리테일 업계 성공을 위한 AI 사용법

48%의 고객이 더 나은 고객 서비스를 위해 브랜드를 바꿨다고 답할 정도로 서비스는 고객 충성도를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 고객 서비스 향상을 포함해 리테일 업계의 거의 모든 것에 도움이 될 수 있습니다. 이미 리테일 업체 92%가 고객과의 관계를 위해 AI에 투자하고 있습니다. 세일즈포스와 함께 리테일 기업에서 다양하게 활용 가능한 AI를 확인하고 고객 만족도 및 가게 매출을 높여보세요.

리테일 기업들은 인공지능(AI)의 미래에 큰 투자를 하고 있으며, 리테일 업체 92%가 이 기술에 투자하고 있습니다. 리테일 업체의 59%는 매장 직원의 상품 추천을 돕기 위해, 55%는 온라인 쇼핑객을 돕기 위해 디지털 비서를 사용하는 등 리테일 업계에서 AI를 사용하는 것은 이미 흔한 일입니다.

하지만 AI 기술이 빠르게 발전함에 따라 리테일 업체들은 이미 그 혜택을 톡톡히 누리고 있습니다. 2023년 연휴 시즌에는 AI의 영향을 받아 1,990억 달러의 매출을 달성했습니다.

당신은 고객을 만족시키기 위해 AI를 어떻게 활용하고 있나요? 리테일 기업이 활용할 수 있는 몇 가지의 AI 활용방법에 대해 살펴보겠습니다.

인공지능(Artificial Intelligence: AI) 이란 무엇인가요?

먼저, 인공지능이 무엇인지 알고 계시겠지만, 생성형 AI가 비즈니스에 어떤 의미를 갖는지 궁금할 수 있습니다. 생성형 AI는 질문이나 프롬프트에 해당하는 광범위한 데이터 소스를 사용하여 텍스트, 비디오, 이미지 등의 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능입니다.

리테일 업체는 CRM 데이터와 함께 AI를 사용하여 마케팅, 커머스 및 서비스 기능을 위한 추천 및 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 또한 조직 전반에서 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화하는 데 사용할 수도 있습니다.

리테일에 AI를 사용하면 어떤 장점이 있나요?

소매업에서 AI를 사용하면 매출과 고객 관계를 향상시킬 수 있습니다. 리테일 인공지능 솔루션은 데이터 수집, 분석, 전달을 자동화함으로써 인사이트를 더 빠르고 효율적으로 활용하고 직원과 고객 경험의 수준을 높일 수 있도록 도와줍니다. 방법은 다음과 같습니다.

공통적이며 시각적 데이터 활용

AI는 실시간 고객 데이터에 대한 액세스를 통합하고 자동화하여 직원들이 해당 정보를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 아울러, 모든 부서가 동일한 데이터를 사용하면 협업이 더 쉬워지고 업무 처리 시간도 단축됩니다. 예를 들어 모든 팀원이 애플리케이션과 대시보드 내에서 마케팅, 커머스, 서비스 전반에서 고객이 어떻게 상호 작용하는지 확인할 수 있으므로 고객의 상호 작용이 중단된 지점을 빠르고 원활하게 파악할 수 있어 고객관리에 도움을 줍니다.

전체적인 고객 뷰 생성

리테일을 위한 AI를 사용하면 전략적 계획 도구로 활용할 수 있는 상세한 고객 프로필을 생성할 수 있습니다. 또한 모든 접점에서 고객 특성을 파악하여 관련성 높은 커뮤니케이션, 타겟팅 프로모션, 효율적인 서비스를 통해 고객에게 다가갈 수 있도록 도와줍니다. AI는 프로필 데이터를 사용하여 고객의 참여가 감소하는 시점을 파악하고 다시 구매로 유도할 수 있는 제안을 제공합니다.

인사이트를 활용한 문제 해결하기

AI는 자사 데이터를 수집하고 분석하는 것 외에도 소셜 미디어 게시물, 쇼핑객의 제품 리뷰, 판매 내역, 시장 상황을 살펴보고 계획 및 예측에 도움을 줄 수 있습니다. 리테일 AI에게 고객의 불만 사항을 해결하고 쇼핑 경험을 개선할 수 있는 방법을 추천하도록 요청할 수 있습니다.

또한 마케팅 전략이 얼마나 효과적인지 판단하고 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 되는 메시지, 전송 시간, 채널, 프로모션 제안을 요청할 수 있습니다. 다음에 무엇을 해야 할지 추측하는 대신 AI는 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

기업이 AI를 활용하여 구매 경험을 개선하는 방법

AI를 어떤 부분에서 강화해야 할지 궁금하신가요? 리테일을 위한 AI 솔루션을 사용하여 조직 내에서 이미 파악한 문제점을 해결하세요. 쇼핑을 원하는 고객부터 시작하는 것이 좋습니다. 어떻게 하면 고객의 쇼핑 경험을 더 쉽고 즐겁게 만들 수 있을까요? 고객의 관점에서 바라보면 영업, 마케팅, 서비스, 운영, 커머스 등 모든 부서에서 AI를 강화할 수 있는 많은 기회를 발견할 것입니다.

AI를 활용한 상품 기획 및 예측 개선

상품 기획을 통해 리테일 기업은 적재적소에 필요한 제품을 정확한 수량으로 최적의 가격에 제공할 수 있습니다. AI는 리테일 업체가 시장 상황, 소비자 트렌드, 과거 판매량 및 기타 관련 요소를 고려하여 어떤 제품을 취급하고 얼마나 주문할지 보다 정확하게 결정할 수 있도록 도와줍니다.

또한 시나리오를 시뮬레이션 하여 프로모션, 가격, 공급망 중단 등이 수요에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 확인할 수 있습니다. 무엇보다도 AI는 부서 간 협업을 지원하므로 영업, 마케팅, 운영 팀이 실시간으로 동일한 계획을 바탕으로 함께 작업할 수 있습니다. 이를 통해 리테일 업체는 불필요한 재고를 줄여 전반적인 재고 효율성을 개선할 수 있습니다.

AI를 활용하여 고객에게 개인화된 메시지 전달

AI는 마케팅 팀이 개인화된 타겟 마케팅 메시지를 더 빠르고 효율적으로 제작할 수 있도록 도와줍니다. 이미 리테일 업체의 58%가 광고, 이메일, 소셜 미디어 및 웹사이트용 자산을 제작하는 데 생성형 AI를 사용하고 있습니다.

또한 개인화된 마케팅 이메일 작성(56%), 개인화된 프로모션 제안 생성(54%), 개인화된 제품 설명 자동 생성(53%)에도 이 기술을 활용하고 있습니다. 마케터는 고객 프로필, 쇼핑 내역, 서비스 문의, 로열티 프로그램 데이터에 AI를 적용하여 고객 세분화를 자동화하고 잠재고객을 위한 콘텐츠 여정을 대응할 수도 있습니다.

AI를 활용한 쇼핑 및 결제 경험 자동화

구매자가 원하는 제품이나 좋아할 만한 제품을 더 쉽게 찾고 구매할 수 있도록 만드는 것은 구매 전환율을 높이는 데 매우 중요합니다. AI는 대화형 사이트 검색을 통해 쇼핑 과정에서 발생하는 문제점을 줄여주므로 고객은 필요한 것을 쉽게 찾을 수 있습니다. 또는 AI 기반 음성 인식을 사용하여 고객이 매장 직원과 대화하듯 사이트와 대화할 수도 있습니다. 또한 거래를 최적화하기 위해 AI를 사용하여 시장 상황에 따라 자동으로 가격 책정 방식을 추천하고, 원클릭 결제를 제공하거나 자주 구매하는 제품에 대한 알고리즘을 설정할 수도 있습니다.

AI를 활용한 손실 방지 노력 개선

리테일 업계의 매출 감소, 즉 매출 대비 재고 손실이 증가하고 있습니다. 2022년에 리테일 업체들은 1,221억 달러의 손실을 입었으며, 그 중 65%는 외부 및 내부 도난으로 인한 손실이었습니다. 여기에도 AI가 도움이 될 수 있습니다.

AI는 감시 영상을 실시간으로 분석하여 의심스러운 행동을 감지하고 매장 내 직원에게 알릴 수 있습니다. 또한 거래 로그, 재고 수준 및 직원 액세스를 모니터링하고 단기간에 여러 건의 고액 거래와 같은 불규칙한 활동에 대한 경고를 줄 수 있습니다. AI는 실시간으로 재고를 추적하기 위한 RFID(무선 주파수 식별) 작업을 지원합니다. 또한 실제 재고와 기록된 재고의 불일치를 감지하면 외부 또는 내부 도난 가능성을 경고할 수 있습니다.

AI를 활용한 서비스 효율성 향상

오늘날 훌륭한 고객 서비스는 리테일 기업의 성공 여부를 결정합니다. 48%의 고객이 더 나은 고객 서비스를 위해 브랜드를 바꿨다고 답할 정도로 서비스는 고객 충성도를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 상담원의 생산성과 고객 만족도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 사람들이 일상에서 사용하는 언어를 이해할 수 있는 챗봇과 가상 비서를 활용하여 고객과 더 나은 소통을 할 수 있습니다.

또한 반품을 포함한 셀프 서비스 옵션을 강화할 수 있습니다. AI는 브랜드 음성으로 이메일 및 문자 응답 초안을 작성하여 상담원의 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 통화 내역을 기반으로 잠재적인 서비스 문제를 예측할 수 있으므로 고객에게 영향을 미치기 전에 미리 문제를 해결할 수 있습니다. AI로 이러한 작업을 자동화하면 실제 상담원이 공감 능력이 필요한 더 복잡한 문제를 처리할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.

궁금한 점은 언제든 문의주세요. 전문가가 도움을 드리겠습니다.

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리테일 업계에서 더욱 훌륭하게 AI를 활용하기 위한 준비

AI는 고객 경험을 향상시키면서 효율성을 개선하고자 하는 리테일 기업에게 유용한 도구가 될 수 있습니다. 이를 제대로 활용하려면 먼저 조직 전반의 모든 고객 데이터를 통합한 다음, 기존 워크플로우에 AI를 추가하여 식별된 고객 문제를 해결할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 계속해서 사용 사례를 테스트하고 조정하고, 운영 목표와 고객의 기대치를 모두 충족할 수 있도록 고객의 피드백을 구하는 것도 잊지 마세요.