인공 지능이란 무엇입니까? AI가 전자상거래를 혁신하는 방법

전자 상거래 산업에서 AI는 자동화 등의 기반이 되는 알고리즘 및 학습 기술을 중심으로 합니다.

AI는 오늘날의 온라인 소매업체가 최고의 고객 및 고객 경험을 제공하고 고객의 정보를 기반으로 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 게시물에서 우리는 전자 상거래 회사가 AI를 사용하여 온라인 쇼핑 영역을 향상시킬 수 있는 실용적이고 효과적인 방법에 대해 논의했습니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

"인공 지능"은 계획, 학습 및 문제 해결과 같은 인간과 유사한 작업을 수행하는 모든 컴퓨터 소프트웨어를 설명하는 광범위한 용어입니다. 특정 소프트웨어를 "인공 지능"이라고 하면 자동차" 차량을 "차량"이라고 부르는 것과 같습니다. 기술적으로 정확하지만 세부 사항을 다루지는 않습니다. 따라서 비즈니스 세계에서 어떤 종류의 AI가 가장 널리 퍼져 있는지 더 살펴봐야 합니다.

인공 지능은 쇼핑 산업을 어떻게 변화시키고 있습니까?

Accenture 연구에 따르면 AI는 2035년에 16개 산업에서 수익성을 평균 38% 향상시킬 수 있습니다.

AI는 소매 전자 상거래에 크게 영향을 미칠 두 가지 핵심 영역, 즉 고도로 개인화된 쇼핑 경험을 제공하고 비즈니스 선택에 즉각적인 영향을 미치기 때문에 소매 산업에 특히 유용합니다.

인공 지능은 또한 전자 상거래 플랫폼이 고객의 요구와 관심을 충족하는 데 도움이 됩니다. WooCommerce 및 Magento와 같은 오픈 소스 전자 상거래 플랫폼에 액세스할 수 있으므로 인공 지능(AI) 도구를 전자 상거래 마케팅에 쉽게 통합할 수 있습니다.

전자 상거래에서 인공 지능의 이점

전자 상거래에는 AI를 사용하는 많은 응용 프로그램이 있으며 그 중 많은 응용 프로그램에 익숙할 것입니다. 그러나 그들이 기반으로 하는 기술이 AI와 관련되어 있다는 사실을 깨닫지 못할 수도 있습니다. 다음은 가장 일반적으로 사용되는 6가지입니다.

1. 개별화된 제품 제안.

이제 온라인 쇼핑 경험과 관련된 고객 정보를 더 쉽게 수집하고 분석할 수 있습니다. 또한 과거 고객 행동 및 유사 고객 행동에 대응하여 구체적인 상품 제안을 제공하기 위해 인공 지능을 활용하고 있습니다.

이전 구매를 사용하여 즐길 수 있는 제품을 추천하는 웹 사이트는 기계 학습을 사용하여 구매 내역을 연구합니다. 소매업체는 기계 학습을 사용하여 정보를 수집하고 분석한 다음 이를 사용하여 개별 경험을 제공하고 마케팅 캠페인을 만들고 가격을 개선하고 고객 통찰력을 얻습니다.

시간이 지남에 따라 전자 상거래 비즈니스에서 사용되는 모든 유형의 응용 프로그램에서 데이터 과학자가 기계 학습에 참여할 필요가 점점 줄어들 것입니다.

2. 가격 최적화.

AI 지원 동적 가격 책정은 수요와 공급에 따라 제품 가격을 변경하는 기술입니다. 최신 도구는 정확한 정보를 통해 판매에 필요한 최소 할인을 계산하면서 언제 얼마나 많은 할인을 제공할지 예측할 수 있습니다.

3. 고객 서비스가 개선되었습니다.

챗봇과 가상 비서 기술을 통해 귀하의 비즈니스는 보다 개인적인 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 100% 독립적이지는 않지만 쉬운 거래에 도움을 줄 수 있으므로 실시간 지원 상담원은 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.

가상 에이전트는 또한 하루 종일 액세스할 수 있다는 이점이 있습니다. 즉, 고객이 답변을 기다리게 만들지 않고도 사소한 문제와 질문을 하루 중 언제든지 해결할 수 있습니다.

4. 고객 세분화.

더 많은 고객 및 비즈니스 데이터 및 처리 기능에 대한 액세스를 통해 전자 상거래 회사는 고객을 더 잘 이해하고 그 어느 때보다 빠르게 새로운 트렌드를 파악할 수 있습니다.

Accenture Accenture의 분석에 따르면 "AI 시스템은 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 됨에 따라 고객 참여를 위한 가장 복잡하고 다양한 가능성을 신속하고 지속적으로 개선할 수 있습니다. 마케터는 매개변수를 정의하고 AI가 성능을 개선하고 학습하도록 할 수도 있습니다.”

5. 지능형 물류.

Emerging Technology Brew의 기사에 따르면 "기계 학습의 예측 능력은 물류에서 빛을 발하며 운송 시간, 수요 수준 및 배송 지연을 예측하는 데 도움이 됩니다."

스마트 물류라고도 하는 지능형 물류는 RFID 태그, 센서 및 기타 유사한 기술을 통해 실시간 데이터를 사용하여 재고를 관리하고 수요를 더 잘 예측하는 데 도움이 됩니다. 또한 기계 학습 시스템은 물류 및 공급망 프로세스에 대해 더 나은 예측을 하기 위해 시간이 지남에 따라 더 똑똑해집니다.

6. 수요 및 판매 예측.

특히, 코로나19 상황 및 이후 상황에서 과거 및 실시간 정보를 기반으로 재고 계획을 세우는 것이 중요합니다. 인공 지능이 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 최근 발표된 McKinsey 보고서에 따르면 고객에 대한 실시간 분석에 대한 투자는 가격과 타겟 광고를 최적화하는 데 활용할 수 있는 소비자 행동의 변화를 추적하고 이에 대응하는 데 여전히 중요합니다.

전자 상거래의 4가지 주요 AI 애플리케이션

인공 지능이 전자 상거래에 가져올 수 있는 많은 이점이 있습니다. 다음은 오늘날 시장을 지배하는 전자 상거래에 대한 네 가지 주요 AI 관련 응용 프로그램입니다.

챗봇 및 가상 비서

온라인 비즈니스는 온라인 고객에게 연중무휴 지원을 제공하기 위해 챗봇 또는 디지털 비서로 전환하고 있습니다. AI 기술을 기반으로 챗봇이 효율성을 높이고 개선된 고객 경험을 제공하고 있습니다.

AI 지원 제품 권장 사항

전자 상거래에서 인공 지능의 주요 용도 중 하나는 온라인 쇼핑객을 위한 개인화된 추천으로 판매 전환율이 9155% 증가하고 평균 주문 가치가 3% 증가했습니다. 또한 방대한 데이터 세트를 통해 전자 상거래의 AI는 과거 구매, 제품 검색 및 온라인 브라우징 패턴에 대한 지식으로 인해 고객의 선택에 영향을 미칠 수 있습니다.

제품 추천은 전자상거래에서 판매하는 소매업체에게 여러 가지 이점을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 매장을 다시 찾는 고객 증가
• 고객 유지 및 판매 증가
• 인터넷 쇼핑객을 위한 맞춤형 쇼핑 경험.
• 맞춤형 기업 이메일 캠페인을 설정합니다.

전자 상거래의 AI 개인화

가장 효율적인 방법 중 하나로 간주되는 개인화는 전자 상거래에서 AI 기반 마케팅의 핵심입니다. 사이트를 방문하는 각 사용자로부터 수집된 특정 데이터를 기반으로 전자 상거래의 AI 및 기계 학습은 생성된 고객 정보에서 사용자에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 AI 지원 도구인 Boomtrain은 다양한 상호 작용 지점(모바일 장치용 애플리케이션, 이메일 캠페인 및 웹사이트 포함)에서 고객 정보를 분석하여 고객이 온라인에서 상호 작용하는 방식을 결정할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 전자 상거래 소매업체가 적절한 제품을 추천하고 여러 기기에서 동일한 사용자 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

재고 관리

성공적인 재고 관리 시스템은 유휴 재고를 추가하지 않고 시장 요구에 맞는 적절한 수준의 재고를 유지하는 것입니다.

기존의 재고 관리 형태는 현재 재고 수준으로 제한되어 있었지만 AI 지원 재고 관리는 다음과 관련된 데이터를 기반으로 재고를 유지하는 방법을 가능하게 합니다.

• 지난 몇 년간 판매 동향
• 제품 수요에 대한 예상 또는 예상되는 변화
• 공급 관련 문제가 재고 수준에 영향을 줄 수 있음

전자상거래를 위한 최고의 AI 도구

1. 그래니파이

Granify는 상점 소유자를 위한 간단하고 빠른 머신 러닝 수익 최적화를 제공합니다. 그것은 간단하게 작동합니다. 고객이 온라인 사이트를 탐색할 때 Granify는 약 500개의 일일 행동 데이터 포인트를 수집합니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 수십억 개의 다른 소비자 행동 패턴과 비교하여 고객의 전환 가능성을 결정합니다.

2. 일곱 번째 감각

Seventh Sense는 마케팅 이메일의 효과를 높일 수 있는 인공 지능 프로그램입니다. 또한 온라인 상점의 참여도를 높일 수 있습니다.

다양한 방법으로 당신을 도울 수 있는 이메일 마케팅을 위한 훌륭한 AI 소프트웨어입니다. 예를 들어, 이메일 받은 편지함은 너무 시끄럽기 때문에 인공 지능을 사용하여 이메일 메시지를 관리하고 통계를 제공함으로써 소음에서 메시지를 가져와야 합니다.

3. 초이스.AI

Choice AI를 사용하면 맞춤형 전자상거래 랜딩 페이지와 지능형 배너를 실시간으로 생성할 수 있습니다. 매출 성장을 위해 소매업체는 대규모 할인 및 프로모션을 통해 판매를 확대하여 이익에 상당한 부담을 줍니다. Choice.AI는 할인 대신 개인화를 통해 더 많은 매출을 창출할 수 있도록 도와줍니다.

4. 챗봇 교수

고객 질문에 즉각적인 답변을 제공하여 잠재 고객 확보, 판매 전망 프로세스 간소화, 고객 지원 개선을 위한 이상적인 솔루션입니다.

ProProfs 챗봇은 고객 지원 및 마케팅 노력을 합리화하는 동시에 귀하의 비즈니스를 지원할 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 리드를 잡은 다음 자연스러운 채팅을 통해 그들과 상호 작용하여 필요한 정보를 찾고 자주 묻는 질문에 답할 수 있습니다. 이 챗봇 소프트웨어를 설정하고 설정하는 방법을 배우는 것은 필수가 아닙니다.

5. 프리싱크

Prisync는 가격 모니터링 및 추적 소프트웨어입니다. 경쟁업체의 가격과 재고 가용성을 추적해야 하는 시간을 줄여줍니다. 가격 최적화는 정보를 살펴보는 것만으로도 달성할 수 있습니다. 그들은 매일 약 45억 개의 가격을 분석했습니다. 모든 유형의 온라인 회사에 적합합니다.

결론

결국 머신 러닝과 AI는 향후 몇 년 동안 전자 상거래 산업에 혁명을 일으킬 것이지만 현재에도 영향을 미치고 있습니다. AI는 전자 상거래에 더 나은 고객 경험과 새로운 솔루션을 제공하는 주요 요소입니다. 제품에 대한 쇼핑 추천, 개인화된 경험, 디지털 비서, 챗봇 및 음성 검색은 전자 상거래에서 가장 주목할만한 AI 응용 프로그램 중 일부입니다.

AI와 비즈니스 및 고객으로부터 수집한 데이터의 도움으로 전자 상거래 회사는 데이터를 보다 효과적으로 사용하여 정보에 입각한 결정을 내리고 예측에 따라 마케팅 캠페인을 변경하고 미래 성과를 예측할 수 있습니다.

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