제너레이티브 AI가 전자 상거래를 혁신하는 방법

개인화된 고객 경험에서 효율적인 공급망 관리에 이르기까지 생성 AI는 전자 상거래 전문가의 판도를 빠르게 변화시키고 있습니다.

Generative AI는 전자 상거래를 혁신하고 온라인 비즈니스의 거의 모든 측면을 향상시키는 혁신적인 솔루션을 제공했습니다. 고객 데이터와 행동을 분석할 수 있는 AI 기반 도구를 통해 전자 상거래 비즈니스는 개인 취향에 맞는 제품과 서비스를 추천하는 보다 맞춤화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.

고객에게 독특한 경험을 제공하고, 제품 디자인을 개선하고, 재고 관리를 개선하고, 공급망 효율성을 향상시키는 능력을 통해 생성 AI가 전자 상거래의 환경을 영원히 변화시키고 있다는 것은 분명합니다.

이러한 모델은 대규모 언어 모델(LLM)과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 이미지 및 비디오 합성에서 텍스트 및 음성 생성에 이르는 다양한 애플리케이션으로 고유한 출력을 생성합니다.

생성 AI는 여러 부문을 형성하고 있습니다.

Generative AI는 알고리즘을 사용하여 입력 데이터를 기반으로 원본 콘텐츠 또는 솔루션을 만듭니다. 여기에는 텍스트, 이미지 또는 음악과 같은 새로운 것을 캡처하도록 기계 학습 모델을 교육하는 것이 포함됩니다.

본질적으로 제너레이티브 AI 시스템은 대량의 데이터를 분석한 다음 해당 데이터를 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 방식으로 작동합니다. 이 프로세스에는 신경망을 사용하여 데이터를 이해하는 작업이 포함됩니다.

생성 AI의 가장 중요한 이점 중 하나는 인간이 수동으로 생성하기 어렵거나 불가능한 완전히 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력입니다. 예를 들어 생성 AI를 사용하여 개별 제품 권장 사항을 제안하고 사실적인 3D 모델을 생성하며 매력적인 기사를 작성할 수도 있습니다.

그리고 더 인상적인 것은 무엇입니까?

생성 AI가 이러한 작업을 수행하는 데 필요한 시간은 매우 짧습니다. 인간이 복제할 수 있는 것이 아닙니다. ChatGPT, Bard 및 DALL-E와 같은 도구의 인기가 높아지면서 생성 AI가 급증함에 따라 생성 AI 도구 및 모델의 속도가 크게 향상되었습니다.

이 속도는 데이터의 복잡성, 데이터 세트의 크기 및 사용 가능한 컴퓨팅 성능과 같은 다양한 요소를 기반으로 합니다. 그러나 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 발전으로 제너레이티브 AI는 이제 방대한 양의 데이터를 매우 빠르고 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다.

제너레이티브 AI의 속도는 필요한 사용자 지정 수준에 따라 달라질 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 예를 들어 고도로 개인화된 콘텐츠 또는 솔루션은 일반적인 출력보다 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.

속도 및 효율성 기능은 제너레이티브 AI 모델 자체를 구동하는 기술이 향상됨에 따라 향후 개선될 것으로 예상됩니다. 전자 상거래 전문가는 다양한 산업에서 새로운 가능성과 응용 프로그램을 열 수 있는 생성 AI의 속도와 성능을 기대해야 합니다.

제너레이티브 AI는 이미 의료 및 엔터테인먼트와 같은 산업을 재정의하여 이전에는 상상할 수 없었던 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 앞으로 몇 년 동안 훨씬 더 흥미롭고 획기적인 응용 프로그램을 보게 될 것으로 기대할 수 있습니다.

하지만 계속 집중하고 생성 AI가 이미 전자 상거래 세계에 막대한 영향을 미치고 있는 방법을 조사해 봅시다.

전자 상거래의 생성 AI

생성 AI 도구를 적절하게 사용하는 전자 상거래 전문가의 가능성은 거의 무한합니다.

메시지가 올바르게 표시된다고 가정하면 전자 상거래 회사가 고객에게 온라인으로 제공할 수 있는 경험을 최적화하기 위해 생성 AI에 의존할 수 있습니다. 제너레이티브 AI 알고리즘을 사용하여 고유한 쇼핑 경험으로 고객을 사로잡는 콘텐츠를 생성함으로써 참여도를 높이고 전환율을 높일 수 있습니다.

Generative AI는 기업이 브라우징 패턴, 구매 내역 및 주요 인구 통계 정보를 분석하여 개인화된 권장 사항 및 대상 제안을 실시간으로 생성할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 고객의 관심사에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 제공하여 쇼핑 경험을 향상시킵니다.

제너레이티브 AI가 제공하는 편리함과 효율성은 최고입니다.

상거래 팀은 생성 AI를 사용하여 일일 작업량을 보충하고 반복 작업에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. 이렇게 하면 긴급한 작업이나 브레인스토밍 세션과 같은 일을 위한 일정을 확보할 수 있습니다.

전자 상거래 개인화의 생성 AI

대유행 기간 동안 온라인 쇼핑이 붐을 이루면서 전자 상거래는 단순히 온라인 상점을 개설할 수 있는 것이 아니라 군중에서 눈에 띄는 것이 되었습니다. 그리고 온라인 상점이 경쟁하는 업종에 따라 혼잡한 온라인 시장이 될 수 있습니다.

당신의 회사는 어떻게 군중들로부터 눈에 띌 것입니까?

전자 상거래 개인화를 통해.

Generative AI는 상거래 팀이 전자 상거래 개인화 이니셔티브를 추진하는 데 도움이 되는 완벽한 도우미 역할을 합니다. 제너레이티브 AI 알고리즘으로 전환함으로써 팀은 개별 고객의 선호도와 요구 사항에 맞는 콘텐츠, 제품 및 서비스를 만들 수 있습니다.

알고리즘은 구매 내역이나 검색 행동과 같은 수많은 고객 데이터를 분석하여 기업이 고객 선호도에 대한 깊은 통찰력을 얻습니다. 관련 제품을 제안하든, 개인화된 콘텐츠를 큐레이팅하든, 타깃 마케팅 메시지를 제공하든, 스마트한 비즈니스는 이러한 통찰력을 사용하여 개별 수준에서 고객과 공감하는 경험을 제공합니다.

이것은 기본적인 세분화를 뛰어넘는 것입니다.

고유한 고객 특성과 행동 패턴을 고려하여 진정한 일대일 경험을 제공합니다. 고객의 중요한 정보를 이해함으로써 고객에게 구체적인 권장 사항을 제공하고 요구 사항을 예측하며 연결 ​​및 관련성을 생성할 수 있습니다.

Generative AI는 또한 실시간 개인화를 가능하게 하여 기업이 제품과 경험을 동적으로 조정할 수 있도록 합니다. AI 알고리즘은 고객 상호 작용 및 피드백에 대한 지속적인 분석을 통해 개인의 선호도에 적응하고 시간이 지남에 따라 개인화 전략을 개선할 수 있습니다.

이 반복적인 접근 방식을 통해 고객은 관련 권장 사항 및 경험을 받아 참여를 촉진할 수 있습니다.

온라인 쇼핑 및 생성 AI

오늘날 소비자는 원활하고 맞춤화된 쇼핑 경험을 요구하며 소매업체는 AI를 사용하여 개인화된 경험을 만들어 이러한 요구를 보다 효과적으로 충족할 수 있습니다.

개인화 외에도 AI는 소매 업계의 운영 효율성을 개선했습니다. AI 기반 솔루션은 재고 관리 최적화, 공급망 자동화, 이행 프로세스 향상을 통해 비용을 절감하고 생산성을 높였습니다.

온라인 고객 경험도 AI에 의해 변화되었습니다. 대화형 AI로 구동되는 챗봇은 고객 질문에 빠르고 유용한 답변을 제공하고 가상 비서가 쇼핑 프로세스를 통해 고객을 안내합니다.

이러한 대화형 상거래 기술은 쇼핑 경험을 향상시키고 고객 선호도 및 구매 행동에 대한 가치 있는 데이터를 소매업체에 제공합니다.

그러나 실제로 어떻게 작동합니까?

이 모든 정보를 통해 모든 것이 어떻게 결합되는지 알고 싶을 것입니다.

정답은 알고리즘 분석입니다.

제너레이티브 AI는 고급 데이터 분석 도구를 사용하여 고객 행동 패턴과 선호도를 식별하여 기업이 고객 경험을 각 사람에게 적용할 수 있도록 합니다.

Generative AI는 여러 알고리즘과 특수 소프트웨어를 사용하여 고객 상호 작용에서 수집된 데이터를 수집, 분석 및 해석합니다. 이 정보를 통해 유사한 경향과 패턴이 발견됩니다. 이를 통해 놀랍도록 정확하고 개인화된 소비자 추천을 생성할 수 있습니다.

생성 AI가 지금 믿을 수 없다고 생각한다면 기다리십시오. 많은 제너레이티브 AI 모델의 가장 놀라운 기능 중 하나는 점점 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 시간이 지남에 따라 개선되는 기능입니다. 고객 예측을 수행하고 고객 세그먼트에 대해 훨씬 더 정확한 권장 사항을 제공하기 위해 정보가 지속적으로 사용되기 때문입니다.

전자 상거래 마케팅 자동화의 생성 AI

제너레이티브 AI 모델과 기술을 채택하면 마케팅 자동화 측면에서도 막대한 이점이 있습니다.

테스트 프로세스를 자동화하고 캠페인을 최적화함으로써 전자 상거래 회사는 워크플로우를 통합하고 다른 중요한 작업을 위한 추가 시간을 확보할 수 있습니다. 상거래 팀은 또한 제너레이티브 AI를 사용하여 테스트 전에 브레인스토밍을 하거나 캠페인 아이디어를 생성할 수 있습니다.

AI 기반 마케팅 자동화의 이점

이미 제너레이티브 AI의 많은 이점에 대해 논의했지만 한 가지 더 큰 장점이 남아 있습니다. 바로 고객 데이터를 직접 처리한다는 것입니다.

생성 AI 도구 및 알고리즘을 사용하면 데이터 입력 또는 데이터 분석과 같은 단조로운 작업을 쉽게 자동화할 수 있습니다. 이렇게 하면 팀 구성원이 작업의 덜 사소한 측면에 집중할 수 있는 더 많은 시간을 얻을 수 있습니다.

또한 생성 AI는 수동 오류 및 데이터 불일치를 방지하는 데 도움이 됩니다. 데이터 입력, 데이터 분석 또는 고객 세분화에서 실수를 하면 비용이 많이 드는 결과를 초래하고 고객이 온라인 상점에서 경험하는 데 직접적인 영향을 미칩니다.

이러한 작업에 생성 AI를 사용하면 팀 시간이 절약되고 작업이 완벽하게 수행됩니다.

제너레이티브 AI로 마케팅 캠페인 강화

AI로 구동되는 마케팅 자동화 소프트웨어는 기업의 타겟팅 기능도 향상시킬 수 있습니다.

고객을 연구함으로써 AI 알고리즘은 특정 마케팅 메시지에 호의적으로 반응하는 경향이 더 높은 특정 세그먼트를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 기업은 판매를 촉진하고 더 깊은 고객 참여를 촉진할 수 있는 더 큰 잠재력을 가진 정교하게 조정된 캠페인을 만들 수 있습니다.

고객 기반의 특정 세그먼트가 다가오는 마케팅 캠페인에 더 호의적으로 반응할 것이라는 것을 알고 있다면 해당 정보는 해당 캠페인의 예산에 영향을 미칠 것입니다. 이와 같이 제너레이티브 AI를 사용하여 캠페인의 영향을 예측하면 예산을 할당하거나 사용하는 방법에도 영향을 미칠 수 있습니다.

Generative AI는 마케팅 캠페인 및 타겟팅 전략의 환경을 혁신하고 있습니다. 사용자 데이터를 면밀히 조사함으로써 이러한 알고리즘은 고객의 마음을 사로잡을 가능성이 높은 개인화된 캠페인을 생성하고 우수한 전환율을 산출할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

제너레이티브 AI 기술의 잠재력을 활용함으로써 기업은 소셜 미디어, 이메일 캠페인, 웹사이트 상호작용을 포함한 다양한 접점의 데이터를 평가할 수 있습니다.

고객 여정에 대한 이러한 포괄적인 이해를 통해 AI 알고리즘은 사용자 행동 및 관심사를 기반으로 집중 캠페인을 구성할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 전환율을 높이고 대상 청중의 참여를 높일 수 있습니다.

제너레이티브 AI로 효율성 향상

AI 기반 마케팅 자동화를 통합하면 워크플로 효율성이 크게 향상됩니다. 기업은 인공 지능에 의존하여 프로세스에 집중하여 수작업을 줄일 수 있습니다.

또한 AI 기반 마케팅 자동화 도구는 고객을 지능적으로 분류하고 타겟팅할 수 있습니다. 개별 소비자를 이해함으로써 기업은 고도로 개인화되고 관련성 높은 마케팅 메시지를 전달할 수 있습니다.

전자 상거래에서 생성 AI의 많은 이점

일시적인 유행과는 거리가 먼 제너레이티브 AI의 채택은 커머스 팀에게 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

AI 기술의 지속적인 발전과 데이터 가용성의 증가로 인해 생성 AI는 장기적인 투자가 되었습니다. AI 알고리즘이 더욱 정교해지고 데이터 소스가 계속해서 증가함에 따라 제너레이티브 AI는 상거래를 주도하고 비즈니스에 가치를 제공하는 데 더욱 강력해질 것입니다.

함께하는 밝은 미래

제너레이티브 AI를 채택하는 것은 경쟁 시장에서 번창하고자 하는 상거래 중심의 팀을 위한 전략적 움직임입니다. 개인화된 경험을 생성하고 프로세스를 최적화하며 변화에 민첩하게 대처할 수 있습니다. 지속 가능한 성장의 잠재력과 지속적인 개발을 통해 제너레이티브 AI는 미래 지향적인 모든 비즈니스에서 채택해야 하는 귀중한 도구입니다.

개인화는 전자상거래의 핵심입니다. 전자 상거래 개인화를 통해 디지털 상점의 더 나은 미래를 만드는 방법을 알아보십시오.