전자상거래의 AI 및 기계 학습: 이점 및 사용 사례 | 엘로직

작년에 ChatGPT가 처음 등장했을 때 전 세계가 경악했습니다. 챗봇은 빠르게 고객 서비스에서 가장 눈에 띄는 기계 학습 사용 사례 중 하나가 되었으며 인공 지능(AI)이 기술이 인간보다 특정 작업을 훨씬 더 잘 수행할 수 있는 지점에 도달했음을 보여주었습니다.

그러나 전자상거래 분야의 기계 학습(ML)과 AI는 챗봇을 뛰어넘습니다. 소매업체는 개인화, 데이터 분석, 동적 가격 책정, 및 추천 엔진. Zalando 및 Asos와 같은 유명 기업은 고객이 사이트에 있는 순간을 더 잘 이해하기 위해 전체 딥 러닝 부서를 구성하고 있습니다. 

AI가 전자상거래에 돌이킬 수 없는 변화를 가져오는 것 같습니다.

Elogic에서 우리는 최고의 전자 상거래 트렌드 2009년부터 ML과 AI가 여기에 있다고 확실히 말할 수 있습니다. 플랫폼에 구애받지 않는 회사이기 때문에 Adobe Commerce 및 Salesforce Commerce Cloud와 같은 많은 주요 전자 상거래 플랫폼이 ML 알고리즘을 활용하여 탁월한 고객 경험(CX)과 분석에 대한 심층적인 통찰력을 제공하는 것을 볼 수 있습니다.

이 기사에서는 전자상거래 회사가 전자상거래에서 AI를 사용하는 방법, 투자를 원하는 이유, 일상적인 비즈니스 운영을 간소화하고 CX를 개선하기 위해 구현을 시작할 수 있는 방법을 알아봅니다.

기계 학습과 인공 지능은 어떻게 작동합니까?

‌ML과 AI라는 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 약간 다른 의미를 내포합니다.

머신 러닝 (ML) 문자 그대로 기계에게 학습을 가르치는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다! ML 모델은 데이터를 먹고 사람처럼 결론을 도출하기 위해 데이터에서 패턴을 찾습니다. 이 시스템은 명시적으로 프로그래밍되지 않고 과거 데이터를 사용하여 예측하거나 일부 결정을 내리는 방법을 학습합니다.

추천 엔진은 전자상거래 기계 학습의 전형적인 예입니다. 시스템은 마지막으로 구매한 제품, 선호하는 색상, 예산 등과 같은 사용자 관련 세부 정보를 학습하고 고객이 구매할 가능성이 있는 제품을 추천하는 알고리즘을 도출합니다.

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한편, 인공 지능 (AI) 컴퓨터가 인간의 지능을 모방할 수 있도록 하는 모든 기술을 가리키는 훨씬 더 광범위한 용어입니다. Siri, Cortana 및 Alexa 음성 지원은 모두 AI의 예입니다.

매장에서 음성 지원 검색 또는 개인화된 제품 제공을 볼 때마다 이것이 AI 및 전자 상거래가 작동하고 있음을 알 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 AI와 ML은 온라인 쇼핑에서 밀접한 관련이 있습니다. 소매업체에게는 진화하는 분야일 수 있지만 새로운 고객 상호 작용 및 비즈니스 기회를 위한 길을 닦습니다.

비즈니스 기회 포착: AI와 ML이 전자상거래에 어떤 이점을 줄 수 있습니까?

AI와 ML은 전자상거래 산업에 지대한 영향을 미칩니다. 기업이 오늘날 비즈니스 혁신을 시작할 수 있는 전자상거래 분야의 AI 및 기계 학습의 주요 이점은 다음과 같습니다.

더 높은 ROI

AI가 어떻게 전자상거래 판매를 늘릴 수 있는지 실제로 아는 사람은 거의 없습니다. 에 따르면 McKinsey AI 현황 보고서, 응답자의 79%는 AI를 마케팅 및 영업에 통합하여 비즈니스 수익이 증가했다고 말했습니다. 이를 CRM에 통합하면 보다 효율적인 판매 프로세스를 만들 수 있습니다. CDP 또는 비즈니스 인텔리전스(BI)와 같은 AI 기반 전자상거래 플랫폼을 추가하면 평균 주문 가치(AOV)와 고객 충성도를 높이는 개인화의 길을 열 것입니다.

실제로 이러한 이점을 설명하는 많은 사례가 있습니다. Amazon의 추천 엔진은 회사 연간 매출의 35%를 주도하고 Alibaba는 스마트 물류 프로그램에 투자한 후 배송 오류를 40% 줄였습니다.

타겟 마케팅 및 광고

최고의 CRM 및 전자 상거래 솔루션인 Salesforce와 Elogic 파트너, 고객은 개인화된 경험을 기대한다고 말합니다. 그래도 오직 마케터의 26 % 조직이 개인화를 위한 성공적인 전략을 가지고 있다고 확신합니다. 가장 큰 문제 중 하나는 사일로화된 데이터입니다. 즉, 부서에서 고객에 대한 동일한 정보에 액세스할 수 없을 때 연결이 끊긴 고객 경험으로 이어집니다.

데이터 통합은 전자 상거래에서 인공 지능의 이점 중 하나입니다. AI와 ML은 비즈니스 전반의 여러 데이터 소스에서 가져오기 때문에 AI 기술은 가시적이고 액세스 가능하며 실행 가능한 인사이트를 생성하여 이러한 사일로를 깨뜨릴 수 있습니다. 예를 들어 AI 기반 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 데이터를 통합하고 대량의 데이터를 분석하며 마케팅 캠페인 테스트 및 개선 프로세스를 가속화합니다.

이러한 통찰력을 사용하여 트렌드를 식별하고 잠재 고객 트렌드를 예측하며 소중하게 구매하거나 본 제품과 유사한 제품을 추천할 수 있습니다. 그리고 가장 중요한 것은 ‌대규모 개인화 채널 전반에 걸쳐 사용자 경험을 맞춤화합니다.

정보에 입각한 비즈니스 결정

많은 기업은 데이터를 수집하는 것뿐만 아니라 데이터를 이해하는 것도 매우 어렵다고 생각합니다. 기존의 분석 도구는 지금까지 목적을 달성했지만 전자상거래에서 AI/ML을 수용하는 것과는 확실히 다릅니다.

AI 기반 예측 분석은 여기에서 특별히 언급할 가치가 있습니다. 전자 상거래 상점 내의 특정 항목 또는 전체 범주에 대한 향후 제품 수요 패턴을 보다 정확하게 예측하고 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 

"회사의 수익을 늘리기 시작했다고 가정해 보겠습니다."라고 말합니다. 이고르 이아코블리예프, Elogic Commerce의 관리 파트너 겸 COO. “수집된 데이터 샘플을 기반으로 시스템은 서비스 Y의 이윤이 가장 높은 것으로 확인합니다. 해당 서비스를 요청하는 고객 유형을 스캔하고 해당 서비스를 특정 대상 그룹으로 홍보하도록 제안합니다. 이러한 유형의 분석 도구에 AI를 추가하면 예측 분석을 얻을 수 있습니다.”

최적화된 물류 및 재고 관리

재고 관리는 재고가 너무 많거나 제한적일 수 있으므로 B2B 및 B2C의 가장 큰 과제 중 하나입니다. 소매업체가 구매 및 제조 비용을 낮추기 위해 효과적인 공급망 전략에 투자하는 물류도 마찬가지입니다.

간소화된 물류와 재고에 대한 명확한 보기는 전자 상거래에서 AI의 이점 중 하나입니다. 고급 실시간 재고 관리 시스템은 AI를 사용하여 창고 및 채널 전체의 재고 가용성을 알려줍니다. 또한 데이터를 분석하여 수요 패턴을 예측하고 창고 보충 계획을 최적화할 수 있습니다.

실제로 맥킨지 앤 컴퍼니는 보고서 AI 기반 예측을 통해 공급망 오류를 20~50% 줄일 수 있으며 이는 매출 증가로 이어집니다. 예를 들어, 당신이 신발 온라인 판매, 가을 시즌 동안 겨울 신발에 대한 수요가 증가하고 공급망 중단의 위험을 고려하여 그에 따라 배송을 계획, 재고 및 예약하는 것을 볼 수 있습니다.

더 높은 고객 전환

AI 알고리즘을 통해 마케터는 페이지를 빠르게 분석하고 최적화하여 더 나은 고객 참여와 전환율을 높일 수 있습니다. 

예를 들어, DTC 브랜드와 PepsiCo의 자회사인 SodaStream, 익숙한 전 세계 46개 시장에서 마케팅 캠페인의 효과를 분석하기 위한 전자상거래용 AI 및 기계 학습. 그 결과 광고는 채널에 따라 소비자에게 다르게 어필하는 것으로 나타났습니다. 이 브랜드는 이메일 전환율이 3%-5% 증가하고 SMS 텍스트 전환율이 10-15% 증가했습니다.

이것은 전자 상거래에서 인공 지능을 적용한 것 중 하나일 뿐입니다. 다음에도 적용할 수 있습니다. 

• 사이트 검색(고객이 필요한 것을 더 빨리 찾을수록 더 빨리 판매할 수 있기 때문입니다.)
• 리마케팅 캠페인(장바구니를 버린 후 돌아와서 구매를 완료하도록 사용자에게 개인화된 프로모션 및 인센티브를 보냅니다.)
• 고객 서비스(쇼핑객에게 셀프 서비스 AI 기반 챗봇을 제공하여 고객 지원 라인의 끝없는 통로를 차단).

전자상거래 사례에서 가장 성공적인 ML 및 AI는 무엇입니까?

eBay 및 Amazon과 같은 대형 플레이어는 전체 판매 주기에 걸쳐 AI 통합의 성공적인 경험을 가지고 있습니다. 그러나 이러한 기술을 사용하기 위해 반드시 시장 리더일 필요는 없습니다. 전자상거래에서 성공적인 AI 사용 사례는 매장 규모에 관계없이 AI와 ML 기술을 통합하여 경쟁 우위를 얻을 수 있음을 보여줍니다.

더 읽기 : 전자상거래의 리더: Amazon이 성공한 7가지 이유 

추천 엔진

추천 시스템은 기업이 개인화된 제안과 향상된 고객 경험을 제공하여 매출을 높일 수 있도록 도와줍니다. 권장 사항은 일반적으로 웹 사이트 검색 속도를 높이고 필요한 콘텐츠에 대한 사용자의 액세스를 용이하게 하며 탁월합니다. 교차 판매 및 상향 판매 온라인 쇼핑에서 인공 지능의 예. 

또한 구매율을 높이고 사용자 충성도를 높여 더 높은 매출로 이어집니다. Elogic 팀이 미국 패션 소매업체를 위해 ‌Certona AI 기반 개인화 솔루션을 통합한 후, Carbon38, 브랜드는 평균 주문 금액(AOV)과 재방문 고객이 크게 증가했습니다.

가격 전략

AI 기반 가격 책정은 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 분석하고 해당 분석을 기반으로 가격 결정을 내립니다. 이것은 B2B 전자 상거래에서 AI의 가장 두드러진 예 중 하나입니다.

데이터 분석을 위한 고급 도구는 다중 채널 소스에서 정보를 얻고 가격의 유연성을 결정합니다. 영향 요인에는 위치, 고객 구매 태도, 조미료 및 특정 세그먼트의 시장 가격이 포함됩니다. 

또한 알고리즘은 고객 세분화 및 실시간 최적화를 수행하여 가격 체계를 개인화할 수 있습니다.

예를 들어 핀란드 클라이언트인 B2B 기술 구성 요소 전문가 웩슨, 이제 사용자 행동을 분석하고 등록/신규 고객, 주문량 및 시장 상황에 따라 가격 등급을 조정할 수 있습니다.

시각적 검색

쇼핑객은 구매하기 전에 시각적 콘텐츠를 탐색하는 경향이 있지만 검색 대상을 설명하는 적절한 단어를 찾지 못하는 경우가 있습니다. 시각적 검색이 훨씬 쉬워집니다. 고객은 길고 상세한 쿼리를 입력하는 대신 이미지를 업로드하기만 하면 됩니다. 결과적으로 고객은 검색 범위를 좁히고 관련 항목을 더 많이 얻을 수 있습니다.

Bing Visual Search, Google Lens 및 이미지 검색은 모두 이러한 유형의 검색을 트렌드로 전환한 전자 상거래용 강력한 AI 도구입니다. 시장은 Pinterest의 Lens Your Look 검색 엔진을 사용하여 기존 옷장과 관련된 의상 옵션을 찾을 수 있습니다.

예를 들어 ASOS는 기계 학습과 전자 상거래를 아름답게 결합하고 모바일 앱용 스타일 매치 기능을 구축했습니다. 쇼핑객이 사진을 찍고 카탈로그에서 일치하는 제품을 찾을 수 있습니다. 이 도구는 쇼핑객이 해당 브랜드에서 구매하도록 유도합니다.

이 추세는 음성 검색 및 대화형 상거래와 결합할 경우 특히 긍정적인 결과를 가져옵니다. 브랜드는 전자상거래를 위해 Amazon Lex 기계 학습 모델을 통합하고 자동 음성 인식을 활용하여 검색에서 사용자의 음성 입력을 해석할 수 있습니다.

고객 감정 분석

기존의 감정 분석 도구는 고객 인터뷰, 소셜 모니터링, 평가 및 설문 조사에 의존하며 모두 엄청난 양의 원시 데이터를 제공합니다. 수동으로 분석하기 시작하면 반드시 미끄러질 것입니다. 

한편, AI 기반 도구는 대량의 데이터를 훨씬 더 빠르게 분석하고 구매자 행동의 가장 작은 변화를 식별합니다. ML 기술자는 언어 처리를 사용하여 긍정적이거나 부정적인 태도를 암시하는 단어를 정의합니다. 따라서 이러한 피드백 양식은 제품 또는 서비스 개선을 위한 견고하고 통찰력 있는 배경을 제공합니다.

실제로 기업은 고객 여정 매핑에서 스마트한 고객 감정 분석을 사용할 수 있습니다. 다음은 Elogic이 고객 중 한 명을 위해 수행한 지도의 예입니다.

재고 관리

가맹점은 적절한 재고 관리를 수행하여 고객에게 적절한 제품을 적시에 적소에 적절한 상태로 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 프로세스에는 재고 및 공급망에 대한 모니터링 및 심층 분석이 포함됩니다. 

재고 관리와 관련하여 전자 상거래의 기계 학습은 요소와 공급망 간의 패턴과 상관 관계를 감지합니다. 알고리즘은 재고 및 재고에 대한 최적의 전략을 결정합니다. 이에 따라 분석가는 배송을 최적화하고 주식을 실행하여 얻은 데이터를 구현합니다.

고객 지원

전자 상거래에서 기계 학습의 가장 뛰어난 응용 프로그램 중 하나인 챗봇은 판매자가 고객과의 상호 작용을 부분적으로 자동화하는 데 도움이 되는 훌륭한 방법입니다. 또한 품질을 유지하면서 비용을 상당히 줄일 수 있습니다. 복잡한 쿼리의 경우 봇이 사람 개입의 필요성을 감지하고 클라이언트를 고객 지원 에이전트로 리디렉션합니다. 

제너레이티브 AI는 여기서 중요한 역할을 합니다. AI 도구가 개별 쇼핑객에 대해 더 많이 학습함에 따라 고객과의 온라인 상호 작용은 스타일리스트 또는 개인 쇼핑객과의 상호 작용과 유사해질 수 있습니다. 예를 들어, 중고 소비재 시장인 Mercari는 도입했다 ChatGPT 소프트웨어에서 실행되는 AI 기반 쇼핑 도우미로 고객의 질문에 응답할 수 있을 뿐만 아니라 입력된 질문에 따라 제품을 추천할 수도 있습니다.

전자상거래에서 AI 및 ML 애플리케이션의 실제 사용 사례

지금까지 실제 소매업체의 몇 가지 사례 시나리오를 통해 전자상거래에서 AI 및 ML의 이점과 적용을 살펴보았습니다. 이제 업계에서 이러한 최첨단 기술을 최대한 활용하는 전문가와 유명 인사를 소개할 시간입니다.

더 읽기 : Adobe Commerce를 사용하는 유명 브랜드 목록 

아마존과 성공적인 고객 서비스 

Amazon은 완벽한 고객 서비스를 주요 경쟁력 중 하나로 집중합니다. 전자 상거래의 장점. 그리고 이 서비스는 전자 상거래를 위한 AI의 도움으로 유지됩니다. 그렇다면 그들은 어떤 특정 분야에 기술을 적용합니까?

• 제품 추천. Amazon은 Collaborative 필터링 및 Next-in-Sequence 모델을 활용하여 각 특정 고객이 다음에 필요할 수 있는 상품에 대한 예측을 수행합니다. 이 도구는 수집된 고객 구매 행동 데이터에 의해 활성화됩니다.
• 운송. AI는 라우팅, 배송 시간 및 기타 배송 매개변수를 변경하여 효율성과 정확성을 높입니다. 드론 배송 Amazon이 취하는 다음 단계가 될 것입니다.
• 자연 언어 처리. 이 최신 딥 러닝 기술은 디지털 어시스턴트를 지원합니다. 아마존의 알렉사.

Alibaba와 고객 중심 접근 방식

이 회사는 AI 및 ML이 지원하는 가장 진보된 도구를 지속적으로 활용하고 있습니다. Alibaba는 증강 현실 거울, 안면 인식 결제, 대화형 휴대폰 게임 및 기타 여러 기능과 도구를 적용합니다. 특히 알리바바는 다음에 초점을 맞추고 있습니다.

• 스마트 비즈니스 운영. 알리바바 자체의 ChatGPT 스타일의 상품으로 불리는 동이 첸웬, 11년 2023월 XNUMX일에 출시된 작업장에서 효율성을 최적화하는 것으로 알려져 있습니다. 이 도구는 구두 대화를 서면 메모로 전환하고 사업 제안서 작성과 같은 여러 작업을 수행합니다. 이를 통해 장기적으로 직원의 시간과 리소스를 절약하고 지루한 일상 업무가 아닌 비즈니스에 집중할 수 있습니다.
• 날카로운 개인화. 매력적인 고객 경험을 창출하는 것은 대부분의 현대 판매자를 위한 초석입니다. Alibaba는 목표가 높은 AI 전자상거래 플랫폼을 구현하여 이를 달성합니다. 고객이 이전에 쇼핑한 적이 있는 곳이라면 Alibaba 풀에서 구매한 제품을 새 제품과 일치시킬 수 있습니다. 
• 스마트 공급망. 알리바바가 만든 알리 스마트 공급망 – 제품 수요를 예측하고, 재고를 최적화하고, 올바른 제품 제안을 결정하고, 가격 전략을 개발하는 AI 기반 도구입니다.

IKEA와 증강 현실 사용

상인 가구를 온라인으로 판매하다. 반품 관리가 얼마나 어려운지 알고 있습니다. 제품의 부피가 큰 특성으로 인해 쇼핑객은 주변에 있는 제품을 상상하기 어려워 반품 비용이 치솟습니다. IKEA는 AI와 증강 현실(AR)의 도움으로 문제를 해결하는 브랜드 중 하나입니다. 

• 더 나은 오프라인 및 온라인 CX. 브랜드의 새로운 기능인 이케아 크리에이티브 웹사이트와 앱을 통해 고객은 디지털 가구로 자신의 생활 공간을 디자인하고 시각화할 수 있습니다. 그들은 더 이상 작품을 보기 위해 오프라인 매장을 방문할 필요가 없습니다. 전화를 한 번만 클릭하면 충분합니다. 
• 시각적 검색. 사용자가 카메라로 가구를 가리키면 IKEA Place 앱이 비슷한 가구를 찾아줍니다. GrokStyle의 포인트 앤 검색 기능 앱에 추가되었으며 검색의 미래로 간주됩니다.

갭과 그들의 가상 탈의실

Heather Mickman이 세계에서 가장 큰 의류 및 액세서리 소매업체 중 하나인 Gap의 임시 CIO가 되었을 때 그는 그것을 그의 사명으로 삼았다 AI가 Gap 내에서 작동하는 방식에 대한 DNA의 일부가 되도록 합니다. 그들이 확실히 성공하는 영역은 다음과 같습니다.

• 최적화된 재고 이동. ML 기반 솔루션은 특정 매장의 특정 품목에 대한 판매 크기를 결정하는 자동화되고 정확한 크기 프로필을 생성합니다. 이러한 방식으로 브랜드는 ‌고객의 요구와 만족을 따라잡습니다.
• 가상 피팅룸. 이 회사는 쇼핑객이 매장에 들어가지 않고도 Gap 의상을 입어볼 수 있는 AR 앱을 제공합니다. 사용자는 앱에 포함된 XNUMX가지 체형 중 하나를 선택하고 Gap 의류를 착용한 후 마음에 들면 온라인으로 구매할 수 있습니다.

전자 상거래 비즈니스에서 AI 및 기계 학습을 구현하는 방법은 무엇입니까?

전자 상거래의 기계 학습 사용 사례는 인상적이며 고객 서비스 개선에서 비즈니스에 더 높은 보안 제공에 이르기까지 모든 영역을 포괄합니다. 소매업에서 AI 기반 자동화의 구현은 40%에서 80%로 증가 다음 3 년. 

그렇다면 귀하의 비즈니스가 전자 상거래에서 큰 물결을 포착하고 기계 학습을 활용하는 데 도움이 되는 구체적인 절차는 무엇입니까? 미지의 세계로 뛰어들기 전에 몇 가지 단계를 통해 프로세스를 구성하고 각각의 전략을 개발할 수 있습니다.

1. ML을 사용할 수 있는 비즈니스 프로세스 식별 

워크플로를 분석하고 다음과 같은 질문을 스스로에게 해보십시오.

• 어떤 프로세스가 인간 집약적입니까?
• 반복 가능한 프로세스는 무엇입니까?
• 대량의 데이터를 연구하기 위해 사람의 개입이 필요한 프로세스는 무엇입니까?

대답은 AI 및 ML의 적용이 비즈니스에서 시간과 리소스를 절약하는 데 정확히 어떤 도움이 되는지를 나타냅니다.

2. 데이터 수집 및 특징 추출 고려

데이터는 전자 상거래에서 AI 및 기계 학습을 효율적으로 사용하기 위한 기반입니다. 현명한 결정은 미래에 데이터를 분석하고 관리할 수 있도록 모든 데이터를 데이터베이스에 저장하는 것입니다.

3. 목표와 능력을 결정하라

필요한 것보다 더 큰 AI 구현 범위를 수용하려고 하면 불합리한 비용이 발생할 수 있습니다. 목표에 집중하고 간단한 것부터 시작하십시오. 예를 들어 고객 이탈을 예측하고 방지하는 데 집중할 수 있습니다. 결과에 만족하면 AI 구현을 확장할 수 있습니다.

4. 적절한 도구 및 플랫폼 선택

일반적으로 선택한 전자상거래 소프트웨어는 온라인 소매점 운영 비용과 효율성에 큰 영향을 미치기 때문에 비즈니스에 매우 중요합니다. 때때로 당신은 심지어 필요합니다 플랫폼 변경 비즈니스 요구 사항을 충족하는 적합한 솔루션을 찾을 수 있습니다. 특히 최신 컴퓨팅 기술을 사용하면 클라우드에서 ML을 사용할 수 있으므로 시간과 노력을 더욱 절약할 수 있습니다. 

비즈니스 분야에 따라 운영 최적화 및 판매 향상을 목표로 하는 여러 AI 및 ML 도구를 즐길 수 있습니다. 예를 들어, Adobe Sensei 많은 시간이 소요되는 작업을 자동화하고 생성 프로세스에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 노스 토 AI를 사용하여 고도로 개인화된 고객 경험을 실시간으로 자동 제공하는 포괄적인 마케팅 솔루션입니다. 그 결과 참여도가 높아지고 매출이 증가합니다.

5. 전담 팀을 구성하고 필요한 공급업체 결정

채택 프로세스를 적절하게 관리하려면 일을 추적할 전담 팀이 필요합니다. 팀은 프로젝트에 필요한 제XNUMX자와 긴밀히 협력하고 프로세스가 설정한 목표를 향해 진행되고 있는지 확인합니다.  

ML/AI 전자상거래 테이크아웃

조직적 문제로 인해 전자 상거래에서 새로운 AI/ML을 채택하는 것이 두려울 수 있습니다. 또는 반대로 기술을 성공적으로 통합한 대기업의 예를 따르도록 영감을 받았습니다. 

기분이 어떻든 어떤 소매업체도 이 부문의 혁신에 무관심해서는 안 됩니다.

비즈니스 프로세스를 보다 효율적으로 만들 것입니다. 고객 경험을 간소화하세요. 타겟팅을 개선하고 새로운 시장으로 확장하는 데 도움이 됩니다.

당신이 해야 할 유일한 일은 ‌계획을 세우고, 이러한 기술을 믿는 팀을 만들고, 필요할 때 배우고, 개선하고, 전환할 수 있는 조직적인 인내심을 갖는 것입니다.

Elogic은 14년 이상 전자상거래 개발자 및 컨설턴트로서 소매업체 팀을 강화해 왔습니다. 현재 비즈니스 상태를 평가하고, 목표를 달성하기 위해 수행해야 하는 단계와 프로젝트를 계획하고, 필요한 기술을 엔드 투 엔드로 구현 및 통합하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

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• 출처: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/