최근 인공 지능(AI)의 발전으로 상거래가 기하급수적인 속도로 변화하고 있습니다. 이러한 혁신이 상거래 여정을 역동적으로 재편하고 있기 때문에 리더는 기업이 새로운 패러다임을 수용할 수 있도록 미래를 예측하고 미래를 보장하는 것이 중요합니다.
이러한 급속한 발전의 맥락에서 생성형 AI와 자동화는 보다 근본적으로 관련성이 높고 상황에 맞는 구매 경험을 창출할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 또한 검색부터 성공적인 거래 완료에 이르기까지 커머스 여정 전반의 워크플로를 간소화하고 가속화할 수 있습니다. 한 가지 예로, 음성 내비게이션과 같은 AI 기반 도구는 사용자가 시스템과 상호작용하는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 그리고 생성형 AI와 자동화 기술은 브랜드에 지능형 도구를 제공하여 5년 전만 해도 불가능했던 생산성과 효율성을 가능하게 합니다.
AI 모델은 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석하고 날이 갈수록 정확도가 높아집니다. 옴니채널 상거래에서 조직의 의사 결정에 정보를 제공하는 귀중한 통찰력과 예측을 제공하여 기업이 정보에 입각한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 기존 AI와 생성형 AI를 사용하여 효과적인 AI 솔루션을 구현함으로써 브랜드는 원활하고 개인화된 구매 경험을 만들 수 있습니다. 이러한 경험은 기업 대 기업(B2B)과 기업 대 소비자(B2C) 채널 전반에서 고객 충성도, 고객 참여, 유지율이 향상되고 지갑 점유율이 증가하는 결과를 가져옵니다. 궁극적으로, 전환율을 크게 높여 혁신된 커머스 경험에서 의미 있는 매출 성장을 이끌어냅니다.
AI의 보편적인 사용으로 빠르게 전환되고 있습니다. 전자 상거래의 초기 버전에서는 주로 기존 AI를 사용하여 동적 마케팅 캠페인(ibm.com 외부 링크)을 만들고 온라인 쇼핑 경험을 개선하거나 고객 요청을 분류했습니다. 오늘날 이 기술의 고급 기능은 광범위한 채택을 촉진하고 있습니다. AI는 상거래 여정 전반의 모든 접점에 통합될 수 있습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 최근 보고서에 따르면, CEO의 절반이 생성형 AI를 제품과 서비스에 통합하고 있는 것으로 나타났습니다. 한편, 43%는 전략적 의사 결정을 내리는 데 이 기술을 활용하고 있다고 합니다.
하지만 고객들은 아직 완전히 적응하지 못했습니다. ChatGPT와 Amazon의 Alexa와 같은 가상 어시스턴트가 출시되면서 AI에 대한 이해도가 높아졌습니다. 그러나 전 세계 기업들이 머천다이징에서 주문 관리에 이르는 프로세스를 강화하기 위해 이 기술을 빠르게 도입할수록 몇 가지 위험도 따르고 있습니다. 세간의 이목을 끄는 실패와 비용이 많이 드는 소송은 여론을 악화시키고 생성형 AI 기반 커머스 기술의 잠재력을 무력화시킬 수 있습니다.
생성형 AI가 소셜 미디어 환경에 미치는 영향은 때때로 나쁜 평가를 받기도 합니다(링크는 ibm.com 외부에 있습니다). AI를 사용하는 브랜드나 리테일러에 대한 불신은 고령층 사이에서 38%에 달해, 기업은 이들의 신뢰를 얻기 위해 더 많은 노력을 기울여야 합니다.
IBM 비즈니스 가치 연구소의 보고서에 따르면 고객 경험에 개선의 여지가 매우 큰 것으로 나타났습니다. 설문조사에 참여한 소비자 중 14%만이 온라인 구매 경험에 '만족한다'고 답했습니다. 소비자의 3분의 1은 자연어 처리(NLP)를 사용하는 초기 고객 지원 및 챗봇 경험이 너무 실망스러워 다시는 이 기술을 사용하고 싶지 않다고 답했습니다. 그리고 이러한 경험의 중심은 B2C 공급업체에만 국한되지 않습니다. 비즈니스 구매자의 90% 이상이 기업의 고객 경험이 판매하는 제품만큼이나 중요하다고 말합니다(ibm.com 외부 링크).
부적절하거나 부적절한 데이터에 대해 훈련된 딥 러닝 모델을 배포하는 것과 같이 상거래에서 기존 또는 생성형 AI 기술을 제대로 구현하지 않으면 소비자와 기업 모두를 소외시키는 나쁜 경험으로 이어집니다.
이를 방지하려면 기업이 소비자이든 B2B 구매자이든 관계없이 고객의 요구와 선호도를 우선시하는 지능형 자동화 이니셔티브를 신중하게 계획하고 설계하는 것이 중요합니다. 이를 통해 브랜드는 상황에 맞는 개인화된 구매 경험을 원활하고 마찰 없이 만들어 고객 충성도와 신뢰를 높일 수 있습니다.
이 문서에서는 이미 고객 여정을 개선하고 있는 커머스에서의 AI의 네 가지 혁신적인 사용 사례를 살펴봅니다. 특히 전체 옴니채널 경험의 전자 상거래 비즈니스 및 전자 상거래 플랫폼 구성 요소에서 특히 그렇습니다. 또한 미래 지향적인 기업이 AI 알고리즘을 효과적으로 통합하여 소비자와 브랜드 모두를 위한 지능형 상거래 경험의 새로운 시대를 열 수 있는 방법에 대해서도 설명합니다. 그러나 이러한 사용 사례 중 어느 것도 진공 상태에서는 존재하지 않습니다. 상거래의 미래가 펼쳐짐에 따라 각 사용 사례는 전체적으로 상호 작용하여 고객, 직원 및 파트너를 위한 고객 여정을 처음부터 끝까지 변화시킵니다.
AI 기반 도구는 고객 여정 전반에 걸쳐 비즈니스 운영을 최적화하고 현대화하는 데 매우 유용할 수 있으며, 이는 상거래의 연속성에서 매우 중요합니다. AI는 머신 러닝 알고리즘과 빅 데이터 분석을 사용하여 인간 분석가가 파악하기 어려운 패턴, 상관관계, 트렌드를 발견할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 기업은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 운영 효율성을 개선하며 성장의 기회를 파악할 수 있습니다. 상거래에서 AI의 적용 분야는 방대하고 다양합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
기존의 AI는 고객의 구매 내역과 고객 선호도를 기반으로 상품을 제안하는 추천 엔진을 통해 개인화된 경험을 제공하여 고객 만족도와 충성도를 높였습니다. 이와 같은 경험 구축 전략은 온라인 소매업체에서 수년간 사용되어 왔습니다(ibm.com 외부 링크). 오늘날 생성형 AI는 동적 고객 세분화 및 프로파일링을 가능하게 합니다. 이러한 세분화는 개별 고객의 행동과 선호도에 맞춰 제품 번들 및 상향 판매와 같은 개인화된 제품 추천 및 제안을 활성화하여 참여도와 전환율을 높입니다.
기존 AI는 재고 관리, 주문 처리 및 이행 최적화와 같은 일상적인 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 생성형 AI는 예측 분석 및 예측을 활성화하여 기업이 수요 변화를 예측하고 이에 대응하여 품절 및 과잉 재고를 줄이고 공급망 복원력을 개선할 수 있도록 지원합니다. 또한 실시간 사기 탐지 및 예방에도 상당한 영향을 미쳐 재정적 손실을 최소화하고 고객 신뢰를 높일 수 있습니다.
기존 AI와 생성형 AI 모두 비즈니스 모델을 재정의할 수 있는 중추적인 기능을 가지고 있습니다. 예를 들어, AI 기반 알고리즘은 공급과 수요를 일치시키는 마켓플레이스 플랫폼의 원활한 통합을 가능하게 하여 다양한 지리적 영역과 시장 부문에 걸쳐 판매자와 구매자를 효과적으로 연결할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 음성 커머스, 소셜 커머스, 체험 상거래와 같은 새로운 형태의 상거래를 가능하게 하여 고객에게 원활하고 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.
기존 AI는 환전 및 세금 계산과 같은 작업을 자동화하여 해외 구매를 개선할 수 있습니다. 또한 현지 규정 준수를 용이하게 하여 국경 간 거래의 물류를 간소화할 수 있습니다.
그러나 생성형 AI는 다국어 지원과 개인화된 마케팅 콘텐츠를 생성하여 가치를 창출할 수 있습니다. 이러한 도구는 다양한 지역의 문화적, 언어적 뉘앙스에 맞게 콘텐츠를 조정하여 해외 고객 및 소비자에게 상황에 맞는 경험을 제공합니다.
브랜드는 AI의 힘을 활용하여 상거래의 모든 접점에서 개인화되고 매력적이며 원활한 경험을 제공함으로써 제품 경험 관리 및 사용자 경험을 혁신할 수 있습니다. 이러한 도구는 콘텐츠를 관리하고, 제품 정보를 표준화하고, 개인화를 촉진할 수 있습니다. 브랜드는 AI를 통해 전환에 필요한 정보를 제공하고, 검증하며, 신뢰를 구축하는 제품 경험을 만들 수 있습니다. 제품 경험 관리를 혁신하여 관련성 높은 개인화를 활용하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:
생성형 AI는 제품 콘텐츠의 생성, 분류 및 최적화를 자동화하여 콘텐츠 관리를 혁신할 수 있습니다. 생성형 AI는 기존 콘텐츠를 분석하고 분류하는 기존 AI와 달리 고객 개개인에 맞는 새로운 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이 콘텐츠에는 제품 설명, 이미지, 동영상은 물론 대화형 경험도 포함됩니다. 생성형 AI를 사용함으로써 브랜드는 시간과 리소스를 절약하는 동시에 대상 고객이 공감할 수 있는 매력적인 고품질 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 브랜드가 모든 접점에서 일관성을 유지하여 제품 정보가 정확하고 최신 상태이며 전환에 최적화되도록 할 수 있습니다.
생성형 AI는 개별 고객에게 맞는 맞춤형 경험을 제공함으로써 개인화를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 생성형 AI는 고객 데이터와 고객 쿼리를 분석하여 전환을 유도할 가능성이 더 높은 맞춤형 제품 추천, 제안 및 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
사전 정의된 기준에 따라서만 고객을 분류할 수 있는 기존 AI와 달리, 생성형 AI는 고객의 선호도, 행동 및 관심사를 고려하여 각 고객에게 고유한 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 개인화는 조직이 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델을 더 자주 채택함에 따라 더 중요해졌습니다. 전 세계적으로 구독 모델 청구는 향후 6년 동안 두 배로 증가할 것으로 예상되며, 대부분의 소비자는 이러한 모델이 비즈니스와의 유대감을 높이는 데 도움이 된다고 말합니다. AI의 초개인화 잠재력을 활용하면 구독 기반 소비자 경험을 크게 개선할 수 있습니다. 이러한 경험은 참여도를 높이고 고객 만족도를 높이며 궁극적으로 매출 증대로 이어집니다.
AI 툴을 사용하면 사용자는 시각적 검색, 상품 사진 촬영 등의 프로세스를 통해 제품에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다. 생성형 AI는 이러한 기능을 더욱 발전시켜 고객이 제품을 더 잘 이해하고 정보에 입각한 구매 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 몰입형 인터랙티브 경험을 만들어 제품 정보를 혁신합니다. 예를 들어, 생성형 AI는 360도 제품 뷰, 대화형 제품 데모, 가상 피팅 기능을 생성할 수 있습니다. 이러한 경험은 제품에 대한 이해도를 높이고 브랜드가 경쟁업체와 차별화하고 잠재 고객과의 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다. 정적인 제품 정보를 제공하는 기존 AI와 달리, 생성형 AI는 전환을 유도하고 브랜드 충성도를 구축하는 매력적이고 기억에 남는 경험을 만들 수 있습니다.
생성형 AI는 고객의 의도와 선호도에 맞는 개인화되고 상황에 맞는 결과를 제공하여 검색 엔진과 추천을 혁신할 수 있습니다. 키워드 매칭에 의존하는 기존 AI와 달리 생성형 AI는 자연어와 의도를 이해할 수 있어 고객의 검색어와 일치할 가능성이 더 높은 관련 결과를 고객에게 제공할 수 있습니다. 생성형 AI는 또한 개별 고객 행동, 선호도 및 관심사를 기반으로 하는 권장 사항을 생성하여 참여도를 높이고 매출을 높일 수 있습니다. 생성형 AI를 사용함으로써 브랜드는 전반적인 제품 경험을 향상하고 전환을 유도하는 지능형 검색 및 추천 기능을 제공할 수 있습니다.
생성형 AI와 자동화를 통해 기업은 데이터 기반 의사 결정을 내리고 공급망 전반의 프로세스를 간소화하여 비효율성과 낭비를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, McKinsey의 최근 분석(ibm.com 외부 링크)에 따르면 물류 비용의 거의 20%가 '블라인드 핸드오프'(제조업체와 배송 예정지 사이의 어느 지점에서 배송이 중단되는 순간)에서 비롯되는 것으로 나타났습니다. McKinsey 보고서에 따르면, 이러한 비효율적인 상호 작용으로 인해 미국에서 매년 950억 달러의 손실이 발생할 수 있다고 합니다. AI 기반 주문 인텔리전스는 다음을 사용하여 이러한 비효율성을 일부 줄일 수 있습니다.
AI 툴은 재고 가용성, 위치 근접성, 배송 비용 및 배송 선호도와 같은 요소를 고려하여 개별 주문에 대해 가장 비용 효과적이고 효율적인 주문 이행 옵션을 동적으로 선택할 수 있습니다. 이러한 툴은 배송 우선순위를 지정하거나, 주문 경로를 예측하거나, 배송품을 출고하여 지속가능성 요구 사항을 준수할 수 있습니다.
AI는 과거 데이터를 분석하여 수요를 예측하고 기업이 재고 수준을 최적화하고 과잉 재고를 최소화하여 비용을 절감하고 효율성을 개선할 수 있도록 지원합니다. 실시간 재고 업데이트를 통해 기업은 변화하는 상황에 빠르게 적응하여 리소스를 효과적으로 할당할 수 있습니다.
AI 기반 주문 관리 시스템은 중요한 주문 관리 워크플로의 모든 측면에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 이러한 툴을 통해 기업은 잠재적인 중단을 사전에 파악하고 위험을 완화할 수 있습니다. 이러한 가시성을 통해 고객과 소비자는 주문이 약속한 시간과 방법으로 정확하게 배송될 것이라는 믿음을 가질 수 있습니다.
지능형 결제는 결제 및 보안 프로세스를 강화하여 효율성과 정확성을 개선합니다. 이러한 기술은 디지털 트랜잭션을 처리, 관리 및 보호하는 데 도움이 될 수 있으며 잠재적 위험 및 사기 가능성에 대한 사전 경고를 제공할 수 있습니다.
기존 AI와 생성형 AI는 모두 온라인 스토어에서 구매하는 B2C 및 B2B 고객의 거래 프로세스를 개선합니다. 기존 AI는 POS 시스템을 최적화하고, 새로운 결제 방법을 자동화하며, 여러 채널에서 다양한 결제 솔루션을 지원하여 운영을 간소화하고 소비자 경험을 개선합니다. 생성형 AI는 B2B 고객을 위한 동적 결제 모델을 만들어 맞춤형 송장 발행 및 예측 행동으로 복잡한 거래를 처리합니다. 이 기술은 전략적이고 개인화된 금융 솔루션도 제공할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 개인화되고 동적인 가격 책정 전략을 수립하여 B2C 고객 결제를 향상시킬 수 있습니다.
기존의 AI와 머신 러닝은 방대한 양의 B2C 및 B2B 결제를 처리하는 데 탁월하여 기업이 의심스러운 트렌드를 신속하게 파악하고 대응할 수 있도록 지원합니다. 기존의 AI는 불규칙한 패턴과 잠재적인 사기를 자동으로 탐지하여 많은 비용이 드는 인력 분석의 필요성을 줄여줍니다. 한편, 생성형 AI는 다양한 사기 시나리오를 시뮬레이션하여 새로운 유형의 사기 행위를 사전에 예측하고 방지함으로써 결제 시스템의 전반적인 보안을 강화하는 데 기여합니다.
커머스 여정에서 기존 AI는 거래 데이터를 보호하고 결제 규정 준수를 자동화하여 기업이 새로운 금융 법률에 빠르게 적응하고 결제 프로세스에 대한 지속적인 감사를 수행할 수 있도록 지원합니다. 생성형 AI는 결제 규정의 변화를 예측하는 예측 모델을 개발하여 이러한 기능을 더욱 향상시킵니다. 또한 복잡한 데이터 개인정보 보호 조치를 자동화하여 기업이 규정을 준수하고 고객 데이터를 효율적으로 보호할 수 있도록 지원합니다.
오늘날의 커머스 환경은 디지털 방식으로 상호 연결된 생태계로 빠르게 변화하고 있습니다. 따라서 B2B와 B2C를 아우르는 옴니채널 커머스 전반에 걸쳐 생성형 AI를 통합하는 것이 필수적입니다. 그러나 이러한 통합이 성공적으로 이루어지기 위해서는 신뢰가 그 구현의 핵심이 되어야 합니다. 커머스 여정에서 AI 통합을 위한 적절한 시점을 파악하는 것도 중요합니다. 기업은 기존 워크플로에 대한 종합적인 감사를 수행하여 AI 혁신이 효과적이면서도 소비자의 기대에 부응할 수 있도록 해야 합니다. 강력한 데이터 보안 조치를 통해 투명하게 AI 솔루션을 도입하는 것이 필수적입니다.
기업은 신뢰할 수 있는 생성형 AI의 도입을 보다 개인화되고 대화적이며 반응성이 뛰어난 AI 구현을 통해 고객 경험을 향상시킬 수 있는 기회로 접근해야 합니다. 이를 위해서는 인간 중심의 가치를 우선시하고 AI 향상의 가치와 신뢰성을 입증하는 일관되고 관찰 가능한 상호 작용을 통해 신뢰를 구축하는 명확한 전략이 필요합니다.
앞으로 신뢰할 수 있는 AI는 고객과의 상호작용을 재정의하여 기업이 이전에는 달성할 수 없었던 수준의 개인화를 통해 고객이 있는 곳에서 정확하게 고객을 만날 수 있도록 지원할 것입니다. 신뢰할 수 있고 안전하며 고객의 요구와 비즈니스 성과에 부합하는 AI 시스템을 사용함으로써 기업은 더욱 깊은 신뢰 기반의 관계를 구축할 수 있습니다. 이러한 관계는 장기적인 고객 참여에 필수적이며 모든 비즈니스의 미래 커머스 성공과 성장, 궁극적으로 기업의 생존에 필수적인 요소가 될 것입니다.
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