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2024-08-28

커머스 전문가의 65%가 적은 자원으로 더 많은 일을 해야 하는 상황에 처해 있다고 답했습니다. 좋은 소식은? 필요성은 혁신을 낳습니다. 생성형 AI의 부상과 이커머스에서의 활용은 이미 생산성, 효율성, 매출 성장을 위한 유용한 도구로 입증되고 있습니다. 실제로 이커머스에서 AI를 완전히 구현한 조직의 84%는 이러한 영역에서 중간 정도에서 크게 개선되었다고 답했습니다.

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커머스 분야에서 AI의 고유한 이점과 리더들이 AI를 평가, 투자, 구현하는 방법에 대해 알아야 할 모든 것을 소개합니다.

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[학습 내용]

이커머스에서 AI가 제공하는 이점

개인화된 제품 추천

챗봇을 AI 기반 코파일럿으로 업그레이드하기

모든 이커머스 참여의 생산성 향상

구매 후 운영 개선

이커머스 사기 방지 개선

커머스에서 AI를 구현하기 위한 장애물과 이를 극복하는 방법

■ 이커머스에서 AI 도입의 이점

예측 AI는 제품 추천부터 지능형 검색 결과에 이르기까지 수년간 이커머스를 개선해왔습니다. 하지만 이제 생성형 AI는 고객 경험을 혁신하여 더 큰 변화를 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다. 생산성을 높이고, 전환을 유도하며, 고객 충성도를 높이는 것은 말할 것도 없습니다. 무려 84%의 이커머스 전문가가 AI가 기업에 경쟁 우위를 제공한다고 믿고 있습니다. 생성형 AI가 어떻게 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 되는지 알아보세요.

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대규모의 초개인화된 경험 제공. 기술이 발전하면 73%의 고객이 더 나은 개인화를 기대합니다. AI가 프로모션, 마케팅 메시지, 가격 등을 맞춤화할 수 있도록 비즈니스 역량을 확장함에 따라 쇼핑객은 언제 어디서나 더 많은 맞춤형 경험을 기대하게 될 것입니다. AI는 이미 비즈니스의 핵심 차별화 요소입니다: 조직의 3분의 1 이상(37%)이 개인화의 주요 개선 사항으로 AI를 꼽았습니다.

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작업을 자동화하여 수익성을 극대화하세요. 수익 증대는 언제나 비즈니스의 최우선 과제입니다. 수익 증대를 위한 한 가지 방법은 무엇일까요? 지루한 수작업을 자동화하여 비즈니스 생산성을 향상시키는 것입니다. 커머스 리더들은 머신러닝과 AI 기반의 대규모 데이터 분석 덕분에 이러한 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다. 이미 셀프 서비스 주문 추적, 재고 및 반품 관리에 자동화를 도입하여 큰 이득을 보고 있습니다. 이커머스 여정의 이러한 부분을 자동화함으로써 팀은 비즈니스와 매출을 향상시키는 전략적 이니셔티브에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다.

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직원 만족도 및 생산성 향상 커머스 분야에서 AI의 혜택을 누리는 것은 고객뿐만이 아닙니다. 직원들에게도 이점이 있습니다. 실제로 AI를 도입한 대부분의 기업은 직원 생산성과 만족도가 보통에서 크게 향상되었다고 보고합니다(각각 84%, 82%). AI 도구에 대한 심층적인 실무 지식을 개발하면 직원들은 새로운 기술에 대한 귀중한 커리어 경험을 쌓을 수 있습니다. 또한 지루하고 단조롭게 느껴졌던 많은 업무에서 벗어나 새로운 커리어 궤도를 개척하고 재교육의 기회를 얻을 수 있습니다.

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이커머스에서 생성형 AI의 사용 사례는 아직 계속 등장하고 있지만, 현재 이 기술이 어떻게 적용되고 있는지에 대한 다섯 가지 사례를 소개합니다. 커머스 분야에서 AI의 고유한 이점과 리더들이 이를 평가, 투자, 구현하는 방법에 대해 알아야 할 모든 것을 소개합니다.

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1. 개인화된 제품 추천 - 더 많은 기능

이커머스에서 생성형 AI의 가장 일반적인 사용 사례는 무엇인가요? 제품 설명 작성. 이는 특히 카탈로그가 많거나 기술적이고 복잡한 제품을 취급하는 비즈니스에 유용합니다. AI 기반 제품 추천은 오랫동안 온라인 쇼핑 경험의 일부였지만, 생성형 AI는 더 많은 뉘앙스를 추가하고 전체 프로세스를 더욱 맞춤화된 느낌으로 만들어줍니다. 생성형 AI를 사용하면 더 나은 타겟팅과 더욱 정교한 개인화가 가능하므로 더 많은 컨텍스트를 바탕으로 관련성 높은 경험을 더 빠르게 생성할 수 있습니다. AI를 사용하면 각 고객의 고유한 선호도와 불만 사항에 맞춘 동적 제품 설명을 만들 수도 있습니다.

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최고의 AI 플랫폼은 고객별로 별도의 모델을 만들 필요 없이 개별 수준에서 관련성이 높은 개인화를 제공합니다. 더 좋은 점은? 사용자 피드백을 통합함으로써 AI 기반 추천 및 개인화는 시간이 지남에 따라 더욱 스마트해져 전환율을 높이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

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2. 챗봇을 AI 기반 코파일럿으로 업그레이드하기

오프라인 매장에서는 판매 및 서비스 상담원이 가장 큰 자산입니다. 이들은 고객이 쇼핑하는 동안 고객의 신호를 포착하고 적절한 제품을 제안할 수 있습니다. 생성형 AI 덕분에 온라인에서도 이러한 역할을 수행할 수 있습니다. 챗봇은 수년 동안 온라인 쇼핑의 일부로 사용되어 왔지만, 고객 경험을 효과적으로 향상시킬 수 있는 대화 능력을 갖추지는 못했습니다. 이제 그런 시대는 끝났습니다. 이제 디지털 컨시어지는 자연어 및 이미지 기반 프롬프트를 처리하고 맞춤형 답변을 생성하며 데이터 기반 상호 작용을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 고객 여정의 여러 측면이 향상됩니다.

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상품 검색: AI 기반 컨시어지는 상품 검색에 특히 유용합니다. 상거래에 AI를 사용하는 대부분의 기업(82%)은 상품 검색 기능이 보통 수준 이상 개선되었다고 답했습니다. 좋아하는 연예인의 최근 의상을 재현하고자 하는 쇼핑객을 생각해 봅시다. 제품 목록 페이지를 목적 없이 탐색하는 대신 유명 패셔니스타의 사진을 업로드하고 AI에게 유사한 제품을 추천해달라고 요청할 수 있습니다. 이와 같은 맞춤형 경험은 고객 충성도와 고객 유지에 새로운 문을 열어줄 수 있습니다.

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고객 서비스: 챗봇은 “내 주문이 어디에 있나요?” 또는 “반품 정책이 어떻게 되나요?”와 같은 가장 기본적인 고객 문의는 언제나 처리할 수 있었습니다. 하지만 AI가 발전함에 따라 디지털 코파일럿은 점점 더 복잡한 상호작용을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 세부 정보를 학습한 코파일럿은 상품의 사양과 고유 속성에 대한 구체적인 질문에 답변할 수 있습니다. 또한 구매자와의 대화 중에 배터리, 충전기, 기타 제품 등 구매 후 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 관련 상품 및 보조 상품을 제안할 수도 있습니다.

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쇼핑이 훨씬 더 쉬워지고 훨씬 더 재미있어집니다.

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3. 모든 이커머스 참여의 생산성 향상

머천다이저, 마케터, 디자이너, 개발자 모두에게 생성형 AI는 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실제로 AI를 사용하는 커머스 전문가들은 주당 평균 6.4시간을 절약할 수 있는 것으로 추정합니다. 기업은 GPT 기반의 제품 설명, 스마트 프로모션 등을 통해 일상적인 작업을 자동화하고 매출을 높일 수 있습니다. 새 프로모션 생성처럼 수동으로 구성해야 했던 시간 집약적인 작업을 대규모로 자동화할 수 있습니다. 또한 제너레이티브 코딩을 통해 팀의 혁신 속도를 높일 수 있습니다.

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이제 생성형 페이지 디자이너와 같은 도구를 사용하면 모든 기술 수준의 사용자가 간단한 대화형 구축 기능으로 몇 초 만에 웹페이지를 디자인할 수 있습니다. 또한 AI는 인사이트를 발견하고 팀이 전략적 목표를 달성하는 데 도움이 되는 권장 사항을 제시할 수 있습니다. 재고가 없는 상품을 정리하고 새로운 상품으로 대체하고 싶으신가요? 버려진 카트 전략을 개선하고 싶으신가요? 생성형 AI가 프로모션, 가격대, 마케팅 메시지를 제안하여 목표 달성에 도움을 줄 수 있습니다. 평균 주문 가치를 높이고 싶으신가요? AI 인사이트는 장바구니 추가율을 높이고 매출을 향상시킬 수 있는 검증된 전략을 추천할 수 있습니다.

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4. 구매 후 운영 개선

신속한 배송, 셀프 서비스 주문 추적, 간편한 반품은 이커머스 기술의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 이제 생성형 AI는 재고 및 주문 관리에 새로운 최적화의 물결을 가져올 것입니다.

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예를 들어, 재고 관리자는 반품 보고서와 고객 리뷰에 대해 AI를 학습시켜 제품 설명을 미세 조정하고 반품률을 낮출 수 있습니다. 배송 경로 관리자는 AI를 사용하여 보다 지속 가능한 배송 경로를 계획할 수 있습니다. 또한 운영팀은 AI가 배송 및 주문 처리 데이터를 분석하여 보다 효율적이고 비용 효율적인 상품 소싱 및 배송 방법을 결정하도록 할 수 있습니다. 이는 배송 비용, 지속 가능성 문제, 비효율적인 주문 라우팅이 비즈니스의 주요 관심사라는 점을 고려할 때 특히 유용합니다.

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5. 이커머스 사기 방지 개선

사기 탐지는 전자상거래에서 매우 중요한 부분이지만 사기꾼의 수법은 항상 진화하고 정교해지고 있습니다. 실제로 매년 연간 매출의 5%에서 사기가 발생하고 있습니다.

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AI의 예측 기능은 사기 행위를 학습할 수 있고 악의적인 행위자보다 더 똑똑해집니다. 이 과정에서 얻은 데이터 포인트는 결제 솔루션 팀이 사기 탐지를 개선하고 합법적인 구매를 방해하지 않으면서도 악의적인 활동을 타겟팅하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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■ 커머스에서 AI를 구현하기 위한 장애물과 이를 극복하는 방법

AI의 모든 이점에도 불구하고 비즈니스가 AI의 잠재력을 최대한 활용하지 못하게 하는 몇 가지 장애물이 있습니다.

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AI는 데이터의 품질만큼만 우수합니다. 커머스 리더의 과반수(70%)가 데이터 통합 및 조화가 제대로 이루어지지 않는 것이 AI 구현 과정에서 적어도 중간 정도의 어려움이라고 답했습니다. 커머스 분야에서 AI의 이점을 최대한 활용하려면 회사의 모든 데이터가 하나의 일관된 형식으로 구성되어 있는지 확인해야 합니다. 이를 “데이터 조화”라고 합니다. 데이터가 조화된 후에는 딥러닝 기술과 대규모 데이터 세트를 사용하여 새로운 콘텐츠를 이해하고, 생성하고, 예측하는 AI 알고리즘인 기존의 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하여 생성 지능을 구현하는 데 사용할 수 있습니다.

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최고의 AI 플랫폼을 사용하면 비즈니스의 거래, 제품, 주문, 주문 처리 및 기타 상거래 데이터와 고객 관계 관리 소프트웨어(CRM) 및 타사 데이터를 함께 배포하여 고객을 360도 전방위로 파악할 수 있습니다. 또한 엄격한 데이터 보안 및 개인정보 보호를 보장하면서 이를 수행할 수 있습니다. 이러한 데이터는 자동화와 성장, 개인화, 실행 가능한 인사이트를 위한 기회를 제공합니다.

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고객의 신뢰를 유지하는 것은 매우 중요합니다. 기업이 데이터를 책임감 있게 사용할 것이라고 완전히 신뢰하는 고객은 17%에 불과하며, 기업이 AI를 윤리적으로 사용할 것이라고 완전히 신뢰하는 고객은 13%에 불과합니다. 이는 기업이 데이터 수집과 비즈니스 운영에서 데이터를 사용하는 방법을 투명하게 공개해야 한다는 것을 의미합니다. 이를 성공적으로 수행하려면 기업은 AI 사용에 관한 윤리적 기준을 개발해야 합니다.

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다음과 같은 어려운 질문에 답해야 합니다: 민감한 데이터의 익명화를 어떻게 보장할 것인가? 정확성을 어떻게 모니터링하고 편향성, 독성 또는 환각에 대한 감사를 어떻게 할 것인가? AI 파트너를 선택하고 행동 강령과 거버넌스 원칙을 개발할 때 이러한 모든 사항을 고려해야 합니다.

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■ AI로 고객 경험 및 비즈니스 혁신하기

이커머스에서의 생성형 AI는 아직 떠오르는 분야이지만, 얼리어답터들은 이미 시간 절약, 고객 만족도, 매출 증대 등의 이점을 누리고 있습니다.

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고객 맞춤형 경험은 쇼핑객의 충성도를 높이고 브랜드 평판을 향상시킵니다. AI의 예측 인텔리전스는 검색을 고객이 여전히 원하는 대화로 대체함으로써 고객이 좋아할 만한 제품을 안내하고, 복잡한 검색 결과를 일일이 분류하는 수고를 덜어줍니다. 실제로 고객의 69%는 고객 경험을 개선하기 위해 AI를 사용할 의향이 있다고 답했습니다.

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기업의 경우, 생성형 AI 기술을 통해 제품 및 콘텐츠 개발 팀의 생산성을 높여 보다 전략적인 업무에 집중하고 혁신을 더 빠르게 출시할 수 있습니다. 또한 방대한 양의 데이터에서 얻은 비즈니스 인사이트를 통해 고객을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

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출처

AI in Ecommerce | Salesforce US