제너레이티브 AI란 무엇일까요?

2022년에 출시된 ChatGPT는 전 세계를 사로잡았습니다.그 이후로 끊임 없는 흐름이 펼쳐지고 있는 것 같습니다. 새로운 제너레이티브 AI 툴 및 소프트웨어 챗봇부터 비디오 제너레이터까지.

하지만 제너레이티브 AI는 갑자기 나온 것이 아닙니다.

최초의 제너레이티브 AI 도구는 이미 1960년대에 만들어졌습니다.이후 2014년에 최초의 GAN (생성적 적대 네트워크) 이 등장하여 AI가 텍스트, 비디오 등을 “생성”할 수 있게 되었습니다. 오늘날 제너레이티브 AI는 기존 데이터를 활용하여 콘텐츠, 이미지, 음악 및 비디오와 같은 새로운 콘텐츠를 만듭니다.

와 함께 제너레이티브 AI 시장은 2030년까지 3561억 달러에 달할 것으로 예상됩니다, 이러한 발전의 대부분은 전자 상거래에 의해 주도되고 있습니다. 전자 상거래는 AI 기술의 잠재력을 빠르게 파악하고 이를 사용하여 성과를 높이고 있습니다.

주요 내용: 

1. 제너레이티브 AI는 1960년대부터 개발되기 시작했지만, 2014년에 상당한 발전이 이루어졌습니다.
2. 전자 상거래 업계에서는 대규모 데이터 세트를 활용하여 재고 관리, 마케팅, 고객 서비스와 같은 운영을 최적화하고 고객 경험과 비즈니스 효율성을 향상시킴으로써 Generative AI를 활용합니다.
3. 제너레이티브 AI는 주로 예측되는 대규모 시장 성장으로 인해 전자 상거래에서 점점 더 필수 요소가 될 것으로 예상됩니다.

제너레이티브 AI가 이커머스에 가져올 수 있는 효과

본질적으로 복잡하고 방대한 데이터 처리 네트워크인 제너레이티브 AI 모델 및 도구는 비즈니스와 고객에 대한 모든 데이터를 파악하는 것이 핵심인 전자 상거래에 적합합니다.

제너레이티브 AI가 전자 상거래 비즈니스를 어떻게 강화할 수 있는지 이해하는 데 도움이 되는 기본 사항은 다음과 같습니다.

제너레이티브 AI는 어떻게 작동할까요?

인간 정신의 지능과 창의성을 복제하려는 제너레이티브 AI는 인간의 두뇌에서 영감을 받은 계산 모델인 방대한 디지털 신경망으로 구성됩니다.

“AI”는 다양한 유형의 AI 기술을 의미할 수 있지만, 제너레이티브 AI는 특히 비디오, 오디오, 텍스트 등 콘텐츠를 생성하는 AI입니다.마찬가지로 OpenAI는 제너레이티브 AI뿐만 아니라 많은 AI 모델을 만드는 광범위한 회사입니다.

이러한 신경망에는 AI 성공의 열쇠인 딥 러닝이 있습니다.이를 통해 지도 학습을 통해 제너레이티브 AI를 방대한 데이터 세트에서 “학습”할 수 있으므로 모델이 데이터 내의 패턴과 관계를 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다.

제너레이티브 AI 모델의 작동 방식에는 다른 많은 기술적 요소가 있지만, 이해해야 할 중요한 점은 대규모 데이터 세트를 사용하는 것의 중요성과 이러한 모델이 이 데이터 내에서 패턴을 처리하고 찾을 수 있는 능력입니다.

제너레이티브 AI가 이커머스 시장을 혁신하는 방법

전자 상거래 비즈니스를 성장시키려면 비즈니스에 관한 데이터와 데이터를 처리하여 유용한 정보를 찾는 방법이라는 두 가지 필수 요소가 필요합니다.

이것이 바로 제너레이티브 AI가 전자 상거래 시장을 혁신하는 방법입니다.

비즈니스의 여러 영역에서 의사 결정을 돕기 위해 이미 대규모 데이터 세트에 의존하고 있을 수 있습니다.마케터들은 오랫동안 데이터를 수집하고 어떤 디자인이나 헤드라인이 가장 잘 팔리는지 결정하는 데 A/B 테스트를 사용해 왔습니다. 그리고 지금은 Forbes에 따르면 마케팅 담당자의 55% 가 이미 제너레이티브 AI를 사용하여 도움을 받고 있습니다..

어떤 자원에 투자할지, 어떤 제품을 더 많이 생산할지, 공급품을 언제 어디서 구매할지 결정할 때 올바른 제품 정보 관리가 중요합니다. 

각 유형의 제너레이티브 AI 기술은 어디에 유용할까요?

“제너레이티브 AI”라는 광범위한 범주에는 ChatGPT 또는 Midourney와 같은 제품에서 사용되는 다양한 도구가 많이 있습니다.다음은 각 도구 또는 시스템을 전자 상거래 비즈니스에 쉽게 통합하여 새로운 통찰력을 제공하거나 효율성을 높일 수 있는 몇 가지 방법입니다.

뉴럴 네트워크

인간의 뇌 구조에서 영감을 받은 컴퓨팅 시스템인 이러한 시스템은 고객 행동을 분석하는 데 사용할 수 있습니다.이를 통해 기업은 개인의 취향에 맞는 제품을 제안할 수 있으며, 텍스트-투-이미지 AI 도구를 통해 제품 설명을 바탕으로 실물과 같은 제품 이미지를 만들 수도 있습니다.

딥 러닝

알고리즘이 데이터를 통해 학습하도록 지원함으로써 딥 러닝 기술을 사용하여 고객 리뷰를 분석할 수 있습니다.이를 통해 전자 상거래 비즈니스는 리뷰의 전반적인 추세를 빠르게 파악하여 문제를 신속하게 해결하거나 강점을 강화할 수 있습니다.

생성적 적대 네트워크 (GAN)

제너레이티브 AI가 지속적으로 개선되도록 하는 데 필수적인 GAN은 AI 아트 제너레이터가 사실적인 제품 이미지를 만들 수 있도록 도와줍니다.

순환 신경망 (RNN) 및 변형

일련의 데이터를 처리하는 데 특화된 RNN은 사용자 상호 작용과 선호도를 기반으로 제품 추천을 자동으로 개인화하는 데 매우 중요합니다.또한 챗봇이 고객과 실시간으로 소통할 수 있도록 지원할 수도 있습니다.

변형 오토인코더 (VAE)

복잡한 이름에도 불구하고 VAE는 복잡하고 큰 데이터 세트를 간단하고 간결하게 표현하는 데 사용됩니다.VAE는 이를 전자 상거래에 적용함으로써 제품 설명 생성과 같은 작업을 자동화하고 새로운 제품 디자인을 만들 수 있도록 지원하여 보다 효율적인 콘텐츠 제작을 가능하게 하고 고객을 위한 제품 사용자 지정 옵션을 개선할 수 있습니다.

제너레이티브 AI를 사용한 고객 경험 혁신

보다 더 작업자 3명 중 2명은 제너레이티브 AI가 비즈니스가 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것이라고 생각합니다. 결국 고객 경험 개선은 전자 상거래 또는 기타 모든 비즈니스의 주요 목표 중 하나입니다.

바로 이 부분에서 제너레이티브 AI 툴이 탁월합니다.

수년 동안 전자 상거래 비즈니스는 맞춤형 광고 및 고객별 제품 추천부터 고유한 이메일 및 최적화된 제품 설명에 이르기까지 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 최상의 방법을 세밀하게 조정해 왔습니다.

개인의 취향에 맞춘 AI 기반 제품 추천부터 자동 A/B 테스트까지, 제너레이티브 AI는 이미 전자 상거래가 고객 만족도와 충성도를 높이는 방식을 변화시키고 있습니다.

그리고 그게 전부가 아닙니다.

AI 기반 시각적 사용자 지정 도구를 사용하면 고객이 제품을 개인화하고 구매 전에 시각화하여 주인의식과 참여도를 높일 수 있습니다.

고객이 머그잔이나 티셔츠에서 맞춤 텍스트가 어떻게 보이는지 보고 싶으신가요?제작이 완료될 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 구매 전에 AI가 시각화를 보여줄 수 있기 때문입니다.

또한 제너레이티브 AI를 사용하면 텍스트 입력만으로 사실적인 제품 이미지와 설명을 만들 수 있으므로 전자 상거래 상점의 시각적 매력을 빠르게 높일 수 있습니다.

자동화는 시간을 절약하고 내부적으로 도움이 되는지 여부를 절약합니다. 엔터프라이즈 리소스 계획 또는 외부 시청을 위한 콘텐츠 제작 프로세스, 전자 상거래 비즈니스는 비즈니스 전반에 AI를 적용할 수 있습니다.

제너레이티브 AI 도구를 사용하여 전자상거래 비즈니스를 최적화하는 방법

제너레이티브 AI를 사용하여 전자 상거래 비즈니스를 개선할 수 있는 방법은 여러 가지가 있지만, 가장 좋은 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

인벤토리 관리 최적화

제너레이티브 AI 알고리즘은 방대한 데이터 세트와 방대한 데이터 처리 기능을 사용하여 과거 판매 데이터, 시장 추세 및 외부 요인을 분석하여 미래 수요에 대한 더욱 정확한 추정치를 제공할 수 있습니다.

예를 들어 온라인 의류 소매업체는 AI를 사용하여 과거 판매 패턴과 현재 패션 트렌드를 기반으로 계절 품목의 수요를 예측할 수 있습니다.

이는 폐기물을 줄이고 계절적 추세나 다음과 같은 특정 이벤트 등 미래에 대비하는 데 도움이 됩니다. 중국의 설날 또는 블랙 프라이데이.

마케팅 콘텐츠 자동화

개인화가 이루어지고 AI를 통해 고객 행동을 예측하면 자동화를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다.

자동화된 AI 콘텐츠 제작 도구는 이전 고객 결정에 대한 데이터를 사용하여 콘텐츠 및 광고를 빠르게 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 온라인 뷰티 소매업체는 AI로 생성한 비주얼과 설득력 있는 카피를 사용하여 특정 고객 세그먼트에 맞는 광고를 만들어 클릭률과 전환율을 높일 수 있습니다.

물론 AI 글쓰기 도구의 이미지든 단락이든 최종 작업을 항상 주의 깊게 확인하는 것이 인간의 눈으로 중요합니다.하지만 제너레이티브 AI를 사용하면 번거로운 작업 시간을 줄이고 마케팅 전략을 세밀하게 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 챗봇으로 고객 서비스 강화

전자 상거래 기업은 AI 기반 챗봇을 사용하여 문의에 연중무휴로 즉각적인 응답을 제공하여 고객 서비스를 간소화하고 문제를 자동으로 해결하는 동시에 필요한 도움을 받을 수 있도록 인적 지원이 필요한 고객을 필터링할 수 있습니다.

AI 세계의 다음 단계는 무엇일까요?

와 함께 AI 산업은 2023년부터 2030년까지 매년 37% 씩 성장할 것으로 예상됩니다, 더 정확하고 효율적이며 비용 효율적인 도구가 개발될 가능성이 높습니다.

이를 통해 전자 상거래에 혁명을 일으킬 잠재력은 무한합니다.

AI 모델이 점점 더 많은 데이터를 더 높은 정확도로 처리함에 따라 기업이 AI를 사용하여 고객 선택과 시장 동향을 더 정확하게 예측함에 따라 AI를 전자 상거래 워크플로우에 전략적으로 통합하는 것이 더욱 중요해질 것입니다.

제너레이티브 AI 최대한 활용하기: Trustana를 통한 전자 상거래 비즈니스 강화

디지털 상거래의 다양한 영역에 통합할 수 있는 제너레이티브 AI는 전체 전자 상거래 공간을 혁신할 수 있는 큰 가능성을 제공합니다.

신중한 고려와 적절한 도구를 사용하면 세계에서 가장 큰 기술 도약을 최대한 활용하여 이전과는 전혀 다른 방식으로 고객에게 다가가고 비즈니스를 관리할 수 있습니다.

Trustana와 같은 신뢰할 수 있는 개발자를 선택하면 AI를 사용하여 고객 경험을 개선하면서 윤리적이고 고객 중심적인 접근 방식으로 전자 상거래 비즈니스를 성장시킬 수 있다는 확신을 가질 수 있습니다.

데모 예약 오늘 저희와 함께하시면 귀하의 비즈니스를 혁신하고 성장시키는 데 우리가 어떻게 도움이 될지 보여드릴 수 있습니다!