[Retention 부스트업! : AI 이커머스 패러다임이 가져올 변화] 가트너는 앞으로 고객 상호작용 행위 70%가 머신러닝 적용, 챗봇, 모바일 메시지 등에 의해 발생할 것으로 예상한다고 합니다. 사람과의 대면 상호작용을 피곤해 하는 현대인에게 앞으로 AI를 기반한 상호작용은 더욱 영향력이 커질지도 모르는 일입니다. 여기 AI 기술이 어떻게 이커머스에서 유저 경험을 개선하고, 리텐션을 올리며, 매출에 기여할지에 대해 설명한 아티클이 있어 공유합니다. 🖍 Invest in a visual search feature - 핀터레스트는 유저 중 49%가 비주얼 검색 도입 이후 브랜드 경험이 좋아졌다는 응답. 캡처한 이미지로 검색하는 것은 사실 매우 편리한 검색 방식. 이는 즉각적인 구매 행동으로 이어질 확률이 더 높아짐. 또 유저는 비주얼 검색을 통해 본인 '취향'을 알아갈 수 있음. 🖍 Integrate chatbot for a personalized shopping experience - 쇼핑을 하는 고객들은 즉각적으로 질문을 해결하기를 기대. 이 때 효과적으로 대응이 되지 않으면 '이탈'로 이어짐. 실제로 레고는 페북 메신저에 '챗봇' 도입하여 소셜 미디어 매출을 25% 상승시킴 🖍 Leverage voice search for quick responses & reduced churn - 이미 음성 검색은 일상이 됨. 가터는 실제로 '검색' 중 30%는 이미 스크린 없이 시리, 알렉사와 같은 기기로만 진행될 것이라 예측. 음성 검색은 그 중에서도 '실제 사고자 하는 것'을 직접 주문하게 됨. 음성 검색 기능 최적화를 위해선 '대화 언어'를 통합하여 정확성을 올리는 게 관건. 긴 키워드 문구를 선택하여 검색 최적화에 집중. 🖍 Integrate an all-powerful AI-powered recommender system - BCG에 의하면 소매업자 중 개인화된 전략을 실행한 곳은 매출을 기본 6-10% 상승시킴. 이는 실제로 3배나 빠른 매출 상승 속도. 개인화된 정보로 각 개인에게 적합한 정보를 노출하여 구매로 전환해야 함 🖍 Empower users to 'self-serve' via an AI-powered knowledge base software - AI는 더 이상 '갖고 있음 좋은 기술'이 아님. 고객 니즈에 맞게 적시적재에 정확한 정보를 제공해야 함. 이는 고객이 과거 어떤 데이터와 상호작용을 했고 실시간 대화 데이터를 기반으로 적합하고 동적인 정보를 제공할 수 있어야 함. 🖍 Focus on predictive analytics for driving retention - 예측 분석은 이커머스 마케팅에 있어서 선구적인 도구가 될 것. 이를 위해 빅데이터, 머신러닝, AI가 기반이 될것. 고객이 구매 도중에 이탈하는 과정을 감소시켜나갈 수 있을 것임. 고객이 서비스를 처음 만나 여정을 시작하는 포인트부터 각 터치포인트에서 어떤 상호작용을 하는 지를 파악하여 이 흐름을 잘 연결할 수 있어야 함