전자 상거래 상점에 AI를 통합하는 9가지 실행 가능한 방법

최종 업데이트 - 2021년 12월 20일

인공 지능은 많은 산업을 변화시키고 있습니다. 그 중 하나가 전자 상거래입니다.

시간 집약적인 작업 자동화에서 리소스를 보다 중요한 작업 및 프로젝트로 리디렉션하는 것에 이르기까지 AI를 통해 기업은 비용을 절감하고 수익을 늘리며 비즈니스를 혁신할 수 있습니다.

인공 지능 시스템은 향후 몇 년 동안 전체 온라인 쇼핑 경험의 더 많은 부분을 다룰 것으로 예상됩니다. 그렇기 때문에 경쟁업체와 고객의 기대에 부응해야 합니다.

AI는 전자상거래에 어떤 영향을 미치나요?

인공 지능은 의심할 여지 없이 전자 상거래 공간을 변화시키고 있습니다.

하나는 작업의 여러 측면, 특히 단조롭고 반복적인 작업을 향상시킵니다. 둘째, 온라인 상점의 고객 데이터 세트에 불일치가 없는지 확인합니다. 셋째, 우수한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

점점 더 많은 전자 상거래 비즈니스에서 데이터 분석과 더 나은 고객 통찰력을 얻기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 그렇게 하면 정확한 고객 추천을 만들고 운영 비용을 줄이며 경쟁업체보다 앞서 나갈 수 있습니다.

이 기술이 발전함에 따라 점점 더 많은 기업이 기회를 최대한 활용하기 위해 서둘러 채택하고 있습니다.

전자 상거래 상점에 AI를 통합할 수 있는 9가지 방법

이 게시물에서는 전자 상거래 웹 사이트를 만들 계획이라면 인공 지능을 통합할 수 있는 방법을 안내합니다.

챗봇

AI 기반 챗봇은 자연어 처리를 사용하여 고객과 효과적으로 상호 작용할 수 있습니다.

예를 들어 Alexa와 Google Assistant는 인공 지능을 사용하여 사용자가 말하는 내용과 응답을 공식화하는 방법을 알고 있습니다.

또한 동일한 기술을 사용하여 전자 상거래 영업 도우미를 강화할 수 있습니다. 여기에는 연중무휴 24시간 고객 질문에 응답하거나 관련 제품 제안을 하는 것이 포함됩니다.

동적 제품 가격

많은 전자 상거래 상점은 동적 가격 책정 전략을 사용하여 수요와 공급에 따라 제품 가격을 변경합니다. 매출을 일정하게 유지하면서 이익을 증가시킵니다. 이는 고객이 반드시 해당 제품을 찾는 것은 아닙니다.

온라인 소매업체도 동적 가격 책정을 사용하고 있습니다. 업종에 관계없이 가격 변동은 인적 가격 책정 전문가에 의해 이루어집니다.

인공 지능은 전체 동적 가격 책정을 실행하거나 인간이 보다 교육적인 가격 변경을 하도록 지원하도록 이를 변경했습니다.

가격 최적화 소프트웨어는 또한 총 마진을 최대 10%까지 개선할 수 있었습니다. 여기서 주장은 고객이 최소한 가격 변동이 발생한 이유 또는 시기를 아는 것에 감사한다는 것입니다.

제품 추천

전자 상거래 회사는 AI 기반 제품 추천을 사용하여 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수도 있습니다.

인공 지능 추천 엔진의 도움으로 고객이 구매할 가능성이 있는 제품을 예측할 수 있습니다. 이는 고객의 구매 행동과 전체 데이터 세트에 따라 달라집니다.

AI가 고객의 구매 내역을 검토합니다. 거기에서 시스템은 이를 기존 그룹 데이터 세트와 비교하고 관련 권장 사항을 제공합니다.

상상해 보세요. 온라인에서 여성 의류를 판매하고 고객이 긴팔 블레이저를 샀습니다. 그러면 인공 지능이 일치하는 바지를 추천합니다.

제품이 종종 쌍으로 제공되기 때문입니다. 고객이 일반적으로 블레이저와 바지를 구매하기 때문일 수도 있지만 경우에 따라 다를 수 있습니다.

고객 중심 검색

고객이 온라인 쇼핑을 하고 검색 결과에 나타나지 않은 문구를 찾으면 떠날 가능성이 더 큽니다. 더 정확하려면 AI 또는 자연어 처리가 필요합니다.

NLP를 사용하면 검색 결과의 범위를 좁혀 관련성을 높일 수 있습니다.

우리는 이것을 충분히 강조할 수 없었습니다. 검색 결과는 관련이 있어야 합니다. 수년 동안 검색 엔진은 올바른 이미지를 찾기 위해 메타데이터와 태그 지정을 사용해 왔습니다. 이 작업은 종종 수동으로 수행됩니다.

또한 인공 지능은 이미지 분류 프로세스 및 제품 태깅을 자동화합니다. 보다 정확한 검색결과를 제공하기 위함입니다. 이미지 자체는 더 나은 검색 결과로 이어지는 제품 속성을 식별할 수 있는 데이터 소스입니다.

인터페이스 및 콘텐츠 사용자 정의

휴대폰으로 쇼핑하는 고객에게 하나의 홈페이지를 보여주면 좋지 않을까요? 그리고 온라인 상점을 처음 방문한 사람을 위해 완전히 다른 홈페이지가 있습니까?

이것들은 이제 AI로 가능합니다. 중요한 것은 고객 행동을 기반으로 개인화된 인터페이스와 콘텐츠를 제공한다는 것입니다.

다음은 사용자에게 다양한 인터페이스와 콘텐츠를 사용함으로써 얻을 수 있는 이점입니다.

• 고객이 이해할 수 있는 인터페이스를 보여줌으로써 전환율을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 단골 고객은 귀하의 이메일 구독을 세 번째 또는 두 번째로 보고 싶어하지 않을 것입니다.
• 버려진 장바구니 및 최근 구매와 같은 행동을 기반으로 알림을 보낼 수도 있습니다.
• 개인화하는 또 다른 좋은 방법은 포인트와 보상 시스템이 고객에게 고유한 보상 또는 VIP 프로그램을 사용하는 것입니다.
• 또한 고객은 더 깨끗한 Checkout 인터페이스를 선호하는 경우가 많습니다. 반면에 일부는 더 많은 제품을 검색하는 데 더 관심이 있습니다.

고객 리타게팅

Conversica의 데이터에 따르면 마케팅 리드의 33%는 영업 팀에서 후속 조치를 취하지 않습니다. 이것은 사전 자격을 갖춘 잠재 고객이 열에 세 번 실패한다는 것을 의미합니다.

더욱이 많은 기업에는 관리할 수 없는 고객 데이터가 있으며 거의 ​​또는 전혀 보유하고 있지 않습니다. 이것은 나중에 판매 주기를 개선하는 데 사용할 수 있는 지능의 큰 금광이 될 수 있습니다.

고객 경험 개인화

AI 기반 개인화는 전자 상거래 상점에서 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

비즈니스에 인공 지능을 도입한 사람들은 고객이 필요로 하는 것을 배울 수 있습니다. 그렇게 하면 선호도와 일치하는 관련 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 주로 AI를 사용하면 고객의 구매 패턴을 추적하여 보완 제품을 제공할 수 있습니다.

매장의 전체 고객 경험은 고객이 원하는 것이 무엇인지 알 때 훨씬 더 개인적이고 잘 타겟팅됩니다. 결과적으로 온라인 상점의 매출이 크게 증가할 수 있습니다.

효율적인 판매 프로세스

우리 대부분은 아마도 옛날로 옮겨갔을 것입니다. 우리는 신뢰할 수 있는 Yellow Pages를 선택하고 콜드 콜로 잠재 고객을 괴롭히는 것에 대해 이야기하고 있습니다.

사람들은 이제 TV 광고와 소셜 미디어를 보고 소비하는 것에 큰 영향을 받습니다.

즉, AI 기반 고객 관계 관리는 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 적시에 고객에게 도달할 수 있는 강력한 마케팅 메시지를 개발할 수 있습니다.

대부분의 인공 지능 시스템은 Siri 및 Alexa와 같은 자연어 학습 및 음성 입력을 허용합니다. 이를 통해 CRM 시스템은 고객 쿼리에 응답하고 문제를 해결하며 새로운 판매 기회를 식별할 수 있습니다.

AI 기반 CRM 시스템은 이러한 기능과 훨씬 더 많은 작업을 처리하기 위해 멀티태스킹을 수행할 수도 있습니다.

재고 관리

인공 지능 기술은 또한 전자 상거래 비즈니스 소유자가 수요 요인에 대한 필수 정보를 얻을 수 있도록 합니다.

예측 분석을 사용하여 향후 몇 개월 동안 제품 수요가 증가할지 여부를 파악할 수 있습니다. 거기에서 비즈니스의 실시간 및 향후 재고 요구 사항을 모두 정확하게 예측할 수 있습니다.

너에게로

AI가 전자상거래 게임의 이름을 바꾸고 있다. 더 이상 챗봇을 연중무휴 채팅 지원으로 사용하는 데 국한되지 않습니다.

요즘에는 인공 지능을 극대화하여 재고를 상향 판매 및 교차 판매하고 관리합니다. 따라서 평균 주문 가치를 높이는 동시에 온라인 상점의 수익을 보호할 수 있습니다.

아직 온라인 상점에서 AI를 사용하지 않는다면 지금이 더 좋은 시기입니다.

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