전자상거래 비즈니스를 위한 인공지능 적용의 이점

끊임없이 발전하는 전자상거래(e-Commerce) 환경에서 인공지능(AI)은 오늘날 많은 기업의 운영 방식에 큰 변화를 가져오는 요인으로 꼽히고 있다. 인공지능 적용하는 것은 사용자 경험을 개선하고, 공급망 관리 프로세스를 최적화하고, 전자상거래 마케팅 전략을 최적화하고, 더 나은 고객 지원을 지원함으로써 전자상거래 기업에 비즈니스 관리 효율성을 가져온다.

개인화된 사용자 경험을 통해 판매 촉진

McKinsey 연구에 따르면 쇼핑 경험을 개인화하는 것은 매출을 최대 10~15% 증가시킬 수 있다. AI는 고객 만족도와 충성도를 높이는 개인화된 사용자 경험을 창출할 수 있는 새로운 기회를 열어준다. 동시에 서비스나 제품 제공의 정확성과 효율성을 높이는 데 기여하여 기업의 판매 효율성을 향상시킬 것이다.

AI는 구매 내역, 조회한 상품, 심지어 제품 피드백이나 리뷰 등 고객의 이전 쇼핑 행동에 대한 빅데이터를 분석하여 고객의 요구와 선호도에 맞는 상품을 제안하는 기능을 갖추고 있다. 게다가 AI는 레이아웃, 색상 조정, 심지어 각 사용자에 맞게 콘텐츠 표시까지 포함하여 웹사이트와 애플리케이션에서 사용자 경험을 개인화하는 데도 도움이 된다. Netflix 및 Spotify와 같은 플랫폼은 AI를 사용하여 사용자 선호도와 행동을 분석하여 각 개인에게 표시되는 콘텐츠를 최적화한다.

사용자의 감정과 의견을 분석하는 것도 AI의 흥미로운 포인트이다. 리뷰, 온라인 댓글 또는 직접 답변을 기반으로 하는 AI 분석은 기업이 고객 경험, 감정 및 요구를 더 잘 이해할 수 있도록 도와준다. 따라서 기업은 고객 요구에 더 잘 맞게 제품, 서비스 또는 마케팅 전략을 조정할 수 있다.

사용자 쇼핑 경험을 개인화하는 측면에서 Amazon은 인공 지능을 적용한 선구자 중 하나이다. Amazon은 AI를 사용해 고객의 쇼핑 행동을 분석해서 적합한 상품을 추천한다. 이 기업은 수익의 35%가 개인화된 제품 추천에서 나온다고 주장했다.

전자상거래 비즈니스를 위한 마케팅 전략 최적화

AI는 기업이 고객을 더 잘 이해하도록 도울 뿐만 아니라 개인화되고 효과적이며 자동화된 마케팅 캠페인을 만들 수 있는 도구도 제공한다.

기업은 AI 애플리케이션이 있기에 쇼핑 행동, 검색 기록, 제품 리뷰, 소셜 네트워크에서의 상호 작용에 이르기까지 고객의 대량 데이터를 분석할 수 있다. 이러한 분석을 통해 AI는 기업이 고객의 요구 사항, 선호도 및 행동을 더 잘 이해하도록 돕고 보다 적절한 마케팅 및 제품 전략을 수립할 수 있도록 해준다. 이메일 마케팅, 온라인 광고, 웹사이트 콘텐츠까지 마케팅 콘텐츠도 고객 데이터 분석을 기반으로 개인화된다. 이 기술은 각 고객에게 맞는 메시지와 콘텐츠를 자동으로 생성하여 참여와 전환가능을 높일 수 있다. AI는 시장 데이터와 고객 데이터를 통해 미래 제품 동향과 수요를 예측할 수 있다. 이는 기업이 시장 요구에 맞게 제품 및 마케팅 전략을 조정하고 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 된다.

또한, AI는 광고 성과를 분석하고 예산, 목표, 광고 콘텐츠를 자동으로 조정하여 최상의 결과를 달성함으로써 광고 캠페인을 최적화하는 데 도움을 준다. 이 기술은 또한 가장 높은 잠재 고객에게 광고를 타겟팅하는 데 도움이 된다.

WordStream에 따르면 온라인 광고에 AI를 사용하면 광고 비용을 최대 50% 절감하고 수익을 최대 34% 늘릴 수 있다. 예를 들어 Netflix의 경우, 전통적인 전자상거래 플랫폼은 아니지만 AI를 사용하여 사용자 선호도를 분석하고 적합한 콘텐츠를 추천한다. 결과적으로 넷플릭스 시청 시간의 약 80%는 시스템 추천에서 비롯된다. 이는 마케팅 전략을 최적화하고 고객 만족도를 높이는 데 AI가 미치는 영향을 명확하게 보여준다.

전자상거래에서 창고 및 공급망 관리 방식 변경

AI와 기타 첨단 기술의 결합은 전자상거래에서 효율성을 높이고 비용을 절감하며 창고 및 공급망 관리를 개선 및 최적화할 수 있는 새로운 기회를 열어주고 있다. Harvard Business Review에 따라 창고 관리에 AI 적용은 재고 비용을 최대 20~50%까지 줄일 수 있다.

수요 예측 기능과 관련하여 AI는 과거 데이터, 시장 동향, 시즌 및 기타 요소를 분석하여 제품 수요를 정확하게 예측할 수 있다. 이는 기업이 생산 및 재고를 조정하여 부족이나 과도한 재고를 방지하는 데 도움이 된다. 또한, AI 시스템이 재고량을 자동으로 모니터링하고 필요 시 재주문함으로써 품절 위험을 최소화하고 직원의 재고 관리 업무를 줄여 재고 관리도 더욱 효율적이다.

재고 위치 관리에서 AI는 픽업 빈도, 제품 크기 및 무게와 같은 요소를 기반으로 상품을 보관할 창고 내 이상적인 위치를 결정하는 데 도움을 준다. 이는 창고 공간을 최적화하고 주문 준비 시간을 줄이는 데 도움이 된다. 또한 상품 포장, 분류, 배송 등의 작업을 수행할 수 있는 AI를 통해 프로세스가 자동화되어 수작업의 필요성을 최소화하고 운영 효율성을 높인다.

공장 창고에서 물건 운반 로봇

실제로 중국 전자상거래 대기업 Alibaba는 로봇과 AI의 도움을 받아 자동화 창고 시스템을 구축했다. 이 로봇은 자동으로 상품을 선택 및 포장하여 최적의 보관 위치에 배치하며 배송을 위한 주만 준비까지 할 수도 있다. 이를 통해 주문 처리 시간이 확실히 단축되고 창고 운영 효율성이 향상된다.

고객 지원 향상

인공지능은 전자상거래에서 고객 지원을 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있다.

챗봇과 가상 비서는 널리 사용되며 기업의 고객과 직접 상호 작용하는 어플리케이션이다. 챗봇과 가상 비서 솔루션은 동시에 수천 건의 대화를 처리하고 연중무휴 24시간 응답하며 질문 답변, 구매 지원, 제품 정보를 즉시 제공할 수 있다. 이를 통해 고객 대기 시간을 줄이고, 고객 서비스 부서의 부담을 덜어주며 고객 만족도를 높일 수 있다. Juniper Research에 따르면 고객 서비스에 챗봇을 사용하면 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있다.

챗봇은 즉시 질문에 답변하고 정보를 제공한다

고객 서비스에서 AI는 문제 식별 및 솔루션 추천부터 문제 해결에 필요한 조치를 취하는 것까지 문제 해결 프로세스를 자동화하여 인간 개입의 필요성을 최소화할 수 있다. 또한, AI는 고객 서비스에서 발생 가능성이 있는 문제를 감지하여 문제를 예측하고 예방하는 능력을 갖추고 있어, 기업이 큰 위험이 되기 전에 사전 해결할 수 있도록 해준다.

AI의 지원 덕분에 전자상거래 기업은 더 빠르고, 더 개인화되고 효과적인 고객 서비스를 제공할 수 있어 갈수록 경쟁적 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 확보하고 성공을 이끌 수 있다.

전자상거래에 인공지능 기술을 적용하면 많은 이점을 얻을 수 있으며 미래에 큰 잠재력을 약속한다. 그러나 기업은 투자 비용, 개인 정보 보호 및 데이터 보안 문제는 물론 전문 인력과 관련된 문제도 직면해야 한다. 따라서 전자상거래 발전 추세에서 AI의 이점을 최대한 활용하려면 기업도 세심한 준비와 적절한 단계별 구현 전략이 필요하다.

원문 보기: https://moit.gov.vn/khoa-hoc-va-cong-nghe/loi-ich-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-cho-doanh-nghiep-thuong-mai-dien-tu.html