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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?
공통적이며 시각적 데이터 활용
전체적인 고객 뷰 생성
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 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
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.
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