(NLP)를 활용하여 고객에 대한 관련 검색 결과를 좁히고 맥락화합니다. 이를 통해 고객 중심 검색 기술을 실현할 수 있죠. 예를 들어, ‘보트 슈즈(신발의 한 종류)’를 검색했을 때, 보트와 신발이 따로따로 검색 결과에 나타나는 것이 아니라 고객이 의도한 ‘보트 슈즈’만 검색 결과에 나타냅니다.
검색 결과 표시 방식도 달라졌습니다. 이제 AI는 검색 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적 형식으로 결과를 표시하고 필요에 따라 유사한 항목을 그룹화합니다. AI는 크기, 색상, 모양 및 카테고리와 같은 특정 품질로 분류에 따라 태그를 지정합니다. 이러한 태그를 사용하면 검색 엔진이 관련 결과를 제공하고 제품을 비교할 수 있습니다. 또한 이러한 태그를 사용하여 보완적인 제품을 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 세탁 세제를 검색한 고객에게 건조기 시트를 추가로 제안하는 기능이 있습니다. AI는 검색 기능만으로도 고객이 원하는 제품을 훨씬 빠르게 안내하고 이에 따라 구매 시간이 단축됩니다.
제품 추천 기능
대부분의 전자상거래 업체는 제품 추천 기능을 제공하고 있습니다. 예를 들어, 스트리밍 서비스는 영화 추천을, 옷 가게는 여러분이 좋아할 만한 옷이 담긴 이메일을 보내는 등의 작업을 수행합니다. 이러한 모든 추천 기능 뒤에는 AI 쇼핑몰이 있습니다. AI는 과거 구매 내역과 검색 기록, 제3자 데이터, 인구통계 등 다양한 데이터를 검토하여 제품 추천 서비스를 제공합니다. 여러분과 유사한 고객들이 최근에 구매한 제품을 분석하고, 예상 행동 패턴을 살펴보고 이에 따라 여러분이 가까운 시일 내에 무엇을 구매하고 싶어 할지 추측합니다. 고객이 원하지 않는 제품을 반복적으로 제안하는 것은 부정적 결과를 초래합니다. 따라서 AI 쇼핑몰 구축을 통해 고객이 원하는 제품을 적시에 추천하는 것이 매우 중요하죠. 관련성이 높고 가치가 높은 추천은 전환율을 높이고 판매 주기를 단축합니다.
웹 인터페이스
이제는 브랜드가 개성을 갖춰야 하는 시대입니다. 소셜 미디어에서 주요 패스트푸드 회사를 찾아보면 각자의 방식으로 고객과 상호작용하는 모습을 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 마찬가지로 온라인 쇼핑몰은 고객에게 개인화된 경험을 제공하면서도 고객에게 친근감을 주는 것이 중요합니다. 이것이 바로 그들이 AI 쇼핑몰로 눈을 돌리는 이유입니다. AI는 고객의 위치, 구매 내역, 검색 내역 및 기타 데이터를 검토하여 단순히 제품을 추천하는 것 이상의 역할을 합니다. 실제로 AI는 고객이 보는 웹 인터페이스를 변경할 수 있습니다. 맞춤형 웹 인터페이스를 통해 쇼핑몰은 잠재 고객을 일반화하기보다는 개별 고객에게 딱 맞는 관련성 있고 유용한 콘텐츠를 적시에 제공합니다. 그 결과로 고객 참여가 증가하고 구매 가능성이 커집니다.
고객 데이터
전자상거래 비즈니스는 개인화 시대에 맞춰 올바른 고객 데이터를 수집하고 이를 분석하여 전략을 도출해야 합니다. AI를 통해 수집된 고객 데이터는 고객을 더 잘 이해할 수 있게 하고 새로운 타겟 발견을 촉진합니다. 데이터 인사이트는 또한 판매 및 할인에 관한 결정과 프로모션 시기에 대한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 더 나아가 AI가 수집한 데이터는 어떤 종류의 신제품을 제공할지, 어떤 종류의 제품을 재판매할지에 대한 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.
통합된 쇼핑 경험
온라인 쇼핑몰은 여러분의 핸드폰, 웹사이트, 이메일을 포함한 최신 개발 기술인 웨어러블을 통해 여러분에게 다가가려고 노력하고 있습니다. AI는 이러한 모든 장치에서 결과를 집계하여 고객과 기술 사용 방법에 대한 큰 그림을 제공하고 고객을 타겟팅합니다. 예를 들어, 노트북으로 온라인 쇼핑몰의 웹사이트에서 텐트를 검색하고 있는데 휴대전화로 텐트에 대한 새로운 세일 소식이 있다는 알림을 받는 경우가 있을 수 있습니다. 이는 고객이 필요한 것을 빠르게 이해하고 연결함으로써 부가가치를 창출할 수 있는 보다 통합된 쇼핑 경험을 제공합니다.
고객 서비스
온라인이든 오프라인 매장이든 쇼핑의 핵심은 고객 서비스입니다. 하지만 온라인 쇼핑에서는 여러분의 질문에 답변하거나 필요한 것을 바로 안내해 줄 직원이 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 은행이나 온라인 쇼핑몰에서는 챗봇과 가상 비서 서비스를 활용하고 있습니다. 챗봇은 풍부한 자연어 데이터와 관찰된 음성 패턴을 사용하여 인간 대화를 시뮬레이션합니다. 고객 서비스가 연중무휴 24시간 이루어져야 하는 시대에 챗봇은 쉬지 않고 주문, 반품 등 자동화된 프로세스를 단 몇 초 만에 처리합니다. 또한 챗봇은 고객이 원하는 것을 찾아주고 질문에 실시간으로 답변하여 이메일이나 전화를 통한 서비스를 줄이고 있습니다. 그뿐만 아니라 온라인 쇼핑몰은 챗봇을 사용하여 소셜 미디어 플랫폼에서도 여러분을 타겟팅하고 있습니다. 브랜드는 대부분의 유저가 온라인 쇼핑 중에 소셜 미디어에 자주 로그인한다는 사실을 인지하고 이 사실을 활용하기 시작했습니다. 예를 들어, 쇼핑몰에는 최근 주문한 제품에 대한 업데이트 소식이나 새로운 제품 출시에 대해 페이스북 메시지로 보내는 등 다양한 방식으로 고객과 소통하고 있습니다.
전망
온라인 쇼핑몰이 앞서 나가기 위해서는 여러 플랫폼과 장치에서 고객 경험을 개인화하는 것이 필수적입니다. AI 쇼핑몰은 고객을 위한 쇼핑 경험을 효율적으로 맞춤화할 수 있는 유일한 방법입니다. AI는 매일 수백만 건의 거래를 분석하여 초개인화된 고객 경험을 창출합니다. AI 쇼핑몰 기술을 통해 기업은 이전에 갖지 못한 고객 데이터와 인사이트를 확보하여 고객과 수익을 위한 높은 가치를 창출할 수 있습니다.
이러한 변화가 계속됨에 따라 브랜드는 투명하고 안전하게 개인화와 고객 데이터 개인정보 보호를 비교해야 합니다. 회사가 높은 가치를 제공할 때 고객은 더 많은 개인정보를 공유하게 됩니다. 기업은 이를 염두에 두고 개인화와 개인정보 보호 간의 격차를 해소하기 위해 노력해야 합니다. 전자상거래의 미래는 AI가 우리 삶에 어떻게 계속해서 통합되는지 보여주는 또 다른 예일 뿐입니다. 온라인 쇼핑몰의 다음 단계는 고객을 위한 ‘초초개인화’ 시대입니다. 이제 저희 에펜의 고품질 데이터 솔루션을 통해 AI 쇼핑몰을 구축해보세요.
