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소매업에서 AI를 사용하여 쇼핑 경험을 개인화하는 방법

저자: Bobby Amezaga / VP, Product Marketing

 

작성일: 2021.11.10

리테일 기업이 AI(인공지능)를 활용하여 고객 맞춤형 경험을 제공할 수 있는 방법에 대해 소개하겠습니다.

AI는 소매업체가 고객에게 개인화된 경험을 통해 더 많은 수익을 창출할 수 있도록 지원하고 있습니다. 아우터를 전문으로 판매하는 Icebreaker에 따르면 고객 맞춤형 추천 상품을 제공했을 때 소비자의 클릭률이 40% 정도 증가하였다고 합니다. 이로써 해당 기업의 매출이 28% 증가하고 평균 주문 금액이 11% 상승하게 되었습니다.

대다수의 리테일 기업은 아직도 AI와 비즈니스를 접목하는데 어려움을 겪고 있으나, Icebreaker는 AI를 통해 성공적으로 고객 맞춤형 경험을 확장할 수 있었습니다. 그러나, 이러한 AI적용을 위해 기업은 기존 콘텐츠 생성 과정이나 쇼핑 여정을 완전히 변경할 필요는 없습니다. 먼저 AI가 쇼핑 경험에 가장 큰 영향을 끼칠 수 있는 부분을 판단하고 그에 따라 쉬운 전략을 세우기만 하면 됩니다. 

리테일 산업에서 AI를 어떻게 사용할 수 있을까요?

여러분의 비즈니스 채널이 확정되었다면 AI를 통해 기업의 고객들에게 맞춤형 고객 경험을 제공할 수 있는 실행 가능한 방안에 대해 생각해봐야 합니다. 다음 사례를 참고하여 AI를 구현하는 방법에 대해  알아보세요.

1. AI를 활용한 맞춤형 제품 추천 기능

앞서 언급한Icebreaker예시와 마찬가지로 브랜드는 AI를 사용하여 데이터를 수집, 구성 및 사용하여 고객의 행동을 기반으로 관련 콘텐츠 페이지 및 제품을 추천할 수 있습니다. AI는 보기, 클릭하기, 장바구니에 추가하기, 저장하기, 좋아요 표시하기, 기기 선호도, 위치 등 모든 고객 행동을 기록하여 맞춤형 고객 경험을 제공합니다. 각 단계는 AI가 고객 선호도에 맞게 제품과 카테고리를 조정할 수 있도록 프로필을 구성합니다. 

이러한 과정은 고객의 재구매를 야기시킵니다. “맞춤형 쇼핑 보고서”에 따르면 첫 방문에서 개인화된 추천을 클릭한 소비자의37%은 사이트를 재방문하였으나 그렇지 않았던 소비자의 재방문율은 19%에 불과했습니다. 

리테일 산업에 있어 AI가 소비자의 구매 경험을 맞춤화할 수 있는 부분을 소개하겠습니다.

  • 홈 페이지: 카탈로그 전체에서 가장 많이 팔린 제품과 최근에 본 제품을 우선적으로 표시합니다. 작은 영역부터 시작하여야 추후 문제가 발생하거나 전략을 추가로 변경해야 하는 경우 신속하게 최적화할 수 있습니다.

  • 카테고리 랜딩 페이지: 카테고리나 랜딩 페이지에 특정한 제품을 표시합니다. 처음부터 모든 제품을 표기하기보다는 점진적으로 테스트하는 것이 효율적입니다.

  • 상품 상세 페이지: 고객이 좋아할 만한 상품을 보여주는 단순 추천 영역을 추가하세요. 고객이 실시간으로 확인하고 있는 제품과 유사한 제품을 추천함으로써 소비자에게 더 많은 선택권과  최적화된 고객 여정을 제공할 수 있습니다.

  • 결제: 결제 프로세스를 활용하여 기회를 만들어보세요. 예를 들어 버려진 구매로 이루어지지 않았던 장바구니안의 제품을 알려주는 이메일을 전송하여 소비자에게 해당 제품을 상시키기 유사한 제품을 추천할 수도 있습니다.

2. AI 사이트 검색 기능으로 전환율 향상

무엇인지 이미 알고 있는 고객의 경우 검색을 통해 완벽한 제품을 쉽게 찾을 수 있습니다. 

검색과 추천 기능 모두를 사용한 소비자는 검색만 한 소비자에 비해 전환율이 3.7배 더 높았습니다.  또한, 두 가지 기능을 모두 사용한 소비자는 추천만 클릭하는 고객보다 구매로 전환되는 확률이 2.1배 더 높았습니다. 

다음 주요 사항을 유의하여 실행해보세요.

  • 검색 가시성: 사이트의 첫 페이지와 제품 페이지에서 가장 잘 보이는 부분에 검색 창을 배치하여 고객이 제품을 검색하도록 권장합니다. 

확장 검색: 고객이 제품 페이지를 스크롤할 때 검색 표시줄을 고정 상태로 만드세요. 이러한 설정은 검색창을 클릭할 때 구매할 가능성이 더 큰 모바일에서 구매하는 소비자에게 유용합니다. 

  • 데이터 품질: 맞춤형 검색 결과의 정확도는 데이터 품질에 따라 달라집니다. 부정확한 정리되지 않은 정확하지 않은 데이터는 기업이 인사이트와 개인화된 경험을 제공하는데 효율적이지 않습니다.

시작하기

세일즈포스에서 발표한 소비자 구매 트렌드에 따르면 재구매자의 절반이 16일 이내에 다음 구매를 시행한다는 사실을 확인했습니다. 따라서 관련 제안과 정교한 검색 기능으로 중요한 순간에 재구매자를 사로잡는 것이 가장 중요합니다.

리테일 산업에서 AI를 사용하는 방법에 대해 자세히 알고 싶으시다면 다음 단계로 나아갈 수 있는 Accelerator 트레이닝을 통해 AI  사용을 극대화하세요. 여러분의 직무와 직급에 상관없이 웨비나와 여러 종류의 세션을 통해 도와드리겠습니다. 세일즈포스 코리아 뉴스레터를 구독하여 다음 시리즈를 받아보세요.

 

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