AI 쇼핑 혁명: 아마존과 월마트가 소매 환경을 재정의하는 방법

인공지능이 쇼핑 경험을 변화시키고 있으며, 2년 내에 인공지능 일반 지능을 달성할 것이라는 예측이 있습니다.
아마존과 월마트와 같은 소매 대기업들이 선두에 서서, 소비자 맞춤형 쇼핑을 위해 루퍼스와 같은 AI 도구를 사용하고 있습니다.
2024년 10월까지 루퍼스는 매일 2억 7430만 건의 쿼리를 처리하여 아마존의 검색량의 13.7%에 영향을 미쳤습니다.
아마존 프라임과 월마트+ 구독자는 생성적 AI 도구를 사용할 가능성이 20% 더 높으며, 맞춤형 제품 추천을 갈망하고 있습니다.
브랜드들은 “대리적 변화”를 경험하고 있으며, AI 에이전트가 수동으로 수행되던 캠페인 조정과 같은 작업을 자동화하고 있습니다.
Xnurta의 AI 코파일럿은 매일 수백만 개의 결정을 내리며 156명의 전일제 광고 전문가와 유사한 작업량을 보여줍니다.
AI 기반 검색은 광고 환경을 변화시키며, 가시성보다 관련성과 매끄러운 통합을 강조하고 있습니다.
브랜드들은 AI가 탐색하는 시장에서 가시성을 유지하기 위해 데이터 기반 전략이 필요하며, 인간-AI 시너지가 상업의 미래를 형성하고 있습니다.

기술의 거대한 물결이 우리가 쇼핑하는 방식을 재편하고 있으며, 이 변화의 중심에는 인공지능이 있습니다. 단 2년 만에 인공지능 일반 지능(AGI)을 달성할 것이라는 예언과 함께, 소비자와 브랜드 모두에게 미칠 잠재적 영향은 엄청납니다. 아마존과 월마트와 같은 소매 대기업들이 AI의 선두주자로 나서며, 개인화된 쇼핑 경험이 표준이 되는 미래를 열어가고 있습니다.

상상해 보세요: 아마존의 방대한 제품 카탈로그의 자료를 세심하게 훈련받은 가상 쇼핑 어시스턴트가 여러분의 모든 질문에 신속하게 답변하며, 손수 선택한 듯한 맞춤형 추천을 제공합니다. 이 AI 도구인 루퍼스는 쉬지 않고 작동합니다. 2024년 10월까지 루퍼스는 매일 거의 2억 7430만 건의 문의를 처리하여 아마존의 방대한 검색량의 약 13.7%를 차지했습니다. 루퍼스의 등장은 소비자들이 점차 AI 강화 쇼핑 경험을 채택하고 있음을 보여줍니다.

최근 수치에 따르면 아마존 프라임과 월마트+ 구독자는 평균 미국 성인보다 생성적 AI 도구인 ChatGPT를 쇼핑 루틴에 통합할 가능성이 거의 20% 더 높습니다. 이 소비자들은 맞춤형 제품 추천 및 그들의 독특한 선호에 맞춘 지능형 검색 결과와 같은 기능을 갈망합니다.

브랜드에게 이 AI 통합은 “대리적 변화”를 가져오며, 한때 광범위한 수작업이 필요했던 작업을 간소화합니다. AI 에이전트는 이제 실시간으로 캠페인 매개변수를 자율적으로 조정합니다. 예를 들어, Xnurta의 AI 코파일럿은 아마존과 월마트와 같은 플랫폼에서 매일 수백만 건의 입찰 결정을 내릴 수 있으며, 이는 156명의 전일제 광고 전문가와 동등한 작업량입니다.

브랜드의 전략적 전환은 이제 AI 기반 검색을 최적화하는 데 집중되고 있습니다. 전통적인 검색 방법과 달리, AI 에이전트는 수많은 옵션을 몇 가지 중요한 선택으로 압축합니다. 소비자들은 AI 에이전트가 다양한 옵션을 정리하여 몇 가지 효과적인 선택으로 압축하는 것을 신뢰합니다. 이는 브랜드가 자동화된 조언자가 소비자의 구매를 안내할 때 어떻게 정상에 오를 수 있는지에 대한 중대한 질문을 제기합니다.

광고 환경도 진화하고 있습니다. 루퍼스와 같은 AI 에이전트가 검색 과정의 필수 요소가 됨에 따라, 아마존은 이러한 AI 상호작용 내에 광고를 삽입하기 시작했습니다. 이러한 진화는 단순히 가시성이 아니라 맥락적으로 관련성이 있고 소비자의 디지털 경험에 매끄럽게 통합된 광고를 만드는 것의 중요성을 높입니다.

아마존과 월마트는 검색 결과에서 관련성을 제공하고 광고 수익을 극대화하는 균형을 마스터하는 것이 핵심이 될 것입니다. 이들 기업은 AI 기반 검색이 여전히 AI에 대한 경계가 있는 소비자들 사이에서 신뢰를 생성하면서 상업적 목표를 충족하도록 해야 합니다. 소매에서 AI의 경계가 계속 확장됨에 따라, 브랜드들은 가시성과 관련성을 유지하기 위해 실시간 데이터 기반 전략을 더 깊이 파고들 것을 권장받고 있습니다.

이 새로운 쇼핑 시대에서 인간과 AI 에이전트 간의 시너지가 상업의 미래를 결정할 것입니다. 소매업체와 브랜드는 이러한 급격한 변화에 빠르게 적응해야 하며, 그렇지 않으면 점점 더 지능화되는 시장에서 뒤처질 위험이 있습니다. 디지털 선반이 변화하고 있으며, 쇼핑의 미래는 그 어느 때보다 흥미롭고 불확실해졌습니다.

쇼핑의 미래: AI가 소매 및 소비자 경험을 어떻게 변화시키고 있는가

현대 쇼핑에 대한 AI의 영향 분석

인공지능이 소매 환경을 재정의함에 따라, 브랜드와 소비자들은 빠르게 변화하는 시장을 탐색하고 있습니다. 불과 몇 년 내에 인공지능 일반 지능(AGI)을 달성할 것이라는 예측이 있는 가운데, 쇼핑 경험에 대한 함의는 혁신적입니다.

AI가 소매를 재편하는 방법

– AI와 개인화된 추천: 아마존의 “루퍼스”와 같은 AI 도구는 단순히 쿼리를 관리하는 것을 넘어 혁신하고 있습니다. 이 도구가 매일 최대 2억 7430만 건의 문의를 처리할 수 있는 능력은 AI 강화 쇼핑의 증가하는 채택을 강조합니다. 루퍼스는 개인 쇼핑객을 둔 듯한 맞춤형 경험을 제공하는 하이퍼 개인화로 나아가는 도약을 나타냅니다.

– 소비자 선호도와 AI 통합: 아마존 프라임과 월마트+와 같은 서비스의 구독자들은 쇼핑 요구를 위해 ChatGPT와 같은 AI 도구를 활용할 가능성이 높아지고 있습니다. 이 인구통계는 전통적인 쇼핑 방법보다 개인화된 제품 추천과 같은 기능을 선호합니다.

실제 사례 및 트렌드

– 광고에서의 AI: Xnurta의 AI 코파일럿과 같은 AI 기술은 광고를 재정의하고 있으며, 마케팅 캠페인을 자율적으로 관리하고 최적화할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 수백만 건의 입찰 결정을 자율적으로 내리며, 이는 상당한 인력 자원을 요구할 수 있는 작업을 간소화하는 방법을 보여줍니다.

– AI 기반 검색 최적화: 브랜드들은 이제 AI 중심의 검색 전략으로 나아가고 있습니다. 전통적인 검색 엔진과 달리, AI 에이전트는 수많은 옵션을 몇 가지 중요한 선택으로 압축하여 소비자의 선호를 가장 잘 충족하는 것을 예측합니다.

논란 및 한계

– AI 기반 소매는 소비자 신뢰 및 데이터 프라이버시에 대한 시급한 우려를 제기합니다. AI 도구가 구매 결정에서 그 역할을 늘려감에 따라 투명성을 유지하고 사용자 신뢰를 구축하는 것이 중요합니다.

기능, 사양 및 가격

– 가격 모델: AI 통합은 상당한 이점을 제공하지만 구현 및 유지 관리와 관련된 비용도 수반합니다. 그러나 효율성 향상은 장기적으로 이러한 비용을 상쇄할 수 있습니다.

통찰력 및 예측

– 소매 환경의 진화: AI가 쇼핑에 통합됨에 따라, 우리는 물리적 및 디지털 영역이 혼합된 매끄러운 쇼핑 경험의 증가를 목격할 것입니다. 미래 기술은 집에서 매장 경험을 제공하는 향상된 증강 현실 애플리케이션을 포함할 수 있습니다.

장단점 개요

장점:

– 향상된 개인화 및 편리함.
– 간소화된 운영 및 비용 효율성.
– 실시간 데이터 기반 통찰력.

단점:

– 잠재적인 데이터 프라이버시 문제.
– 소비자 신뢰 유지의 복잡성.
– 초기 설정 및 교육 비용.