AI 기반 전자상거래: ROI를 높이는 상위 10개 애플리케이션

AI 기반 전자상거래 시장 규모는 2030년까지 168억 달러에 이를 것으로 추산됩니다. 또한 고객 서비스 분석은 마케팅 및 영업에서 AI의 가장 일반적인 사용 사례입니다. 신흥 경제국 전체 응답자의 57%가 AI를 채택했다고 답했습니다.

최근 전자상거래에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 혁신적인 영향력은 부인할 수 없게 되었습니다. AI/ML 시스템을 사용하면 마케팅 담당자는 대량의 데이터를 분석하고, 정확한 예측을 하고, 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 결과적으로 AI/ML은 고객 경험 개인화부터 공급망 최적화에 이르기까지 전자상거래 마케팅에서 많은 응용 분야를 찾았습니다.
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오늘날 우리는 기술이 계속해서 발전하고 고객이 더욱 익숙해짐에 따라 AI/ML의 급속한 통합을 목격하고 있습니다. 도구에 대한 액세스와 사용 편의성으로 인해 이제 AI 및 ML 기반 애플리케이션의 채택이 불가피해졌습니다.

일반적으로 사용되는 기술의 유형

우리는 AI를 하나의 완벽한 기술로 듣고 생각하는 데 익숙합니다. 다양한 모델을 지칭하는 데 사용되는 일반적인 이름입니다. 그러나 그런 경우는 거의 없습니다. 특히 전자상거래 분야에서 가장 자주 사용되는 4가지 주요 AI/ML 기술은 다음과 같습니다.

• 자연어 처리(NLP): 이 유형의 AI를 통해 컴퓨터는 인간이 할 수 있는 방식으로 말이나 글을 이해하고, 지원하고, 조작할 수 있습니다.
• 기계 학습(ML): 기계 학습은 인간이 자신의 알고리즘을 "발견"하기 위해 학습하는 방식을 모방하는 컴퓨터의 문제 해결을 가리키는 포괄적인 용어입니다.
• 컴퓨터 비전(CV): 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지 또는 비디오를 획득, 처리, 분석 및 이해할 수 있도록 돕는 인공 지능 분야입니다.
• 데이터 마이닝: 데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 패턴을 추출하고 감지하여 AI 알고리즘 및 시스템에 정보를 제공합니다.
• 심층 강화 학습: 강화 학습(RL)과 딥 러닝을 결합한 ML의 하위 분야입니다. RL은 시행착오를 통해 결정을 내리는 방법을 학습하는 계산 에이전트의 문제를 고려합니다.

AI가 전자상거래를 변화시키는 10가지 방법

전자상거래 마케팅에 AI/ML을 사용하면 온라인 소매 비즈니스의 성공과 생산성을 높일 수 있는 광범위한 경쟁 우위를 제공합니다.

기술이 발전함에 따라 이러한 장점은 더욱 분명해질 것이며 AI/ML은 경쟁이 치열한 시장에서 성공하려는 전자상거래 비즈니스를 위한 필수 도구가 될 것입니다.

AI/ML을 활용하여 전자상거래 비즈니스를 향상시키는 10가지 방법은 다음과 같습니다.

#1. 맞춤형 제품 추천

우리 대부분이 직접 경험한 전자상거래에서의 AI/ML 활용은 개인화된 상품 추천입니다. Forbes Insights 보고서에 따르면 개인화는 판매 극대화, 바구니 크기(소비자가 한 번의 거래에서 구매하는 총 제품 수) 및 D2C 유통 채널의 이익에 직접적인 영향을 미칩니다.

AI/ML 알고리즘을 사용하여 사용자의 검색 및 구매 내역, 인구통계학적 데이터, 실시간 행동을 분석하여 사용자에게 가장 관련성이 높은 제품을 제안할 수 있습니다. 이러한 개별화된 접근 방식은 쇼핑 경험을 향상시키고 전환율과 판매를 크게 높입니다.
예를 들어 Flipkart는 AI/ML을 사용하여 비즈니스의 여러 측면을 강화하며, 그 중 하나는 사용자에게 개인화된 제품 추천을 제공하는 알고리즘을 사용하는 것입니다. 이를 통해 사용자 참여가 향상되고 매출이 향상됩니다.

마찬가지로 BigBasket은 AI/ML을 사용하여 사용자를 위한 맞춤형 쇼핑 목록, 즉 이전 구매 내역과 가격대 및 품질에 대한 선호도를 기반으로 제안을 제공하는 Smart Basket을 만듭니다.

Powerlook은 WebEngage의 권장 사항 및 카탈로그 엔진을 사용하여 웹 사이트에 사용자별 권장 사항이 부족한 문제를 해결했습니다. 사용자의 구매 이력, 의상, 기타 의류 선호도를 바탕으로 마지막 구매일로부터 15일 후에 사용자에게 관련 옵션을 추천했습니다. 사용자의 장바구니 내역을 바탕으로 제품과 선택 항목도 추천되었습니다. 순 전환수가 302% 증가한 결과는 자명합니다.

Powerlook에 도움이 된 것처럼 WebEngage 추천 및 카탈로그 엔진은 고객을 위한 맞춤형 추천을 생성할 수 있도록 하여 비즈니스에 변화를 가져올 수 있습니다.

#2. 재고 관리를 위한 예측 분석

AI/ML 기반 예측 분석은 전자상거래 기업이 재고 관리를 최적화하도록 안내합니다. 과거 판매 데이터, 계절성, 시장 동향 및 날씨와 같은 외부 요인을 분석할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 알고리즘은 놀랄 만큼 정확하게 수요를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 소매업체는 재고 과잉 및 재고 부족 문제를 줄여 비용을 절감하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

성장하기 위해 트렌드를 따라가야 하는 패션 전자상거래 산업은 예측 분석을 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다. AI/ML 시스템은 패턴을 식별하고 패션 트렌드, 구매 행동, 재고 중심 지침에 대한 심층적인 통찰력을 제공함으로써 패션 브랜드에 귀중한 인텔리전스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이것의 좋은 예는 Myntra입니다. AI/ML을 사용하여 패션 포털, 소셜 미디어, Myntra 고객 데이터베이스의 데이터를 분석하여 어떤 제품이 가장 빠르게 움직이는지 파악하고 해당 제품을 앱에서 사용할 수 있는지 확인할 수 있었습니다. 그 결과 Myntra는 경쟁사보다 훨씬 빠르게 컬렉션을 출시했습니다.

#삼. 챗봇과 가상 비서

AI/ML 기반 챗봇과 가상 비서가 점점 전자상거래 고객 지원에 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. 자주 묻는 질문에 답변하고, 제품 추천을 제공하고, 주문을 처리하기도 합니다. 이러한 AI 기반 시스템은 연중무휴 24시간 운영되어 고객 서비스를 향상하고 응답 시간을 단축하며 고객 참여를 높입니다.

예를 들어 Flipkart의 Decision Assistant 챗봇은 다양한 기술을 사용하여 고객 문의 이면의 "인간적 사고"를 이해하고 그에 따라 응답합니다. 챗봇은 인간 상담원에게 전달되는 대화 수를 줄이고 장바구니 포기율을 낮춤으로써 Flipkart의 비즈니스 지표에 기여했습니다.

마찬가지로 인도 최고의 AI 챗봇 중 하나로 선정된 Nykaa의 가상 비서는 고객이 표현한 선호도에 따라 맞춤형 추천을 제공하여 고객의 구매를 돕습니다. 전문가와 영상통화를 할 수 있는 옵션을 제공하고, 고객이 스스로 관련 제품을 찾을 수 있도록 도와줍니다.

최근에는 Myntra의 새로운 생성 AI 챗봇인 MyFashionGPT를 사용하여 사용자가 "나는 휴가를 위해 고아에 갈 예정입니다. "와 같은 질문에 대한 답변을 자연어로 검색할 수 있습니다. 내가 무엇을 입을 수 있는지 보여주세요.”

#4. 동적 가격

급증 가격 책정, 수요 가격 책정 또는 시간 기반 가격 책정이라고도 하는 동적 가격 책정은 브랜드가 현재 시장 상황에 따라 제품/서비스의 가격을 유연하게 조정하는 전략입니다. 카탈로그를 활용하면 수요, 경쟁, 고객 행동과 같은 요소를 고려하여 효율적인 가격 업데이트가 가능합니다. 예를 들어, 특정 제품의 인기가 높거나 시장 상황이 변하는 경우 카탈로그는 즉각적으로 가격을 조정합니다. 이를 통해 기업은 경쟁력을 유지하고 수익을 극대화하며 현재 시장 역학 및 고객 선호도에 맞춰 가격을 조정함으로써 원활한 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.

여행 전자상거래 브랜드인 MakeMyTrip은 AI/ML을 사용하여 실시간으로 가격을 조정합니다. 이를 통해 고객은 상황에 맞는 관련 가격 정보를 받고 고객 참여에 기여할 수 있습니다. 이는 결과적으로 더 많은 유지율, 더 적은 이탈률, 더 많은 전환율로 이어집니다.

#5. 고객 세분화 및 타겟팅

AI/ML 시스템을 통해 전자상거래 마케팅 담당자는 고객 기반을 보다 효과적으로 세분화할 수 있습니다. 세분화를 위한 AI/ML 기반 솔루션은 인간의 편견을 제거하고 숨겨진 패턴을 식별하며 개인화를 향상시키며 확장성이 뛰어납니다. 고객 데이터를 분석함으로써 행동, 관심사, 인구통계에 따라 뚜렷한 고객 세그먼트를 식별할 수 있습니다.

예측 세분화를 활용하여 군중 중에서 이상적인 고객 청중을 식별할 수 있습니다. 이 AI/ML 기능을 사용하면 원하는 작업에 대한 사용자 성향을 기반으로 세그먼트를 만들 수 있습니다.
예측 세그먼트는 머신러닝을 사용하여 어떤 사용자가 구매 또는 이탈과 같은 특정 행동을 취할 가능성이 있는지 예측합니다. 이 방법은 기존 데이터와 속성을 뛰어넘어 사용자를 분류하는 일반적인 방법보다 더 강력하며, 세상이 점점 더 쿠키가 없어짐에 따라 마케터가 사용자 행동에 대해 더 정확하게 예측할 수 있게 해줍니다.

이를 통해 기업은 타겟 마케팅 캠페인을 설계할 수 있습니다. 이러한 종류의 리드 육성은 연령이나 지리적 위치를 기반으로 한 일반적인 세분화보다 전환으로 이어질 가능성이 더 높습니다.

MyGlamm의 경우 WebEnage의 세분화 도구를 사용하여 사용자 페르소나(예: 계정에 150 GlammPOINTS가 있고 구매를 하지 않은 모든 등록 사용자의 세그먼트)를 기반으로 한 고객 세분화를 통해 이러한 세그먼트에 대한 여러 여정을 설계할 수 있었습니다. 여정의 어느 단계에 있는지에 따라 마케팅 노력과 사용자 커뮤니케이션을 목표로 삼아 고객을 효과적으로 사로잡을 수 있었습니다.

그 결과, 사용자 경험, 웹 및 앱 참여가 향상되었으며, 장바구니에 있는 항목에 대한 개인화된 이메일을 받은 사용자의 전환율이 13.5% 증가했고, 이전에 장바구니를 버린 사용자의 구매가 166% 증가했습니다.

고객 세분화에 대한 WebEngage의 전문 지식은 MyGlamm이 이러한 놀라운 결과를 달성하는 데 도움이 되었습니다. WebEngage는 고객 세분화를 통해 비즈니스에 대한 더 깊은 통찰력을 얻는 데도 도움이 될 수 있습니다.

#6. 시각적 검색 및 이미지 인식

AI 기반 시각적 검색 및 이미지 인식 애플리케이션을 사용하면 사람들은 텍스트가 아닌 사진을 보고 제품을 찾을 수 있습니다. 이 기술은 사진을 기반으로 제품을 식별하고 일치시킬 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 정확한 이름을 모르는 제품을 검색할 수 있으므로 쇼핑 과정이 단순화됩니다.

예를 들어, Lenskart는 사용자가 안경테를 가상으로 입어보고 어떤 안경이 가장 적합한지 확인할 수 있도록 하여 안경 쇼핑의 격차를 해소합니다. 이를 통해 고객이 물리적으로 매장에 갈 필요가 없어집니다. 가상 증강 현실은 AI를 사용하여 고객의 얼굴 특징을 감지하고 10초 이내에 고객을 위한 맞춤형 안경 목록을 생성합니다. 이를 통해 가상으로 스타일을 시험해 보고 친구들과 공유하여 2차 소견을 얻을 수도 있습니다.

마찬가지로 Pepperfry를 사용하면 사용자가 가구 및 가정 장식 품목을 검색하고 가상 제품 시연을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 집에 있는 가구를 가상으로 미리 볼 수 있으므로 정보를 바탕으로 구매 결정을 내릴 수 있습니다.

#7. 사기 탐지 및 예방

전자상거래 비즈니스는 결제 사기, 계정 탈취 등 다양한 형태의 사기에 취약합니다. AI 알고리즘은 거래 패턴을 분석하고 사기 행위의 위험 신호인 이상 현상을 감지할 수 있습니다. AI는 이러한 의심스러운 거래에 자동으로 태그를 지정함으로써 손실을 줄이고 기업과 고객을 모두 보호하는 데 도움을 줍니다. 이러한 AI 활용은 브랜드와 고객 간의 신뢰를 구축하여 더 나은 경험과 더 큰 고객 참여로 이어집니다.

사기 탐지 및 예방을 위해 AI를 사용하는 회사의 예로는 Flipkart가 있습니다. 예를 들어 판매자가 플랫폼을 속이거나 목록에서 조작된 사진을 사용하기로 결정한 경우 AI 알고리즘이 이를 감지하고 플래그를 지정할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 자신이 원하는 것이 무엇인지 정확하게 파악할 수 있습니다.

#8. 이메일 마케팅 최적화

AI/ML 기반 이메일 마케팅 자동화 도구는 이메일 캠페인의 판도를 바꾸는 도구입니다. 이러한 도구는 고객 행동과 선호도를 분석하고 이메일 콘텐츠와 배송 시간을 개인화합니다. AI/ML 기반 예측 분석은 고객이 관심을 가질 수 있는 제품을 제안하여 이메일 마케팅 활동의 효율성을 높일 수도 있습니다.

WebEngage의 Generative AI 기능을 사용하면 맞춤형 이메일 메시지를 즉시 작성할 수 있습니다! Generative AI는 청중의 선호도, 인구통계 및 행동 데이터를 고려하여 개인화된 메시지 템플릿을 만드는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 귀하의 이메일이 각 수신자의 공감을 이끌어내고 더 높은 참여와 전환을 유도할 수 있습니다.

WebEngage는 사우디아라비아의 선도적인 전자상거래 브랜드인 HNAK가 장바구니 이탈 이메일 오픈율을 67% 달성하도록 도울 수 있었습니다. 드래그 앤 드롭 이메일 빌더와 같은 기능을 사용하면 HNAK가 모바일에 최적화된 미적인 이메일을 만드는 데 도움이 되었습니다. 또한 이메일을 개인화하는 데 드는 수작업을 줄일 수 있었습니다.

AI/ML을 활용하여 이메일 마케팅을 최적화할 수 있는 방법에 대한 또 다른 좋은 예는 D2C 유기농 스킨케어 브랜드인 Juicy Chemistry의 영향력 있는 사례에서 나옵니다. WebEngage와의 파트너십을 통해 Juicy Chemistry는 채널, 세그먼트, 타이밍 및 메시징을 실험할 수 있었습니다. 이로 인해 비홍보 폴더의 참여도가 높아지고 받은 편지함이 더 많아졌습니다. 전반적으로 Juicy Chemistry는 이메일 전환율이 4.5배 증가하고 이메일 열람률이 2배 향상 되었습니다.

#9. 음성 검색 및 음성 상거래

Amazon Echo 및 Google Dot Echo와 같은 음성 활성화 장치의 인기에 따라 AI도 음성 상거래를 활성화하고 있습니다. 구매자는 음성 명령을 통해 제품을 찾고, 주문하고, 주문 상태를 확인할 수 있습니다.

Flipkart가 음성 상거래를 활용한 독특한 방법은 Big Billion Days Sale 프로모션 기간 동안 고객이 더 나은 거래를 위해 흥정할 수 있는 챗봇인 "Hagglebot"을 도입하는 것입니다. Hagglebot에서 제공되는 제품을 통한 Flipkart의 총 판매 수익이 123만 달러에 달하면서 캠페인은 큰 성공을 거두었습니다. 경험의 평균 참여 시간은 6분 5초로 당시 Google 어시스턴트의 가장 매력적인 경험이었습니다.

MakeMyTrip 역시 인도 언어로 음성 지원 예약을 활성화하여 여행 계획을 더욱 포괄적이고 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

#10. 공급망 관리 및 물류

AI/ML은 전자상거래 기업의 공급망 관리 및 물류 효율성을 근본적으로 개선하고 있습니다. AI는 경로 계획, 재고 관리, 수요 예측을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 배송 속도가 빨라지고 운영 비용이 절감되며 재고 관리가 향상되고 고객 만족도가 향상됩니다.

예를 들어 AGV(Automated Guided Vehicles)라고 불리는 Flipkart의 AI 기반 봇을 통해 운영자는 두 배 빠른 속도와 99.9% 정확도로 시간당 4,500개의 배송물을 처리할 수 있습니다. 또한 봇을 통해 창고 용량과 처리량이 증가했습니다.

결론

위의 모든 사례에서 보았듯이 AI는 혁신적인 고객 중심 솔루션을 제공하여 전자상거래 분야에 혁명을 일으켰습니다. 이를 통해 기업은 운영을 간소화하고 궁극적으로 ROI를 높일 수 있습니다. 개인화된 제품 추천부터 공급망 최적화까지, 이 기사에서 논의된 상위 10개 AI/ML 애플리케이션은 경쟁 우위를 유지하려는 전자상거래 비즈니스에 필수 도구가 되었습니다.

WebEngage는 이 혁신적인 기술의 최전선에 있으며 마케팅 자동화 제품군의 강력한 기능을 활용하여 귀하와 같은 전자상거래 비즈니스가 놀라운 결과를 달성할 수 있도록 지원합니다. 지금 데모를 요청하여 WebEngage가 전자상거래 마케팅에서 획기적인 AI 추진력을 활용하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.