구축
AI(인공지능)덕분에 이커머스 서비스에서 고객에게 더 나은 쇼핑 경험을 쉽게 제공할 수 있도록 해주고 있는데요.
AI와 머신러닝이 어떻게 쇼핑 경험을 개인화하고, 이를 통해 기업과 브랜드가 얻을 수 있는 이점에 대해 알아보겠습니다.
| 목차
추천 시스템, 챗봇 등을 통해 고객의 쇼핑 경험을 개인화합니다.
고객 데이터를 분석하여 맞춤형 추천을 제공하는 아마존, 쿠팡, 넷플릭스, 세포라(sephora)
챗봇을 통한 실시간 응답과 제품 맞춤 추천을 제공하는 H&M
자동 물류 관리 시스템을 구축한 월마트
AI와 머신러닝 도입 시 데이터 품질, 프라이버시 보호, 기술 인프라를 고려해야 합니다.
이러한 기술은 전자 상거래의 경쟁력을 강화하고 미래 성장을 이끌 것입니다.
(1)개인화된 쇼핑 경험
모든 고객에게 똑같은 화면, 제품, 팝업을 보여주는게 효과적일까요?
고객의 수 만큼이나 개인의 취향과 니즈의 다양성은 점점 늘어나고 있습니다. 그런데 기업이 판매하고 제품, 보여주고 싶은 이벤트 화면과 팝업을 일괄적으로 보여주는 것이 맞는 것일지 생각을 해봐야 합니다.
개인화된 쇼핑 경험은 고객 만족도를 높이고, 재방문율(Retention)을 증가시키며, 매출을 증대시키는 데 중요한 역할을 합니다.
고객이 원하는 제품을 빠르게 찾을 수 있게 하며, 고객의 선호도를 반영한 맞춤형 추천을 통해 쇼핑의 편리함을 극대화합니다.
AI와 머신러닝을 활용한 개인화 사례
아마존, 쿠팡, 넷플릭스 : 추천 시스템
(출처 : Margaret Boland, Jillian Clark, Alex FitzGerald)
아마존과 쿠팡은 고객의 검색 및 구매 데이터를 분석하여 관련 제품을 추천합니다.
이를 통해 고객이 관심을 가질만한 제품을 빠르게 찾아 구매로 이어지게 합니다.넷플릭스는 시청 기록과 선호도를 바탕으로 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천합니다.
이와 같은 추천 시스템은 고객의 참여도를 높이고, 사용 시간을 증가시키는 데 효과적입니다.
H&M : 챗봇과 가상 쇼핑 어시스턴트
AI 기반의 챗봇은 고객의 질문에 실시간으로 응답하고, 제품 추천 및 문제 해결을 도와줍니다.
예를 들어, H&M의 챗봇은 고객의 스타일과 선호도를 기반으로 의류 추천을 제공하여 쇼핑 경험을 향상시킵니다.
세포라 : 개인 맞춤 프로모션
(출처 : sephora)
AI를 활용한 마케팅 캠페인을 통해 고객의 피부 타입과 선호도를 분석하여 맞춤형 화장품 추천 및 프로모션을 진행합니다.
이는 고객의 구매 전환율을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.
(2)스마트 물류 시스템
이커머스 서비스가 커지면 커질수록 물류비용과 인건비와 같은 여러가지 비용이 함께 늘어나게 되는데요.
AI와 로봇 등 다양한 기술의 융합으로 복잡한 물류 시스템을 자동화하고 여러가지 비용을 아낄 수 있게 됩니다.
아직까지는 글로벌 대기업 중심으로 발전하고 있지만, 몇 년 후면 더 많은 업체들이 혜택을 누릴 수 있도록 상용화가 될 것으로 기대하는 분야입니다.
AI와 머신러닝을 활용한 스마트 물류 시스템 사례
월마트 : 자동화와 AI 기반 물류 관리
(출처 : https://cuashub.com/)
알파봇(Alphabot): 월마트는 자동화된 물류 시스템을 도입하여 상품의 피킹과 패킹을 빠르고 정확하게 처리하며 알파봇은 AI 알고리즘을 통해 최적의 상품 이동 경로를 계산합니다.
이를 통해 고객의 만족도를 높이고 배송비용을 줄입니다.
AI 예측 분석: 월마트는 AI를 통해 고객의 구매 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 재고 관리와 수요 예측을 최적화합니다. 이를 통해 재고 부족이나 과잉 재고를 최소화하고 비용을 절감합니다 .
드론과 자율 차량: 월마트는 자율 드론과 차량을 활용하여 마지막 마일 배송을 개선하고 있습니다. 드론은 상품을 고객의 집 근처에 빠르게 배송하며, 자율 차량은 배송 시간을 단축하고 인건비를 절감합니다.
아마존 : AI로봇을 활용한 물류 작업 자동화
(출처 : 블룸버그)
Kiva로봇 : Kiva 로봇을 도입하여 창고 내 물류 작업을 자동화함으로써 인건비를 절감하고 작업 효율성을 크게 향상시켰습니다.
재고 예측과 배송경로 최적화 : AI 기반의 예측 분석을 통해 재고 관리와 배송 경로를 최적화하여 물류 운영 비용을 줄였습니다. 이 시스템은 고객의 구매 패턴을 분석하여 예측 배송을 가능하게 하여, 주문 전에 미리 상품을 해당 지역의 물류 센터로 이동시켜 배송 시간을 단축합니다.
이커머스에 AI 도입 시 고려사항
데이터 품질
고품질의 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 부정확한 데이터는 잘못된 머신러닝으로 좋은 사용자 경험을 제공하지 못하게 될 수 있습니다.
프라이버시와 보안
고객의 개인 정보를 보호하는 것은 필수적입니다. 데이터 사용에 대한 투명성과 신뢰 구축이 필요합니다.
기술 인프라
AI와 머신러닝을 효과적으로 활용하기 위해서는 적절한 기술 인프라를 갖추는 것이 중요합니다.
결론
AI와 머신러닝을 통한 개인화된 쇼핑 경험은 고객 만족도를 높이고, 비즈니스의 성장에 중요한 역할을 합니다. 최신 기술을 활용하여 고객의 니즈를 정확히 파악하고, 맞춤형 서비스를 제공함으로써 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
그리고 물류시스템 자동화 등 오프라인 영역에서의 혁신이 계속 시도되고 있습니다.
앞으로도 AI와 머신러닝의 발전을 통해 더 향상된 사용자 경험과 서비스를 제공할 수 있길 기대합니다!