쇼핑 AI 최적화하는 법

쇼핑 AI는 온라인 쇼핑 경험을 향상하는 인공지능으로 맞춤형 검색부터 증강 현실 체험까지 다양한 기능을 제공합니다. 쇼핑 AI의 이러한 기능은 고객이 제품을 발견하고 평가 및 구매하는 방식을 혁신합니다. 쇼핑 AI는 우리의 아주 가까운 곳들에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 사용자에 따라 관심 있을 만한 제품을 추천해 주는 네이버 쇼핑의 제품 추천 기능이나 제품의 리뷰를 분석 및 정리해서 한 문단으로 보여주는 SSG닷컴의 리뷰 요약 기능은 쇼핑 AI의 좋은 예시입니다.

이 eBook에서는 글로벌 선도 쇼핑몰 기업들이 인간과 AI의 협업과 멀티모달 데이터셋, 글로벌 인프라를 활용해 스마트한 쇼핑AI 시스템을 어떻게 구축하는지에 대해 자세히 다루고 있습니다. 특히 인간의 전문성을 쇼핑 AI 학습과 검증 과정에 통합해 실제 쇼핑 환경에서 AI가 정확하게 작동하는 방법을 배울 수 있습니다.

쇼핑 AI의 핵심 기능

• 개인화된 옴니채널: 고객은 텍스트·음성·시각 인터페이스 전반에서 이뤄지는 쇼핑 개인화를 통해 맞춤형 제품 추천과 가상 체험을 경험할 수 있습니다.

• 보안 강화: 사기 탐지, 콘텐츠 관리, 브랜드 보호 워크플로우로 마켓플레이스의 안전을 보장합니다. 이때 작업자는 자동화가 놓칠 수 있는 미묘한 사기 패턴과 위조 상품을 식별하여 보안을 강화합니다.

• 고정밀 검색: 텍스트·이미지·음성 기반의 검색 모델은 높은 확률로 방문자를 구매자로 전환합니다. 이러한 검색 모델은 데이터 작업자의 파인튜닝을 통해 더 높은 관련성을 가진 추천 결과를 제공할 수 있게 됩니다.

• 글로벌 확장과 현지화: 문화적 맥락을 이해하는 다국어 AI를 통해 새로운 시장 진출을 효과적으로 지원합니다. 이때 전문 언어학자와 어노테이션 작업자가 카탈로그와 어시스턴트를 로컬 라이징하여, 지역별 문화와 언어에 맞춘 경험을 제공할 수 있게 됩니다.

쇼핑 AI 최적화하는 방법

• 인간-AI 협업 툴 사용하기: Appen의 AI 데이터 플랫폼(ADAP)은 Model Mate, AI Chat Feedback과 같은 품질 관리 도구를 제공합니다. 이러한 협업 툴은 작업자와 AI가 함께 어노테이션 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

• 글로벌 데이터 인프라 활용하기: Appen이 지원하는 200개의 국가에서 사용되는 서로 다른 500개의 언어 그리고 100만 명 이상의 검증된 데이터 작업자 네트워크를 통해 다양하고 실용적인 데이터셋을 확보할 수 있습니다. 풍부한 작업자 풀을 활용하여 복잡한 쇼핑 AI 모델에 필요한 학습 데이터와 현지화 인사이트를 효과적으로 제공합니다.

• 멀티 레이어를 통한 품질 관리하기: 이상치 탐지(Anomaly detection), 동료 리뷰, 골든 데이터셋, 자동 스코어링 등 다양한 검증 절차를 통합해, 데이터가 프로덕션 기준을 충족하고 AI가 신뢰할 수 있는 정보를 학습하도록 보장합니다.

• 멀티모달 데이터 파이프라인 활용하기: 텍스트·이미지·영상·음성을 아우르는 멀티모달 모델은 이미지 검색, 음성 기반 상거래, AR 시착 체험, 쇼핑 어시스턴트 등 차세대 쇼핑 기능을 지원합니다.

eBook의 핵심 내용

이 eBook에서는 쇼핑 AI를 최적화하는 실질적인 인사이트를 제공합니다.

• 쇼핑 AI의 중요성
• 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop) 워크플로우와 데이터 파이프라인 구축을 통한 쇼핑 AI 최적화
• 쇼핑 AI 케이스 스터디
• 쇼핑 AI의 미래

지금 바로 <쇼핑 AI 최적화하는 법 - eBook>을 다운로드하고, 쇼핑 AI 도입에 한걸음 가까워지세요.