전자 상거래에서 인공 지능을 사용하는 방법

게시 됨: 2020-12-17

인공 지능이 기계가 세계를 장악하는 미래형 벤처처럼 들렸던 시절을 기억하십니까? 음, 우리는 오늘, 그 예상되는 미래에 있습니다. 그러나이 시나리오에서 이러한 기계는 무서운 방식으로 '인계'되지 않습니다. 대신 그들은 특히 전자 상거래 세계에서 우리에게 우위를 제공하고 있습니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능 (AI)은 인간의 지능이 필요한 작업을 수행 할 수있는 스마트 머신의 설계를 다루는 컴퓨터 과학의 진보 된 광범위한 분야입니다. 개발의 핵심 역할을해온 AI의 두 가지 주요 분기는 기계 학습과 자연어 처리 (NLP)입니다.

AI 기술은 웹 사이트 쇼핑객에게보다 개인화되고 타겟팅 된 경험을 제공하기 위해 전자 상거래 산업에서도 채택되었습니다. Statista에 따르면 2021 년까지 전 세계 38 억 명의 사람들이 스마트 폰을 사용할 것으로 예상되며 그 숫자는 증가 할 것입니다.

즉, 모바일 구매가 증가 할 것으로 예상되며 리드에 대해 원활하고 상호 작용적인 경험을 제공해야 할 필요성도 증가 할 것입니다.

이 기사에서는 전자 상거래에서 인공 지능을 사용하고 판매 프로세스를 최적화하는 몇 가지 방법을 나열했습니다.

1. 사용자에게 효과적인 검색 옵션 제공

고객 중심성은 고객을 비즈니스의 핵심에 배치하여 고객에게 긍정적 인 경험을 제공하는 것입니다.

웹 사이트에서 무언가를 검색하고 원하는 것을 찾지 못하는 것은 성가 시죠? 고객도 그것을 싫어합니다.

그렇기 때문에 사용자가 검색하는 제품으로 쉽게 안내 할 수있는 옵션을 사용자에게 제공하는 것입니다. AI가이를 수행하는 데 도움이되는 두 가지 방법은 음성 또는 시각적 검색 기능을 구현하는 것입니다.

시각적 검색

시각적 검색은 온라인 상점의 참여를 높이고 방문자 전환 가능성을 높일 수 있습니다. 사용자가 이미지를 업로드하고 상점에서 유사한 항목을 검색 할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘 덕분에 시스템은 이미지를 처리 ​​및 분류하고 유사한 결과를 표시 할 수 있습니다.

음성 검색

이미 Google 검색에 널리 사용되는 옵션 인 음성 검색은 음성 인식을 사용하여 결과를 표시하는 구두 유형의 쿼리입니다. 음성 검색 AI의 좋은 예는 언어를 인식하고 명령에 따라 여러 작업을 수행 할 수있는 Amazon의 디지털 비서 인 Alexa입니다.

2. 추천 판매 기능 구현

추천 엔진은 검색 기록 및 이전 구매와 같은 사용자의 데이터를 분석하여 정보, 제품 및 / 또는 서비스를 제안하는 시스템입니다.

두 가지 인기있는 추천 시스템은 다음과 같습니다.

  • 콘텐츠 기반 필터링 – 이 기술은 단일 사용자의 활동과 선택 사항을 사용하고 메타 데이터를 필터링합니다. 사용자의 행동 및 활동 패턴을 고려하여 작동하고 이전 데이터를 기반으로 웹 사이트 방문자에게 추천을 제공하는 알고리즘에 통합합니다.
  • 협업 필터링 –이 경우 권장 사항은 한 명만이 아닌 여러 사용자로부터 얻은 정보를 기반으로합니다. 이 방법은 콘텐츠 기반 필터링보다 정확도가 높습니다.
    Amazon은이 방법을 사용하고이 알고리즘이 통합되었을 때 매출이 29 % 증가했습니다.
Amazon 협업 필터링 예제 스크린 샷

출처 : Amazon

추천 판매 기능은 잠재 구매자에게 개인화 된 경험을 제공하고 웹 사이트의 클릭률을 높입니다. 고객에게 구매와 함께 제공되는 다른 무료 옵션이 제공되기 때문에 평균 주문 값도 올라갈 수 있습니다. 잠재적 인 온라인 쇼핑객에게 유익한 다른 옵션을 제공함으로써 웹 사이트에 더 오래 머무르고 전환 가능성이 더 높습니다.

3. 챗봇 또는 가상 도우미 설정

챗봇은 다양한 플랫폼을 통해 사용자와 대화를 시작할 수있는 좋은 방법입니다. 또한 구매자의 비서 역할을하여 구매자가 올바른 선택을 할 수 있도록 도와줍니다.

사용자는 제품이나 서비스에 대해 여러 가지 질문을하는 경향이 있습니다. 그러나 이러한 질문에 응답하기 위해 연중 무휴 24 시간 온라인 상태가 될 수 없습니다. 그렇다면 키워드 또는 프로그래밍 된 시나리오로 사용자의 의도를 인식 할 수있는 자동화 된 챗봇을 통합하는 것은 어떻습니까?

약 64 %의 사용자가 온라인 비즈니스에서 실시간 상호 작용을 기대합니다. 챗봇을 사용하면 연락처 양식을 작성하거나 메일을 보내는 것과 비교하여 즉각적인 응답을 제공 할 수 있습니다.
가상 또는 디지털 어시스턴트는 자연어를 이해하고 사용자의 질문에 도움을 주어 전환 가능성을 높일 수있는 애플리케이션입니다.

4. 제품 설명 최적화

제품 설명은 고객에게 제품 또는 서비스에 대한 정보를 제공하지만 SEO를 위해 작동하며 온라인 상점의 순위를 지정하는 데 도움이됩니다. 그렇기 때문에 설명은 웹 사이트로 유기적 트래픽을 유도 할 수 있으므로 잘 최적화되어야합니다. 더욱이 제품에 대해 잘 표현 된 정보는 잠재 고객이 구매하도록 유도하는 힘이 있습니다.

이 작업은 수동으로 수행 할 수 있지만 인공 지능을 사용하면 전체 프로세스를 자동화하고 많은 시간을 절약 할 수 있습니다.

제품 설명에 AI를 사용하는 웹 사이트의 예는 Alibaba입니다. 회사의 AI 도구를 사용하면 초당 20,000 줄 이상의 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 이렇게하면 웹 사이트의 판매자가 제품 설명을 생성하는 데 시간을 할애 할 필요가 없습니다.

제품 설명 최적화 예제 스크린 샷

출처 : Alibaba

5. 가짜 리뷰 제거

가짜 리뷰는 비즈니스의 두더지와 같습니다. 그들은 종종 경쟁자, 싫어하는 사람, 때로는 심지어 봇에 의해 떨어집니다.

그러나 전자 상거래 세계에서 리뷰는 매우 중요하다는 것을 알고 있습니다. 소비자의 약 90 %는 읽은 리뷰를 기반으로 구매 결정을 내리고 구매자의 86 %는 부정적인 리뷰가있는 회사의 제품 구매를 주저합니다.
AI 덕분에 가짜를 찾아 제거하고 스팸을 방지 할 수 있습니다.

가짜 리뷰 제거 GLTR

출처 : GLTR

GLTR은 자연어 생성 모델을 사용하여 자동 생성 된 텍스트를 감지하는 시각적 포렌식 도구입니다. 이렇게하면 걱정할 것이 하나 줄어 듭니다.

6. 가격 최적화 활용

가격은 온라인 쇼핑객에게 가장 결정적인 기준 중 하나입니다. 따라서 가격이 경쟁력 있고 시장을 반영하는지 확인하는 것이 중요합니다.

가격 최적화는 고객이 특정 제품이나 서비스에 대해 기꺼이 지불 할 최적의 가격을 찾는 프로세스입니다.

쉽게 들릴 수 있지만 때로는 복잡 할 수 있습니다. 특히 전 세계 사람들과 거래하는 경우 더욱 그렇습니다. 이것은 다른 국가 및 통화로 얼마나 많은 항목의 가치를 추정하는 것을 의미합니다. 여기에서 AI는 동적 가격 책정이라는 기능을 사용하여 다시 구출합니다. 동적 가격 책정은 자동화되고 제품 판매에 가장 적합한 가격을 설정할 수 있습니다. 이렇게하면 고객이 일반적으로 구매하기 전에 다른 공급자의 항목을 검색하므로 전환 및 판매를 개선 할 수 있습니다.

Amazon은이 기능을 사용하여 매일 2 억 5 천만 개 이상의 가격 변화를 기록합니다.

7. 공급망 자동화

공급이 온라인 상점의 수요와 일치하지 않으면 판매 할 품목이 빨리 떨어질 수 있습니다. 이것은 고객을 실망시키고 경쟁사의 웹 사이트로 이끌 수 있습니다.

자동화 된 공급망 관리를 사용하면 구매 준비가 된 제품을 캡처 할 수 있도록 항상 재고가 충분한 e-shop을 가질 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘은 수요 예측을 자동화하고 주문 관리 기능, 생산 계획 및 공장 일정을 개선하여 공급망 관리를 향상시킵니다.

마무리

인공 지능은 온라인 비즈니스의 생성 및 유지 관리를 강화하고 상인과 소비자 간의 격차를 해소합니다. 오늘날의 온라인 쇼핑객은 점점 더 많은 것을 요구하고 있으며 이들을 참여시킬 새롭고 현명한 방법을 찾아야합니다. 쇼핑 경험에 대한 기대치도 진화하고 있으며 성장하려면 트렌드를 파악해야합니다. 따라서 AI는 전자 상거래 소매 업체와 고객 모두에게 좋은 친구가됩니다.