인공지능이 소매 경험을 향상시킬 수 있는 5가지 방법

소매업의 경우 매출과 효율성을 높이는 가장 강력한 방법 중 하나는 고객의 쇼핑 경험을 향상시키는 것입니다. 고객이 필요한 것을 쉽게 찾고 구매할 수 있을수록 비즈니스 성공률은 높아집니다. 많은 기술이 전 세계 고객을 위한 향상된 쇼핑 경험을 위한 길을 닦고 있습니다. 인공지능은 이러한 기술을 뒷받침하는 원동력 중 하나입니다. 소매업에서 AI가 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

가상 시착 솔루션

고객 소매 경험을 향상시키는 강력한 기술 중 하나는 가상 시착입니다. 이는 인공 지능과 증강 현실을 활용하여 고객이 의류, 액세서리를 입어보고 새 가구가 자신의 방에 맞는지 확인할 수도 있습니다. 사용자는 이러한 기능을 집에서 사용할 수 있다는 것이 이 기술의 가장 큰 장점입니다.

유사한 AR 기반 가상 체험 솔루션을 접하신 적이 있으실 겁니다. 신발, 시계, 안경, 메이크업 등을 직접 체험해 볼 수 있는 기회를 제공합니다. AR이 이 기술의 핵심이라면 인공 지능은 AR의 기능을 확장하고 보다 효과적인 솔루션을 만드는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 AI는 옷을 입은 모델의 이미지를 만들 수 있습니다. 고객은 자신의 체형에 가장 잘 맞는 모델을 선택할 수 있으며, 머신러닝 알고리즘을 통해 모델이 제품을 착용한 이미지를 생성할 수 있습니다. 또는 인공 지능 알고리즘을 사용하여 사용자의 얼굴을 분석하여 온라인 제품 테스트 중에 안경 및 기타 액세서리를 보다 정확하게 배치할 수 있습니다.

스마트 거울

가상 체험 기술과 밀접한 관련이 있는 스마트 거울은 소매 고객 경험을 향상시킬 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 그러나 다른 많은 가상 체험과 달리 스마트 거울은 집이나 매장에 설치된 장치를 통해 이러한 경험을 제공합니다. 이를 통해 추가 하드웨어가 필요할 수 있는 가상 체험 솔루션의 고급 적용이 가능해졌습니다.

스마트 미러는 IoT, 데이터 과학 및 기계 학습 알고리즘을 기반으로 합니다. 이 솔루션은 ERP, CRM 등 모든 시스템 및 서비스와 통합될 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 거울은 사용 중인 품목의 모습을 시뮬레이션할 수 있을 뿐만 아니라 고객이 제품 가용성 및 가격을 확인하고 시간, 날씨 또는 최신 매장 제안을 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

기업에서는 스마트 거울을 가상 비서와 긴밀하게 통합할 수 있는 기회를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 스마트 거울은 고객에게 맞춤형 뷰티 및 패션 조언을 제공할 수 있습니다. 인공 지능과 증강 현실로 구동되는 스마트 거울은 이러한 많은 기술을 하나의 패키지로 결합할 수 있는 기회를 제공합니다.

자동 셀프 체크아웃

고객 경험을 개선하는 또 다른 방법은 셀프 체크아웃 자동화를 이용하는 것입니다. 일부 기업에서는 기존 계산대를 정교한 모니터링 시스템으로 완전히 교체했습니다. 이를 통해 고객은 원하는 것을 선택하고 매장 밖으로 나갈 수 있습니다. 그런 다음 시스템은 고객이 장바구니에 넣은 품목에 대해 고객에게 비용을 청구합니다. Amazon은 이 기술의 가장 잘 알려진 혁신자 중 하나입니다.

IoT 및 인공지능을 기반으로 한 고급 셀프 체크아웃 기술. 복잡한 센서 네트워크와 인공 지능을 사용하여 기업은 고급 추적 솔루션 중에서 각 장바구니에 담긴 품목과 해당 품목을 구매하는 사람을 추적할 수 있습니다.

그러나 모든 비즈니스에 Amazon이 보유한 리소스가 있는 것은 아닙니다. 더욱 발전되고 편리한 셀프 계산대 솔루션을 소규모로 구현할 수 있습니다. 예를 들어 스마트 자동판매기를 사용하면 매장 내 영역을 부분적으로 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 손님이 냉장고 문을 열고, 물건을 꺼내고, 문을 닫기가 더 쉬워졌습니다. 그러면 구매 금액이 카드로 청구됩니다.

AI 기반 수요 예측

고객의 쇼핑을 더욱 쉽게 만드는 또 다른 단계는 고객이 필요할 때 필요한 제품을 제공하는 것입니다. AI 기반 수요 예측이 도움이 될 수 있습니다. 인공지능은 대량의 데이터 처리를 효과적으로 관리할 수 있습니다. 엄청난 양의 데이터를 바탕으로 소매업의 인공 지능은 특정 제품에 대한 수요 변화를 정확하게 예측할 수 있습니다.

예를 들어, 회사는 시계열 접근 방식을 사용하여 이전 3개월의 과거 판매 거래 데이터를 기반으로 다음 달 야채 수요를 예측할 수 있습니다. 알고리즘은 추세, 주기적 변동, 계절성 및 행동 패턴을 고려하여 보다 정확한 예측을 제공합니다.

이 시스템을 개선하면 고객이 필요할 때 상품을 배송하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 주문 이행 및 물류도 더 쉬워질 것입니다. 또한 마케팅 캠페인 및 제조 프로세스 관리와 긴밀하게 통합될 수도 있습니다. 이러한 장점으로 인해 기계 학습 예측은 크고 작은 많은 기업에서 인기 있는 선택입니다. 복잡한 데이터 세트를 조사하면서 새로운 비즈니스 패턴과 상관관계를 발견하여 비즈니스 인텔리전스를 강화할 수 있습니다.

대화형 챗봇 및 가상 도우미

쇼핑 경험에서 가장 중요한 측면 중 하나는 고객 서비스입니다. 고객은 종종 질문이 있거나 원하는 제품을 찾는 데 도움이 필요합니다. 이러한 솔루션은 마케팅 캠페인을 개선하기 위해 데이터를 수집하는 역할도 할 수 있습니다. 이 데이터는 사용자 경험을 개인화하고 보완적인 제품을 추천하는 데 도움이 됩니다.

챗봇과 가상 비서는 고객의 매장 내 쇼핑과 온라인 쇼핑에도 도움을 줄 수 있습니다. 챗봇과 가상 비서가 고객 서비스 프로세스의 특정 측면을 자동화하면 비즈니스 속도와 효율성이 향상될 수 있습니다. 챗봇은 재고 관리, 판매 데이터 분석, 송장 발행 등과 같은 관리 업무도 수행할 수 있습니다.

AI 도우미는 실제 쇼핑 도우미처럼 더 잘 행동할 수도 있습니다. NLP 및 NLU 기술을 기반으로 하는 가상 비서는 음성 명령을 이해하고 구두로 응답할 수도 있습니다. 자연어 처리는 구문과 구조를 다루는 반면, 자연어 이해는 컨텍스트를 식별하여 쿼리의 실제 의도를 이해하는 데 도움이 됩니다.

소매 분야의 인공 지능에 대한 최종 생각

시장에서 우위를 점하려면 기업은 혁신하고 문제를 해결하는 방법을 찾을 때 창의력을 발휘해야 합니다. 이를 위해서는 바퀴를 재발명할 필요는 없지만 기존 기술을 유용하고 의미 있는 방식으로 사용하는 새로운 방법을 찾는 것이 필요할 수 있습니다.

Retail AI는 매장 내에서든 온라인에서든 소매업체의 고객 경험을 개선할 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다. 이러한 기술의 가장 흥미로운 적용 사례 중 일부는 협업과 관련이 있습니다. 기업은 인공지능, 증강현실 등의 기술을 결합해 고객과 탄탄한 관계를 구축해 재무적 목표를 달성할 수 있다.

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