전자 상거래에서 인공 지능을 사용하는 방법

최종 업데이트 - 2021년 7월 8일

트렌드와 전문가 의견에 따르면 인공 지능은 많은 분야에 혁명을 일으킬 것입니다. 전자 상거래는 상점 전략을 향상시키기 위해 적용할 수 있는 몇 가지 실용적인 시나리오가 있기 때문에 확실히 그 중 하나입니다. 산업 전공자들은 이미 경영 관리의 여러 측면에서 인공 지능을 활용하고 있습니다. 전자 상거래 상점 소유자인 경우 상점에 맞게 조정할 수 있는 여러 AI 응용 프로그램이 있습니다. WordPress WooCommerce 스토어 소유자라면 고객 관계 관리와 같은 여러 영역에서 AI가 매우 중요합니다. 인공 지능을 사용하는 WordPress 플러그인에 대한 기사를 이미 보셨을 것입니다. 이 기사에서는 전자 상거래에서 인공 지능을 사용할 수 있는 특정 영역을 탐색합니다.

전자 상거래에서 인공 지능의 중요성

현재 시나리오에서 경쟁은 전자 상거래 상점 소유자에게 정말 어렵습니다. 업계 리더들은 고객의 쇼핑 경험을 더욱 원활하게 만드는 기술 혁신을 지속적으로 실험하고 있습니다. 중소기업도 진화하는 상황에서 관련성을 유지하기 위해 게임을 개선해야 합니다. 매장 소유자는 고객 경험을 개인화하고 마케팅 전략을 개선하여 판매 및 수익을 개선하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 여기에서 고객 경험 개인화에 대한 몇 가지 팁을 찾을 수 있습니다. 인공 지능은 비즈니스와 상점 소유자를 돕기 위해 이러한 측면 중 몇 가지를 확실히 향상시킬 수 있습니다. 이제 이러한 측면 중 일부를 더 자세히 살펴보겠습니다.

고객 참여

지속적으로 고객을 참여시킬 수 있다는 것은 전자 상거래 성장의 중요한 측면입니다. 더 나은 고객 참여는 더 나은 전환 기회, 반복 구매 및 고객 충성도를 의미합니다. 고객이 24시간 이용할 수 있도록 하는 것이 일관된 고객 참여를 보장하는 최고의 전략입니다. 그러나 전 세계적으로 제품을 판매하는 많은 전자 상거래 상점에서 시간대 충돌이 번거로움이 될 수 있습니다. 여기서 인공 지능은 가상 비서 또는 챗봇에 대해 생각하고 있다면 정말 편리할 수 있습니다.

머신 러닝 알고리즘을 사용하면 매장에서 가상 도우미를 유지 관리할 수 있으며, 이는 제품과 사용자에 대해 학습합니다. 상점의 일부 공통 요청에 대해 사전 정의된 응답으로 시작할 수 있습니다. 가상 비서에게 제품과 기능에 대한 철저한 지식을 제공하는 것이 더 쉬울 것입니다. 그러나 이를 사용자 행동을 이해하는 알고리즘과 결합할 수 있다면 실제 자산이 될 수 있습니다.

예를 들어, 일정 기간이 지나면 이러한 가상 비서가 사전 판매 문의 및 기타 간단한 문의를 처리할 수 있는 장비를 갖추게 될 것입니다. 이러한 가상 비서가 과거 상호 작용에서 단서를 취함으로써 장기 고객도 참여시킬 수 있을 때 전체 프로세스가 정말 효율적이 될 것입니다. 적절한 사람의 감독으로 항상 인공 지능을 실험할 수 있습니다. 그리고 자발적인 요청이나 비상 시나리오가 있는 경우 항상 사람의 개입이 있을 수 있습니다.

왓슨 어시스턴트

모바일 메시징 서비스를 포함한 여러 채널을 위한 AI 도우미를 구축하는 데 도움이 됩니다. 최적화된 고객 서비스를 위해 구성된 사전 구축된 응답 세트로 시작합니다. 그리고 사용자 상호작용을 통해 계속 학습하여 신뢰할 수 있는 도구로 성장할 수 있도록 스스로를 훈련할 것입니다. Watson Assistant가 고객과 나눈 대화를 분석하여 매장 전략에 대한 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

여기에서 WooCommerce의 고객 관계 관리에 대한 몇 가지 팁을 찾을 수 있습니다. WooCommerce 스토어에서 제품 문의를 설정하려면 WooCommerce 또는 Wisdmlabs 제품 문의 Pro에서 제품 문의 양식을 체크아웃할 수 있습니다.

고객이 제품을 찾을 수 있도록 지원

개별 제품을 검색하는 것은 고객에게 다소 어렵습니다. 종종 그들은 제품에 대한 아이디어를 가지고 있으며 전자 상거래 사이트에서 정확히 찾아내는 것은 불가능합니다. 인공 지능은 고객 중심 방식으로 검색에 접근하여 여기에서 도움이 될 수 있습니다. 자연어를 사용하여 고객의 검색을 문맥화하는 것은 이와 관련하여 매우 도움이 될 것입니다. 아래에서 혁신적인 솔루션을 찾으십시오.

트윙글

Twiggle은 인공 지능을 사용하여 고객이 제품을 더 쉽게 찾을 수 있도록 하는 혁신적인 도구입니다. 기본적으로 인덱싱된 제품과 통합되고 검색 시 고객 의도를 더 잘 이해할 수 있습니다. Twiggle은 자연어를 사용하여 고객이 실제로 귀하의 제품 중 하나를 검색할 때 가능한 모든 시나리오를 이해합니다. 그런 식으로 검색어와 제품 정보를 통합합니다.

고객은 단일 검색에서 여러 키워드를 사용할 수 있으며 검색 엔진은 검색 구문의 집합적인 의미를 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 여기에서는 검색 구문의 개별 단어보다 고객이 검색하는 내용을 이해하는 것이 중요합니다. Twiggle은 딥 러닝 기술을 사용하여 제품 데이터와 검색 언어를 모두 이해함으로써 검색 엔진에 인텔리전스를 제공합니다. 결과적으로 고객은 제품을 더 쉽게 찾을 수 있고 매장에서 더 나은 전환을 볼 수 있습니다.

상점에서 좋은 제품 검색 옵션도 정말 중요합니다. 여기에서 WooCommerce 제품 검색을 개선하기 위한 몇 가지 팁을 찾을 수 있습니다. WooCommerce 스토어에서 WooCommerce 상품 검색 플러그인을 사용하여 검색 관련성을 높일 수 있습니다. 시도해 볼 수 있는 또 다른 유사한 옵션은 YITH WooCommerce Ajax Search입니다.

이미지 검색

고객 경험을 향상시킬 또 다른 유사한 측면은 이미지 검색입니다. Pinterest에는 사용자가 사이트에서 보는 이미지로 유사한 제품을 검색할 수 있는 Chrome 확장 프로그램이 있습니다. 전자 상거래 제품의 시각적 식별은 고객이 제품을 찾는 방식을 근본적으로 바꿀 것입니다. 인공 지능을 사용하여 이를 관리하는 도구가 있습니다.

클래리파이

고객이 제품을 매우 쉽게 찾을 수 있도록 시각적 검색 솔루션을 제공합니다. AI 기반 솔루션은 고객의 행동을 이해하고 고객이 원하는 것을 찾도록 도와줍니다. 고객이 이미지로 검색할 수 있고 항상 관련 콘텐츠를 가져와 표시할 수 있습니다. Clarifai의 컴퓨터 비전 솔루션을 기존 매장에 쉽게 통합하고 판매 및 전환에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

여러 채널을 통한 고객 타겟팅

인공 지능은 여러 채널의 소비자 행동에서 얻을 수 있는 방대한 데이터를 활용하는 것입니다. 오늘날 대부분의 기업은 제품을 판매하고 고객과 소통하기 위해 여러 채널을 사용하고 있습니다. 이는 여러 채널에서 사용할 수 있는 데이터가 생성되고 있음을 의미합니다. 예를 들어, AI 지원 시나리오에서 얼굴 인식 소프트웨어를 사용하여 실제 소매점에서 윈도우 쇼핑을 하는 고객의 관심사를 예측할 수 있습니다. 이 고객의 특정 관심사를 이해하고 웹사이트나 Facebook 페이지와 같은 다른 채널을 통해 할인 거래를 제안할 수 있습니다.

여기 기사에서 다채널 소매를 위한 몇 가지 전략을 찾을 수 있습니다. Facebook 페이지에서 판매를 시작하려면 WooCommerce 확장 프로그램용 Facebook을 확인하세요.

AI는 판매 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능은 매장의 판매 프로세스를 완전히 바꿀 수 있습니다. 지금까지 살펴본 것처럼 향상된 CRM을 통해 리드를 보다 효율적으로 추적할 수 있습니다. 마찬가지로 인공 지능을 사용하여 판매 패턴을 예측할 수도 있습니다. 이렇게 하면 인벤토리를 준비하고 그에 따라 리소스를 할당하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 다양한 채널에서 수집한 인구 통계 및 심리 데이터를 결합하여 대상 제품 추천을 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 전환 가능성이 상당히 향상됩니다. 이러한 프로세스를 최적화하면 판매 패턴도 쉽게 예측할 수 있습니다. 또한 애프터 서비스에도 AI 지원 기능을 통합할 수 있습니다. 이 모든 것이 전반적인 고객 만족도를 확실히 향상시키고 브랜드 구축에 도움이 될 것입니다.

여기에 도움이 될 수 있는 WooCommerce 매장 브랜드 구축에 대한 몇 가지 팁이 포함된 기사가 있습니다.

IBM 왓슨

IBM Watson은 전자 상거래 전략을 향상하는 데 도움이 되는 AI 지원 제품 및 서비스 제품군을 제공합니다. 많은 주요 웹 스토어에서 이러한 도구 중 몇 가지를 효율적으로 사용하고 있습니다.

콘텐츠 개인화

인공 지능은 상점의 콘텐츠를 개인화하는 데 많은 도움이 될 수 있습니다. 분석 데이터를 기계 학습과 결합하여 활용할 수 있습니다. 고객의 관심사를 지속적으로 분석하여 고객이 찾고 있는 콘텐츠 유형을 쉽게 결정할 수 있습니다. 일단 주제에 들어가면 인공 지능은 이를 효과적으로 구축하고 분기하는 데 많은 도움이 될 수 있습니다. 고객 중심의 관점에서 콘텐츠를 구성할 수 있다는 것은 매장에서 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

제품 추천

마케터가 판매를 향상시키는 가장 좋은 방법 중 하나는 고객에게 제품을 추천하는 것입니다. 방대한 제품 카탈로그가 있는 경우 인공 지능은 고객의 과거 구매를 기반으로 대상 제품 권장 사항을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 단순히 보완적인 성격을 기반으로 제품을 제안하는 것만으로는 매출 향상에 충분하지 않습니다. 그러나 귀하의 추천이 특정 고객의 관심사에 대한 신중한 분석을 기반으로 하는 경우 전환 가능성이 더 높아집니다. 전반적으로, 때로는 고객이 알기도 전에 관련 권장 사항을 제공할 수 있다면 고객은 만족할 것입니다.

Recomendo는 상점에서 관련 제품 추천을 제공하는 도구입니다.

제품 리뷰 향상

리뷰는 모든 온라인 상점의 중요한 구성 요소입니다. 온라인 상점의 다른 구성 요소보다 구매 결정에 도움이 되고 영향을 줄 수 있습니다. 또한 경험이 풍부한 사용자의 말은 잘 작성된 마케팅 카피보다 더 강력합니다. 같은 이유로 가게 주인도 종종 가짜 리뷰의 위협에 직면합니다. 인공 지능은 사이트에서 가짜 리뷰를 제거하는 데 많은 범위를 제공합니다. 예를 들어, Amazon은 확인된 구매인 리뷰와 다른 사람들이 도움이 된다고 표시된 리뷰에 더 많은 가중치를 부여합니다. 이러한 전략은 고객에게 훌륭한 경험을 제공하는 데 실제로 도움이 될 수 있습니다.

한편 여기에서 WooCommerce 스토어에 대한 몇 가지 유용한 제품 리뷰 전략을 찾을 수 있습니다. Products Reviews Pro를 사용하여 WooCommerce 리뷰에 많은 추가 기능을 통합할 수 있습니다. 시도해 볼 수 있는 또 다른 좋은 플러그인은 YITH WooCommerce Advanced Reviews입니다.

전례 없는 고객 경험 개선

위에서 논의한 모든 측면은 근본적으로 보다 고객 중심적인 접근 방식을 제공합니다. 주요 초점이 매장의 고객 경험을 개선하는 것이라면 인공 지능이 많은 도움이 될 수 있습니다. 몇 가지 전략을 결합하여 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 이제 매우 적절한 예를 살펴보겠습니다.

아마존 고

Amazon Go는 시애틀에 있는 식료품점입니다. 지정된 모바일 앱을 이용하여 본 매장에 체크인 후 원하는 상품을 구매하실 수 있습니다. 흥미로운 점은 Amazon 계정으로 요금이 청구되기 때문에 결제가 없다는 것입니다. 이 매장은 딥 러닝, 컴퓨터 비전 및 센서 융합을 결합하여 독특한 쇼핑 경험을 제공합니다. 이러한 혁신은 고객 경험과 다채널 소매를 다른 차원으로 획기적으로 변화시키는 힘을 갖고 있습니다.

결론

인공 지능은 전자 상거래 산업을 혁신할 수 있는 큰 범위를 제공합니다. 그것은 고객과 상점 소유자 모두를 위해 더 쉽게 만드는 훌륭한 솔루션과 도구를 제공합니다. 기계 학습의 다양한 측면을 사용하여 모든 전자 상거래 상호 작용에서 생성되는 방대한 데이터를 사용할 수 있습니다. 이 기사는 전자 상거래의 다양한 측면에서 인공 지능이 제공하는 다양한 범위를 엿볼 수 있는 시도였습니다. 전자 상거래의 인공 지능 적용에 대한 통찰력을 추가하려면 저희와 공유하십시오.

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