대화형 커머스란 무엇인가요?

"안녕 Alexa, 평점이 높은 새 러닝 양말을 찾아줘." 이 문구는 대화형 커머스(conversational commerce)의 수천 가지 예시 중 하나입니다.

대화형 커머스는 디지털 쇼핑 경험을 완전히 새롭게 바꾸고 있습니다. 이 전자상거래 유형은 챗봇 및 음성 어시스턴트 등의 대화형 도구를 통해 소비자에게 원활하고 상호작용적인 쇼핑 경험을 제공합니다. 실시간 메시징 플랫폼의 편의성과 즉시성을 활용해 쇼핑객과 역동적이고 개인화된 대화를 나누고, 이러한 메시징 채널을 강력한 판매 채널로 전환합니다.

대화형 커머스의 핵심은 기업이 보다 직관적이고 상황에 맞는 방식으로 고객과 상호 작용할 수 있도록 하는 것입니다. 이 상호 작용은 단순한 제품 프로모션을 넘어 고객 지원을 제공하고 개인화된 추천을 제공하며 거래를 간소화합니다. 이러한 변화를 주도하는 기술에는 고급 자연어 처리(NLP) 및 인공 지능(AI)이 있으며, 본 기술은 가상 어시스턴트가 사용자 쿼리를 이해하고 해석하고 적절하게 응답하여 사람과 유사한 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있도록 지원합니다.

IBM Institute of Business Value의 최근 보고서에 따르면 설문조사에 참여한 소비자 중 14%만이 온라인 쇼핑 경험에 “만족”한다고 답했습니다. 이러한 결과는 고객 경험 개선의 필요성을 분명히 보여줍니다.

한편, 설문에 응한 소비자의 절반 이상이 쇼핑할 때 가상 어시스턴트 및 증강 현실(AR) 등 새로운 기술을 활용하고 싶다고 답했습니다. 이러한 소비자들은 대화형 커머스와 같은 새로운 디지털 쇼핑 경험을 적극적으로 받아들일 준비가 되어 있습니다.

대화형 커머스는 기술과 사용자 상호작용의 복잡한 조합을 통해 작동합니다. 이 프로세스는 주로 NLP와 AI에 의해 주도됩니다. 이러한 기술 및 기타 새로운 기술을 통해 가상 비서 또는 챗봇은 대화형 인터페이스를 시뮬레이션하여 인간의 언어를 이해, 해석 및 생성할 수 있습니다.

• 이 프로세스는 사용자가 대화형 커머스 플랫폼과 통합된 메시징 애플리케이션을 통해 연락을 시작하면 시작되며, 브랜드 전용 앱일 수도 있고 Facebook Messenger, WhatsApp, WeChat과 같은 채널일 수도 있습니다.

• 사용자 상호 작용 시 시스템의 NLP 구성 요소는 입력을 처리하여 텍스트 또는 음성에서 의미를 추출합니다. 이 프로세스에는 토큰화(텍스트를 단어 또는 구로 분해), 품사 태깅(문법 구성 요소 식별) 및 의미 분석(문맥적 의미 결정)이 포함됩니다.

• 동시에 AI 구성 요소는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 과거 상호 작용, 고객 선호도 및 시장 동향에 대한 방대한 데이터 세트를 활용합니다. 그런 다음 이러한 알고리즘은 챗봇이 사용자의 의도와 컨텍스트를 이해하는 데 도움이 되어 관련성 있고 개인화된 응답을 생성할 수 있도록 합니다.

• 챗봇은 사용자의 요청을 해석한 후 세부 사항을 명확히 하기 위해 추가 질문을 하거나 옵션을 제공하여 제품 선택이나 구매와 같은 원하는 행동으로 사용자를 안내할 수 있습니다. 이러한 상호작용을 통해 AI는 학습하고 적응하며, 사용자 피드백과 결과에 따라 대응 방식을 개선하여 향후 상호작용을 개선합니다.

• 거래 후 대화형 커머스 플랫폼은 주문 추적, 반품 관리 및 고객 피드백 수집을 포함한 구매 후 지원도 가능하게 합니다. 대화형 커머스는 이러한 기능을 직관적인 단일 인터페이스에 통합함으로써 검색부터 구매 후 참여에 이르는 전체 고객 여정을 간소화합니다. 이러한 유형의 상호작용은 기존의 전자상거래를 매력적이고 역동적인 고객 중심 경험으로 바꾸고 있습니다.

대화형 커머스 유형의 전자상거래는 고객과 더 나은 관계를 구축하려는 모든 조직이 유용하게 활용할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.

대화형 커머스를 통해 기업은 고객 개개인의 선호도를 타겟팅하고 고객을 관련 제품 추천으로 유도하는 초개인화된 경험을 만들 수 있습니다.

대화형 커머스 기술은 고객이 언제나 즉각적인 지원을 받을 수 있도록 도와줍니다. 고객은 대화 도구를 통해 실시간 지원을 받을 수 있어 전반적인 쇼핑 경험을 개선할 수 있습니다.

고객은 한 번의 대화로 제품 또는 서비스를 검색하고 전체 거래를 완료할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 구매 프로세스가 간소화되고 간편해집니다.

대화형 커머스를 통해 AI 에이전트 또는 어시스턴트와 상호 작용하는 고객이 라이브 채팅 또는 메시징 앱을 통해 인간 에이전트와도 상호 작용할 수 있습니다. 이를 통해 더 강력한 관계를 구축하고 고객 유지 가능성과 고객 만족도 점수(CSAT)를 높일 수 있습니다.

모든 기업은 더 나은 유지 및 전환율부터 더 가치 있는 고객 데이터에 액세스하는 것에 이르기까지 대화형 커머스의 이점을 경험할 수 있습니다.

대화형 커머스는 진정성 있고 개인화된 고객 상호작용을 촉진하여 각 고객을 일회성 거래가 아닌 소중한 후원자로 대합니다. 다양한 채널에서 지속적인 대화를 유지함으로써 기업은 고객 경험을 향상시켜 충성도를 높이고 수익성을 높일 수 있습니다. 약 90%의 쇼핑객이 좋은 고객 서비스가 재구매를 하는 직접적인 이유라고 답했습니다. 개인화된 대화를 통해 고객의 성원을 인식하고 감사하는 것은 신뢰를 쌓고 재구매를 유도합니다.

최적의 타이밍에 고객과 전략적으로 소통하면 매출을 크게 높일 수 있습니다. 기업은 사전 알림, 잘 배치된 웹 위젯, 정교한 AI 챗봇을 통해 제품을 제안하고, 할인을 홍보하고, 특별 행사를 강조할 수 있습니다. 이러한 전술은 고객 경험을 향상시키고 업셀링과 크로스셀링 통해 매출 증대를 도모합니다.

고객과의 대화는 선호도, 행동 및 요구 사항에 대한 인사이트를 제공하는 풍부한 데이터 소스 역할을 합니다. 이 데이터는 제품 제공을 구체화하고 마케팅 전략을 조정하며 전반적인 비즈니스 성능을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 대화형 데이터를 사용하여 챗봇을 교육함으로써 기업은 자동화된 고객 서비스의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

이제 고급 대화형 커머스 플랫폼은 바로 사용할 수 있는 자동화 솔루션을 제공하여 중소기업이 효율적으로 리드를 검증하고 고객을 인증할 수 있도록 지원합니다. 대화를 통해 잠재 고객을 적절한 팀원에게 라우팅하고 필수 정보를 수집함으로써 기업은 처음부터 원활하고 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

대화형 커머스는 온라인 리테일러에게 큰 도전 과제인 '버려진 쇼핑 카트(abandoned cart)' 문제를 해결하기 위해 다양한 전략을 사용합니다. 선제적인 메시징, 빠른 초기 대응 시간, 메시징 플랫폼 내 인앱 구매 옵션은 고객이 거래를 완료할 가능성을 크게 높일 수 있습니다. 결제 프로세스를 더욱 편리하고 매력적으로 개선함으로써 장바구니 이탈을 최소화하고 판매 전환을 극대화할 수 있습니다.

기업은 고객과 커뮤니케이션하는 데 사용하는 채널에 따라 다양한 방식으로 대화형 커머스를 구현할 수 있습니다. 주로 사용하는 애플리케이션은 기업마다 다르지만, 메시징 앱, 음성 어시스턴트, 챗봇 등이 일반적으로 사용됩니다.

이러한 봇은 인간과 유사한 대화를 시뮬레이션하도록 설계된 소프트웨어 프로그램으로, 웹사이트, 메시징 플랫폼, 소셜 미디어 등에 배치됩니다. AI 기반 봇은 FAQ 응답, 제품 선택 안내, 결제 처리, 구매 후 지원까지 폭넓은 작업을 처리할 수 있습니다. 대표적인 예로는 브랜드 웹사이트나 Facebook Messenger에 내장된 챗봇이 있습니다.

대화형 커머스를 Amazon의 Alexa 또는 Google Home과 같은 음성 지원 디바이스와 통합하면 사용자는 핸즈프리 음성 인식 쇼핑 환경을 이용할 수 있습니다. 사용자는 간단한 음성 명령을 통해 제품 카탈로그를 검색하고, 주문하고, 주문 업데이트를 받을 수 있습니다.

SMS(단문 메시지 서비스)는 강력한 대화형 커머스 채널로 발전하여 기업이 고객의 모바일 기기로 맞춤형 제품 추천, 프로모션 제안, 주문 업데이트 등을 직접 보낼 수 있도록 합니다. SMS 상호 작용은 이중 인증을 용이하게 하고 결제 확인을 안전하기 처리하는 데도 활용될 수 있습니다.

Facebook, Instagram 및 Twitter와 같은 인기 있는 소셜 미디어 플랫폼을 사용하여 기업은 기존 대화에 쇼핑 기능을 포함할 수 있습니다. 쇼핑 가능한 게시물과 같은 기능을 통해 브랜드는 게시물이나 스토리 내에서 제품을 태그하여 사용자가 플랫폼을 떠나지 않고도 항목을 탐색하고 구매할 수 있도록 할 수 있습니다.

대화형 커머스는 시각 및 텍스트 기반 플랫폼으로 확장되어 사용자가 무언의 비언어적 상호작용을 할 수 있습니다. 예를 들어, 시각적 검색 도구를 사용하면 사용자가 원하는 제품의 이미지를 업로드할 수 있으며, AI 기반 추천 엔진은 시각적 단서를 기반으로 보완적이거나 유사한 상품을 제안합니다.

콜센터에서 일반적으로 사용되는 IVR 시스템은 대화형 커머스의 또 다른 형태입니다. IVR 시스템은 음성 안내와 음성 응답을 사용하여 고객이 상담원 없이도 메뉴를 탐색하고, 계정 정보에 액세스하고, 거래를 완료할 수 있도록 합니다.

대화형 커머스 접근 방식은 조직내 다양한 영역에서 구현할 수 있습니다. 이는 다양한 채널에서 고객과의 상호작용을 개선하고 디지털 환경을 변화시키고 있습니다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같습니다.

대화형 커머스를 통해 기업은 개별 고객의 선호도, 구매 내역 및 검색 행동을 기반으로 고도로 맞춤화된 제품을 제안할 수 있습니다. 예를 들어, Apple의 AI 기반 음성 비서인 Siri는 사용자의 과거 상호 작용을 분석하여 메시지가 표시되면 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 특정 요구 사항을 해결하여 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라 관련성이 높고 수익성이 높은 품목을 강조하여 판매를 촉진합니다.

다른 예:

• Shopify Inbox는 고객이 다양한 채널을 통해 브랜드와 채팅하고 제품 추천을 받을 있도록 하는 플랫폼입니다.

• Bloomingdales는 화상 통화와 라이브 채팅을 통해 1:1 맞춤형 스타일 추천 서비스를 제공합니다.

대화형 커머스는 여러 터치포인트와 채널에서 일관되고 통합된 쇼핑 여정을 지원합니다. 예를 들어, 리테일러 웹사이트에서 제품을 검색하는 고객은 문자 메시지를 통해 개인화된 제품 추천을 받을 수 있습니다. 고객은 추후에 통합 소셜 미디어 쇼핑 기능을 통해 해당 추천을 구매로 전환할 수 있습니다. 이러한 옴니채널 경험은 일관되고 원활한 브랜드 상호 작용을 보장하여 궁극적으로 고객 충성도와 고객 유지율을 높이는 데 도움이 됩니다.

다른 예:

• Sephora는 커뮤니티에서 원활하게 소통하고 모든 소셜 미디어에서 고객과의 관계를 구축할 수 있는 방법을 만들었습니다.

• 신발 브랜드 Dolce Vita는 옴니채널 재참여를 사용하여 장바구니를 이탈한 고객에게 연락을 취합니다.

대화형 커머스 플랫폼을 활용하면 기업은 다양한 고객 상호 작용에서 즉각적이고 개인화된 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 사용 중 어려움을 겪는 고객은 소매업체의 웹사이트에서 AI 기반 봇과 채팅을 시작할 수 있습니다. 봇은 고객에게 단계별 문제 해결 지침을 제공하고 필요한 경우 상담원을 연결해 문제를 에스컬레이션할 수도 있습니다. 이러한 즉각적인 지원은 문제를 신속하게 해결하는 동시에 긍정적인 고객 경험을 촉진하여 만족도와 브랜드 인식도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.

다른 예:

• Four Seasons Hotels and Resorts는 고객 전용 앱에서 대화형 컨시어지를 사용합니다.

• Birk Sport는 노르웨이의 자전거 매장 체인으로, 대화형 AI 챗봇을 사용하여 고객이 원하는 제품을 정확히 찾아낼 수 있도록 도와줍니다.

대화형 커머스 접근 방식을 통해 기업은 개별 고객의 선호도, 구매 내역 및 시장 동향에 따라 가격을 동적으로 조정하고 타겟팅된 프로모션을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 패션 리테일러는 AI 기반 챗봇을 사용하여 특정 카테고리에 관심을 보였거나 최근에 장바구니를 포기한 고객에게 개인화된 할인 코드를 보낼 수 있습니다. 이러한 동적 가격 책정 및 프로모션 전략은 매출을 최적화하는 동시에 관련성 있는 혜택을 적시에 제공하여 고객 만족도를 높입니다.

다른 예:

• Apple의 Siri는 특정 가격대와 위치 조건에 맞는 상품이나 서비스를 찾을 수 있는 곳을 제안할 수 있습니다.

• Best Buy는 라이브 채팅 지원에 대한 접근성을 보여주기 위해 푸시 알림을 보내고 특정 판매 또는 프로모션을 유도하는 카피를 사용합니다.

1. 최우선인 사용자 경험과 접근성:

   대화형 커머스 인터페이스는 사용성에 중점을 두고 설계하여 직관적이고 탐색하기 쉬우며 다양한 기기와 플랫폼에서 접근 가능하도록 해 주어야 합니다. 예를 들어, 챗봇을 텍스트 및 음성 기반 상호작용 모두에 최적화하면 다양한 사용자 선호도와 접근성 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한 대화형 커머스 툴을 채팅 앱과 소셜 메시징 플랫폼에 원활하게 통합하면 사용자가 더 쉽게 발견하고 참여할 수 있습니다.

    

2. 고급 대화형 AI 기능 활용:

   정교한 대화형 AI 기술을 사용하여 자연스러운 상황 인식 상호 작용을 촉진합니다. 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 챗봇 응답을 구체화하여 시간이 지남에 따라 정확성과 관련성을 높입니다. 또한 감정 분석을 통합하여 고객의 감정을 측정하고 필요에 따라 상호 작용을 조정하면 공감하고 효과적인 커뮤니케이션을 보장할 수 있습니다.

    

3. 여러 접점에 대화형 커머스 통합:

   고객 여정 전반에 걸쳐 대화 요소를 통합하여 일관된 옴니채널 커머스 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 쇼핑객이 챗봇을 통해 가상 장바구니에 상품을 추가한 다음 동일한 대화 내에서 결제를 진행하거나 온라인 스토어로 원활하게 전환할 수 있도록 합니다. 이러한 응집력 있는 접근 방식은 마찰을 최소화하고 일관되고 매력적인 브랜드 상호 작용을 촉진합니다.

    

4. 성과를 지속적으로 모니터링 및 최적화:

   대화형 커머스 도구와 전략을 정기적으로 평가하여 개선이 필요한 부분을 파악합니다. 고객 만족도 점수, 전환율, 평균 해결 시간과 같은 지표를 분석하여 효과를 측정하고 최적화를 위한 정보를 제공합니다. 또한 설문조사나 채팅 내 투표 기능을 통해 고객 피드백을 요청하여 변화하는 선호도와 관심사에 대한 인사이트를 얻을 수 있으며, 이를 바탕으로 대화형 커머스 경험을 데이터 기반으로 개선할 수 있습니다.

대화형 커머스의 미래는 생성형 AI 및 기타 신기술의 발전에 따라 크게 달라질 것으로 보입니다. 이는 몰입감 있고, 개인화되며, 자율적인 쇼핑 경험의 새로운 시대를 예고합니다. 이러한 혁신 기술들은 제품 탐색과 의사 결정부터 구매 완료, 구매 후 지원에 이르기까지 대화형 커머스의 모든 측면을 혁신할 것으로 기대됩니다.

인간과 유사한 텍스트와 창의적인 콘텐츠를 제작할 수 있는 생성형 AI 모델은 점점 더 정교하고 매력적인 쇼핑 도우미를 만드는 데 중추적인 역할을 할 것입니다. 이러한 AI 기반 쇼핑 컴패니언은 개인의 선호도와 구매 내역을 기반으로 개인화된 제품 추천을 제공할 뿐만 아니라 구매 결정을 알리는 설득력 있는 내러티브와 상황에 맞는 인사이트를 생성합니다.

예를 들어, 생성형 AI 기반 쇼핑 어시스턴트는 제품에 대한 매력적인 스토리를 만들어 개별 고객의 가치와 열망에 공감하는 고유한 기능, 이점, 활용 사례를 강조할 수 있습니다.

이러한 혁신을 수용함으로써 기업은 고객 참여의 경계를 재정의하고 대화형 커머스를 성장을 위한 강력한 촉매제로 전환할 수 있습니다.