전자 상거래에서 인공 지능의 중요한 트렌드는 무엇입니까?

전자 상거래에 인공 지능 을 포함함으로써 Amazon, McDonald's, Stitch Fix, Walmart 및 수천 개의 다른 플랫폼과 같은 플랫폼은 이미 미래의 온라인 시장에 새로운 형태를 제공하기 시작했습니다.

깨닫지 못할 수도 있지만 AI는 소비자 구매 여정의 모든 단계에 혁명을 일으키고 있습니다. 예를 들어 Amazon Go는 쇼핑 경험의 중요한 측면을 자동화하는 것을 목표로 합니다. 플랫폼은 AI 지원 매장을 통한 재고 관리에 중점을 두어 원하는 제품을 최대한 신선하게 보장합니다.

그리고 브랜드가 소비자를 위해 테이블에 더 스마트한 권장 사항을 제공하는 데 도움이 되는 예측 분석 도구가 있습니다. 인공 지능이 소매 부문에 침투하고 있는 위치와 방법에 대해 질문할 수 있습니다. 전자 상거래에서 인공 지능의 몇 가지 중요한 트렌드를 살펴보고 소매 산업이 어디로 향하고 있는지 파악하십시오.

1. 가상 시착은 대유행으로 촉발된 추세입니다.

가상 시착 트렌드는 브랜드와 패션에 민감한 구매자에게 안도감을 제공했습니다. 안경이 얼굴에 어떻게 보일지 가상으로 확인하는 것부터 새로운 립스틱을 가상으로 시도하는 것까지 AI 기반의 시착 가용성 덕분에 브랜드는 기존 소매 시스템에서 탈피할 수 있었습니다.

Lenskart, IKEA, Snapchat, Wayfair와 같은 소매업체는 가상 증강 시각화 도구를 출시하여 쇼핑객이 제품을 구매하기 전에 사용해 볼 수 있도록 했습니다. 더욱이 전자상거래에서 인공지능의 사용은 패션 산업에 국한되어 왔다.

판매자가 고객과 상호 작용하고 참여하는 방식을 혁신적으로 이끄는 핵심 업체는 Adobe입니다. 전자 상거래 클라우드를 통해 전자 상거래 브랜드가 웹 사이트에 Adobe Experience Manager를 구현하기만 하면 이러한 기능을 쉽게 활용할 수 있습니다.

Snap Inc.- 통신 대기업인 Snap은 최근 사용자의 쇼핑 경험에 보다 정교함을 더하는 것을 목표로 하는 다양한 증강 현실 체험 경험을 선보였습니다.

Snap의 증강 현실 글로벌 제품 마케팅 책임자인 Carolina Arguelles는 다음과 같이 밝혔습니다. 카메라를 통해 음성 지원 컨트롤을 구현하여 앱이 AR에서 탐색하고 시도하고 있음을 알립니다.”

온라인으로 구매한 품목을 반품하거나 교환하면 기업에 수백만 달러의 손실이 발생합니다. AI 기반 신체 추적 및 기계 학습 알고리즘을 통해 브랜드는 현실감을 높이고 사용자와 자연스러운 연결을 유지할 수 있습니다.

2. 테이크 아웃 쇼핑 경험을 가능하게 하는 인공 지능

아마존 고(Amazon Go)는 고객이 줄을 서거나 계산대를 사용할 필요 없이 실제 매장에서 구매할 수 있는 전자상거래 거대 아마존의 개념이다.

따라서 중요한 사무실 회의에 늦고 아침을 먹지 않고 서둘러 집을 나서는 사람에게는 시간에 쫓기는 쇼핑객을 유치하기 위한 좋은 노력입니다.

Amazon Go는 어떻게 작동합니까?

밴드웨건에 합류하기 전에 고객은 Amazon Go 모바일 애플리케이션을 다운로드하고 프로필을 설정해야 합니다. 플랫폼은 다음 세 가지 간단한 단계를 통해 목표를 달성합니다.

• 1단계: 스캔하고 입력: 소비자는 앱에서 "매장 코드"를 탭할 수 있습니다.
• 2단계: 원하는 것을 가져갑니다. 통로에 있는 물건을 잡기만 하면 됩니다.
• 3단계: 계속 진행: 줄을 서거나 계산대에서 기다릴 필요가 없습니다. 제품을 가지고 나가십시오.

미래 잠재력

Forbes가 2018년에 발표한 기사에 따르면 "기술 대기업의 편의점 개념은 상당한 성장 잠재력과 매력으로 트렌드를 활용할 준비가 된 것 같습니다."

유망한 아이디어에 동의하고 수백만 명의 다른 사람들과 호기심을 공유하는 쇼핑객이 꾸준히 증가하고 있습니다.

3. 드라이브 스루 시스템 개선에 도움이 되는 인공 지능

2020년에 맥도날드는 인공 지능 스타트업인 Dynamic Yield를 인수하는 데 약 3억 달러 이상을 지출하여 가장 큰 기술 투자를 했습니다.

플랫폼 Dynamic Yield는 인공 지능을 적용하여 보다 개인화된 소비자 경험을 제공하는 데 중점을 둡니다. 전문가들에 따르면 이는 지난 20년 동안 맥도날드가 인수한 것 중 최대 규모다. 사실, 그것은 소매 산업에서 가장 큰 기술 투자 중 하나로 추정되었습니다.

인수 이후 패스트 푸드의 거물은 이미 수천 개의 드라이브 스루에서 디지털 디스플레이를 변경하여 고객에게 보다 개인화된 권장 사항을 동적으로 제공했습니다.

예를 들어 시간, 과거 판매 데이터 및 구매 패턴과 같은 데이터를 비판적으로 분석하여 매장 위치별로 보다 의미 있는 식사 추천을 생성합니다.

따라서 인공 지능이 드라이브 스루를 지원하면 추천 엔진이 메뉴 선택을 단순화하고 주방 백로그를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 인공 지능으로 제품 구매 시간 단축

전자 상거래에서 AI 를 사용하는 목표 중 하나는 구매자가 쉽게 사용할 수 있는 제품과 서비스를 제공하여 빠르게 소비하고 결과적으로 빠르게 반환하는 것입니다.

예를 들어, 2016년에 Lowe's는 고객 관리 로봇인 LoweBot을 출시했습니다. 고객의 질문에 응답하기 위해 로봇은 자연어 처리를 사용합니다. LoweBot에 전구를 구할 수 있는 곳을 물어보면 LoweBot이 매장 주변에 전구가 있는 위치를 알려줍니다. 그것은 또한 당신의 지역 상점에 재고가 무엇인지 알려줄 수 있습니다. 고객과 매장 직원 모두 이 정보에 액세스할 수 있습니다.

노력의 또 다른 목표는 매장 직원이 고객을 더 잘 지원할 수 있도록 데이터를 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 아이디어는 영업 사원의 직무를 대체하기 보다는 보완하여 더 높은 가치의 직무에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.

Lowe's Innovation Labs의 전무 이사인 Kyle Nel은 LoweBot이 궁극적으로 일자리를 없앨 수 있는지 묻는 질문에 "확실히 그렇지 않습니다. 내 전화기가 나를 쓸모없게 만들지는 않습니다."라고 말했습니다.

그리고 Lowe's는 제품 구매 시간을 줄이는 추세에 뛰어드는 유일한 플랫폼이 아닙니다. Dior, Macy's, Nike 및 Nordstrom과 같은 많은 다른 브랜드는 AI를 사용하여 판매를 늘리고 제품을 홍보하며 소비자 경험을 개선하고 있습니다.

5. 자동 식료품 쇼핑 목록

자동 식료품 쇼핑 목록은 이전에 구매한 품목을 소비자 카트에 다시 추가하고 고객을 위한 스마트 목록을 만드는 것을 목표로 합니다.

예를 들어, Sam's Club은 2020년에 미래 매장의 버전인 Sam's Club Now를 공개했습니다. 매장은 약 100,000평방피트로 일반 Sam's Club 매장보다 작습니다. 플랫폼은 인공 지능을 통한 디지털 길 찾기로 자동 식료품 목록 생성을 포함하여 매장 전체에서 다양한 기술을 테스트했습니다.

고객은 Sam's Club Now 모바일 앱을 사용하여 구매하려는 제품을 스캔하고 계산대를 건너뛸 수 있습니다. 이 앱은 또한 머신 러닝을 사용하여 사용자를 위해 자동으로 채워지는 "스마트" 슈퍼마켓 쇼핑 목록을 생성했습니다. 소비자는 필요에 따라 항목을 추가하거나 제거하여 이 목록을 수정할 수 있습니다.

이는 월마트 가 IRL(Intelligent Retail Lab) 실험적 접근 방식으로 시작한 것과 유사합니다. 실험적인 소매점은 인공 지능을 사용하여 상점의 부패하기 쉬운 제품을 표시하여 소비자가 이동 중에도 목록에 추가할 수 있도록 합니다.

6. 브랜드는 사내 쇼핑 경험을 재창조하고 있습니다.

온라인 전자상거래 대기업 알리바바는 지난 7월 GUESS와 함께 홍콩 이공대 캠퍼스에 FashionAI 컨셉 스토어를 구축했다. 이 매장의 목표는 고객에게 인공 지능(AI)으로 구동되는 미래 매장이 어떤 모습일지 엿볼 수 있도록 하는 것이었습니다.

GUESS의 현재 컬렉션 및 소매 기술은 이 매장에서 Alibaba의 고급 인공 지능 및 기타 기술과 통합되었습니다.

고객은 모바일 쇼핑 앱을 사용하여 매장에 체크인해야 합니다. RFID 태그가 옷걸이에 의도적으로 삽입되었기 때문에 쇼핑 여행 중에 모든 입대 제품을 확인합니다. 스마트 거울을 사용하여 옷을 입어보세요.

이를 통해 고객은 원하는 옷을 입어보지 않고도 바로 다음 옷걸이를 확인할 수 있었습니다. 고객은 또한 스마트 미러를 사용하여 선택한 상품과 다른 상품을 조합하는 방법에 대해 개별화된 조언을 얻을 수 있습니다.

이를 통해 브랜드는 스마트 미러를 채널로 사용하여 소비자가 제품이 어떻게 보완되는지 확인할 수 있습니다. 알리바바는 “패션 AI를 사용하면 옷을 어떻게 맞춰야 할지 고민할 필요가 없다”고 주장한다.

결론

전자 상거래에서 AI의 사용은 단기간에 이 부문을 크게 변화시켰으며 그 사용은 앞으로 몇 년 동안 증가할 것입니다. 브랜드는 전자 상거래에서 AI의 모든 가능성을 탐색하여 고객 관계를 개선하고 판매를 늘리며 방문자에게 전반적으로 개선된 쇼핑 경험을 제공하는 데 주력하고 있습니다.

인공 지능은 더 이상 공상 과학 소설의 영역에 국한되지 않습니다. 경쟁 우위를 추구하는 판매자는 온라인 상점이 새로운 차원에 도달하도록 돕기 위해 전자 상거래에서 AI를 조사하기 시작했으며 결과적으로 때때로 새로운 트렌드가 개발되었습니다.

위에서 우리는 전자 상거래에서 인공 지능의 중요한 동향 몇 가지를 언급했습니다. 다른 트렌드를 알고 있다면 아래에 댓글을 남겨주세요.