인공 지능이 전자 상거래 산업을 주도하는 방법: 통계 및 사실, 사용 사례 및 이점

AI 기술은 컴퓨터나 전자 장치에 인간과 동등한 잠재력을 발휘할 수 있는 지능을 부여합니다. 인공 지능은 또한 방대한 양의 데이터 관리와 같은 여러 작업 집합을 수행할 수 있습니다. 빅 데이터가 이에 대한 좋은 예가 될 수 있습니다. 이 독특한 기술의 참여로 인해 이미 전자 상거래 산업에서 큰 성과를 거두고 있습니다.

비즈니스 분야에서는 가능한 업데이트와 정기적인 변경이 필요합니다. 이로 인해 여러 비즈니스 소유자가 뛰어난 구현 결과를 확인하여 전자 상거래 산업에서 AI를 통합하는 쪽으로 기울고 있습니다. 업계의 거의 83%가 기술을 사용합니다. 또한 비즈니스를 AI와 통합하여 전자 상거래 신생 기업 또는 비즈니스를 향상하고 돋보이게 할 수 있습니다. 그러나 구현하기 힘든 과정입니까? 아니요, 절대 아닙니다! 개념을 더 잘 이해하기 위해 아래 정보를 살펴보겠습니다.

시장 통계

1. 2032년 까지 전자 상거래 AI 시장은 457억 2천만 달러 에 달하고 2023년부터 2032년 까지 연평균 18.45% 성장할 것으로 예상됩니다.

2. 소매 시장은 2022-28년 동안 490억 9000만 달러에 달하고 연평균 38.05% 성장할 것으로 예상됩니다.

3. 기업의 약 35%가 이미 비즈니스에서 AI를 사용하고 있으며 42%는 2022년 에 AI를 탐색했습니다.

AI로 인한 전자상거래 산업의 긍정적인 변화

전자 상거래에서 인공 지능 구현을 통해 기업은 예측, 감지 및 자동화할 수 있습니다. 사용자 경험을 개선하고 브랜드 평판을 높이는 데 도움이 됩니다. 또한 신생 기업, 제조업체 및 소매업체가 업계에서 새로운 모범을 보일 수 있도록 지원합니다. 이는 소매업체가 제품 및 서비스를 판매하는 방식과 소비자가 구매하는 방식에 막대한 영향을 미칩니다. AI는 전자 상거래 비즈니스가 직면한 실제 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 자동화된 제품 추천, 낮은 수준의 지원, 충성도 할인 등과 같은 몇 가지 재미있는 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

고객 경험을 개선하기 위해 전자 상거래에서 AI를 어떻게 사용합니까?

AI는 우리가 기술을 사용하는 방식을 매일 변화시키고 있습니다. 전자 상거래에서 이것을 사용하면 고객이 번거롭지 않은 프로세스로 원하는 때 원하는 모든 작업을 훨씬 쉽게 수행할 수 있습니다. 다음은 AI가 고객 경험을 변화시킨 가장 많이 사용되는 기능입니다.

1. 개인화된 제품 추천

AI 알고리즘이 할 수 있는 첫 번째이자 가장 중요한 일은 구매 및 탐색 내역을 분석하고 이를 대신하여 개인에게 제안을 제공하기 시작합니다. 사용자는 종종 관심 있는 것을 보는 것을 좋아하기 때문에 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.

2. 챗봇

이 AI 도구는 고객이 실시간 경험을 할 수 있도록 돕고 모든 우려 사항과 문의 사항을 지원할 수 있습니다. 개인화된 양식으로 답변을 제공하고, 제품을 제안하고, 고객이 찾고 있는 최고의 제품을 찾도록 도울 수 있습니다.

3. 비주얼 검색

AI는 또한 사용자의 검색 콘솔에서 카메라의 기능을 활성화합니다. 사용자는 자신이 가지고 있는 참조 사진을 찍어 앱에 업로드하고 한 번의 클릭으로 원하는 관련 검색어를 얻을 수 있습니다. 이것은 그들이 오랫동안 찾고 있던 보다 정확하고 정확한 제품을 제공할 수 있습니다.

4. 사기 탐지

AI를 앱과 통합하는 것은 안전한 쇼핑 경험을 경험할 수 있는 훌륭한 단계입니다. 신용 카드 사기, 가짜 리뷰, 가짜 주문과 같은 사기 행위를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 고객뿐만 아니라 서비스 제공자에게도 도움이 될 수 있습니다.

5. 재고 관리

AI는 불가피한 제품에 대한 수요가 증가함에 따라 제품 요구 사항을 자동으로 감지할 수 있습니다. 또한 필요에 따라 재고 관리를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 원하는 제품을 신속하고 제시간에 얻을 수 있습니다. 또한 재고를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

AI가 전자상거래 비즈니스의 공급망 및 물류에 미치는 영향

전자 상거래에서 AI 구현의 여러 용도와 이점이 이미 있습니다. 이와 함께 물류 및 공급망 관리가 가장 일반적입니다. AI는 특히 공급과 수요를 예측하고 공급망 문제를 예상할 때 이해관계자가 중요한 예측 분석을 사용할 수 있도록 합니다. 이는 공급망 효율성을 높이는 전반적인 효과를 가져 비용을 낮추고 최종 소비자를 만족시킵니다.

또한 창고 및 주문 처리 센터에서 보다 효율적인 분류 및 포장 프로세스를 가능하게 합니다. 이들의 효율성은 사용자에게 더 시의적절하고 체계적인 전달로 직접 변환될 수 있습니다. AI는 교통량이 많을 때 교통량이 적어 경로를 찾는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이를 통해 유통업체는 적시에 안전하고 신속하게 장소에 도착할 수 있습니다. 그러나 AI 통합을 통해 동일한 배송을 제공함으로써 좋은 고객 경험을 높이는 데 도움이 됩니다.

전자 상거래 비즈니스에 AI 적용

이는 비즈니스 소유자와 고객의 두 가지 범주로 분류할 수 있으므로 범주와 응용 프로그램을 모두 살펴보겠습니다.

사업주용

1. 고객 문의에 답하는 챗봇

대부분의 유명 기업은 고객 경험을 가치 있게 만들기 위해 웹사이트나 애플리케이션에 챗봇을 보유하고 있습니다. 챗봇의 도움으로 사이트는 우리가 어떻게 도울 수 있는지 묻는 화면으로 개인에게 인사함으로써 소비자를 위한 개인적인 경험을 만들 수 있습니다.

챗봇에서 AI를 사용하면 자연 에이전트가 상호 작용할 수 없는 이상한 시간에 일을 쉽게 할 수 있습니다. 이는 구매자가 적절한 응답을 받지 못하거나 답변을 오래 기다려야 할 때 영향을 받을 수 있으므로 구매자가 특정 웹사이트에 대해 빠르고 정확한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 제품 설명 생성

설명은 사이트에서 구매하려는 제품에 대한 정보를 제공합니다. 좋은 제품 설명은 고객으로부터 좋은 피드백을 받을 수 있으며 좋은 방식으로 판매에 영향을 미칠 수 있습니다. 이것은 또한 고객이 제품에서 찾고 있는 세부 사항에 대해 명확하게 합니다. AI는 제품에 대한 고유한 설명을 자동으로 빠르게 개발하고 작성하여 비즈니스 소유자가 이 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 했습니다. 시간과 전문성이 필요한 기존의 제품 설명 작성 방식과 달리 간단하고 시간이 덜 소요되는 프로세스입니다.

3. 비즈니스 데이터 관리

판매 부분 외에도 비즈니스는 많은 일일 데이터를 구성하는 작업도 수행해야 합니다. 여기에는 구매, 재고 수준, 일일 총 판매, 양호한 반품, 성공적인 배송 번호, 주문, 고객 구매 패턴 및 정보와 같은 정보 및 데이터베이스가 포함됩니다. 이러한 데이터는 인간이 오류를 찾기 위해 모니터링하고 액세스하는 것이 지루할 수 있으며, 여기서 AI가 역할을 합니다. 데이터를 수집하고 구성함으로써 AI는 사물을 더 통찰력 있게 만드는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 이를 통해 비즈니스 소유자는 회사의 통계, 실적, 개선이 필요한 부분을 정확히 이해할 수 있습니다.

4. 사이버 보안 및 개인정보 보호

전자 상거래 플랫폼에서는 매일 수많은 거래가 온라인으로 이루어집니다. 이것은 많은 사이버 범죄자와 해커를 끌어들입니다. 고객의 개인 정보 및 민감한 정보가 유출될 수도 있습니다. 그리고 귀하의 비즈니스를 다운시키고 성공을 해칠 수 있습니다. 이 경우 AI는 애플리케이션과 웹사이트의 보안을 보장하는 훌륭한 방법입니다. 웹 사이트는 가짜 및 사기 행위를 신속하게 감지하고 AI 사용에 대한 데이터 유출을 방지할 수 있습니다. 또한 고객이 안전하게 온라인 결제를 할 수 있도록 웹 사이트와 앱을 암호화하고 보호합니다.

5. 매출 예측

AI의 도움으로 전자 상거래 비즈니스는 시장 동향 및 향후 판매에 대한 정확한 예측을 예측하고 생성할 수 있습니다. 데이터 분석, 과거 데이터 보기, 이전 및 현재 또는 향후 추세 연구를 통해 가능합니다. 이를 통해 비즈니스 소유자는 운영을 강화할 수 있습니다.

6. 판매 후 지원

AI는 고객에게 원활한 구매 프로세스를 제공하고 양질의 제품을 판매하는 것 외에도 고객을 위한 애프터 서비스를 가능하게 했습니다. 따라서 구매 후 고객은 문 앞까지 상품을 배송받을 수 있고, 제품 사용 방법에 대한 지침을 요청하고, 교체를 요청하고, 잘못되었거나 결함이 있는 주문을 반품할 수 있습니다. 기업이 구매자의 웰빙에 관심을 가질수록 소비자의 충성도가 높아져 결국 매출이 증가합니다.

7. 가짜 및 위조 리뷰 필터링

고객이 부정적인 의견과 생각이 많은 웹 사이트를 방문하면 겁을 먹을 수 있으며 이와 같은 것을 신뢰하는 데 많은 문제가 있습니다. 사람들이 판매량을 줄이기 위해 댓글에 이러한 리뷰를 위조하여 비즈니스가 고객을 잃고 손실을 입는 경우가 있습니다. 고객은 판매자로부터 직접 구매하는 것이 아니기 때문에 댓글과 리뷰에 의존하여 결정합니다. 여기에서 AI를 사용하는 것은 좋은 생각입니다. 다행스럽게도 고객에게 부정적인 영향을 미칠 수 있는 가짜 리뷰를 해결하는 데 도움이 되는 기능이 있습니다. 또한 위조 신분증을 감지하고 전자 상거래 비즈니스가 플랫폼에서 이를 제거하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

고객을 위해

1. 추천하기

AI는 사용자가 이전 활동을 통해 관심 있는 적절하고 원하는 항목을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 이것은 소비자의 필요에 따라 검색을 정렬하는 데 도움이 됩니다.

2. 이미지 검색 및 음성인식

이 기능을 애플리케이션에 추가하면 소비자가 참조 사진을 넣거나 클릭하거나 앱 검색 표시줄에 음성으로 검색하여 원하는 항목을 쉽게 찾을 수 있습니다. 새로운 기술 사용에 익숙하지 않은 사람들에게도 도움이 됩니다.

3. 증강 및 가상 현실

이 애플리케이션은 AR 및 VR 통합을 사용하여 소비자가 오프라인 매장처럼 느끼게 합니다. 그들은 사물을 그림으로 보는 것보다 훨씬 더 잘 시각화하고 판단할 수 있습니다.

또한 읽기: 전자 상거래 앱 개발 가이드 - 비용 및 기능

전자 상거래 비즈니스를 위한 AI의 이점:

AI 또는 인공 지능은 전자 상거래 비즈니스에 여러 가지 이점을 제공할 수 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다.

1. 검색 및 검색 (스마트 검색)

이름에서 알 수 있듯이 이 단어는 머천다이징 기술과 온라인 검색 관행을 병합하는 검색과 머천다이징이라는 두 단어를 결합하여 구성됩니다. Searchandising은 전통적인 검색 방법과 패싯 검색, 추천 제품, 자동 완성 및 최근 검색과 같은 고급 기능을 결합한 접근 방식입니다.

이 전략을 사용함으로써 전자 상거래 플랫폼은 고객 행동 데이터를 활용하여 개인화되고 수익성 있는 검색 경험을 만들 수 있습니다. 결과적으로 더 많은 기업이 이러한 혁신적인 검색 솔루션을 플랫폼에 통합함으로써 얻을 수 있는 이점을 인식하고 있습니다.

2. 전자상거래 자동화

온라인 상점은 적절한 성장을 위해 하루 종일 여러 채널에서 사용할 수 있어야 합니다. 이 시점에서 전자 상거래 자동화 고객 지원을 통해 비즈니스를 위한 에너지 및 운영 자본을 절약할 수 있습니다. AI는 기업이 여러 가지를 운영하고 모든 작업을 구성하여 백엔드와 프런트엔드의 워크플로우를 단순화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI의 도움으로 기업은 다양한 플랫폼에서 새로운 항목을 제시하는 것부터 판매 조정, 고위험 거래 인식, 충성도 높은 고객에게 할인 제공 등에 이르기까지 눈에 보이는 모든 것을 처리할 수 있습니다.

3. CRM을 통한 효율적인 판매 프로세스

AI를 전자상거래 플랫폼에 통합하여 매출을 높일 수 있는 여러 가지 방법이 있으며 효과적인 방법 중 하나는 AI를 CRM 시스템에 통합하는 것입니다. 기업은 AI를 활용하여 문제 해결 프로세스를 최적화하고 매력적인 CTA 메시지를 생성하며 더 많은 고객을 유치할 수 있습니다.

Siri 또는 Alexa와 같은 AI 기반 가상 도우미는 자연어 처리 및 음성 인식 기능을 제공하여 CRM 시스템이 고객 문의에 응답하고 고객이 가질 수 있는 문제나 우려 사항을 신속하게 해결할 수 있도록 합니다. 일부 AI 기반 CRM 시스템은 이러한 작업을 동시에 처리하여 비즈니스 소유자의 시간과 에너지를 절약하는 동시에 고객 만족도를 높여 전환율을 높일 수 있습니다.

4. 잠재 고객 대상 재지정

리타겟팅 또는 리마케팅은 대상 고객에게 브랜드 및 제품을 상기시키는 것입니다. 이 전략의 주요 목표는 구매를 포기했거나 이전에 구매한 사용자와 같이 이미 플랫폼과 상호 작용한 사용자를 참여시키는 것입니다. 기업은 AI를 활용하여 각 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이 정보를 사용하여 사용자를 다시 매장으로 유인할 수 있습니다.

개인화된 푸시 알림은 간단하고 일대일 커뮤니케이션을 제공하여 성가신 고객의 위험을 줄이기 때문에 특히 효과적인 리타겟팅 전략입니다. 리타겟팅 캠페인에 AI를 활용하는 것은 비용 효율적이며 브랜드를 소비자 마음의 최전선에 두어 고객이 향후 구매를 위해 매장을 다시 방문할 가능성을 높입니다.

전자상거래에서 AI 활용 사례

AI는 전자 상거래 산업에서 사용자가 더 편안하게 사용할 수 있도록 많이 사용됩니다. 기술은 불가능하고 어려운 일을 사용자에게 훨씬 더 나은 것으로 만들고 있으며 이는 사용자 참여를 높이는 데 도움이 됩니다. 다음은 전자 상거래에서 AI를 사용하는 몇 가지 사례입니다.

1. 대화형 AI 챗봇

챗봇이나 가상 에이전트와 같이 사용자가 대화하는 데 사용할 수 있는 기술입니다. 이러한 기술은 방대한 데이터, 자연어 처리 및 기계 학습을 사용하여 음성을 인식하고 여러 언어 및 텍스트 입력을 번역함으로써 인간의 상호 작용을 원활하게 합니다.

2. 음성 및 영상 검색

인간은 시각적으로 생각하는 경향이 있으며 검색에서 설명하는 것보다 더 나은 방식으로 그림을 기억합니다. 따라서 전자 상거래 플랫폼에서 상품을 검색할 수 있도록 이미지를 제공하는 것이 세부 정보를 입력하고 필요한 내용을 설명하는 것보다 쉬울 수 있습니다. 전자 상거래에서 AI를 매우 유리하게 사용하는 것입니다. 둘째, 음성 검색은 지루한 타이핑 과정을 줄이고 음성으로 쉽게 검색할 수 있습니다.

3. 재고 관리

재고 관리는 정말 시간이 걸리고 책임감 있는 작업이 될 수 있습니다. 그것은 모든 구매, 판매, 소비 항목 및 저장을 포함합니다. AI 덕분에 물리적인 작업 없이 몇 분 안에 완료할 수 있습니다. 시나리오를 예측하고 솔루션을 추천하며 작업을 수행할 수 있습니다. 기계가 사람을 대신하는 것이 아니라 자동화된 프로세스의 도움으로 쉽게 관리하는 데 사용됩니다.

4. 빅데이터 분석

빅 데이터 분석은 AI의 도움으로 전자 상거래에서 사용됩니다. 처리 시간을 단축하고 다양한 정보의 식별을 향상시킵니다. 개인화 된 경험을 돕고 다양한 추세를 추적하고 통찰력을 얻을 수 있습니다.

5. 제품 추천

이 AI 기반 이점은 고객의 요구 사항을 보장합니다. 사용자 활동을 분석할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이를 대신하여 앱은 사용자가 관심 있는 적절한 검색 결과를 제안하거나 제공할 수 있습니다. 이는 비즈니스 소유자에게 사용자에게 더 나은 결과를 제공하여 더 나은 판매로 이어집니다.

6. 리드 참여 및 리타겟팅

리드 참여 및 리타겟팅은 전자 상거래 비즈니스를 향상시키고 향상시키는 강력한 도구입니다. 다양한 캠페인과 퀴즈를 통해 회사는 리드를 얻을 수 있고 정보를 기회로 전환하는 것은 쉽고 좋은 프로세스가 될 수 있습니다. 리타겟팅은 AI의 도움으로 수행할 수 있습니다. 사용자가 제품을 구매할 때 사이트에서 구매하는 제품에 적합한 관련 제안을 제공할 수 있기 때문입니다. 이 과정에서 기존 고객과 신규 고객 간의 관계를 구축할 수도 있습니다.

7. 가격 최적화

이는 AI의 도움을 받아 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다. 고객을 위한 최적의 가격을 예측하는 것은 두 번째로 제품의 비용을 확인하는 것입니다. 제품의 가치를 예측하면 사용자가 일반적으로 최고 및 최저 가격대를 사용하는 정도에 따라 제품을 만들 수 있습니다. 고객의 가격을 예측한다는 것은 AI가 고객에 따라 제품의 가치를 변경할 수 있음을 의미합니다. 낮은 가격은 처음 구매자를 유인할 수 있고 가격에 민감한 고객에게는 훨씬 더 적습니다.

8. AI 기반 이메일 마케팅

AI 기반 이메일 마케팅은 인공 지능을 사용하여 고객 행동 및 선호도를 기반으로 이메일 캠페인을 개인화하고 타겟팅합니다. 이를 통해 참여율과 전환율이 높아지고 고객 목록을 세분화하고 예측 분석을 통해 캠페인 성과를 최적화할 수 있습니다.

9. 사물 인터넷(IoT)

IoT 기술은 고객 행동에 대한 데이터를 수집하고 분석할 수 있으며, 이는 AI 알고리즘이 전자상거래 경험을 개인화하고 대상화하는 데 사용할 수 있습니다. 여기에는 제품 재주문에 대한 자동 알림과 공급망 및 재고 관리 최적화가 포함될 수 있습니다.

전자 상거래에서 AI의 과제와 한계

1. 구현 및 통합

AI 기술 구현은 시간이 많이 걸리고 복잡한 프로세스가 될 수 있으며 AI를 기존 전자 상거래 시스템에 통합하는 것이 어려울 수 있으므로 전문 리소스와 기술도 필요합니다.

2. 데이터 품질 및 개인정보 보호

AI 알고리즘은 의미 있는 통찰력과 정확한 예측을 제공하기 위해 고품질 데이터에 의존합니다. 고객 데이터 보호는 처리해야 하는 필수 항목입니다. 완벽한 팀을 포함해야 하지만 개인의 데이터를 관리하는 것은 상당한 도전이 될 수 있습니다.

3. 알고리즘 편향과 공정성

AI 알고리즘은 부분 데이터에 대해 교육을 받으면 기존의 편견과 차별을 영속화할 수 있습니다. 전자 상거래 비즈니스는 AI 알고리즘이 공정하고 편견이 없도록 해야 합니다.

4. 윤리적 및 법적 고려 사항

전자 상거래에 AI를 적용하면 고객 데이터를 수집, 사용 및 보호하는 방법과 같은 윤리적 및 법적 문제가 제기됩니다. 규정 준수를 보장하는 동시에 고객 개인 정보를 보호하는 것이 중요합니다.

5. 투명성과 책임성 부족

AI 알고리즘은 이해하고 해석하기 어려울 수 있어 책임을 묻기 어렵습니다. 전자상거래 비즈니스의 경우 AI 사용의 투명성과 책임성을 보장하는 것이 중요합니다.

6. 높은 비용

기업에서 AI 기술을 구현하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 대부분의 경우 중소기업이 이 서비스를 제공하는 것이 문제가 될 수 있습니다.

7. AI 애플리케이션의 제한된 범위

AI 기술은 만능 솔루션이 아니며 AI 알고리즘이 달성할 수 있는 것에는 한계가 있습니다. 예를 들어 특정 상황에서 인간의 판단과 의사 결정을 대체할 수 없습니다.

다른 브랜드가 비즈니스에서 AI를 사용하는 방법

전자 상거래는 AI의 통합으로 혁신되어 소비자를 위한 개인화되고 자동화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 이를 활용하여 이익을 얻고 있는 글로벌 브랜드는 이를 인정하고 있습니다.

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결론:

전자 상거래에서 AI의 역할은 점점 더 중요해지고 있습니다. AI는 소매업체가 쇼핑 경험을 개인화하고 가격 전략을 최적화하며 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화하도록 도울 수 있습니다. AI 기반 챗봇과 가상 도우미는 고객 서비스를 향상하고 고객에게 연중무휴 24시간 지원을 제공할 수 있습니다. 또한 공급망 관리를 개선하고 예측 장비 유지 관리를 가능하게 하며 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 AI는 전자 상거래 비즈니스에 많은 이점을 제공할 수 있습니다.

요약하면 AI는 전자 상거래 기업이 고객 경험을 향상하고 운영을 최적화하며 수익을 증대할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 기업은 빠르게 진화하는 전자 상거래 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 최신 AI 애플리케이션 및 모범 사례를 최신 상태로 유지해야 합니다.

자주 묻는 질문( FAQ )