초개인화된 상품 추천을 위해 AI 활용하기

소개

AI는 마케팅의 미래를 재편하고 있습니다. 오늘날 기업들은 과거 데이터와 실시간 데이터를 기반으로 AI를 통해 놀라운 사용자 경험과 고도로 개인화된 제품 추천을 제공합니다.

넷플릭스는 실시간 데이터에 기반한 초개인화 추천을 선도하는 대표적인 브랜드 중 하나입니다.

이 글에서는 AI가 어떻게 훌륭한 고객 경험을 제공하는지, 그리고 개인화된 상품 추천이 고객의 삶의 가치를 향상시키는 데 왜 중요한지 설명합니다.

하지만 그 전에 알아야 할 흥미로운 통계 목록이 있습니다,

초개인화된 상품 추천 데이터 통계

• 고객의62%는 브랜드 충성도를 유지하기 위해 브랜드가 개인화된 제품 추천을 표시할 것으로 기대합니다.
• 49%의 고객이 기업이 초개인화된 제품을 제공하면 단골 구매자가 될 것이라고 답했습니다.

AI 기반 데이터 분석

데이터는 AI의 근간입니다. 매일 생성되는 데이터의 양은 3억 2, 877만 테라바이트에 달합니다. 이를 통해 마케터들은 타겟 고객과 그들의 선호도를 연구할 수 있는 엄청난 기회를 얻을 수 있습니다.

ZDNET의 이 인포그래픽은 마케터로서 알아야 할 모든 것을 보여줍니다. 데이터 수집부터 의사 결정에 이르는 데이터의 수명 주기를 보여줍니다.

출처

데이터 수집 및 처리

데이터는 다양한 소스를 통해 수집됩니다. 마케터가 사용하는 주요 데이터 소스에는 다음이 포함됩니다;

• 클라우드 서비스에는 CRM, 서비스, 사례, 디지털 발자국, 추적, 전자 상거래, 소셜 미디어 인사이트, 외부 인사이트 등이 포함됩니다.
• 앱 상호 작용, 위치, 클릭 패턴 및 컨텍스트 데이터에 대한 데이터를 제공할 수 있는 모바일, 웹 및 디바이스
• 기록 시스템, 엔드투엔드 여정 데이터로 구성된 엔터프라이즈 시스템
• AR/VR 기술, 메타버스 등을 포함한 가상 시스템
• 수집된 대량의 데이터는 첨단 기술, 인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝을 통해 분석되어 고객에게 초개인화된 추천을 제공합니다.

고객 인사이트를 위한 고급 분석

고객 인사이트를 위한 고급 분석을 얻으려면 마케터는 다음 매개변수에 대한 데이터를 수집해야 합니다;

• 인구 통계 및 심리 통계 - 위치, 성별, 나이, 소득, 직업, 관심사, 개인 취향, 라이프스타일 및 가치관 등 이상적인 고객에 대한 건전한 접근 방식을 제공합니다.
• 행동 데이터 - 제품 구매, 버려진 카드, 검색 기록, 클릭 등 온라인 쇼핑객의 행동이 포함됩니다.
• 거래 내역 - 구매 내역에는 구매 횟수, 구매 빈도, 구매한 품목 유형이 포함됩니다.
• 상호 작용 데이터 - 이탈률, 이메일 오픈율, 공유, 댓글, 좋아요, 팔로워 등 소셜 미디어와 웹사이트의 모든 참여율을 포함합니다.
• 감성 분석 - 고객이 제품에 대해 얼마나 만족하는지를 측정하는 지표입니다. 여기에는 제품 페이지의 고객 피드백 및 리뷰와 같은 매개 변수가 포함됩니다.

실시간 데이터 활용

AI를 통해 기업은 실시간 처리 및 데이터 분석을 보장할 수 있습니다. 그 결과 실시간으로 대응하여 초개인화된 상품 추천을 보장합니다.

핵심은 고객에게 적합한 제품을 실시간으로 표시하는 것입니다. 즉, 고객이 아마존에서 자전거 헬멧을 찾고 있는 경우, 최적의 고객에게 인센티브와 함께 최적의 제품을 표시하여 구매를 거부할 수 없게 만들고 구매 여정을 원활하게 진행할 수 있습니다.

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머신 러닝을 통한 맞춤형 추천

고객 선호도를 위한 예측 모델링

간단히 설명해드리겠습니다.

머신 러닝 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 사용하여 미래의 고객 선호도를 파악하여 초개인화 상품 추천을 유도합니다. 수학적 모델을 사용하여 이전 및 현재 데이터를 기반으로 미래의 고객 트렌드, 선호도, 고객 행동을 예측합니다.

ML은 특정 제품 페이지에서 리드의 참여율과 품질을 예측하고 예측할 수 있습니다. 또한 실제 결과도 알려줄 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝은 과거에 제품 반품이 있었던 경우 향후 제품 반품 건수를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 마케터는 가장 잘 팔리는 제품에 집중하여 홍보할 수 있습니다.

관련성 높은 제안을 위한 문맥 분석

컨텍스트 분석은 특정 컨텍스트에 기반하여 제품을 표시합니다. 적절한 제안을 제공하기 위해 관련 데이터 포인트를 사용합니다.

문맥 분석은 청중이 토론하거나 이야기하는 특정 제품 기능을 기반으로 인사이트를 도출합니다. 머신 러닝 알고리즘은 고급 기술을 사용하여 모든 쿼리를 단일 데이터 포인트로 변환하고 데이터를 분석하여 관련성 있는 제안을 표시합니다.

예를 들어, eBay는 ML을 사용하여 할인, 프로모션, 특별 행사 등 가격에 따라 고객 쿼리를 세분화합니다. 그리고 그에 따라 제품을 표시합니다.

개인화의 자연어 처리(NLP)

개인화의 NLP는 텍스트와 비주얼을 통해 표현된 고객 커뮤니케이션에서 인사이트를 추출하여 상품 추천을 표시합니다.

향상된 추천을 위한 감성 분석

이름에서 알 수 있듯이 감성 분석은 고객이 제품에 대해 얼마나 만족하는지를 측정하는 것입니다. 제품 페이지에 대한 고객 피드백과 리뷰를 기반으로 텍스트/단어를 통해 표현되는 감정, 태도, 느낌에 대한 텍스트 분석입니다.

감성 분석은 텍스트를 기반으로 다양한 데이터 포인트를 세분화하는 자연어 처리(NLP)를 사용합니다. 텍스트는 부정적, 중립적, 긍정적 문장으로 분류됩니다. 브랜드는 사용자가 생성한 콘텐츠를 활용하고 다음과 같은 방법을 통해 분석하여 초개인화된 추천을 제공합니다;

• 딥 러닝 기술
• 규칙 기반 방법
• 머신 러닝 기술
• 감정 강도
• 탐지 방법
• 군집 지능 기반 방법
• 감성 어휘 확장 방법
• 베이지안 방법
• 패턴 기반 방법

예측 분석

기본적으로 NLP는 사람의 말을 모방하는 '다음 단어 예측'에 중점을 둡니다. 모델은 입력된 문장의 순서를 분석하고 텍스트 또는 단어를 예측하도록 학습됩니다. 그 결과, 가장 정확한 방식으로 사용자 쿼리에 대한 답변을 제공하여 전환율을 높입니다.

예측 분석을 위한 NLP의 훌륭한 응용 분야는 챗봇과 가상 어시스턴트입니다. 챗봇과 가상 비서는 자연어 생성(NLG)을 사용하여 고객 문의에 대한 대화형 응답을 생성합니다.

실시간 참여를 위한 챗봇 및 가상 어시스턴트

가상 어시스턴트와 챗봇은 모두 NLP와 AI를 사용하여 텍스트와 음성 쿼리를 구조화된 데이터로 변환합니다.

• 챗봇이 실시간으로 질문에 답변합니다.
• 가상 비서가 관리 작업을 수행합니다.

챗봇은 첨단 기술을 사용하여 사용자의 질문이나 요청을 이해하고 실시간으로 답변을 제공합니다. 챗봇과 가상 비서는 이메일 응답, 회의 예약, 고객 요청 관리, 문의에 대한 답변, 예약 등을 통해 다양한 플랫폼에서 개인화된 경험을 제공합니다.

68%의 고객이 챗봇의 효율성과 실시간 참여도 때문에 챗봇을 선호합니다. 챗봇은 중단 없는 고객 참여, 리드 생성 증가, 개인화된 추천을 통해 브랜드 신뢰도와 충성도를 강화합니다.

Siri와 Alexa는 모두 원활한 고객 경험을 제공하는 가상 고객 도우미의 대표적인 예입니다.

출처

이미지 인식 및 시각적 환경 설정

시각적 데이터 해석

이미지 인식은 머신 러닝과 딥 러닝을 사용하여 디지털 이미지에서 물체와 그 특징을 감지하고 식별합니다. 이미지 데이터 세트를 인식하고 패턴을 인식하며 다양한 물체를 식별합니다.

딥러닝의 이미지 인식 기능은 인상적입니다. 모든 이미지와 그 맥락을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 딥 러닝은 털복숭이 친구가 자고 있는지 아니면 그냥 소파에 앉아 있는지 알려줄 수 있습니다.

이 기술은 대량의 시각적 이미지 세트를 사용하고 이를 분석하여 이미지 인식의 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다. 데이터가 많을수록 좋습니다!

이미지 기반 추천 알고리즘

Pinterest와 같은 플랫폼에서 시각적 콘텐츠의 검색 기록을 기반으로 AI는 잠재 고객에게 적합한 콘텐츠를 추천합니다. AI는 고객이 상호 작용하는 제품의 종류를 인식하여 개인화된 제품을 제안함으로써 이전과는 전혀 다른 개인화된 경험을 제공합니다.

Google 렌즈

구글의 렌즈는 이미지 인식 기술을 이용해 시각 콘텐츠 검색에 혁신을 가져왔습니다. 머신러닝과 DL을 이용한 입력 분석으로 개인화된 검색 결과와 정보를 제공합니다.

이미지를 Google 렌즈에 드래그하거나 업로드하고 '검색' 옵션을 클릭하면 관련 추천 항목을 모두 볼 수 있습니다.

이미지 출처

시각적 입력으로 추천 기능 향상

시각적 입력으로 추천 기능을 강화한 또 다른 좋은 예는 유명한 패션 브랜드인 ASOS입니다!

ASOS

ASOS는 AI를 사용하여 시각적 입력으로 제품 추천 기능을 향상시킵니다. 유명 패션 리테일의 '스타일 매치' 기능은 사용자가 이미지를 업로드하면 적합한 제품을 표시하여 구매 여정을 가속화합니다.

이 기능은 현재 iOS 및 Android ASOS 앱에서 사용할 수 있습니다.

출처

적응형 추천을 위한 강화 학습

초개인화 상품 추천을 위해 AI를 구현하면 사용자 피드백을 통해 지속적으로 학습할 수 있는 놀라운 방법을 제공합니다.

변화하는 선호도에 따른 적응형 추천을 기반으로 기업은 적합한 고객에게 적합한 종류의 제품을 제공할 수 있습니다.

그러나 상품 추천을 초개인화할 때는 탐색과 활용의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

도전 과제 극복 및 개인 정보 보호

데이터 수집 및 데이터 분석

데이터는 소중하며 마케터에게 많은 기회를 제공합니다. 하지만 데이터 수집과 데이터 분석이 진정한 과제입니다. 마케터는 클라우드 서비스, 모바일 및 웹 디바이스, 엔터프라이즈 시스템, 가상 시스템과 같은 고급 시스템을 사용하여 데이터 포인트를 수집한 다음 이를 분석해야 합니다.

둘째, 데이터는 다양한 출처에서 수집되므로 매우 단편적인 것으로 밝혀졌습니다. 이러한 데이터를 한 가지 방법으로 분석하면 편향된 결과를 얻을 수 있습니다. 단순한 인간의 역량만으로는 데이터를 분석할 수 없으므로 기업은 AI, ML, 딥러닝과 같은 고급 기술을 사용해야 합니다.

데이터 품질 및 편향성 문제 다루기

양질의 데이터는 AI 효율성의 핵심입니다. 고려 대상 데이터에 라벨이 제대로 지정되지 않으면 결과가 부정확할 수 있습니다. 마케터는 텍스트, 이미지, 기타 시각적 자료 등 데이터에 올바르게 태그를 지정하여 편향된 결과를 피함으로써 이러한 문제를 극복할 수 있습니다.

확장성 및 인프라 요구 사항 해결

AI를 사용하여 비즈니스를 확장하는 것은 어려운 일이며, 사용하는 인적 자원과 시스템 및 소프트웨어를 포함한 인프라 모두의 의견이 필요합니다.

개인정보 보호 문제 해결

대규모 데이터를 다룰 때는 개인정보 침해의 위험이 상당히 높습니다. 고객 충성도와 신뢰를 유지하려면 데이터의 투명성을 미리 알려야 합니다. 기업은 CCPA, GDPR 등의 규정을 준수해야 합니다.

초개인화의 미래 방향

AI와 IoT 디바이스의 통합

AI는 단순한 혁명이 아니라 완전한 진화입니다. 이 최첨단 기술은 AI와 IoT 디바이스의 통합을 통해 개인화된 맞춤형 경험을 제공하는 데 한 걸음 더 나아가고 있습니다.

맞춤형 건강 및 웰니스 추천

초개인화는 모든 산업, 특히 건강 및 웰니스 분야에서 인기를 얻고 있습니다.

이러한 애플리케이션은 세분화된 수준의 데이터를 사용하여 운동, 식단, 영양 계획과 같은 다양한 매개 변수를 기반으로 개인화된 권장 사항을 제공합니다,

• 호르몬 프로필
• 개인의 감정 상태
• 감성 분석

신흥 산업에서의 예측적 개인화

AI가 비즈니스에 제공하는 잠재력을 통해 신흥 산업 전반에서 '모든 것에 맞는 획일적인 접근 방식'을 없애는 데 도움이 될 것입니다.

AI는 첨단 기술을 통해 의료, 피트니스, 스포츠, 뷰티, 웰니스 등의 산업에 혁신을 가져왔습니다. 앞으로 AI를 통해 브랜드는 실시간 데이터를 기반으로 추천을 제공할 수 있으며, 얼굴 인식을 기반으로 정확한 추천을 제공할 수도 있습니다.

결론

AI는 기업이 개인 맞춤형 제품을 집중적으로 추천하여 ROI는 높이고 고객 확보 비용을 절감할 수 있는 기회의 금광을 제공합니다.

AI 트렌드와 기술을 활용하고 적응하는 기업은 성공적인 고객 경험을 제공하는 데 성공합니다. AI는 데이터와 관련된 많은 문제를 야기하지만, 기업은 이를 원활하게 확장할 수 있는 적절한 리소스와 시스템을 갖춰야 합니다.