스스로 운영되는 이커머스
이탈하는 장바구니, 감으로 맞추는 재고, “제 주문 어디쯤 왔나요?” 문의로 가득한 고객 지원 대기열. AppXcess는 온라인 스토어와 그 뒤에서 작동하는 인텔리전스를 함께 구축해, 누군가 지켜보지 않아도 판매가 돌아가게 합니다.
자동화하는 영역
스토어 전반누구를 위해 구축하며, 무엇이 필요한가
네 가지 유형의 기업이 같은 문제를 저마다 다른 모습으로 안고 찾아옵니다.
이커머스 브랜드·D2C
고객 획득 비용이 계속 오르면서, 이제 마진은 클릭 이후에 무슨 일이 일어나느냐에 달려 있습니다.
개인화와 상품 추천으로, 이미 비용을 들여 확보한 트래픽이 더 자주 구매로 이어지게 합니다.
리테일 기업
재고는 매장, 창고, 온라인에 흩어져 있고, 세 곳의 수치가 서로 맞지 않습니다.
재고 수요 예측과 모든 채널을 아우르는 단일 재고 현황.
엔터프라이즈 이커머스
규모가 작을 때는 감당할 수 있던 수작업 단계가 이제 주문량을 따라가지 못합니다.
주문량이 늘어도 무리 없이 돌아가는 주문 자동화와 부정 주문 스코어링.
마켓플레이스
판매자는 많고 상품 등록 품질은 제각각이며, 부정 거래는 규칙을 고치는 속도보다 빠르게 들어옵니다.
카탈로그 인텔리전스와 전체 판매자를 아우르는 적응형 부정 거래 탐지.
온라인 스토어만이 아니라 그 뒤에서 작동하는 인텔리전스까지
스토어 자체는 이커머스 플랫폼 개발만으로도 만들 수 있습니다. 이커머스 AI 솔루션의 차이는 스토어가 오픈한 뒤 스스로 해내는 일에서 나옵니다.
쇼핑객은 존재하지도 않는 ‘평균 고객’에 맞춰 짜인 카탈로그를 보게 됩니다.
행동 데이터를 바탕으로 머천다이징과 상품 추천이 쇼핑객별, 세션별로 조정됩니다.
MD가 매주 규칙을 손보지 않아도 스토어의 구매 전환율이 점점 높아집니다.
매입 결정이 지난 시즌 실적과 스프레드시트에 기대고 있습니다.
예측 모델이 귀사의 판매 이력, 계절성, 리드타임을 분석합니다.
재고를 기억이 아닌 수요에 맞춰 계획하고, 그 판단 근거도 확인할 수 있습니다.
주문이 늘어나는 만큼 문의도 늘어나, 성장하려면 인력을 늘려야 합니다.
어시스턴트가 귀사의 데이터를 바탕으로 주문·반품 관련 일상 문의를 해결하고, 나머지는 상담원에게 넘깁니다.
주문이 늘어도 고객 지원 부담이 그대로 따라 늘지 않습니다.
부정 주문을 거르는 규칙은 고정되어 있지만, 부정 거래 수법은 계속 바뀝니다.
고정된 규칙 목록과 대조하는 대신, 주문·결제 패턴에서 학습하는 스코어링을 적용합니다.
정상 고객의 주문이 잘못 거절되는 일은 줄고, 새로운 수법은 더 빨리 잡아냅니다.
이 페이지는 커머스 관점에서 온라인 스토어, 카탈로그, 주문, 그리고 그곳에서 구매하는 고객을 다룹니다. 그 바탕이 되는 역량은 커머스에만 국한되지 않으며, 역량마다 별도의 페이지가 있습니다. 기업용 AI 솔루션은 모델과 에이전트를, 데이터·AI는 수요 예측의 기반이 되는 데이터 플랫폼을, 고급 데이터 분석은 커머스 팀이 매주 챙겨 보는 대시보드와 KPI 리포팅을 다룹니다. 스토어 밖으로 이어지는 주문 처리와 주문 이행 단계는 AI 업무 자동화와 물류 페이지에서 이어서 다룹니다.
이커머스 AI 활용 사례와 달라지는 점
AppXcess의 커머스 솔루션이 제값을 하는 여섯 가지 영역입니다. 영역마다 문제, 이를 해결하기 위해 구축하는 것, 비즈니스 측면에서 달라지는 점을 정리했습니다.
개인화
모든 방문자가 같은 홈페이지를 보기 때문에, 특정 카테고리를 찾아온 쇼핑객도 직접 찾아 헤매야 합니다.
탐색 이력과 구매 이력에 맞춰 달라지는 머천다이징으로, 첫 화면에 해당 쇼핑객이 실제로 원할 가능성이 높은 상품을 보여 줍니다.
방문한 순간부터 살 만한 상품을 찾기까지의 단계가 줄어듭니다.
추천 엔진
교차 판매 상품은 작년에 규칙을 정한 담당자가 고른 그대로이고, 그 뒤로 다시 검토된 적이 없습니다.
귀사의 카탈로그에서 실제로 함께 팔리는 상품을 학습해 추천하고, 수동 검토 주기를 기다리지 않고 고객 행동이 바뀌는 대로 추천을 갱신합니다.
아무도 큐레이션할 시간이 없는 카테고리까지 포함해, 관련 상품이 알아서 노출됩니다.
재고 수요 예측
지난 시즌 실적과 감에 의존해 재고를 발주하다 보니, 인기 상품은 품절되고 잘 팔리지 않는 상품은 창고에 쌓입니다.
귀사의 판매 이력, 계절성, 리드타임을 바탕으로 수요를 예측하고, 상품별 불확실성도 감추지 않고 함께 제시합니다.
매입 결정을 하나의 수치가 아닌 예측 범위를 기준으로 내리고, 중요한 상품의 품절은 줄어듭니다.
고객 서비스 자동화
고객 문의의 대부분은 주문, 반품, 배송일에 관한 몇 가지 같은 질문입니다.
어시스턴트가 귀사의 주문 데이터와 정책 데이터를 바탕으로 이런 질문에 답하고, 특이한 문의는 필요한 맥락을 정리해 상담원에게 넘깁니다.
상담원은 사람이 직접 응대해야 하는 문의에 시간을 쓰고, 일상적인 질문은 새벽 2시에도 답을 받습니다.
부정 주문 탐지
위험한 주문을 고정된 규칙으로 걸러 내다 보니, 실제 고객은 차단되고 새로운 부정 거래 수법은 그대로 통과합니다.
주문·결제·행동 신호를 함께 분석하는 스코어링으로, 규칙 하나에 걸렸다고 바로 거절하지 않고 정말 의심스러운 주문만 검토 대상으로 보류합니다.
잘못 거절되는 정상 고객은 줄고, 의심스러운 주문은 출하 전에 차단합니다.
주문 자동화
스토어, 창고, 배송사 사이에서 주문을 수작업으로 넘기다 보니, 인계할 때마다 주문이 누락될 위험이 생깁니다.
주문 라우팅, 주문 이행, 배송사 인계를 엔드투엔드로 연결하고, 예외 건은 기계적으로 처리하지 않고 담당자에게 알립니다.
이커머스 자동화로 주문 접수부터 출하까지 누구도 데이터를 다시 입력할 필요가 없습니다.
이커머스 비즈니스를 확장할 준비가 되셨습니까?
지금 스토어가 어디에서 손실을 보고 있는지(구매 전환, 재고 정확도, 문의량, 수작업 주문 처리 등)와 사용 중인 플랫폼을 알려 주십시오. 자동화할 수 있는 부분과 1단계에 포함될 작업을 정리해 드립니다.