전자 상거래의 인공 지능 (AI)

소위 인공 지능이 실제로 전자 상거래에서 가장 잘 사용되는 시스템 중 하나 일 수있는 이유는 무엇입니까? 이 획기적이고 혁신적인 전략이 지금부터 생성 할 수있는 효과부터 시작하겠습니다. 결과를 개선하고 극대화하려는 모든 비즈니스에서와 마찬가지로 인공 지능은 성장하는 비즈니스 부문의 기업가가 가질 수있는 결정적인 자원이 될 수 있기 때문입니다.

총 매출의 35 %가 인상적인 아마존 전자 상거래 플랫폼에서의 제품 판매 및 교차 판매는이 소매 업체의 최고의 성공 사례 중 하나입니다. 이 변환 모드를 추진하는 기술은 무엇입니까? 주로 인공 지능 또는 AI에 의해 활성화되는 아마존의 상품 추천 기술.

제품 추천 외에도 온라인 소매 업체는 전자 상거래 업계의 인공 지능을 사용하여 챗봇 서비스를 제공하고 고객 피드백을 분석하며 온라인 쇼핑객에게 개인화 된 서비스를 제공하고 있습니다.

인공 지능의 발생률

실제로 Ubisend가 2019 년에 실시한 연구에 따르면 소비자 1 명 중 5 명은 챗봇에서 상품이나 서비스를 구매할 의향이있는 반면, 온라인 쇼핑객의 40 %는 챗봇에서 큰 거래와 구매 제안을 찾습니다.

글로벌 전자 상거래 매출은 4.800 년까지 2021 억 달러에이를 것으로 예상되지만 Gartner는 80 년에는 모든 고객 상호 작용의 약 2020 %가 AI 기술 (인간 에이전트없이)로 관리 될 것으로 예상합니다.

그렇다면 전자 상거래의 AI가 2019 년 쇼핑 경험을 어떻게 변화시킬까요? 이 기사를 통해 실제 산업 사례와 함께 전자 상거래에서 인공 지능의 몇 가지 중요한 응용 프로그램을 살펴 보겠습니다.

인공 지능이 쇼핑 경험을 어떻게 변화시키고 있습니까?

온라인 쇼핑에서 인공 지능의 사용은 쇼핑객이 구매하는 제품과 구매시기를 기반으로 쇼핑 패턴을 예측함으로써 전자 상거래 산업을 변화시키고 있습니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑객이 매주 특정 브랜드의 쌀을 자주 구매하는 경우 온라인 소매 업체는이 제품에 대한 맞춤형 제안을 보내거나 쌀 요리와 잘 어울리는 동반 제품에 대한 기계 학습 지원 추천을 사용할 수도 있습니다. .

전자 상거래 도구

전자 상거래 AI 도구 또는 Google의 Duplex 도구와 같은 AI 지원 디지털 비서는 구매자의 자연스러운 목소리로 쇼핑 목록을 만들고 심지어 온라인으로 구매 주문을하는 것과 같은 기능을 개발하고 있습니다.

전자 상거래에서 AI의 주요 응용 프로그램 중에는 상점이나 온라인 상거래에서 목표를 달성하는 데 다른 것보다 더 효과적인 것이 있습니다. 이러한 관점에서 볼 때, 전자 상거래에는 인공 지능의 여러 이점이 있지만 오늘날 업계를 지배하고있는 전자 상거래 용 AI의 4 가지 주요 응용 프로그램이 있습니다.

챗봇 및 기타 가상 비서. 전자 상거래 소매 업체는 온라인 쇼핑객에게 연중 무휴 지원을 제공하기 위해 점점 더 채팅 봇 또는 디지털 비서로 전환하고 있습니다. 인공 지능 기술로 구축 된 채팅 로봇은 점점 더 직관적이고 더 나은 고객 경험을 제공합니다.

AI의 영향?

우수한 고객 지원을 제공하는 것 외에도 챗봇은 다음과 같은 기능을 통해 전자 상거래에서 AI의 영향을 증가시키고 있습니다.

소비자와의 음성 기반 상호 작용을 해석 할 수있는 자연어 처리 (또는 NLP).

더 깊은 이해를 통해 소비자의 요구를 해결합니다.

시간이 지남에 따라 향상하는 데 도움이되는 자기 학습 기술.

고객에게 개인화 또는 대상 제안을 제공하십시오.

스마트 한 제품 추천

전자 상거래의 상위 AI 애플리케이션 중 온라인 쇼핑객을위한 맞춤형 제품 추천은 전환율을 915 %, 평균 주문 가치를 3 % 증가시키고 있습니다. 빅 데이터를 사용하는 전자 상거래의 AI는 과거 구매, 검색된 제품 및 온라인 브라우징 습관에 대한 지식 덕분에 고객 선택에 영향을 미치고 있습니다.

제품 추천은 전자 상거래 소매 업체에 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.

더 많은 재 방문 고객

고객 유지 및 판매 향상

온라인 쇼핑객을위한 개인화 된 쇼핑 경험

맞춤형 비즈니스 이메일 캠페인을 활성화합니다.

전자 상거래에서 AI 개인화?

가장 효과적인 모드 중 하나로 평가되는 개인화는 전자 상거래 마케팅에서 AI의 핵심입니다. 온라인에서 각 사용자로부터 수집 된 특정 데이터를 기반으로 전자 상거래의 AI 및 기계 학습은 생성 된 고객 데이터에서 중요한 사용자 통찰력을 도출합니다.

예를 들어 AI 지원 도구 인 Boomtrain은 여러 접점 (모바일 앱, 이메일 캠페인 및 웹 사이트 포함)에서 고객 데이터를 분석하여 온라인 상호 작용을 수행하는 방식을 확인할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 전자 상거래 소매 업체는 적절한 제품을 추천하고 장치 전반에 걸쳐 일관된 사용자 경험을 제공 할 수 있습니다.

재고 관리

효율적인 재고 관리는 유휴 재고를 늘리지 않고도 시장 수요를 충족 할 수있는 적절한 재고 수준을 유지하는 것입니다.

기존의 재고 관리 형식은 현재 재고 수준으로 제한되었지만 AI 지원 재고 관리는 다음과 관련된 데이터를 기반으로 재고를 유지하는 방법을 가능하게합니다.

전년도 판매 동향

제품 수요의 예상 또는 예상 변화

재고 수준에 영향을 미칠 수있는 공급 관련 문제

재고 관리 외에도 AI는 전자 상거래에서 인공 지능의 미래로 예상되는 자동화 로봇의 출현으로 창고 관리를 가능하게합니다. 인간 직원과 달리 AI 로봇은 온라인 주문 후 주문한 항목을 즉시 발송하고 24x7 재고를 저장하거나 검색하는 데 사용할 수 있습니다.

전자 상거래 산업을 다양한 방식으로 변화시키는 것 외에도 B2B 전자 상거래 부문의 AI는 수많은 혁신적인 솔루션을 주도하고 있습니다. 이 부문에 영향을 미치는 인공 지능에 대한 최근 업계 사례 연구를 살펴 보겠습니다.

전자 상거래 산업을위한 지능형 AI 지원 솔루션

AI 기반 기술은 온라인 쇼핑객에게 시장에 존재한다는 사실조차 몰랐던 다양한 제품을 소개하고 있습니다. 예를 들어 AI 기반 기술 회사 인 Sentient Technologies는 가상 디지털 쇼핑객이 개인 쇼핑 패턴과 데이터 통찰력을 기반으로 온라인 쇼핑객에게 신제품을 추천 할 수 있도록 지원합니다.

전자 상거래 산업

Amazon Alexa 장치의 성공에 고무된이 전자 상거래 거대 기업은 Amazon의 최고의 일일 거래를 검토하고 음성만으로 온라인으로 구매 주문을 할 수있는 Alexa 음성 쇼핑 시스템을 도입합니다. 또 뭐야? Amazon Alexa는 또한 최고의 패션 조합을 포함한 옷장 팁과 가장 잘 어울리는 의상 간의 비교를 제공 할 수 있습니다.

패션 전자 상거래 산업의 AI는 온라인 판매를 통해 구매 한 제품의 반품 횟수를 줄이고 있습니다. 예를 들어, 패션 브랜드 Zara는 AI 기능을 배포하여 구매자의 측정에 따라 적절한 옷 크기를 제안하고 스타일 선호도 (느슨하거나 맞는 옷)를 제안합니다. 이는 패션 브랜드가 제품 반품을 줄이고 반복 구매를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 혁신 외에도 AI 기반 솔루션은 다음 영역에서 전자 상거래 산업을 변화시키고 있습니다.

수신자가 관심있는 제품 (또는 서비스)에 대한 마케팅 이메일을 보내는 AI 지원 이메일 마케팅. 자동화 된 것보다 더 많은 사람을 읽는 것 외에도 이러한 이메일 마케팅 도구는 응답을 기반으로 사용자에 대한 지능적인 분석을 수행하고 클라이언트의 개별 요구에 더 잘 부합합니다.

전자 상거래 플랫폼을위한 효과적인 공급망 관리를 가능하게하는 AI 지원 공급망 자동화. 다른 이점으로는 공급 업체, 리드 타임 및 시장 요구와 관련된 비즈니스 결정을 내릴 수있는 기능이 있습니다.

비즈니스 인텔리전스, 고객 프로필 및 온라인 판매 분석과 같은 다양한 이점을 제공하는 전자 상거래 산업을위한 인공 지능 기반 데이터 분석 도구입니다.

상점 또는 온라인 상점의 솔루션

모든 오프라인 매장과 온라인 소매점에서 원활하고 일관된 고객 경험을 생성하는 옴니 채널 AI 솔루션입니다. 예를 들어, Sephora의 AI 기반 옴니 채널 솔루션은 AI와 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전의 조합을 사용하여 매장 내와 온라인 고객 경험 간의 격차를 해소하고 있습니다.

이 기사에서 강조한 것처럼 전자 상거래의 인공 지능은 혁신적인 솔루션과 고객 경험을 주도하는 데 중요한 역할을합니다. 전자 상거래에서 인공 지능의 주요 사용 사례 중 일부는 개인화 된 쇼핑, 제품 추천 및 재고 관리입니다.

온라인 소매 업체로서 비즈니스를위한 인공 지능 작업 모델을 구현하는 방법을 고려하고 있습니까? 전자 상거래 비즈니스에서 AI를 위해 설계된 Countants는 제품 분석에 중점을 둔 솔루션으로 온라인 소매 업체에 권한을 부여하는 기존 데이터 분석 제공 업체입니다.

전자 상거래 검색

이 문제를 해결하기 위해 Twiggle은 자연어 처리를 사용하여 온라인 쇼핑객을위한 검색 결과의 범위를 좁히고 맥락화하고 궁극적으로 개선합니다. 전자 상거래 검색을 개선하려는 또 다른 회사는 미국에 기반을 둔 기술 회사 인 Clarifai입니다. Clarifai의 초기 작업은 검색의 시각에 초점을 두 었으며 웹 사이트에 명시된 바와 같이 소프트웨어는 "비전이있는 인공 지능"입니다.

이 회사는 개발자가 "당신이 보는대로 세상을 보는"더 스마트 한 애플리케이션을 만들 수 있도록하여 기업이 고급 이미지 및 비디오 인식을 통해 고객 중심 경험을 개발할 수 있도록합니다. 기계 학습을 활용하는 AI 소프트웨어는 이미지 또는 비디오 특성에 태그를 지정하여 콘텐츠에 자동으로 태그를 지정하고, 구성하고, 시각적으로 검색합니다.

로고, 제품, 미학 또는 포켓몬 등 모든 개념을 이해하도록 AI를 가르 칠 수있는 맞춤형 모델을 구축 할 수있는 맞춤형 교육에 대해 자세히 알아보십시오. 그런 다음 이러한 새 모델을 기존의 사전 제작 된 모델 (예 : 일반, 색상, 음식, 결혼식, 여행 등)과 함께 사용하여 키워드 태그 또는 시각적 유사성을 사용하여 멀티미디어 자산을 탐색하거나 검색 할 수 있습니다.

확실한 내기로서의 기술

인공 지능 기술은 회사에 경쟁 우위를 제공하며 모든 규모 또는 예산의 개발자 또는 회사에서 사용할 수 있습니다. 좋은 예는 Pinterest의 Chrome 확장 프로그램에 대한 최근 업데이트로, 사용자가 온라인에서 사진에서 항목을 선택한 다음 Pinterest에 이미지 인식 소프트웨어를 사용하여 유사한 항목을 표시하도록 요청할 수 있습니다.

Pinterest가 AI를 통해 새로운 검색 경험을 도입 한 것은 아닙니다. 전자 상거래 웹 사이트를 지원하는 새로운 소프트웨어 플랫폼이 혁신적인 시각적 검색 기능을 생성함에 따라 구매자는 충동 제어에 작별을 고하고 있습니다.

일치하는 제품을 찾는 것 외에도 AI를 통해 구매자는 크기, 색상, 모양, 직물 또는 브랜드 등 보완 제품을 찾을 수 있습니다. 이러한 프로그램의 시각적 기능은 정말 탁월합니다.

먼저 업로드 된 이미지에서 시각적 단서를 얻음으로써 소프트웨어는 고객이 원하는 제품을 찾는 데 성공적으로 도움을 줄 수 있습니다. 소비자는 더 이상 사고 싶은 것을보기 위해 쇼핑 할 필요가 없습니다.

예를 들어, 친구의 새 드레스 나 동료의 새 Nike 운동복을 좋아할 수 있습니다. 비주얼이 있다면 AI를 통해 소비자는 전자 상거래 매장을 통해 유사한 품목을 쉽게 찾을 수 있습니다.

잠재 고객에게 다시 집중

Conversica에 따르면 마케팅 리드의 최소 33 %는 영업 팀이 팔로우하지 않습니다. 이는 귀하의 제품이나 서비스에 관심이있는 잠재적 사전 자격을 갖춘 구매자가 불가피한 균열에 빠진다는 것을 의미합니다.

또한 많은 기업이 관리 할 수없는 고객 데이터로 과부하가 걸리며 거의 또는 아무것도하지 않습니다. 이것은 판매주기를 개선하는 데 사용할 수있는 놀라운 정보 금광입니다. 예를 들어 소매업을 면밀히 살펴보면 CCTV 카메라로 얼굴을 스캔하여 도둑을 잡는 데 이미 얼굴 인식이 사용되고 있습니다.

하지만 고객의 쇼핑 경험을 개선하기 위해 AI를 어떻게 사용할 수 있을까요?

일부 기업에서는 얼굴 인식을 사용하여 실제 매장에서 고객의 체류 시간을 파악하고 있습니다. 즉, 고객이 특정 제품 (예 : iPod)에 상당한 시간을 소비하는 경우이 정보는 다음 방문시 사용할 수 있도록 저장됩니다.

AI가 발전함에 따라 매장에서 보낸 시간을 기준으로 고객 화면에서 특별 제안을 예상합니다. 즉, 옴니 채널 소매 업체는 고객에게 리 마케팅하는 능력이 향상되기 시작했습니다.

기업이 고객에게 직접 반응하면서 판매의 모습이 바뀌고 있습니다. 마치 기업이 AI와 함께 사용되는 데이터 덕분에 고객의 마음을 읽는 것과 같습니다. 전자 상거래에서 인공 지능의 주요 사용 사례 중 일부는 개인화 된 구매입니다. 키워드 태그를 사용하여 멀티미디어 자산을 찾아 보거나 검색합니다.


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