“시간은 돈이다” – 시간만큼이나 오래된 속담입니다. 그리고 오늘날의 빠르게 움직이는 전자상거래 세계에서 매우 적절한 속담입니다. 고객 행동과 기대치가 빠르게 변하고 기업은 항상 따라잡기 위해 애쓰고 있습니다.
전자상거래에서 승리한다는 것은 경쟁자를 따돌리고 고객에게 다른 곳에서는 찾을 수 없는 경험을 제공하는 것을 의미합니다. 하지만 시간당 가격 최적화를 시도하고, 설명자 상자와 태그를 채우거나, 다음 연속 이메일 캠페인을 설정하려고 그 자리에서 바쁘다면, 더 많은 고객을 유치하고 평생 가치를 개발할 수 있는 창의적인 아이디어를 생각하고, 전략을 세우고, 구현할 시간이 거의 없습니다.
그러므로 전자상거래 실무자 역시 더 큰 그림과 사업 성장에 집중할 수 있도록 시간을 확보하는 방법을 현명하게 찾아야 합니다.
여기서 AI가 등장합니다.
Open AI의 ChatGPT와 Google의 Bard 제품이 주도하는 ‘생성 AI’의 데뷔를 둘러싸고 큰 관심이 쏠렸지만, 먼지가 가라앉고 사용 사례가 등장하면서 전자상거래에 AI를 즉시 적용할 수 있는 실용적인 방법이 있다는 것이 분명해지고 있습니다.
생성적 AI는 향후 몇 년 안에 전자상거래의 모든 측면을 혁신할 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. Gartner의 2022년 AI 기술 성숙도 곡선은 이러한 도구가 2~5년 내에 생산 성숙기에 진입할 것이라고 예측했으며, 이는 2023년 이 분야에서 가속화된 개발이 이루어지기 전이었습니다. 소매 시장에서의 AI 성장은 지금부터 2030년까지 41%의 연평균 성장률로 578억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.
하지만 지금 여기에서 기존의 AI 역량을 배치하여 정신적 공간을 차지하는 많은 일상적인 작업을 제거하고, 문제 해결에서 주의를 돌리고, 햄스터 휠에 갇힌 직원의 환멸을 피할 방법이 있습니다. 산업용 로봇이 창고에서 큰 팔레트를 옮길 수 있는 것처럼, AI는 온라인 비즈니스에서 무거운 짐을 들어 올릴 수 있습니다.
개인화의 힘
모든 리테일러의 최우선 순위는 쇼핑 경험을 개인화하는 것입니다. 고객은 쇼핑할 때 인식되고 관련 마케팅 콘텐츠, 맞춤형 오퍼 및 추천을 받는 것을 높은 가치로 여깁니다. McKinsey 조사에 따르면 소비자 응답자의 72%가 “구매하는 기업이 자신을 개인으로 인식하고 관심사를 알기를 기대합니다”.
고객을 개별적으로 이해하고 더 맞춤화된 경험을 제공한다는 것을 보여주면 반복적인 사업과 충성도를 창출할 가능성이 더 큽니다. 과거 거래 데이터, 사이트 내 행동 및 고객이 허락을 받아 자유롭게 제공하는 데이터는 모두 맞춤화된 경험을 개발하는 데 매우 귀중합니다. 하지만 이는 수집, 처리 및 유용하게 배포해야 할 많은 정보입니다. AI는 의미 있는 데이터를 빠르게 추출하여 적절한 시기에 적절한 콘텐츠를 개발하고 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 판매 후 접촉은 충성도를 창출하는 중요한 기회입니다. AI는 고객이 방금 주문한 제품에 맞게 개인화되고 맞춤화된 ‘주문해 주셔서 감사합니다!’ 체크아웃 메시지를 작성하고 전달하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 수동 작업의 상당 부분을 제거할 수 있습니다.
AI는 마케팅 프로그램을 위한 고객 클러스터를 식별하고 개발하는 데에도 사용할 수 있습니다. AI 서비스는 주문 정보에서 공통적인 특성이나 행동을 검색하여 고객 클러스터를 검색하고 모으도록 유도될 수 있습니다. 예를 들어, 소매업체는 맞춤형 특가 뉴스레터를 통해 자주 쇼핑하는 고객에게 다가가고 싶을 수 있습니다. 선택 기준은 ‘지난 10개월 동안 최소 10건의 주문을 한 고객’일 수 있습니다. AI는 이를 매우 빠르게 모아서 엄청난 시간을 절약할 수 있습니다.
콘텐츠 생성에 대한 도움말
그리고 사이트 콘텐츠 자체가 있습니다. 개인적으로 관련성이 있는 짧은 설명자를 생성하거나 캠페인에 적합한 이미지를 찾는 것은 직원을 몇 시간 동안 묶어둘 수 있습니다.
고객은 항상 ‘새로운’ 것이 무엇인지 알고 싶어합니다. 새로운 색상이든 셔츠에 맞는 핏이든 최신 모델 TV의 성능 사양이든 말입니다. 제품 설명에 따라 제품 속성을 나열하고 업데이트하는 것은 단조로운 작업일 수 있지만 이러한 일상 업무를 자동화할 수 있는 AI 기능이 있습니다. 이러한 기능은 제품 설명을 기반으로 제품에 대한 속성 목록을 자동으로 만들고 이미 저장된 속성을 인식하여 직원이 어떤 속성이 새로운지 즉시 확인하고 그에 따라 홍보할 수 있습니다.
이미지는 전환율을 높이고 제품군에 대한 관심을 유도하는 데 매우 중요합니다. 이미지는 최근 TikTok 패션 트렌드인 ‘토마토 걸 서머’에 대한 블로그와 같이 매력적인 콘텐츠가 필요할 수 있습니다.
페이지를 설명하기 위해 방대한 데이터베이스가 있는 대규모 미디어 라이브러리에서 이미지를 찾아야 하는 불쌍한 디자이너를 불쌍히 여겨주세요. AI는 업로드된 이미지를 분석하고 콘텐츠를 식별하고 키워드를 할당할 수 있습니다. 이러한 키워드는 메타데이터로 저장되며 관리자 검색을 통해 찾을 수 있으며 더 나은 검색 가시성을 위해 alt 태그로 저장할 수도 있습니다.
이러한 AI 기능과 그 외 많은 기능은 소규모 및 중규모 운영자의 경쟁 환경을 평준화하는 데 도움이 될 수 있으며, 가장 큰 리테일러의 성과를 개선하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기능에 액세스하려면 팽창하는 독점 기술 스택에 막대한 투자를 할 필요가 없습니다. 서비스 패키지로서의 소프트웨어를 통해 AI 애플리케이션과 기능을 전자상거래 운영에 통합하는 비용이 저렴한 방법이 있습니다.
이러한 도구를 사용하면 직원들은 개인화와 최고의 쇼핑 경험 제공을 위한 대규모 프로젝트에 시간을 투자할 수 있습니다.
