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소비자 행동에서 지각 가능한 변화를 보며, 지원은 더 이상 백 오피스 기능이 아닌 실시간 소셜 상호작용이 되었습니다. 고객은 즉각적인 응답, 개인화된 경험, 및 여러 채널에서 원활한 지원을 기대합니다. 이러한 기대를 설정하는 것은 직접 상거래가 빠르게 발전하고 있는 것입니다. 빠르게 변화하는 환경은 전통적인 시장에서 설정된 표준을 바꾸고 있습니다. 경쟁에서 고객을 유치하고 유지하기 위해, 판매자는 단순한 참여만으로는 충분하지 않으며, 스마트한 실행이 해결책임을 이해해야 합니다.
이것은 소매 산업에重大한 도전을 제기합니다. 높은 거래량의 매장에서는 팀을 소진하지 않고 고객의 기대를 충족해야 합니다. 인공지능은 이미 수년 동안 산업 전반에서 고객 지원 팀을 지원하는 데 사용되어 왔으며, 이는 대부분 단일 채널 시스템, 즉 초보적인 채팅봇과 자동 이메일 트리거 시스템으로 구성되어 있습니다. 그러나 현대의 고객을 유지하기에는 충분하지 않습니다. 인공지능 기반 개인화는 핵심이며 고객 만족도를 최대 20%까지 향상시킬 수 있습니다.
시장에 들어오는 가장 발전된 개인화는 자율 인공지능 에이전트를 통해 이루어지며, 이러한 에이전트는 제품에 대한 질의에 답변하는 것 외에도 브랜드 논리를 실시간으로 학습하면서 질의를 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 인간 에이전트에게 중요한 것은 이러한 전략적 확장이 사람들의 가치를 유지하는 데 핵심이 될 것입니다.
전통적인 포인트-클릭 워크플로우 vs. 대화형 인터페이스
전 세계 전자상거래가巨大하고 빠르게 변화하고 있습니다. 예를 들어, 매출은今年 6.3조 달러에 이를 것으로 예상되며, 그 중 절반 이상(59%)이 모바일 상거래가 될 것입니다. 고객은 점점 더 Amazon Buyer-Seller Messaging, eBay, Shopify, 이메일, Instagram DM, Facebook Messenger, WhatsApp, 실시간 채팅 등을 통해 문의하고 있습니다. 2028년까지这一 비율은 63%로 증가할 것으로 예상됩니다.
따라서 고객 지원은 이러한 모든 채널에서 효과적으로 작동해야 하며, 전통적인 포인트-클릭 워크플로는 이를 수용할 수 없습니다.剛性의 사전 정의된 경로, 실시간 주문 통합의 부족, 복잡한 질의에 대한 확장성 부족 등이 이러한 도전에 기여합니다. 가장 중요한 것은 이러한 워크플로우가 종종 서로 다른 판매 채널 사이의 간격을 메우지 못한다는 것입니다.
幸い, 대화형 인공지능은 이러한 도전에 대처하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 이러한 기술에는 채팅봇과 에이전트 어시스턴트가 포함되어 있으며, 비즈니스에서는 고객과 실시간으로 상호작용하고, 개인화된 추천을 제공하고, 질의를 처리하며, 거래를 촉진할 수 있습니다. 이는 브랜드 음성 일관성을 포함하여, 모든 응답이 회사의 톤, 용어, 정책에 맞게 프로그래밍됩니다. 대화형 인공지능은 특정 브랜드 표준을 충족하도록 훈련될 뿐만 아니라 고객이 사용하는 모든 채널에서 일관된 커뮤니케이션을 받도록 도와줍니다. 이러한 일관성은 고객의 신뢰를 구축하는 데 중요합니다.
결과적으로, 대화형 인터페이스는 점점 더 전통적인 워크플로우를 대체하고 있으며, 판매자들은 이미 이러한 이점을 누리고 있습니다. Walmart의 CEO는 최근 수익호출에서 고객이 AI 기반 쇼핑 어시스턴트 ‘Sparky’를 사용할 때 다른 고객보다 35% 더 큰 주문을 생성한다고 밝혔습니다. 이를 뒷받침하여, 우리의 최근 데이터에 따르면 300개의 시장, 웹스토어, 소셜 채널에서 AI 기능을 사용하는 비즈니스는 고객의 질의를 처리하는 데 있어 최대 73% 더 많은 고객의 문의를 처리할 수 있습니다. 고객이 만족할수록 구매할 가능성이 더 높습니다. Walmart와 마찬가지로, 우리는 AI 채팅봇이 AI가 없는 경우보다 약 4배 더 높은 전환率와 관련이 있음을 발견했습니다.
AI 기반 고객 지원은 서비스와 판매 간의无缝한 통일과 24/7 상호작용을 제공함으로써 고객 참여에革命적인 변화를 가져오고 있습니다.
소비자 에이전트와 브랜드 에이전트의 만남
대화형 인공지능의 성장은 인간-에이전트 상호작용을 다루는 것만이 아닙니다. 여기서 고객은 ChatGPT와 같은 시스템을 통해 검색을 수행합니다. 이러한 시스템은 주요 소매 및 시장 플랫폼에 직접 구축되어 있습니다. 그러나今年, 고객 상호작용의 유의미한 부분은 에이전트-에이전트 간에 발생할 것입니다. 따라서 기술과 전자상거래가 다음 변혁 단계에 돌입할 것입니다.
인공지능 에이전트가 가까운 미래에 어떻게 발전할지에 대한 예측은 다양했습니다. 최신 개발로, 우리는 이미 반응형 자동화에만 국한된 에이전트를 넘어섰습니다. 2026년 초, 대부분의 비즈니스와 개인은 ‘디지털 인턴’ 에이전트와 친숙해지기 시작했습니다. 이 에이전트는 단순한 어시스턴트가 아닌 직원과 같은 방식으로 작동합니다. 그러나 또 다른 변환은 인간-에이전트 상호작용에서 에이전트-에이전트 상호작용으로 이동하는 것입니다. 전자상거래의 경우, 이것은 고객의 기계가 브랜드의 기계와 직접 상호작용하는 것입니다.
이러한 상호작용을 가능하게 하는 기술은 이미 시장에 등장하고 있습니다. 예를 들어, OpenAI와 Google은 모두 자신의 에이전트 상거래 도구를 출시했습니다. 이러한 기술은 아직 초기 단계이며 실험적인 단계에 있지만, 일반적인 헬프데스크의 능력을 넘어서서, 시각 데이터와 채팅에만 국한되지 않고, 주문 세부 정보를 고객 지원 질문에 직접 연결하는 능력을 가지고 있습니다. 이것은 소비자와 브랜드 간의 ‘디지털 악수’이며, 에이전트가 위임된 쇼퍼로 행동할 수 있도록 합니다. 즉, 인공지능이 문제를 해결하는 동안, 인간 고객은 결과를 기다릴 수 있습니다.
따라서 실제로 발생하는 변화는 속도입니다. 몇 분이 걸리던 대화가 점점 더 빠르게 진행되어, 자동화된 교환으로 축소되고 있습니다. 전자상거래의 경우, 이것은 데이터가統一된 소매업자와 여전히 단편적인 시스템을 사용하는 소매업자 간의 차이를 만들 것입니다. 첫 번째 그룹은 기계 고객을 쉽게 만날 수 있지만, 두 번째 그룹은 참여할 수 없습니다.
‘해결-첫번째’ 모델의 부상
포인트-클릭 모델은 20년 이상 전자상거래를 지배해 왔지만, 현대의 소비자 요구에 대응하기 위해서는 이러한 모델은 치명적인 결함을 가지고 있습니다. 이에 대한 반응으로, 전자상거래 운영에서巨大한 변화가 진행 중입니다. 우리는現在 ‘해결-첫번째’ 모델로의 전환 단계에 있습니다. 이러한 모델은 인공지능이 재고를 확인하고, 배송 시간을 확인하고, 반품을 확인할 수 있도록 합니다. 이러한 모델은 또한 비즈니스가 에이전트 간 통신에 참여할 수 있도록 합니다.
고객은 더 이상 마우스를 사용하는 인간이 아닌 점점 더 인공지능 에이전트가 됩니다. 이러한 기계 고객은 웹사이트를 브라우징하지 않고, 데이터를 교환합니다. 이러한 쇼퍼에게 보이기 위해서, 브랜드는 자신의 인공지능 에이전트를 가지고 있어야 하며, 주문 데이터를 읽고 즉시 행동할 수 있어야 합니다.
여기서 핵심 메시지는 전자상거래 팀이 항상 혁신을 주도해야 한다는 것입니다. 지금보다 더 많은 고객의 기대가 인공지능의 능력에 의해 형성되고 있습니다. 속도, 개인화, 24/7 서비스 등은 인간 팀만으로는 충족할 수 없는 높은 수준의 ‘항상 켜져 있는’ 요구입니다. 자율적 인 워커와 자율적 인 쇼퍼는 수동적인 마찰이曾经 정의한 소매 경험을 남겨두고 새로운 디지털 경제를 나타냅니다.
