인공지능으로 전자상거래 가격 전략 최적화 | 전자상거래에서의 AI #9

인공 지능 덕분에 전자상거래 가격 책정 전략 최적화는 새로운 차원으로 발전했습니다. 실제로 온라인 상점은 시장을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 경쟁, 수요 및 고객 선호도에 대응하여 실시간으로 가격을 조정하는 도구를 얻습니다. 하지만 AI가 가격 전략을 최적화하고 비즈니스 수행 방식과 고객 만족도 수준을 바꾸는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

전자상거래 가격 전략 최적화란 무엇입니까?

전자상거래 가격 전략 최적화는 특정 비즈니스 목표를 달성하기 위해 온라인 상점의 제품 및 서비스 가격을 체계적으로 분석, 계획 및 조정하는 것입니다. 이는 마진을 늘리거나 전환율을 높이거나 시장 점유율을 높이는 것일 수 있습니다. 이 프로세스에서는 다음을 포함한 다양한 도구와 방법을 사용합니다.

• 경쟁사 가격, 사이트 트래픽, 상품 가용성 등 다양한 소스의 데이터 분석
• A/B 테스트 – 즉, 매장의 외관과 기능에 대한 다양한 변형을 도입하여 효율성을 평가합니다.
• 동적 가격 옵션 – 즉, 시장 상황에 따라 고객에게 다양한 가격을 제공합니다.

이 모든 작업은 수요, 공급, 경쟁, 고객 선호도 등의 요인에 따라 가격을 조정하기 위해 수행됩니다. 이제 인공 지능이 어떻게 온라인 상점의 가격 책정에 도움을 주어 정밀성이 요구되는 작업을 간소화할 수 있는지 살펴보겠습니다.

AI를 사용하여 시장 및 경쟁 데이터 분석

인공지능은 경쟁 온라인 상점이 제공하는 가격에 대한 막대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. AI는 과거 가격 데이터 분석을 가능하게 할 뿐만 아니라 경쟁 매장에서 제공하는 제품 가격을 실시간으로 모니터링합니다. 예를 들어, 블랙 프라이데이 기간 동안 AI 기술은 시간당 최대 수천 개의 가격 변동을 기록하고 분석할 수 있습니다. 따라서 가격 전략을 최적화하기 위해 인공 지능을 구현하려고 계획할 때 완료해야 할 작업 목록은 다음과 같습니다.

• 경쟁력 있는 가격 분석을 위한 최적의 AI 도구를 결정하고,
• 경쟁 매장의 실시간 가격 데이터를 수집하고 ,
• 특히 계절 또는 판촉 기간 동안 가격을 모니터링하는 알고리즘을 구현합니다.

고객 선호도에 따라 가격 전략을 개인화

그러나 시장 데이터를 분석하는 것 이상의 것이 필요합니다. AI를 사용하면 쇼핑 행동, 인구 통계 또는 위치를 기반으로 고객을 정확하게 세분화할 수 있습니다. 이를 기반으로 알고리즘은 개인화된 가격을 제공할 수 있습니다. 따라서 분석 결과 대도시 고객이 가격에 덜 민감한 것으로 나타나면 소도시 고객에 비해 약간 높은 가격으로 제안을 받을 수 있습니다.

따라서 가격 전략 최적화에 AI를 사용하려는 전자 상거래 소유자의 작업 목록에 더 많은 포인트가 추가됩니다.

• 고객 데이터 분석 – 여기에는 인구 통계 및 위치뿐만 아니라 구매 행동, 선호하는 구매 플랫폼 및 연락 형태도 포함되어야 합니다.
• 고객 세분화 및 가격 개인화를 위한 알고리즘 구현,
• 다양한 고객 부문에 대해 다양한 가격 책정 전략을 테스트하고 평가합니다.

수요와 공급에 따른 동적 가격 조정

충분한 양의 과거 데이터와 실시간 수집된 데이터를 갖춘 인공지능은 가격 인하가 제품 수요에 미치는 영향을 높은 확률로 예측할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 매장에서는 실시간으로 가격을 조정할 수 있습니다. 예를 들어 재고가 많고 수요가 낮을 때 제품 가격을 낮추는 등의 작업이 가능합니다. 보다 정확한 수요와 공급을 예측하기 위해 AI는 소셜미디어, 외부 데이터 등 다양한 소스의 데이터를 활용해 실시간으로 분석할 수 있다.

AI를 활용한 가격 전략 변화 예측

학습 알고리즘은 과거 데이터와 현재 시장 동향을 기반으로 미래 가격을 예측할 수 있습니다. 결과적으로 전자상거래 사이트는 향후 판촉 캠페인과 가격 책정 전략을 보다 효과적으로 계획할 수 있습니다. 가격 전략 최적화 측면에서 인공 지능의 역할은 다음과 같습니다.

• 데이터 수집 – AI는 가격 기록, 경쟁 정보, 거시 경제 데이터를 사용합니다.
• 예측 – 기계 학습(ML)을 사용하여 이 데이터를 분석하면 단일 제품에서 전체 카테고리에 이르기까지 다양한 수준에서 가격을 예측할 수 있습니다.

단순히 관례적인 판촉 기간이나 마케팅 아이디어가 아닌 탄탄한 데이터를 바탕으로 향후 판촉 캠페인과 가격 전략을 계획할 수 있습니다.

최적의 가격 결정 프로세스 자동화

AI는 매장 웹사이트에서 가격을 제안할 뿐만 아니라 자동으로 변경할 수도 있어 가격 책정 프로세스의 효율성과 정확성이 크게 향상됩니다. 가격 책정에 대한 최종 결정은 인간의 손에 달려 있지만, 이러한 맥락에서 AI의 행동은 귀중한 지원이 됩니다. 가격 책정 프로세스 자동화를 구현할 때 내려야 할 가장 중요한 결정은 다음과 같습니다.

• 자동 가격 조정을 위한 AI 도구 선택. 그 신뢰성이 상점이 거래에서 얻을 수 있는 마진의 양을 결정하기 때문입니다.
• 자동 가격 변경을 위한 알고리즘의 구현 및 구성(예: 최소 및 최대 가격 설정 또는 제안 개인화 규칙 설정)
• 예를 들어 가격 변동이 크거나 가용성 문제로 인해 결정을 내려야 하는 경우 인간 개입을 위한 프로토콜을 설정합니다.

AI를 활용해 프로모션 및 할인 추천

인공지능은 수집된 데이터를 통해 고객이 다양한 프로모션에 어떻게 반응하는지 분석할 수도 있습니다. 그리고 이를 바탕으로 가장 효과적인 제안과 할인을 제안합니다.

이는 매장이 개별 고객에게 맞춤형 거래를 제공하는 경우 특히 중요합니다. 인공지능을 활용하면 고객을 세밀하게 세분화할 수 있을 뿐만 아니라 가격 민감도도 분석할 수 있기 때문이다.

가격 민감도는 제품이나 서비스의 가격 변화가 해당 제품이나 서비스에 대한 수요 변화에 영향을 미치는 정도입니다. 가격 민감도가 높을수록 작은 가격 변화에도 수요가 더 많이 영향을 받습니다. 가격 전략 최적화에서 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 전자상거래에 구현할 가치가 있습니다.

• 이전 프로모션 및 할인에 대한 고객의 반응 분석(예: 5% 가격 인하가 무료 배송보다 더 많은 판매로 이어졌는지 또는 해당 가치의 보너스 제품 추가)
• 다양한 할인 수준과 성과 지표에 미치는 영향을 테스트합니다.

AI 도구를 사용하여 가격 책정 전략의 효율성을 모니터링하세요.

AI는 가격 책정 전략을 구현하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 모니터링에도 도움이 됩니다. 고급 AI 기반 분석 도구는 가격 변화가 마진이나 전환율로 변환되는 방식과 같이 가격 전략의 효율성을 어떻게 변경하는지 정확하게 측정할 수 있습니다.

한편으로는 가격 민감도를 분석하고 인공 지능으로 각 고객의 구매 행동을 모니터링함으로써 각 고객에게 가격 인하 민감도를 반영하는 개별적인 '판촉 요인'을 할당하는 것이 가능합니다. 이를 통해 매장에서는 맞춤형 프로모션을 타겟팅할 수 있습니다.

반면, 인공지능을 사용하면 매장 전체에 대한 데이터를 한곳에 수집할 수 있어 다음과 같은 일이 가능합니다.

• 월별 또는 연간 단위로 마진 증가율, 전환율 등 성과 지표를 추적하고,
• AI 도구를 통해 거래별 데이터를 수집하여 정기적으로 분석하고 세부 보고서를 작성하며,
• 모니터링 결과에 따라 가격 전략을 미세 조정합니다.

요약

가격 전략에 인공 지능을 구현하는 것은 기업과 소비자 모두에게 구체적인 이점을 제공하는 투자입니다. 이는 시장 분석, 개인화 및 동적 가격 조정의 맥락에서 새로운 기회를 제공하여 게임의 규칙을 바꾸는 도구입니다. 이를 통해 전자 상거래를 더욱 효율적으로 운영할 수 있어 마진이 높아지고 고객 만족도가 높아지며, 고객은 기대에 부응하는 맞춤형 프로모션과 제품 제안의 혜택을 누릴 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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