리테일을 혁신하는 인텔 지원 AI 기술

실시간 고객 및 비즈니스 인사이트를 확보하여 깊이 있는 고객 경험을 제공하고 수익을 증대하십시오.

AI를 활용해 고객 수요를 예측하고 매출을 증진시키며 재고를 최적화할 수 있는 뛰어난 리테일 비즈니스 도구를 도입하십시오.

리테일 분야에 엄청난 변혁이 이루어지고 있다는 사실에는 의심의 여지가 없습니다. 유통업체에서는 경쟁력을 유지하기 위해 거래 시스템에서 엄청난 양의 데이터를 수집하고 이를 의사 결정 정보로 참고합니다. 하지만, 그러한 데이터의 가치를 최대한 활용하는 일은 결코 쉽지 않습니다. 2016년, 미국과 유럽 유통업체에서 실제로 사용된 비즈니스 데이터는 가용 데이터 중 30~40% 정도에 불과했습니다. 인공 지능 기술의 발전 덕분에 이러한 데이터의 활용이 한결 쉬워질 수 있습니다. 유통업체에서 AI를 도입하면 새로운 분석 및 머신 러닝 도구를 활용해 다량의 데이터를 실행 가능한 인사이트로 바꾸고 그 결과 매출과 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

매출을 끌어 올리는 맞춤형 마케팅

유용하고 실행 가능한 데이터를 찾은 마치 모래 사장에서 바늘을 찾는 것과도 같은 일이기 때문에 유통업체가 사용할 수 있는 엄청난 양의 데이터는 장애물이 될 수도 있습니다. 기존 사일로의 데이터 액세스 장벽을 제거하고 예측 모델에 자율권을 부여하면 실행 가능한 인사이트를 풍부하게 생성할 수 있습니다. 고객을 세분화하고 타겟팅하면 고객의 특정 패턴과 선호도에 따라 쇼핑 경험을 구성하여 매출을 늘리고 고객 만족도도 개선할 수 있습니다.

머천다이징 및 관리의 개선

인사이트를 통해 예측한 고객 선호도와 수요에 맞춰 머천다이징을 개선할 수 있습니다. AI를 활용하면 거시적 규모와 미시적 규모의 고객 행동을 예측하여 마케팅과 재고를 선택할 수 있으므로 수요에 따라 판매 위치를 조정하고 적시에 최적의 제품을 제공할 수 있게 됩니다. 또한, AI로 온라인 포털과 고객의 상호 작용에서 발생하는 데이터를 추적하고 처리하여 더 나은 전자 상거래 전략을 개발할 수도 있습니다. AI의 도움으로 데이터 중심 비즈니스 의사 결정, 매출 증대 및 고객 경험 향상을 위한 길이 열립니다.

새로운 맞춤형 옵션 및 고객 만족도 증대

AI는 이제 고객이 장치와 자연스럽게 대화하듯이 소통할 수 있는 지점까지 발전했습니다. 머신 러닝과 분석을 활용하면 고객이 장치와 빠르게 소통할 수 있게 되고, 모바일 앱, 노트북 또는 가전 제품 등에서도 구매가 이루어질 수 있습니다. 시각적 메시지와 함께 제공되곤 하는 이 음성 기반 방식을 도입하면 고객이 모바일 앱에서 메뉴를 탐색하는 것보다 3배 빠르게 쇼핑할 수 있습니다. 생생한 AI와의 상호 작용을 통해 고객 서비스와 지원을 적시에 명확하게 제공할 수 있습니다.

인텔이 포괄적인 기술 솔루션 포트폴리오로 유통업체의 AI 도입 여정을 지원해 드립니다. 분산형 협업 인텔리전스를 위한 스마트 API를 엣지에서 사용하는 프로세서 뿐만 아니라, 데이터 센터의 머신 러닝을 위한 컴퓨터 솔루션도 제공합니다. 이러한 지원 기술을 통해 AI를 활용한 차세대 리테일이 촉진됩니다.