Visual AI가 소매업의 장애물을 제거하는 방법

끊임없이 진화하는 소매 환경에서 쇼핑객이 고객 여정을 포기하는 문제는 지속적으로 남아 있는 문제 중 하나입니다. 부정확한 제품 검색으로 인한 좌절감, 수동 분류의 시간 소모적 특성, 압도적인 선택 항목 등 브랜드와 소매업체가 쇼핑객을 원하는 고객으로 전환하려는 경우 직면해야 하는 다양한 장애물이 있습니다. 결제하는 내내.

Visual AI는 고객 만족도를 저하시키는 바로 그 요인을 해결할 수 있는 것으로 입증된 강력한 도구입니다. 이 기사에서 우리는 장벽에 부딪혀 조기에 고객 여정을 포기하는 쇼핑객의 입장에서 정신적 훈련을 하고, 시각적 AI가 이러한 손실을 효과적으로 완화하고 지속적인 구매를 유도할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

일반적인 소매 장애물 공개

이 섹션에서는 고객의 눈으로 사물을 보도록 하겠습니다. 고객 여정의 세 가지 주요 단계, 쇼핑객이 직면할 수 있는 장애물, 올바른 도구와 전략을 사용하면 상황이 어떻게 달라질 수 있는지 살펴보겠습니다.

고객 여정의 시작

처음에 고객은 자신이 원하거나 필요한 것을 찾을 수 있다는 생각에 호기심과 흥분을 느낍니다. 그들은 영감을 받아 조사하고 탐색하고 구매 예산을 설정하지만 모든 일이 항상 순조롭게 진행되는 것은 아닙니다. 다음은 프로세스의 이 시점에서 쇼핑객이 직면하게 되는 몇 가지 일반적인 문제입니다.

장애물 1: 옵션의 바다에 압도됨

문제: 소매 사이트에 액세스하면 쇼핑객이 무엇을 보게 됩니까? 고객의 화면은 압도적인 제품의 바다로 가득 차 있을 수 있으며, 감각의 과부하로 인해 무엇이 거대한 사업처럼 보이는지 확신할 수 없게 될 수 있습니다. 이전 연구에 따르면 이는 소매업체에 큰 비용이 드는 것으로 나타났습니다. 선택 폭이 넓어 절반 이상이 구매를 중단했으며, 71%는 적합한 제품을 찾기 위해 경쟁업체로 전환했습니다.

해결책: 고객이 압도당할 필요가 없습니다. 시각적 AI로 구동되는 기능을 갖춘 눈에 보이지 않지만 항상 존재하는 개인 쇼핑 도우미를 고용할 수 있습니다. 예를 들어 쇼핑객은 개인화된 추천 캐러셀을 통해 자신의 선호도와 스타일에 맞는 맞춤형 제품 추천을 볼 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 처음에는 무작위 제품의 혼란스러운 프레젠테이션을 홈페이지의 잘 구성된 쇼케이스로 바꿀 수 있으며, 복잡하지 않고 자동화된 필터링을 통해 한때 어려웠던 탐색이 쉬워집니다.

로드블록 2: 품절

문제: 잠재 고객이 원하는 품목을 구매할 수 없으면 어떻게 됩니까? 완벽한 의상을 간절히 찾고 있던 쇼핑객 중 한 명이 멋진 드레스를 발견하고 장바구니에 추가하려고 합니다. 그녀의 사이즈에 맞는 "품절" 메시지를 보는 것이 얼마나 실망스러울지 상상해 보십시오. 그것은 그녀의 길을 막습니다. 좌절감이 밀려오자 그녀는 귀하의 사이트에서의 여정을 조기에 포기하기로 결정합니다. 이것은 드문 경험이 아닙니다. 미국 쇼핑객의 약 60%는 재고가 없는 상황이 쇼핑 행동에 영향을 미쳤다고 말합니다.

해결책: 재고가 부족한 경우 웹사이트를 지속적으로 업데이트할 수 있도록 실시간 재고 모니터링이 필수적입니다. 온라인 스토어에 반영된 실제 재고 정보를 통해 쇼핑객의 기대치를 관리할 수 있습니다. 한 단계 더 나아가 브랜드는 고객의 과거 데이터, 선호도, 제품 가용성은 물론 자동화된 제품 태그를 통해 얻은 통찰력을 기반으로 대안을 제공할 수도 있습니다. 또한 브랜드는 품목이 출시될 때 고객에게 알리는 실시간 알림 시스템을 설정할 수도 있습니다.

장애물 3: 검색해도 원하는 항목으로 연결되지 않음

문제: 단순히 탐색하는 것이 아니라 특정 항목을 찾을 때 전자상거래 사이트의 검색 창으로 직접 이동하는 것은 본능적입니다. 그러나 쇼핑객은 자신이 원하는 것을 정확하게 표현하는 방법을 항상 알지 못할 수도 있고, 가장 관련성이 높은 결과를 끌어내기 위한 올바른 키워드를 알지 못할 수도 있습니다. 이런 일이 발생하면 좌절감이 빠르게 시작될 수 있습니다. 게이트웨이 대신 검색창이 발견의 장벽이 됩니다. 실제로 Baymard Institute는 쇼핑객이 검색 기능을 사용할 때 제품을 찾으려는 모든 시도의 거의 1/3이 실패한다는 사실을 발견했습니다.

해결책: 다행히도 이러한 실망스러운 검색 경험을 완화할 수 있는 도구가 많이 있습니다. 고객은 카메라 검색을 통해 손쉽게 원하는 상품을 기기로 가리키거나 저장된 사진을 업로드할 수 있으며, 시각적 AI가 비슷한 상품으로 안내해 줍니다. 또한 제품 이미지를 분석하고 모양, 색상, 패턴 및 질감을 기반으로 유사한 품목을 찾아내는 시각적 AI의 기능을 통해 고객은 처음에 찾던 제품을 발견할 뿐만 아니라 유쾌한 대안을 발견할 수도 있습니다. 배후에 있는 자동 제품 태그 지정 및 분류는 구매 프로세스를 보물 찾기에서 원활하고 만족스러운 탐색으로 전환합니다.

장애물 4: 원하는 것을 찾았지만 가격이 너무 높음

문제: 고객이 귀하의 사이트나 검색 결과를 스크롤하다가 거의 이상적인 구매를 우연히 발견했다고 상상해 보십시오. 크기, 색상, 소재, 패턴이 딱 맞습니다. 거의 모든 세부 사항이 선호도와 일치합니다. 그러다가 너무 익숙한 장애물이 커집니다. 바로 가격표입니다. 쇼핑객은 자신이 원하지만 구매할 여유가 없는 제품을 보고 낙담한 후 사이트에서 탐색을 완전히 포기합니다.

해결책: 가격은 많은 쇼핑객에게 중요한 고려 사항입니다. 주요 시장의 고객 중 70%~90%가 가치를 중시합니다. 쇼핑객의 관심을 끄는 것이 무엇인지에 대한 통찰력으로 무장하여 가격 문제를 해결할 수 있습니다. 추천 캐러셀은 유사한 스타일, 디자인 또는 기능을 자랑하지만 보다 합리적인 가격대의 대체 제품을 제안할 수 있습니다. 또한, 고객이 원하는 상품을 '즐겨찾기'로 설정할 수 있으며, 결국 가격이 떨어지거나 할인이 발생하면 즉시 알림이 전송됩니다.

고객 여정의 중간

고객 여정 중간에 쇼핑객은 구매를 성사시키거나 중단시킬 수 있는 질문과 고려 사항에 직면하는 경우가 많습니다. 그들은 제품 비교를 고려하고, 구매 가치를 평가하고, 선택이 자신의 필요와 선호도에 부합하는지 확인하는 동시에 의사 결정 과정을 탐색합니다. 다음은 쇼핑객이 여정 중 이 시점에 직면하게 되는 일반적인 장애물입니다.

장애물 1: 제품 비교 불가능

문제: 요즘 쇼핑 선택지가 너무 많아 쇼핑객들은 가장 좋은 상품을 찾고 있습니다. 귀하의 브랜드가 원하는 제품을 제공한다고 해서 그들이 별다른 조치 없이 귀하의 사이트에서 구매를 완료한다는 의미는 아닙니다. 실제로 쇼핑객의 28%는 실제 매장에 있는 동안 휴대폰을 사용하여 할인을 검색하고, 가격을 비교하고, 제품 리뷰를 정독합니다. 이는 정보에 입각한 결정을 내리려는 욕구를 강조합니다. 안목 있는 고객은 구매하려는 제품을 조사하고 가능성을 평가합니다. 그러나 정보 과잉은 현실입니다. 옵션이 너무 많고 차이점에 대한 명확성이 부족하여 고객이 부담감을 느낄 수 있습니다.

해결책: 브랜드는 고객이 원하는 정보를 자사 사이트에서 쉽게 이용할 수 있도록 함으로써 고객의 시간을 절약할 수 있습니다. AI 기반 도구는 제품을 나란히 놓고 쉽게 비교할 수 있는 기능을 통해 각 항목의 주요 기능과 사양을 제시하여 상황을 해결합니다. 이제 고객은 어떤 제품이 자신의 요구 사항에 가장 적합한지 빠르게 식별하고 자신 있게 옵션을 평가할 수 있습니다. 쇼핑은 고객이 완벽한 제품을 찾을 수 있도록 간소화되고 유익한 경험이 될 수 있습니다.

장애물 2: 부적절한 개인화

문제: 고객 여정의 이 시점에서 쇼핑객은 관심이 없는 제품을 보는 것이 불편하며 브랜드에 비용이 많이 들 수 있습니다. 이제 개인화는 있으면 좋은 것이 아니라 필수가 되었습니다. 전체 소비자 중 거의 절반이 개인화된 경험을 제공하는 브랜드를 통해 구매하는 것을 선호합니다. 개인화가 부적절하거나 전혀 없으면 고객은 자신이 보고 있는 제품이 실제로 자신의 요구 사항에 부합하는지 의심할 수 있습니다. 또한 자신이 좋아하는 상품이 고정되어 있을 수 있는 다른 소매업체를 확인하도록 스스로를 설득할 수도 있습니다.

해결책: 소매업체는 개인화의 힘을 활용하여 수익 손실을 방지할 수 있습니다. 이 기능은 제로 파티 데이터를 분석하여 고객의 인구통계 및 스타일 선호도를 식별하여 엔드투엔드 쇼핑 경험이 맞춤형으로 느껴지도록 보장합니다. 이를 통해 각 고객과 친밀하게 공감하는 여정으로 변모하고, 고객이 자신을 보고 이해한다는 느낌을 받고 더 많은 것을 위해 다시 방문하고 싶게 만드는 원하는 효과를 얻습니다.

고객 여정의 끝

고객 여정이 끝날 무렵 쇼핑객은 일반적으로 제품이나 서비스에 대한 전반적인 신뢰도를 평가합니다. 하지만 확실한 이익은 아닙니다. 사소한 불편이 마음을 바꿀 수 있습니다. 쇼핑객이 여정의 이 부분에서 일반적으로 직면하는 문제는 다음과 같습니다.

장애물 1: 복잡한 체크아웃 프로세스

문제: 고객이 쇼핑 여정의 마지막 단계에 도달하면 복잡한 결제 프로세스로 인해 큰 어려움을 겪을 수 있습니다. 실제로 미국 소비자를 대상으로 한 조사에 따르면 17%가 바로 이러한 이유로 주문을 포기한 것으로 나타났습니다.

해결책: 온라인 브랜드와 소매업체는 시각적 AI 기술을 사용하여 신뢰할 수 있는 동맹자가 될 수 있습니다. 이미지 인식 솔루션을 사용하면 쇼핑객은 신용 카드를 쉽게 스캔하여 결제 정보를 더 빠르고 정확하게 입력할 수 있습니다. 카드 번호, 만료일, 보안 코드를 힘들게 입력하던 시대는 지났습니다. 또한 소매업체는 결제 양식을 단순화하고 세부 정보를 자동으로 입력함으로써 이러한 도구를 사용하여 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

장애물 2: 제품 적합성에 대한 우려

문제: 온라인 구매 시 제품 적합성에 대한 불확실성으로 인해 고객이 쉽게 구매를 중단할 수 있습니다. 사양이 잘못된 제품을 선택하는 것에 대한 두려움이 커지고, 많은 소비자는 실망스러운 반품이나 교환 과정을 거쳐야 하는 잠재적인 상황을 처리하고 싶어하지 않습니다.

해결책: AR 기반 사이즈 가이드를 통해 고객은 의류와 액세서리를 가상으로 "시착"할 수 있는 독특한 기회를 얻습니다. 약 61%의 쇼핑객은 이미 AR 경험이 있는 소매업체를 선호한다고 답했습니다. 이 독창적인 도구를 사용하면 장바구니에 상품을 추가하기 전에 상품이 어떻게 들어갈지 시각화하여 불확실성을 줄일 수 있습니다. 이는 고객의 신뢰를 높이는 것 이상으로 소매업체가 상향 판매 및 교차 판매할 수 있는 기회를 제공하여 장바구니에 추가적인 가치를 더합니다.

블록을 다리로 바꾸기

시각적 AI는 모든 단계에서 고객 여정을 방해하는 일반적인 장애물을 적절하게 해결함으로써 완벽한 쇼핑 동반자로서 강력한 잠재력을 보유하고 있습니다. 고객 만족도를 높이는 것 외에도 소매업체의 운영 효율성도 최적화합니다. 소매업이 계속해서 발전함에 따라 시각적 AI를 수용하는 것은 단지 선택 사항이 아닙니다. 이는 원활하고 정보에 기반하며 매력적인 쇼핑 경험을 제공하는 데 탁월한 능력을 원하는 사람들에게 전략적 필수 요소입니다.

저자 : 시레나 루비노프

약력: Sirena는 Syte의 수석 콘텐츠 마케팅 담당자입니다. 그녀는 B2B 기업을 위한 연구, 집필, 편집 분야에서 10년 이상의 경험을 보유한 창의적인 사상가입니다. 그녀는 전자상거래 아이디어를 종이와 화면에 구현하는 데 열정을 쏟고 있습니다.

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