AI와 기계 학습이 전자 상거래의 미래에 어떤 영향을 미치고 있습니까?

전자 상거래는 90년대 중반부터 시작되어 25년 이상 널리 퍼졌습니다. 이 기간 동안 전 세계적으로 비즈니스 방식을 완전히 바꾸었다고 해도 과언이 아닐 것입니다. 오늘날 세계에서 가장 조직화되지 않은 부문도 디지털화와 온라인 비즈니스로 나아가고 있습니다. 그렇다면 전자상거래는 포화점에 이르렀는가?

전 세계 많은 기업들이 기계 학습과 인공 지능(AI)에 적응하여 전자 상거래에서 한 발 앞서 나갔습니다. 기업이 수익성과 제품/서비스 품질을 높이기 위해 이러한 기술을 채택해야 할 때입니다.

전자상거래의 현재 상황

Statista에 따르면 2019년 약 19억 2천만 명의 사람들이 온라인으로 상품이나 서비스를 구매했습니다. 같은 해 전자 소매 매출은 전 세계적으로 3조 5천억 달러를 넘어섰습니다. 따라서 비즈니스 활동에서 전자 상거래의 영향력이 상당하다는 것이 입증되었습니다. 이러한 추세는 전 세계적으로 여전히 증가하고 있다는 점에 유의해야 합니다.

AI와 기계 학습은 전자 상거래 및 m-상거래(모바일 상거래)의 최신 혁신 및 미래 성장 원동력으로 불려 왔습니다. 현재 전 세계 여러 연구 기관에서 연구하고 있는 두 가지 트렌드입니다. 그들의 연구 중 하나에서 Accenture는 2035년까지 도소매 산업이 이 두 가지 기술로 인해 59%의 수익성 향상을 경험할 수 있다고 예측했습니다.

Statista의 또 다른 연구에서는 글로벌 인공 지능 소프트웨어 시장이 빠르게 성장하여 2025년까지 1,260억 달러에 이를 것으로 예상했습니다. 여기에는 자연어 처리, 로봇 프로세스 자동화 및 기계 학습과 같은 다양한 애플리케이션이 포함될 것입니다.

현재 AI와 기계 학습은 전자 상거래의 미래 성장 원동력이며 온라인 브랜드는 미래의 시장 리더가 되기 위해 여기에 투자해야 한다고 말하는 것이 안전합니다.

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AI 및 기계 학습이 다루는 측면은 무엇입니까?

지금까지 이 기사에서 우리는 전자 상거래의 미래가 어디에 있는지 증명했습니다. 그러나 이제 AI 및 기계 학습이 정확히 무엇인지, 그리고 전자 상거래에 미치는 영향에 대해 읽을 것입니다.

인공 지능

이름에서 알 수 있듯이 이 기술의 초점은 기계가 인간의 행동을 나타내도록 만드는 것입니다. 여기에는 학습, 추론, 감지, 적응 등이 포함됩니다. 기계 학습을 포괄하는 포괄적인 용어입니다. AI는 기계가 가지고 있거나 가지고 있는 방대한 데이터 세트에서 학습할 수 있는 포괄적인 프로토콜로 시스템을 구축합니다.

이름에서 알 수 있듯이 이 기술의 초점은 기계가 인간의 행동을 나타내도록 만드는 것입니다. 여기에는 학습, 추론, 감지, 적응 등이 포함됩니다. 또한 기계 학습을 포괄하는 포괄적인 용어입니다. AI는 기계가 가지고 있거나 가지고 있는 방대한 데이터 세트에서 학습할 수 있는 포괄적인 프로토콜로 시스템을 구축합니다.

인공 지능은 기계가 스스로 작동하고 기계가 함께 작동하도록 합니다. 디지털화에 대한 현재의 강조를 알고 있어야 합니다. 앞으로 몇 년 안에 스마트 자동화에 대해서도 마찬가지일 것이며, AI가 전자상거래와 모바일 상거래(모바일 상거래)의 미래에 중요한 흔적을 남길 것입니다.

이와 함께 AI는 인간의 행동을 보다 정확하게 예측하고 분석할 수 있다. 이 점은 블로그의 뒷부분에서 다룰 많은 응용 프로그램이 있습니다.

기계 학습

위에서 읽은 것처럼 기계 학습은 인공 지능의 일부입니다. 지식 기반을 확장할 수 있는 기계의 프로토콜을 억제합니다. 이를 통해 방대한 데이터 더미를 몇 초 만에 손쉽게 검사합니다. 또한 예측의 정확도는 그대로 유지됩니다.

많은 대기업은 소비자 행동에 대한 보다 방대하고 상세한 분석을 위해 시스템에 기계 학습을 통합했습니다. 시간이 지남에 따라 혁신적인 제품과 시스템으로 그 사용이 주류를 이루고 있습니다. 따라서 전자 상거래 제품의 품질을 높입니다.

AI를 온라인 쇼핑과 통합할 수 있는 방법

대유행 이후 온라인 쇼핑은 항상 경험하고 있습니다. 많은 온라인 브랜드가 AI 시스템을 개발하고 통합했습니다. 다음은 AI가 사용자 경험을 혁신한 주요 방법입니다.

1. 접근하지 않은 대상 식별

정보는 모든 것의 핵심이 될 수 있습니다. 이를 위해서는 현재 소비자 기반의 정보를 시스템에 제공해야 합니다. 이를 통해 현재 데이터에 대한 일부 분석을 제공하면서 목표 시장에 대해 알 수 있습니다.

기존 고객 데이터를 기반으로 시스템은 참석하지 않은 소셜 미디어 계정의 프로필, 잃을 수 있는 소비자, 전환되지 않은 웹 사이트 방문을 나열하고 소셜 미디어 또는 기타에서 대상으로 삼을 새로운 개인을 스카우트하기도 합니다. 다른 매체.

2. 챗봇

오늘날 방문하는 거의 모든 웹사이트에는 관심을 끌기 위해 채팅 상자 모양의 아이콘이 있을 수 있습니다. 사용자는 제품/서비스를 홍보하려는 공격적인 영업 임원으로 간주하여 초기를 무시했습니다.

챗봇이 기본 사용자 쿼리에 대한 자동 응답 시스템이며 필요한 경우 회사에 연락하는 매개체 역할도 한다는 사실을 깨닫고 사용자가 사용하기 시작했습니다. 좋은 챗봇은 인간적인 글쓰기 어조, 언어에 대한 충분한 이해(용어, 속어 등), 신속/정확한 응답이 필요합니다.

그렇다면 AI는 여기에 어떻게 부합할까요?

AI 기능을 통해 기업은 챗봇이 위에서 언급한 세 가지 특성을 모두 갖추고 다른 언어로 의사소통할 수 있는 24*7 온라인 상태인지 확인할 수 있습니다.

3. 가상 비서

이 지점에는 두 가지 다른 아바타가 있을 수 있습니다.

• 사이트에 있는 고급 버전의 챗봇입니다.
• 그 자체로 차별화되고 혁신적인 서비스.

우리 모두는 온라인에서 약간의 도움이 필요합니다, 그렇죠? 그리고 이것이 가상 비서가 존재하게 된 방법입니다.

Siri, Google Assistant 및 Alexa에 대해 알고 계실 것입니다. 그들은 AI와 기계 학습을 다른 수준으로 끌어 올렸습니다. 이 때문에 이제 수행해야 할 작업에 대해 기계에 말하거나 명령할 수 있습니다.

AI는 기계가 필요한 것을 해석하고 필요한 조치(단계)를 수행하여 원하는 것을 받을 수 있도록 합니다.

또한 가상 비서는 기계 학습과 함께 자연어 및 로컬 언어 처리가 필요합니다. 둘 다 AI의 평판이 좋은 서비스입니다.

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4. 추천 개선

위에서 언급했듯이 AI는 브랜드가 방대한 데이터를 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 또한 그들을 위한 소비자 행동 패턴의 레이아웃을 설계할 것입니다. 따라서 사용자가 포털을 방문할 때. 사용자는 웹 사이트와의 이전 상호 작용 또는 웹 사이트의 인기 있는 상호 작용(사용자가 신규 사용자인 경우)을 기반으로 제품 추천을 받게 됩니다.

따라서 사용자에게 개인화된 느낌을 개발하는 데 도움이 됩니다. 페타바이트 규모의 데이터를 평가하면서도 여전히 정확한 적성 AI(머신 러닝)에 의해서만 표시될 수 있습니다. 이를 위해 시스템은 계정 정보, 인구 통계, 일반적인 선호도, 거래 내역 등과 같은 여러 요소를 기반으로 알고리즘을 개발합니다.

기계 학습은 전자 상거래의 미래를 형성합니다

기계 학습은 위의 많은 점에서 유용한 인공 지능의 하위 집합입니다. 아래에서 그 영향의 다양한 측면에 대해 읽을 수 있습니다.

1. 개인화

위에서 우리는 권장 사항이 소비자를 위한 개인화된 경험을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 읽었습니다. 그러나 여기에는 제품 권장 사항보다 더 많은 것이 있습니다.

오늘날 어떤 소비자도 대규모 그룹의 한 개인처럼 대우받기를 원하지 않고, 유사한 제품 회사의 대규모 그룹이 서비스를 제공하려는 유일한 개인입니다. 실제 시나리오이기도 하다.

상호 작용 및 행동 패턴을 기반으로 개인화 옵션을 제공하면 경쟁에서 눈에 띄는 데 도움이 될 수 있습니다.

제품 추천을 통해 그들이 좋아할 수 있는 포털의 블로그, 그들이 알고 싶어할 수 있는 귀하에 대한 다양한 정보, 창의적인 방식으로 구매 내역을 공유하거나 생일을 축하하는 등의 많은 기술에 대해 동일할 수 있습니다.

이런 점에서 머신 러닝은 온라인 브랜드가 사용자를 위한 온라인 게시판의 '초개인화'를 향해 한 걸음 더 나아갈 수 있게 합니다.

2. 보안 강화

온라인 쇼핑 과정에서 브랜드는 도둑과 강도가 아니라 해커와 기타 사이버 사기를 위험에 빠뜨립니다. 온라인 비즈니스 스펙트럼이 넓어짐에 따라 전자 상거래 사기도 증가하고 있습니다.

기계 학습은 사기 탐지를 지원하여 보안을 강화할 수 있습니다. 다시 말하지만, 엄청난 양의 데이터와 독점 알고리즘이 트릭을 수행합니다. 사기로 인한 실제 고객 거래를 분석하고 고객 관리 부서 또는 필요한 부서에 경고합니다.

교차 확인할 데이터가 너무 많아 사기일 수 있는 거래를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 여기에는 확인되지 않은 장치, 지불 게이트웨이, 주문 이상 등을 확인하는 것이 포함됩니다.

3. 향상된 고객 서비스

온라인 브랜드는 사용자가 적절한 탐색을 필요로 한다는 사실을 알아야 합니다. 이를 통해 다양한 제품과 서비스를 스마트하게 소개할 수 있습니다. 이를 위해 기계 학습을 통해 정확한 사이트 검색이 트릭을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 검색과 관련된 결과의 수와 정확도도 높아집니다. 또한 사용자는 찾고 있는 내용에 대한 완벽한 단어를 모르거나 맞춤법이 틀릴 수 있습니다. 기계 학습을 통해 이 문제를 분류할 수 있습니다.

AI와 기계 학습을 통합함으로써 우리는 브랜드가 어떻게 더 나은 고객 관리 서비스를 제공할 수 있는지 위에서 보았습니다. 가상 지원 및 챗봇의 도입으로 고객 관리 임원에게 필요한 세부 정보가 포함된 자세한 보고서를 제공할 수도 있습니다. 따라서 브랜드에 대한 사용자의 신뢰도가 높아집니다.

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마지막 말

따라서 지금쯤이면 AI(인공 지능)와 기계 학습이 전자 상거래에 어떤 영향을 미치고 있으며 미래를 형성하고 있는지도 알고 계실 것입니다. 따라서 새로운 온라인 비즈니스를 구축하거나 확장하는 동안 AI 및 기계 학습과 같은 새로운 기술을 활용하고 있는지 확인하십시오. 마지막으로, 기술은 계속해서 성장하고 발전하는 응용 과학이라는 점을 항상 기억하십시오. 따라서 비즈니스로서 수익성과 사용자 경험을 향상시키는 최선의 방법으로 기술을 적용하고 있는지 확인해야 합니다.

 이 기사는 Chris Watson이 작성했습니다. Chris는 신생 기업 및 기업가와 함께하는 저널리스트입니다. 그는 기술을 사랑하지만 그보다 기술이 인류의 삶과 생계를 향상시키는 방법을 탐구하는 것을 좋아합니다. 그는 비즈니스, 전자 상거래, 스타트업 및 엔터프라이즈에 대한 스마트 기술과 같은 혁신에 대한 예리한 지식을 공유하기 위해 노력합니다.