인공지능(AI)과 머신러닝을 활용한 온라인 판매

인공지능이란?

인공지능은 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술입니다. 인공지능의 역사는 약 80년 남짓 되었지만 인류는 훨씬 더 오래전부터 지능적인 시스템을 생각했습니다.

1943년 워런 매 컬러와 월터 피츠는 최초로 뇌의 뉴런 개념을 발표했습니다. 1950년에는 앨런 튜링이 인공지능이 사람과 같은 지능을 가졌는지 테스트할 수 있는 유명한 튜링 테스트를 발표합니다. 당시 "컴퓨터가 생각할 수 있는가?"라는 질문으로 시작된 해답 찾기는 오늘날에도 여전히 진행 중입니다. 인공지능 구현을 위해서는 컴퓨터 소프트웨어, 하드웨어 기술만이 아니라 수학과 통계등 전반적인 지식이 필요합니다. 이 과정에서 나온 방법이 머신러닝입니다.

머신러닝이란?

머신러닝은 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야입니다. 인공지능의 하위 분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야입니다. 즉, 의사결정 기준에 대한 구체적인 경우의 수를 개발자가 직접 코딩해 넣는 것이 아닌, 대량의 데이터와 알고리즘만 입력해 두면 컴퓨터가 머신러닝을 통해 스스로 대응 방안을 학습하게 되는 것입니다.

현재 머신러닝은 컴퓨터 비전 등의 분야에서 큰 성과를 이뤄내고 있습니다. 하지만 컴퓨터가 정해진 일을 수행하도록 하는 프로그래밍 작업이 수반된다는 한계점이 존재합니다.

머신러닝은 통계학과 깊은 관련이 있습니다. 통계학에서 유래된 머신러닝 알고리즘이 많으며 통계학과 컴퓨터 과학 분야가 상호 작용하면서 발전하고 있습니다.

인공지능과 머신러닝을 활용한 온라인 판매

경쟁이 치열한 온라인 판매에서 차세대 챗봇 기술을 활용하는 것은 필수입니다. AI 기반 도구는 판매 프로세스를 최적화하고 실행 가능한 인사이트를 제공하므로 앞서 나가고자 하는 온라인 스토어 소유자에게 필수적입니다. 올바른 기능 조합을 통해 기업은 온라인 판매를 강화하고 고객 만족도를 높이며 온라인스토어에서 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

 

차세대 챗봇의 주요 기능 중 하나는 반복적인 작업을 자동화하는 기능입니다. 여기에는 고객 문의에 대한 응답, CS, 후속 이메일 전송, AI 기반 제품 목록 생성 등의 일상적인 작업 처리가 포함됩니다.

AI 도구를 도입하면 근무 환경이 변화합니다. 커뮤니케이션을 향상하는 자연어 처리(NLP)부터 고객 관계 관리(CRM) 시스템의 원활한 통합에 이르기까지, 기업은 패러다임의 변화를 경험하고 있습니다.

 

또한 차세대 챗봇 기술은 머신러닝을 활용하여 고객 행동에 대한 인사이트를 제공합니다. 기업은 고객과의 상호작용을 실시간으로 분석하여 정보에 기반한 객관적인 결정을 내릴 수 있고 그에 따라 영업 전략을 맞춤화할 수 있습니다. 더불어 고객의 선호도를 파악하여 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 개인화된 제품 추천부터 맞춤형 콘텐츠 제작까지, 이러한 도구는 고객 만족도와 참여도를 향상합니다.

 

AI 기반 고객 정보를 통해 관련성이 높은 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 개인화된 이메일부터 타기팅된 홍보에 이르기까지, 기업은 AI 인사이트를 기반으로 콘텐츠를 맞춤화하여 마케팅 전략을 강화할 수 있습니다. 이메일 마케팅 캠페인은 자동화를 통해 AI가 생성한 이메일과 개인화된 제품 추천을 통해 참여도와 매출을 높일 수 있습니다.

인공지능 마케팅의 다양한 활용 사례

자사 데이터와 SNS 사용 고객을 연동시켜 타깃을 제안해 주는 AI 기술

AI는 인간보다 훨씬 빠르고 효율적으로 타기팅을 수행할 수 있습니다. AI를 활용한 타기팅은 최근 1개월 동안 내 사이트에서 높은 가치를 창출하는 상위 10%의 고객 정보를 수집합니다. 이후 고객 데이터(전화번호, 이메일 주소 등)를 SNS와 연동시켜 인구 통계학적 정보, 관심사 정보, SNS 내 활동 등의 공통점을 파악합니다. 그리고 10% 고객과 전체적으로 가장 유사한 고객을 타깃으로 선정하여 광고를 노출시킵니다. 이렇게 AI기반으로 한 타기팅은 캠페인의 높은 효율을 낼 수 있습니다.

상품 추천 및 개인화 마케팅을 돕는 AI 기술

고객 경험 개선을 통해 효과적인 개인화 마케팅을 진행하는 방법도 있습니다. 예를 들어, AI를 통해 전체 고객의 구매 데이터를 분석하여 상품을 구매한 고객이 다른 어떤 상품을 구매할지 추론할 수 있습니다. 실제로 아마존은 이러한 AI 기술을 잘 활용하고 있습니다. 아마존의 AI는 현재 사이트를 탐색하는 고객이 과거에 어떤 상품을 구매했는지 알고 있습니다. 이를 바탕으로 구매 확률이 높은 상품을 배너를 통해서 노출시키고 있습니다. 국내에서도 네이버 개인 맞춤형 상품 추천을 통해 AI기반 서비스를 활용하고 있습니다. 특정 개인의 패턴을 이해하고 개인화된 서비스를 제공하는 것은 앞으로 더욱 중요해질 것입니다. 인공 지능을 활용하여 마케팅 캠페인의 성공을 예측하고, 더 개인화된 고객 경험을 제공하는 것은 앞으로 지속될 AI 기술의 발전 방향으로 볼 수 있습니다.

상품의 판매를 예측하는 AI 기술

온라인 이커머스를 운영할 때 수요를 예측하는 것은 중요합니다. 어떤 상품이 잘 팔릴지, 어떤 상품이 고객의 니즈와 부합될지 미리 파악된다면 재고를 안정적으로 확보할 수 있습니다. AI가 과거 상품 및 유저 데이터를 분석하여 미래 활동을 예측하기 위해 활용되는 것을 보았습니다. 상품 판매 예측에도 같은 원리를 적용할 수 있습니다. 특정 제품에 대한 수요의 증감, 특정 제품과 함께 같이 팔릴 가능성이 높은 상품을 AI를 통해 미리 예측해 볼 수 있습니다.

 

이상으로 인공지능과 머신러닝의 개념, 이를 활용한 온라인 판매를 알아보았습니다. 현재 AI시대가 도래했고 앞으로 계속 이어질 전망입니다. 시대에 맞춰 AI의 개념을 이해하고 이커머스에 적극적으로 활용한다면 고객에게 개인 맞춤형 판매로 다가설 수 있습니다. 개인 맞춤형 정보를 제공한다면 소비자가 상품을 구매하기 위해 최적화된 정보를 받아 볼 수 있고 이는 곧 매출의 향상으로 이뤄질 수 있을 겁니다.