성장하는 중소기업을 위한 맞춤형 전자상거래 AI 발전

AI, 즉 인공지능(AI)이 다양한 산업과 비즈니스에 빠르게 진출하고 있습니다. AI의 힘을 통해 브랜드는 참여도를 높이고, 프로세스를 자동화하고, 효율성과 생산성을 향상시켜 전반적으로 더 나은 ROI를 얻을 수 있는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 전자상거래 산업도 그중 하나입니다.

전자상거래의 AI는 생산성 향상을 위해 프로세스와 운영을 최적화하고 개인화를 통해 더 나은 사용자 경험을 제공하는 두 가지 주요 측면에 중점을 둡니다. 후자는 기업이 독특하고 잘 최적화된 영업 경험을 제공할 수 있도록 해주기 때문에 매우 중요하며, 이는 중소기업의 성장에 매우 중요합니다.

원천

그러나 거기에는 혼란이 있습니다. 챗봇 등 전자상거래를 위한 수많은 AI 개인화 도구가 시장에 나와 있습니다. 그렇다면 결정을 내리기 전에 비즈니스에 필요한 도구와 AI 기능이 무엇인지 어떻게 알 수 있습니까?

AI 기술의 주요 발전 사항을 살펴보고 이것이 중소기업이 성장을 위해 프로세스와 운영을 최적화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.

전자상거래와 비즈니스 성장에서 AI의 역할은 무엇입니까?

원천

AI를 사용하여 비즈니스를 성장시키는 가장 인기 있는 방법 중 하나는 AI를 사용하여 대량의 데이터를 분석하고 유용한 통찰력을 얻는 것입니다. 비즈니스 성장은 전자상거래 플랫폼에서 제품을 마케팅하는 방법에 관한 것이었습니다.

그러나 시대가 변했습니다. 오늘날 중요한 것은 사용자와 얼마나 잘 연결되고 사이트가 얼마나 좋은 경험을 제공하는지에 관한 것입니다.

최근 몇 년 동안 전자상거래 비즈니스의 수가 엄청나게 증가했으며, 각 브랜드에는 성장을 위한 고유한 요구 사항과 요구 사항이 있습니다.

예를 들어, 일부 회사는 영업 여정이 훌륭하지만 고객 참여 에 대한 도움이 필요할 수 있습니다. 다른 사람들은 훌륭한 추천 시스템을 갖고 있지만 최적화되지 않은 검색 시스템을 갖고 있을 수 있습니다.

이를 바탕으로 AI는 기업이 이러한 격차를 찾아 해결하고 이후 성과를 추적하여 변화의 영향을 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 개인이나 팀이 완료하는 데 며칠이 걸릴 수 있는 작업을 AI는 몇 분 또는 몇 시간 만에 완료할 수 있습니다.

오늘날 기업에서는 디지털 마케팅 분석부터 재고 통계에 이르기까지 대량의 데이터를 생성하므로 AI는 비즈니스 성장을 돕기 위해 다양한 방법으로 사용될 수 있습니다.

AI의 또 다른 중요한 측면은 전자상거래 비즈니스가 고객에게 개인화된 경험을 제공하여 전환율을 높이는 데 도움을 주는 것입니다.

전자상거래 전환 퍼널에 대해 자세히 알아보세요.

사용자 이력을 기반으로 아이템 추천, 소모품 보충 제안, 사용자 페르소나 기반 검색결과 자동완성 등 개인화가 가능하다.

따라서 AI는 전자상거래 비즈니스의 변화와 성장에 큰 역할을 한다고 말할 수 있습니다.

성장을 촉진하는 전자상거래 분야의 상위 5가지 AI 개인화 발전

원천

1. 고객 중심 맞춤 검색
2. 특정 제품에 대한 리드 타겟팅
3. 각 고객의 요구에 따른 판매 프로세스 최적화
4. 장치 간 화면 개인화
5. 참여도를 높이는 AI 챗봇

오늘날 전자상거래 비즈니스의 성장을 변화시키는 데 도움이 될 수 있는 많은 AI 발전이 가능해졌습니다.

그러나 우리는 전자상거래 비즈니스가 개인화를 개선하여 매출을 늘리고 비즈니스 성장 가능성을 높이는 데 도움이 될 수 있는 가장 유용한 5가지 기술에 대해 논의할 것입니다. 한 번 보자.

고객 중심 맞춤 검색

이 목록의 첫 번째 AI 개인화 기술은 AI를 사용하여 고객 중심 검색 옵션을 구현합니다. 이는 전자상거래 웹사이트에 구현된 AI 모델이 사용자 습관과 탐색 추세를 분석하여 이에 따라 검색 매개변수를 조정한다는 의미입니다.

예를 들어 귀하의 웹사이트에서는 의류와 신발을 판매합니다. 고객은 주로 남성복 제품을 탐색했습니다. 잠시 후 단순히 "신발"을 검색하면 AI가 남성에 대한 결과를 표시해야 합니다.

오늘날 전자 상거래 기업에서는 고객이 쓸모없고 관련 없는 검색 결과로 인해 쇼핑 경험을 포기함으로써 리드 손실의 상당 부분이 발생한다고 보고합니다.

인간은 상대방이 내 말을 이해하지 못하면 쉽게 좌절하는 경향이 있습니다. 그리고 좌절한 소비자는 전자상거래 기업이 원하지 않는 변덕스러운 행동을 합니다.

특정 제품에 대한 리드 타겟팅

원천

전자 상거래에서 대부분의 기업은 좁고 특정한 틈새 시장보다는 더 넓은 틈새 시장을 목표로 합니다. 예를 들어, 대부분의 온라인 의류 매장에는 서로 광범위하게 관련된 품목 카테고리가 있지만 다양한 고객 인구통계를 대상으로 합니다.

이러한 경우 성공적인 판촉 캠페인을 위해서는 각 잠재 고객을 인구통계학적 요구 사항과 검색 패턴에 따라 타겟팅해야 합니다. 그러나 이것이 성공하려면 각 목표를 어떻게 평가할 수 있습니까?

기업은 AI 도구를 사용하여 웹사이트에서 사용자의 습관과 활동을 평가하고 기타 사용 가능한 옵션을 사용하여 홍보할 가능성이 가장 높은 제품 옵션을 식별할 수 있습니다. 이렇게 하면 프로모션 캠페인의 전환 가능성이 높아져 ROI가 향상됩니다.

이 기술은 예측 마케팅이라고도 알려져 있으며, AI는 기업이 잠재 소비자가 구매할 가능성이 가장 높은 품목을 예측하도록 돕습니다. 이는 고객이 자신의 특정 소비자 요구를 이해하는 브랜드라고 믿게 함으로써 전자상거래 비즈니스와 더욱 깊은 관계를 구축하게 만드는 행복한 부작용이 있습니다.

각 고객의 요구에 따른 판매 프로세스 최적화

이제는 올바른 프로모션으로 소비자를 타겟팅하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 전체 영업 프로세스가 최적화되지 않으면 핫 리드라도 전환에 어려움을 겪게 됩니다. 그리고 오늘날에는 고객이 전환할 때까지 그들을 괴롭히는 것과 같은 기술은 수십 년 전만큼 효과적이지 않습니다.

즉, 프로모션은 올바른 요구 사항을 가진 사람들을 대상으로 하는 것 외에도 부드럽지만 단호하게 소비자를 브랜드로 안내하는 판매 프로세스의 일부가 되어야 합니다.

TVC나 소셜 미디어(Facebook 또는 Instagram 마케팅 )와 같은 다양한 채널을 사용하여 브랜드를 마케팅하는 것부터 소비자 감성에 호소하는 판매 메시지를 만드는 것까지 판매 프로세스에는 다양한 요소가 포함됩니다.

AI를 사용하여 자연어 처리와 같은 기술 발전을 통합할 수 있으므로 사람들은 음성 명령이나 모호한 검색을 사용하여 원하는 것을 찾을 수 있습니다.

좋은 예가 아웃도어 소비자를 대상으로 의류부터 신발, 심지어 가방과 같은 액세서리까지 모든 것을 판매하는 대규모 전자상거래 브랜드인 The North Face입니다. 그들은 IBM Watson AI를 사용하여 가장 모호한 음성 검색어로 검색하는 항목을 찾습니다.

그것이 작동하는 방식은 AI가 소비자에게 '소비자가 그 품목을 어디에 사용할까요?'와 같은 질문에 음성 입력을 통해 대답하도록 요청하는 것입니다.

그런 다음 답변을 분석하고 관련 지표를 식별하여 소비자의 명시적인 요구 사항에 따라 소비자에게 표시되는 옵션 수를 선정합니다. 그리고 가장 좋은 점은 AI가 이와 같은 쿼리를 처리하면 이 경험을 통해 학습하여 다음번에 유사한 질문에 더 빨리 대답하도록 스스로 훈련한다는 것입니다.

장치 간 화면 개인화

원천

오늘날 사람들은 이동 중에 탐색하는 경향이 있으며 노트북/PC 또는 스마트폰과 같은 장치 간에 전환하는 경우가 많습니다. 종종 그들은 어떤 이유로든 사이트에서 벗어나야 할 수도 있지만 노트북으로 사이트를 탐색하고 있을 수도 있습니다.

그러한 경우, 그 사람이 돌아올 때쯤에는 더 이상 구매할 기분이 아닐 수도 있습니다. 이제 AI 기술이 이 특정 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

귀하의 전자상거래 웹사이트에서 고객이 휴대폰을 통해 구매 여정을 계속할 수 있도록 허용하는 경우 AI는 귀하의 사이트에서의 활동을 분석하고 이에 대한 푸시 알림을 보낼 수 있습니다.

그들이 귀하의 웹사이트에 방문한 이유를 지속적으로 상기시키면, 휴대전화로 해당 여정을 계속하고 더 일찍 원하는 제품을 구매할 가능성이 높습니다.

AI는 각 개인이 원하는 제품을 전면 중앙에 강조 표시하여 알림과 사이트 보기를 개인화함으로써 도움을 줍니다 . 이렇게 하면 올바른 품목이 소비자의 관심을 끌게 되어 소비자가 전환할 가능성이 더 높아집니다.

참여도를 높이는 AI 챗봇

마지막으로 참여에 대해 이야기해 보겠습니다. 오늘날 소비자들은 제품 그 이상을 제공하는 브랜드를 선호하는 경향이 있습니다. 그들은 자신의 감성에 어필하는 브랜드 분위기를 지닌 브랜드를 선호합니다.

특히 Z세대는 이전 세대보다 사회적으로 더 확고히 자리잡고 있으며 사회적으로 더 활동적이고 현재적인 브랜드를 선호합니다.

그 중 한 가지 측면은 해당 브랜드가 고객과 연결하고 참여하는 방식이며, 이는 소셜 미디어 기반 입소문 마케팅을 통해 비즈니스 평판에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요소입니다 . Wendy의 트위터가 고객과 우호적인 농담을 하고 경쟁 계정을 트롤링하는 것을 본 적이 있을 것입니다.

이는 특히 전자상거래 고객의 상당 부분을 차지하는 밀레니얼 세대와 Z세대 고객이 있는 경우 사회적 참여를 높이는 좋은 방법입니다.

특히 쿼리 응답 지연으로 인해 잠재 고객을 잃고 싶지 않은 경우 참여를 높이는 또 다른 방법은 웹 사이트에서 챗봇을 사용하는 것입니다.

이제 챗봇을 사용하면 미리 결정된 몇 가지 질문에 답하고 데이터베이스에 입력된 답변을 전달하도록 프로그래밍된 로봇에 대해 생각할 수 있습니다.

그러나 최근 몇 년 동안 AI 기반 챗봇의 발전으로 이제 소비자와 전체 대화를 자연스럽고 빠르게 진행할 수 있는 챗봇을 포함할 수 있게 되었습니다. 이러한 봇은 쿼리에 응답할 뿐만 아니라 톤, 분위기, 스타일을 일치시켜 사용자를 편안하게 하도록 설계되었습니다.

이렇게 하면 영업팀이 실제 인기 리드를 처리할 수 있는 자유를 얻게 되며, 챗봇은 해당 리드를 필터링하여 영업 담당자가 나올 때까지 소비자를 탐색하거나 대화에 참여하게 됩니다.

리드를 생성하는 방법을 알아보려면 이 문서를 읽어보세요.

전자상거래 비즈니스 확장을 위해 AI 도구를 선택하기 전에 고려해야 할 요소

원천

기사를 살펴본 후 AI 기술 솔루션을 전자상거래 운영에 통합하여 생산성을 높이고 비즈니스를 확장할 수 있다는 사실에 흥미를 느낄 것입니다.

그러나 그렇게 하기 전에 성공적인 노력을 하기 위해 몇 가지 요소를 고려해야 합니다. 고려해야 할 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다.

• 귀하의 비즈니스 요구 사항

고려해야 할 가장 중요한 요소는 비즈니스 요구 사항입니다.

예를 들어 제한된 품목 재고를 처리하는 경우 예측 또는 제안 AI 시스템을 통합하는 것은 시간과 비용 낭비가 될 것입니다. 오히려 AI 기반 리드 생성 및 자격 시스템이 필요할 수 있습니다.

따라서 통합할 AI 도구나 기술을 선택하기 전에 전자상거래 비즈니스에 필요한지 여부를 결정해야 합니다.

• 기존 시스템의 기술적 역량

특정 AI 기술이 필요하다고 판단한 후에는 기존 IT 인프라의 기술적 역량을 평가해야 합니다. 이는 사용 가능한 옵션이 현재 인프라에 적합한지 확인하는 데 도움이 됩니다. 이제는 단일 공급업체에서 필요한 AI 솔루션을 제공하는 경우가 거의 없습니다.

이 경우 귀하의 비즈니스 인프라에 맞는 옵션을 선택하시면 됩니다. 그러나 독점 AI 도구인 경우 선택을 마무리하기 전에 필요한 수정 사항과 비용을 평가해야 할 수도 있습니다.

• 도구의 정확성

다음은 선호하는 선택의 정확성입니다. 두 가지 AI 도구는 동일하게 구축되지 않으며 회사 내에서 효율성을 유지합니다.

비즈니스 요구 사항을 검색할 수 있을 만큼 정확도가 높은 AI 도구를 찾아야 합니다. 도구가 정확할수록 고객은 더 행복해집니다. 이것이 수익을 늘리고 비즈니스를 성장시키는 방법입니다.

• 도구의 확장성

AI 기술이나 솔루션을 얻을 때 또 다른 요소는 확장성이 있는지 확인하는 것입니다. 기업이 성장함에 따라 기술 요구 사항도 증가합니다.

그리고 영업 프로세스의 중추를 형성하는 AI 도구는 확장 가능해야 합니다. 그렇지 않으면 AI를 사용하여 소규모 비즈니스를 성장시키는 것이 목표이므로 비즈니스에 맞게 확장되지 않는 AI 솔루션을 통합하는 것은 나쁜 조치가 될 것입니다.

• AI 도구 비용

마지막이자 가장 중요한 요소는 AI 도구 또는 솔루션의 비용 입니다.

AI 및 데이터 분석에 필요한 처리는 즉시 사용 가능한 처리 능력에 의존합니다. 요청 수가 증가하면 처리 요구 사항도 늘어납니다.

이는 중소기업에게는 금세 너무 많은 비용이 들 수 있으므로, 비용이 혜택을 누릴 만한 가치가 있는지 평가하려면 세부 사항을 명확하게 이해해야 합니다.

결론

개인화는 전자상거래 비즈니스를 최전선으로 끌어올리는 데 훌륭한 도구가 될 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 커뮤니티 참여, 매출 증대, 더 나은 사용자 경험이 가능해집니다.

그러나 소규모 비즈니스를 성장시키기 위해 AI의 힘을 활용하는 것부터 어디서부터 시작해야 할지 모른다면 위에서 설명한 기술적 방법과 발전이 현명하게 도움이 될 수 있습니다.

그럼 왜 기다려? 전자상거래에서 개인화된 경험을 위한 AI 발전의 힘을 즐기고 비즈니스 성장의 폭발적인 성장을 지켜보세요!

저자 약력 : Hailey Savona는 온라인 로고 디자인 서비스 제공업체의 열렬한 콘텐츠 마케팅 담당자입니다 . 로고팝핀 . 그녀는 최신 트렌드를 포함한 모든 기술에 대해 이야기하고 글을 쓰는 것을 좋아합니다. Hailey는 블로그 활동을 하지 않을 때 개를 데리고 공원에 가서 잡기 게임을 하는 것을 좋아합니다.