지능을 소유하라, 고객을 이기라: 소매업체를 위한 에이전틱 커머스 가이드

최근 Accenture의 데이터에 따르면, 전 세계 소비자의 74%는 개인 AI 에이전트를 통해 구매를 하는 것을 신뢰한다고 합니다. 이는 에이전틱 커머스가 주류가 될 준비가 되었다는 것을 의미합니다.

실제로, McKinsey는 AI 에이전트가 2030년까지 전 세계에서 3-5조 달러의 소비자 커머스를 중개할 것으로 예상합니다. 우리는 의도와 구매 사이의 거리가 실시간으로 좁혀지고 있지만, 대부분의 소매업체와 이커머스 기업은 이러한 변화에 대비하지 못하고 있습니다.

수년간, “무결점 고객 경험”은 업계의 북극성으로 작용해 왔지만, 에이전틱 커머스는 이를 달성하는 방식을 바꿨습니다. 고객 경험은 이제 소매업체의 스토어프론트에서 시작하는 것이 아니라, 소매업체가 소유하지 않는 플랫폼에서 시작됩니다.

에이전틱 커머스 경쟁에서 승리하려면 AI 네이티브 운영처럼 생각해야 합니다. 즉, 고객이 실제로 원하는 것을 에이전트가 학습할 수 있는 데이터를 소유해야 합니다.

이 패러다임의 변화는 에이전틱 AI 운영이 가능하도록 하는 계층을 더 깊이 조사하고 즉시 행동해야 합니다. 이는 에이전틱 커머스에 필요한 훈련 데이터를 얻는 데 필요한 지식과 기술을 습득하는 것을 의미합니다.

당신이 양도하는 데이터는 에이전틱 커머스 성의 열쇠입니다

소매업체가 에이전틱 커머스에 준비가 되지 않은 가장 큰 도전은 AI를 이전의 점 솔루션과 같은 렌즈로 접근한다는 것입니다. 즉, 검색 벤더, 챗봇, 추천 엔진, 생성적 콘텐츠 툴, 비주얼 검색 플러그인과 같은 각기 다른 솔루션을 사용하는 것입니다.

각각의 솔루션은 狭い 문제를 해결합니다. 그리고 전환율은 즉시 나타날 수 있지만, 모든 학습은 누군가의 제품 안에서 누적됩니다. 한편, 소매업체는 단편적인 스택과 더 단편적인 데이터로 남게 됩니다.

真正로 차별화된 에이전틱 경험은 벤더가 제공할 수 없는 것을 기반으로 합니다. 즉, 고객에 대한 종단적이고 소유된 그림입니다. 고객이 무엇을 주저했는지, 무엇을 다시 방문했는지, 무엇을 질문했는지, 무엇을 구매하기 위해 6주가 걸렸는지 등입니다.

에이전트가 사용할 수 있는 방식으로 조직화된 이러한 종류의 데이터는 지능 계층을 가능하게 합니다. 이는 의도가 해석되고 결정이 내려지는 곳입니다. 이러한 결정에는 순위 지정, 추천, 개인화, 제품 이해와 같은 낮은 위험의 호출이 포함되며, 로지스틱스, 반품, 결제 문제 해결과 같은 더 큰 결정도 포함됩니다.

대부분의 소매업체에서 가장 큰 경쟁 우위는 고객, 제품, 기회, 브랜드 음성, 서비스 순간을 어떻게 이해하는지에 있습니다. 에이전틱 커머스 미래를 위한 이 이해를 구축하려면 이미 가지고 있는 데이터 재산을 활용하고 전략적으로 구축해야 합니다.

불쾌한 데이터가 에이전틱 도로를 포장하는 방해물이 되지 않도록 하십시오

대부분의 소매업체는 불쾌한 데이터를 시작하는 장애물로 간주하지만, AI를 위해 “준비”하기 위해 여러 해 동안의 청소는 비싼 오해입니다. 이는 고객을 잃고, 인수 비용을 증가시키고, 고의 신호를 포착하지 못하는 비용을 지불하게 됩니다.

에이전틱 커머스의 차별화되는 차원은 이전에 존재하지 않았습니다. 즉, 1개월의 지연은 훈련 데이터를 생성하지 못하는 동안 경쟁자가 생성하는 1개월의 훈련 데이터입니다.

따라서 현재 데이터 레이크 위에 에이전틱 컨텍스트 계층을 구축하여 에이전트가 사용할 수 있도록 데이터를 구성할 수 있습니다. 이는 현재 시스템과 함께 작동하고 AI 혁신을 크게 가속화할 수 있습니다.

강력한 컨텍스트 계층은 4가지 영역을 다룹니다. 제품 이해(속성, 적합성, 호환성, 트레이드오프), 고객 컨텍스트(행동, 충성도, 주문 기록, 의도), 세션 컨텍스트(고객이 비교한 것, 질문한 것, 주저한 것, 카트에 남긴 것), 비즈니스 컨텍스트(재고, 마진, 프로모션, 머천다이징 규칙). 이 계층을 지금 구축하면 추가 데이터를 캡처하는 이점이 누적됩니다.

모든 검색, 모든 질문, 모든 업로드된 이미지, 모든 주저하는 순간은 구조화된 의도로 변환되고, 이는 순위, 추천, 콘텐츠, 서비스를 예리하게 만듭니다. 데이터 품질을 높이는 것은 중요하지만, 이는 데이터 정리 무료 패스를 의미하지 않습니다. 먼저 행동하는 소매업체는 다른 모든 사람이 캡처하기를 원할 훈련 데이터를 소유할 것입니다.

経済는 경험을 소유하는 것을 선호합니다. 그래서 방해할 수 없는 것을 구축하십시오

소매업체는 전통적으로 고객 경험을 경쟁의 계층으로 간주해 왔습니다. 가장 좋은 경험은 고객에게 노력하지 않아도 되는 경험입니다. 물론, 이러한 마법의 실제는 소매업체가 고객과 그 주변의 상황을 이해하여 마찰을 제거하는 것입니다.

SaaS는 이 마찰을 제거하는 데 주요한 역할을 했습니다. 소매업체는 자신의 것을 구축하는 것이 너무 비싼 경우 제3자 플랫폼을 사용했습니다. 이는真正로 차별화된 경험을 달성하기 어렵게 만들었습니다.

그러나 에이전틱 소프트웨어 엔지니어링은 이러한 수학을 깨뜨리고 있습니다. 몇 년 동안 걸리는 로드맵이 이제 몇 개월 안에 제공됩니다. 따라서 구축 대 구매 대화를 다시 열어야 합니다. 또한 커스텀 시스템이真正로 차별화된 경험을 제공할 수 있는 방법을 고려해야 합니다.

더욱 중요한 것은, 전략적으로 내부적으로 구축하는 것이 미래를 예측할 수 없는 경우 보험 정책으로 작용할 수 있습니다. 프론티어 모델과 가격이不断히 변경되는 경우, 적응성은 성공을 보장하는 최고의 방법입니다. 이는 오케스트레이션 계층을 구축하여 작업을 선택하고, 모델을 선택하고, 워크플로우를 선택하는 것을 의미합니다. 깨끗한 인터페이스와 강한 데이터 계약을 통해, 모든 모델이 플러그인하고, 자신의 데이터와 품질 기준에 대해 증명될 수 있습니다.

이는 모든 것을 구축하는 것을 의미하지 않습니다. 점 솔루션은 여전히 고객 여정을 이길 것입니다. 그러나 소매업체는 또한 공유 인프라, 재사용 가능한 지능, 상호 운용 가능한 시스템, 조직 전체에 걸친 지속적인 학습을 갖춘 더 넓은 AI 커머스 운영 모델에 투자해야 합니다.

이를 통해 에이전트가 개인화된 경험을 제공할 수 있는 기반을 구축할 수 있습니다. 이는 가장 프리미엄 브랜드만이 소유할 수 있는 것을, 경제적이고 대규모로 제공할 수 있습니다. 커머스의 미래는 더 나은 스토어프론트나 제품 페이지가 아닙니다. 이는 의도를 이해하고, 지능을 모든 곳에 배치하고, 모든 상호작용에서 더 지능적으로 만드는 학습 시스템, AI 플라이휠입니다. 이를 구축하면 됩니다.