전자상거래 매출 증대를 위한 AI 키 | 전자상거래에서의 AI #8

Forbes가 입수한 데이터에 따르면 2023년 구매의 20.8%가 온라인에서 이루어졌습니다. 이 비율은 2026년까지 24%로 증가할 것입니다. 그러나 고객의 구매 프로세스가 판매 프로세스보다 빠르게 진화함에 따라 많은 소매업체가 연간 목표를 달성하기가 여전히 어렵습니다. 이는 고객이 영업사원을 만나기 전에 제품을 평가할 수 있는 다양한 온라인 리소스에 액세스할 수 있기 때문입니다.

첨단 AI 기술은 전자상거래 환경을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 회사의 운영은 더욱 고객 중심적이고 예측 가능하며 수익성이 높아지고 있습니다. AI를 통해 기업은 구매 데이터와 온라인 행동을 분석하여 고객이 사이트를 구매하거나 떠나도록 유도하는 요인을 이해할 수 있습니다. 전자상거래 매장이 AI의 이점을 활용하여 매출을 늘릴 수 있는 5가지 방법은 다음과 같습니다.

AI를 적용해 고객 행동을 분석해 매출 증대

고객의 구매 패턴을 파악하는 것이 매출 증대의 핵심입니다. 일례로, 구매 내역을 분석하면 트레킹 부츠를 구매한 고객이 향후 트레킹 폴이나 양말을 구매할 가능성이 더 높다는 것을 알 수 있습니다. 그것은 다음으로 구성됩니다:

• 과거 데이터 분석 – 가격대, 가장 자주 선택하는 브랜드, 구매 시간 및 채널, 결제 방법 등 쇼핑 선호도를 파악하기 위해,
• 미래 구매 예측 – 과거 데이터에서 인공 지능이 도출한 추론을 기반으로 맞춤형 제품을 제공합니다.

전자상거래용 AI 도구는 고객 행동을 분석하여 제안을 개인화할 수 있으며, 이는 결과적으로 고객 충성도와 매출 증가로 이어집니다. 동시에, 고객이 무엇을 찾고 있는지 이해하면 매장의 제품을 보다 효과적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라 보다 효율적인 재고 관리도 가능합니다.

고객 서비스 자동화

디지털화 시대에는 빠르고 효율적인 고객 서비스가 필수입니다. 판매 채널에 관계없이 일관된 고객 경험과 자동화 시스템과의 커뮤니케이션에서 컨설턴트와의 대화로의 원활한 전환이 2023년 새로운 표준이 되고 있습니다. -상거래 판매에는 다음이 포함됩니다.

• 문의에 대한 빠른 응답 – 챗봇을 통해 고객과 즉각적인 접촉이 가능하며,
• 업무 시간 외 문제 해결 – 자동화된 고객 서비스 시스템이 24시간 연중무휴로 운영되며, AI를 활용하여 컨설턴트 없이 최대 60%의 문의 사항을 해결할 수 있습니다.

기업의 경우 챗봇을 사용하면 운영 비용을 크게 절감하는 동시에 고객 만족도를 높일 수 있습니다. B2B 전자 상거래 공간의 흥미로운 예는 인간과 봇 고객 서비스의 교차점에서 작동하는 Accenture VIP Chatbot입니다. 기존 고객 및 잠재 고객과의 대화 내용을 분석한 다음 우선 순위를 식별하여 제안을 보다 정확하게 일치시킬 수 있습니다.

AI를 활용한 사이트의 간단한 챗봇만으로도 CX 향상으로 이어져 사이트 재방문 및 구매 가능성이 높아집니다. 이는 AI가 어떻게 고객 상호 작용을 촉진하고 궁극적으로 구매 프로세스 완료 가능성을 높일 수 있는지 보여주는 훌륭한 예입니다.

제안 및 제품 추천 개인화

개인화에 AI를 사용하면 고객 경험이 더욱 즐거워질 뿐만 아니라 장바구니 가치도 높아집니다. 이는 고객의 경로에 맞춰 메시지를 맞춤화하고, 고객의 구매 내역을 바탕으로 적시에 특별 할인이나 프로모션을 전송함으로써 가능합니다. 그러나 무엇보다도 최신 제품 추천 기술을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 교차 판매 – 고객이 이미 장바구니에 담은 제품과 일치하는 추가 제품을 추천합니다. 고객의 프로필과 그것이 속한 세그먼트에 대한 인공지능의 분석을 바탕으로,
• 상향 판매 – 고객에게 더 높은 가격의 제품을 추천하여 장바구니의 가치를 높이고 판매를 촉진합니다.

AI로 구매 경로 최적화해 매출 증대

고객의 구매경로란 고객이 제품이나 브랜드를 처음 접하는 순간부터 구매가 완료될 때까지 거치는 과정을 말합니다. 인공지능을 사용하면 다음 세 가지 방법으로 이 프로세스를 개선하여 전자상거래 판매를 늘릴 수 있습니다.

1. 동적 페이지 레이아웃 . AI는 사이트 내 사용자 행동을 분석해 가장 관심을 끄는 섹션을 파악하고 실시간으로 페이지 레이아웃을 조정해 주요 정보를 가장 눈에 띄는 곳에 배치해 고객이 관심 있는 상품을 더 쉽게 찾을 수 있도록 해준다.
2. AI 기반 A/B 테스트 . 예를 들어 Google Optimize 또는 Optimizely와 같은 AI 기반 전자상거래 도구는 사이트의 다양한 버전에서 고급 A/B 테스트를 수행하여 가장 효과적인 레이아웃과 요소를 찾아 더 빠른 최적화와 더 높은 전환율을 얻을 수 있습니다.
3. 예상되는 개인화 . AI는 과거 데이터와 현재 사용자 행동을 살펴봄으로써 고객 요구를 예측하고 사용자가 필요하다고 깨닫기도 전에 제품 및 제안에 대한 맞춤형 제안을 제공할 수 있으며, 이를 통해 구매 경로가 단축되고 구매 완료 가능성이 높아집니다.

소셜 미디어 감성 분석을 통한 매출 증대

전자상거래 매출을 높이는 또 다른 방법은 고객의 의견을 주의 깊게 듣는 것입니다. 이는 수많은 진술에서도 추세와 패턴을 포착할 수 있는 인공지능과의 협업을 통해 가장 쉽게 이루어질 수 있다. 이는 특정 회사, 브랜드 또는 제품에 대한 청중의 의견과 태도를 이해하기 위해 온라인 텍스트 데이터에서 정보를 추출하는 프로세스인 감정 분석을 통해 수행됩니다.

1. 고객 피드백 이해 – AI는 소셜 미디어의 댓글과 토론을 분석하여 귀하가 제공하는 제품이나 브랜드에 대해 고객이 어떻게 생각하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 지식은 귀하의 제품을 소비자 기대에 효과적으로 일치시켜 매출을 직접적으로 늘리는 데 필수적입니다.
2. 실시간 피드백 대응 – 고객 피드백에 신속하게 대응하는 것은 긍정적인 관계 구축의 핵심입니다. AI는 부정적인 피드백이나 문제를 자동으로 식별하고 보고하므로 즉시 대응할 수 있습니다. 소셜 미디어에서 브랜드 이미지를 개선하면 매장 웹사이트의 트래픽이 증가하고 결과적으로 매출이 증가할 수 있습니다.
3. 피드백 기반 제품 개발 – 소셜 미디어에 보고된 고객 피드백과 제안은 제품 개선에 대한 귀중한 정보 소스가 될 수 있습니다. AI는 이 데이터를 분석하여 시장 요구 사항을 해결하고 제품의 매력을 향상시켜 궁극적으로 매출을 늘릴 수 있는 개선을 지원합니다.

요약

전자상거래에 인공지능을 적용하면 매출 증대로 직접 이어지는 프로세스 최적화의 문이 열립니다. 디지털 시장의 치열한 경쟁 속에서 고객의 행동과 의견을 분석하여 개인화된 제안과 고객과의 커뮤니케이션 능력, 간편하고 즐거운 쇼핑 경로는 전자상거래 전략의 핵심 요소가 되고 있습니다.

그러나 전자상거래 매출 증대에 인공지능을 활용하는 것은 단순히 매장 자체의 성능을 최적화하는 것보다 더 넓은 의미를 갖는다. 소셜 미디어 감성 분석에 AI의 힘을 활용하면 고객을 더 잘 이해하고 피드백에 신속하게 대응할 수 있으며, 결과적으로 브랜드와 긍정적인 관계를 구축하고 구매를 장려할 수 있습니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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