전자상거래 및 소매 분야의 5대 AI 과제

인공 지능은 고객 여정을 개인화하고 몰입형 경험을 창출하며 재고 관리와 같은 핵심 기능을 간소화함으로써 소매 및 전자 상거래를 변화시킬 것을 약속합니다.

그러나 AI를 효과적으로 구현하는 데에는 브랜드에 대한 과제도 있습니다. 가장 큰 장애물은 다음과 같습니다.

1. 데이터가 잘못되었거나 충분하지 않음
2. 보안 위험 및 윤리적 우려
3. 고객 신뢰 부족
4. 기존 시스템과의 통합
5. AI 기술이 부족함

이러한 과제와 소매업체가 이를 극복할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

그다지 똑똑하지 않음: 열악한 데이터 햄스트링 AI

AI는 고품질의 접근 가능한 데이터에 달려 있습니다. 좋은 데이터는 고객 분석, 창고 서비스, 이행 및 배송에 이르는 소매 시스템에서 AI의 효율성을 보장합니다. 이는 정확한 통찰력과 예측을 위한 초석입니다.

소매 분야의 주요 AI 사용 사례는 개인화된 옴니채널 고객 여정을 형성하는 것입니다. AI는 온라인과 오프라인 등 다양한 채널에서 고객 행동과 선호도를 분석함으로써 각 고객에게 원활하고 맞춤화된 경험을 제공할 수 있습니다.

AI는 경쟁사 조사를 위한 강력한 도구이기도 합니다. AI를 사용하여 경쟁사의 가격 책정 전략, 제품 제공 및 마케팅 전략을 분석하면 시장에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공하고 차별화 및 이점이 있는 영역을 식별할 수 있습니다.

그러나 이러한 AI 시스템의 효율성은 본질적으로 시스템이 제공하는 데이터의 품질 및 가용성과 연관되어 있습니다. 데이터가 열악하거나 부정확하거나 희박하다면 AI의 통찰력에는 결함이 있거나 불완전할 것입니다.

온라인 거대 기업인 Amazon은 고품질 데이터의 힘을 성공적으로 활용하여 추천 엔진을 구동하고 개인화된 제품 제안을 제공하여 고객 만족도를 높이고 매출을 늘립니다.

AI 애플리케이션을 위한 신뢰할 수 있는 데이터의 일관성 있는 스트림을 유지하려면 기업은 강력한 데이터 인프라에 투자하고, 엄격한 데이터 거버넌스 정책 구현의 우선순위를 정하고, 데이터 정리 도구를 배포해야 합니다.

이러한 단계는 수집된 데이터가 고품질일 뿐만 아니라 AI 기반 프로세스에 쉽게 사용할 수 있도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

보안 위험 및 윤리적 고려 사항

AI를 구현하려면 다양한 보안 문제와 윤리적 고려 사항이 필요합니다. 가장 일반적인 위험은 다음과 같습니다.

1. 규정 준수 위험: 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하지 않으면 법적 처벌을 받고 회사의 평판이 손상될 수 있습니다.
2. 데이터 침해 위험: 민감한 고객 정보가 유출될 가능성이 있으며, 이로 인해 재정적 손실이 발생하고 고객 신뢰가 심각하게 손상될 수 있습니다.
3. 편향된 의사결정: AI가 편향된 데이터를 기반으로 훈련되면 차별을 영속화하여 불공정한 결과와 잠재적인 법적 문제를 초래할 수 있습니다.
4. 투명성 부족: 불투명한 AI 시스템은 의사 결정 프로세스를 이해하기 어렵게 만들어 고객과 이해관계자의 신뢰를 약화시킬 수 있습니다.
5. 윤리적 우려: 개인 정보 보호, 동의, AI 기반 조치와 관련된 문제로 인해 회사와 고객 또는 직원 간의 단절이 발생할 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하려면 기업은 각각 그에 상응하는 이점을 지닌 적극적인 조치를 취해야 합니다.

• 데이터 관행을 정기적으로 검토하고 개인 정보 보호 규정 준수 소프트웨어에 투자하면 기업은 법적 문제를 방지하고 고객과의 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.
• 강력한 데이터 보안 조치는 고객을 보호할 뿐만 아니라 기업을 재정적 및 평판 손상으로부터 보호합니다.
• 데이터 세트의 다양성을 보장하고 편향 탐지 기술을 구현하면 더 공정한 결과를 얻고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• AI가 의사 결정을 내리는 방법에 대한 통찰력을 제공하면 투명성을 제공하여 신뢰를 구축하고 실수를 더 쉽게 수정할 수 있습니다.
• 정기적인 윤리 감사와 윤리 지침 수립을 통해 AI 운영을 기업 가치에 맞춰 브랜드 평판을 높일 수 있습니다.

고객 수용 및 신뢰 문제 극복

소매업체는 AI 사용을 열망할 수 있지만 모든 고객이 AI를 환영한다는 의미는 아닙니다. 일부는 의심스러운데, 그럴 만한 이유가 있습니다(위 참조). 다른 사람들은 항상 로봇을 다룰 것이라는 전망에 흥분하지 않을 수도 있습니다.

온라인 개인 스타일링 서비스인 Stitch Fix는 AI를 올바르게 활용하고 고객 신뢰를 얻는 방법에 대한 예를 제공합니다. 회사는 AI와 고객 데이터를 사용하여 개인화된 서비스를 추진하는 방법을 공개적으로 전달합니다.

Stitch Fix는 또한 데이터를 사용하여 제품을 제안하는 것과 고객 정보를 보호하는 것 사이의 미묘한 경계를 걷는 데 능숙하여 신뢰를 더욱 높입니다.

고객의 신뢰와 수용을 촉진하기 위해 기업은 다음 단계를 고려해야 합니다.

• AI 애플리케이션이 작동하는 방식과 데이터가 사용되는 방식을 고객에게 알려 AI 운영의 투명성을 높입니다 .
• 안전한 데이터 저장 시스템과 강력한 데이터 암호화를 구현하여 고객 데이터의 개인정보 보호를 보장합니다 .
• 신뢰할 수 있는 AI 시스템 및 솔루션 구축 정기적인 시스템 테스트와 업데이트를 통해 AI 애플리케이션이 일관되고 정확하게 작동하는지 확인할 수 있습니다.
• AI의 발전과 그 이점에 대해 정기적으로 고객에게 알립니다 .
• AI 시스템에 대한 고객 피드백을 구하고 응답에 따라 필요한 조정을 수행합니다.

AI가 기존 시스템 및 프로세스와 작동하도록 하기

AI 시스템을 기존 인프라와 통합하는 것은 복잡하고 어려울 수 있습니다. Amazon의 창고 운영에 대한 성공적인 AI 통합은 포괄적인 사례 연구의 역할을 합니다.

Amazon의 대규모 창고 운영에는 높은 수준의 효율성과 정확성이 필요합니다. 거대 소매업체는 AI 기반 로봇을 사용하여 패키지를 분류하고 처리하고, AI 알고리즘은 재고 수요를 예측하여 재고 관리 시스템을 최적화합니다. AI는 또한 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 통해 고객이 선반에서 무엇을 선택하고 무엇을 구매하는지 추적하는 Amazon Go 매장을 지원합니다.

Amazon이 직면한 주요 과제 중 하나는 AI 기반 로봇 및 시스템과 상호 작용하기 위한 광범위한 직원 교육의 필요성이었습니다. 또한 회사는 인간과 로봇이 관련된 사고를 예방하기 위해 안전 프로토콜을 업데이트해야 했습니다. Amazon은 교육을 통해 장애물 회피 시스템과 같은 안전 기능을 로봇에 통합함으로써 이러한 문제를 해결했습니다.

AI 통합 이후 Amazon은 창고 운영의 효율성이 향상되어 비용이 절감되고 배송 시간이 단축되어 고객 만족도가 향상되었습니다.

AI 인재 격차 해소

AI 기술에 대한 수요가 공급을 앞지르면서 업계에 인재 격차가 발생하고 있습니다. 그러나 기업이 이 문제를 해결할 수 있는 방법이 있습니다.

• 기술 향상 . AI 기술을 갖추면 회사 운영과 문화에 이미 익숙한 현재 팀원이 매우 귀중할 수 있습니다.
• 학술 기관과 협력하면 AI 인재가 새롭게 유입될 수 있습니다. 연구실을 후원하거나, 인턴십을 제공하거나, 장학금을 창출함으로써 기업은 AI 및 데이터 과학 프로그램의 유망한 졸업생을 유치할 수 있습니다.
• 포용적이고 유연하며 혁신적인 업무 문화를 조성하는 것은 AI 전문가를 유치하고 유지하는 데 중요합니다.
• 원격 근무를 수용하면 인재 풀이 크게 확대되어 기업이 글로벌 AI 전문 지식을 활용하고 다양성과 혁신을 촉진할 수 있습니다.

AI와 소매업의 미래

전자상거래 및 소매 산업에서 AI를 구현하는 데 따른 어려움에도 불구하고 그 보상은 상당합니다.

이러한 과제를 성공적으로 해결하는 기업은 전례 없는 효율성을 기대하고 있습니다. 또한 고객에게 고도로 개인화된 경험을 제공할 수도 있습니다. AI의 지속적인 탐구와 채택은 빠르게 진화하는 이 부문에서 경쟁 우위를 유지하는 데 핵심이 될 것입니다.