AI 전자상거래의 적용, 이점 및 과제

한때 공상과학 소설에서만 등장하던 인공지능(AI) 기술이 이제 우리의 일상생활의 일부가 되었습니다. 이메일을 작성하고, 날씨를 확인하며, 심지어 질병을 진단하는 데 AI를 사용합니다. AI는 특히 전자상거래 분야에서 큰 영향을 미치고 있습니다.

과거에는 기업들이 AI와 같은 첨단 기술을 단순히 '있으면 좋은 것'으로 여겨, 주로 고객을 만족시키고 재방문을 유도하는 용도로 활용하곤 했습니다. 그러나 오늘날 전자상거래 기업들은 AI를 통해 비즈니스를 성장시키고, 글로벌 운영을 지속하며, 다양한 채널에서 고객의 요구를 충족시키는 데 적극적으로 활용하고 있습니다.

현재 전자상거래 기업들은 다양한 비즈니스 기능에 AI를 도입하고 있으며, AI 채택이 확대되고 기술이 발전함에 따라 전자상거래 분야에서도 새로운 혁신적 응용 사례들이 계속해서 등장할 것입니다. 다음은 주목해야 할 몇 가지 사항입니다.

전자상거래에 사용되는 AI 기술 유형

AI는 단일 기술이 아니라 다양한 모델을 포함합니다. 전자상거래에서 사용되는 주요 AI 기술은 다음과 같습니다.

자연어 처리(NLP): 자연어 처리는 컴퓨터가 자연어를 해석하고 생성할 수 있도록 하는 기술입니다.
기계 학습(ML): 기계 학습은 알고리즘을 포함한 통계적 기법을 사용하여 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 딥러닝 모델(예: 변환기 및 OpenAI의 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델)은 데이터를 더 잘 이해하기 위해 알고리즘을 계층적으로 구성합니다.
컴퓨터 비전(CV): 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지와 비디오에서 정보를 해석할 수 있도록 하는 인공지능 분야입니다.
데이터 마이닝: 데이터 마이닝은 AI 알고리즘과 시스템을 정보 제공하기 위해 데이터를 발견하는 과정입니다.

AI는 고객이 적합한 제품을 찾도록 돕는 것에서부터 가격 비교에 이르기까지, 전자상거래 비즈니스의 모든 운영과 프로세스에 걸쳐 다양하게 활용될 수 있습니다. 아래는 AI의 주요 7가지 활용 사례입니다.

1. 개인화된 제품 추천

개인화된 제품 추천은 고객의 과거 행동, 탐색 기록, 구매 이력을 분석하여 적합한 제품을 제안합니다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP) 기반 AI는 고객의 언어와 이미지를 이해해 원하는 제품과 매칭할 수 있습니다.

"이 제품을 구매한 고객은 이런 제품도 구매했습니다" 또는 "고객이 본 제품"과 같은 AI 기반 기능은 크기, 색상, 형태, 소재, 브랜드 등을 기준으로 보완 제품을 추천하여 쇼핑 경험을 더욱 풍성하게 만듭니다.

2. 챗봇 및 가상 비서

챗봇과 가상 비서는 전자상거래 비즈니스에서 고객 서비스 담당자의 역할을 수행하며, 고객 문의를 처리하고 온라인 쇼핑을 지원하는 데 사용됩니다. 이들은 AI, 자연어 처리(NLP), 그리고 최근에는 생성적 AI를 활용하여 고객 요청을 효과적으로 이해하고 신속히 응답합니다.

챗봇과 가상 비서를 활용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

효율적인 고객 상호작용 생성. 챗봇과 가상 비서는 간단한 거래를 처리하고 주문을 진행하는 것은 물론, 고객에게 맞춤형 제안을 제공하여 다양한 판매 채널(POS)에서 대량의 요청을 효율적으로 처리하는 데 기여합니다. 이들은 오프라인 매장, 온라인 플랫폼, 모바일 앱 등 여러 접점에서 원활한 고객 경험을 지원합니다.
고객 데이터 수집. 챗봇과 가상 비서는 고객의 사이즈, 문의 이유 등 유용한 데이터를 수집하여 제품 개발과 고객 서비스 개선에 중요한 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 기업은 고객의 요구를 더 잘 이해하고 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다.
결제 과정 개선. 온라인 비즈니스는 결제 페이지에 챗봇을 통합하여 고객이 제품 세부정보, 인기 상품 재고, 배송 정보 등을 간편하게 문의할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 고객이 장바구니를 이탈하지 않도록 유도할 수 있습니다.
연중무휴 고객서비스 제공. 챗봇과 가상 비서는 24시간 신속한 응답을 제공하여 라이브 지원 요원이 더 복잡한 고객 서비스 문제를 해결할 수 있도록 합니다. AI는 분쟁을 자동으로 해결하고 환불을 처리하여 고객 서비스 비용을 절감하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

3. 사기 탐지 및 예방

AI는 데이터를 분석하고 이상 징후를 감지하며 실시간으로 거래를 모니터링하여 사기 탐지 및 예방에 효과적으로 활용될 수 있습니다. 이 기술은 고액 거래, 짧은 시간 내 다수의 거래, 낯선 위치에서 발생한 거래 등 비정상적인 패턴을 감지하고 이를 플래그하여 추가 조사를 유도할 수 있습니다.

또한, 기계 학습 모델을 사용하여 탐색 습관, 거래 기록, 장치 기록 등 행동 데이터를 바탕으로 사용자 프로필을 생성하고, 현재 소비자 행동을 이전 데이터와 비교하여 사기 행위를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 낯선 위치에서 갑작스레 큰 금액의 구매할 경우, 기계 학습 모델은 해당 프로필과의 일치 정보를 확인해 사기 여부를 판단할 수 있습니다.

4. 재고 관리

AI는 과거 판매 데이터를 분석하고 미래의 수요를 예측하여 재고 관리에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 센서와 RFID 태그를 활용한 실시간 데이터는 어떤 제품이 판매되고 있는지, 어디로 이동하고 있는지, 그리고 물리적 매장이나 물류 센터에서 출발했는지 등을 파악하는 데 유용합니다.

AI 기반 재고 관리는 공급업체와 통합하여 적시에 재고를 보충하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 또한, AI를 활용해 운송 시간과 배송 지연을 예측하고, 이러한 업데이트를 고객을 포함한 이해관계자와 효과적으로 소통할 수 있습니다.

5. 동적 가격 책정

동적 가격 책정은 실시간 사용자 행동, 글로벌 수요 및 공급, 경쟁업체의 상황에 따라 가격과 제공을 조정할 수 있게 해줍니다. AI를 활용하면 최적의 할인 기회를 예측하고, 성공적인 판매를 유도하기 위한 최소 할인율을 동적으로 결정할 수 있습니다.

AI는 다채널 소매업체들에게 가격 책정에 대한 더 큰 유연성을 제공합니다. 이를 통해 소매업체는 관찰된 수요에 따라 다양한 판매 채널에서 가격을 다르게 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트와 아마존에서 제품을 판매할 때, 특정 채널에서 구매 활동이 급증하면 AI는 아마존에서 해당 제품의 할인율을 지능적으로 조정할 수 있습니다.

AI는 또한 상품 구성 최적화를 통해 제품 다양성과 선택을 데이터 기반으로 최적화할 수 있습니다. 상품 구성 최적화는 제품과 경쟁업체에 대한 통찰력을 제공하여 선택과 가격 조정을 더욱 용이하게 합니다. AI를 활용하면 경쟁업체와 가격을 맞추어 항상 고객에게 최고의 거래를 제공할 수 있습니다.

6. 고객 이탈 예측

AI는 전자상거래 기업이 고객을 더 잘 이해하고 새로운 트렌드를 식별할 수 있게 해줍니다. AI는 POS 채널 전반에 걸친 고객 참여를 분석하고, 수집된 소비자 데이터를 통해 최적화를 위한 유용한 통찰력을 제공합니다.

기계 학습은 고객이 플랫폼을 떠날 가능성이 있는 시점을 예측하여 고객 이탈을 식별하고 이를 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 장바구니 포기, 탐색 포기, 웹사이트 이탈률 등의 이탈 지표에 대한 데이터를 수집하고, 이후 구매 완료 이메일, 로열티 할인, 장바구니 이탈 후속 문의 등을 자동화하여 고객이 구매를 완료하도록 유도할 수 있습니다.

7. 생성적 AI

생성적 AI는 프롬프트에 따라 텍스트, 이미지 또는 기타 미디어를 생성하는 인공지능 시스템입니다. 인기 있는 생성적 도구로는 ChatGPT와 DALL-E가 있습니다. 전자상거래 기업들은 생성적 AI를 사용하여 마케팅 자료 생산을 늘리고 이를 다양한 잠재고객에게 맞춤화하고 있습니다.

예를 들어, 카피라이터가 마케팅 이메일을 작성한 후 생성적 AI 도구를 통해 다양한 고객 세그먼트에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다. 마케터는 또한 생성적 AI에 브랜드 메시지 및 포지셔닝에 대한 피드백을 요청하여 목표 고객 페르소나와 일치하는지 확인할 수 있습니다.

전자상거래 AI 사용 이점

AI는 전자상거래 기업에 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.

판매 증가. AI는 고객 데이터를 수집하고 분석하여 판매 프로세스를 더 효율적으로 만들어 줍니다. 더 많은 데이터를 통해 적절한 메시지를 적절한 시간에 적합한 잠재 고객과 소통할 수 있습니다. 프랑스의 배송 서비스인 Chronopost는 2022년 홀리데이 시즌 동안 AI 기반 캠페인을 사용한 후 매출이 85% 증가했습니다.
더 나은 개인화된 고객 서비스. AI는 여러 접점에서 고객 피드백과 대량 데이터를 분석하여 고객 상호작용을 측정할 수 있습니다. 전자상거래 웹사이트는 이 데이터를 활용하여 원활한 옴니채널 고객 경험을 제공합니다. 고객 데이터를 수집하면 쇼핑객의 선호도를 파악하여 구매를 유도하는 맞춤형 제안을 생성할 수 있습니다. Ruti와 같은 브랜드는 가상 판매 직원을 도입하여 전환율과 평균 주문 가치를 증가시켰습니다.
시간 인력 재배치. AI는 이메일 발송, 주문 처리, 고객 서비스 및 결제 처리와 같은 작업과 프로세스를 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 자동화는 인건비를 줄이고 운영 효율성을 개선하여 유지 관리에 소요되는 시간을 줄이고 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 합니다. 공급망 관리에서 AI 기반 예측은 오류를 최대 50%까지 줄이고 판매 손실 및 제품 부족을 최대 65%까지 감소시킬 수 있습니다.

전자상거래 AI 사용 과제

AI가 전자상거래에서 여러 가지 이점을 제공하지만, 몇 가지 과제도 있습니다.

데이터 프라이버시. AI 알고리즘은 소비자 데이터를 활용하여 개인화된 추천과 예측을 제공합니다. 이러한 데이터를 수집하는 과정에서 개인정보 보호와 데이터 보안에 대한 우려가 제기될 수 있습니다. 또한, AI는 기업이 보유한 지적 재산에 대한 보안 위험을 초래할 수 있으며, 이로 인해 우발적인 유출이나 침해가 발생할 수 있습니다.
높은 초기 투자. AI를 구현하는 데에는 비용이 많이 들 수 있습니다. 인프라, 인재, 유지 관리에 대한 투자가 필요하며, AI 솔루션이 항상 긍정적인 투자 수익률(ROI)을 가져오는 것은 아닙니다.
저품질 고객 서비스 우려. AI 고객 서비스는 챗봇에 의존하기 때문에 인간 고객 서비스 담당자와 동일한 수준의 지원을 제공하지 못할 수 있습니다. 이런 경우 AI 고객 서비스는 마찰, 고객 불만족 및 나쁜 평판을 초래할 수 있습니다.

전자상거래 AI FAQ

AI는 전자상거래 산업을 어떻게 변화시키고 있나요?

AI 도구는 소매업체가 고객을 이해하고, 더 나은 비즈니스 결정을 내리며, 고객 경험을 개선하고, 운영을 최적화하는 데 필요한 분석 통찰력과 데이터를 제공합니다. 결과적으로 전자상거래에서 인공지능은 매장이 제품을 최대화하고, 전환율을 높이며, 판매를 증가시키는 데 도움을 줍니다.

기계 학습은 전자상거래에서 어떻게 사용되나요?

소매업체는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 데이터를 수집, 분석 및 활용하여 개인화된 쇼핑 경험을 제공하고, 가격을 최적화하며, 고객 통찰력을 생성합니다. 전자상거래 기업은 공급과 수요를 관리하고, 이탈을 예측하며, 사기를 탐지하고, 챗봇과 동적 가격 책정을 지원하기 위해 기계 학습을 사용합니다. 또한 운영을 간소화하기 위해 자동화를 설정하는 데 사용할 수 있습니다.

AI는 전자상거래 마케팅에서 어떻게 사용되나요?

AI는 전자상거래 기업이 고객을 이해하고 새로운 구매 행동 및 트렌드를 식별하는 데 도움을 줍니다. 또한 기업이 보다 타겟팅된 광고, 마케팅 캠페인 및 제안을 생성할 수 있게 합니다. 마케터들은 생성적 AI 도구를 사용하여 콘텐츠 생산을 확장하고 메시지가 회사의 목표 고객에 적합한지 확인합니다. 마지막으로, 마케터는 옴니채널 전략을 통해 잠재고객을 재타겟팅하여 구매를 유도합니다.