전자 상거래의 기계 학습 - UX 및 온라인 쇼핑의 미래

"시장"이라는 용어는 여전히 붐비는 거리, 전통적인 상점, 외치는 펀치 라인 및 제안, 모든 아로마와 혼합된 썩은 야채의 독특한 악취 등을 우리 마음에 불러옵니다. 그러나 이제 상황이 바뀌고 있습니다. 2022년부터 거의 30억 명의 소비자가 온라인에 접속할 예정입니다. 오늘날 인터넷은 새로운 시장입니다. 따라서 전자 상거래에서 기계 학습의 개념은 점점 더 널리 보급되고 있습니다.

전자 상거래는 모든 것을 바꿨습니다. 전자 상거래에서 시장은 물리적으로 존재하지 않지만 전체 군중이 가상으로 당신과 함께 있습니다. 쇼핑은 인류 역사상 지금처럼 편안했던 적이 없었습니다. 전자 상거래는 이제 잘 디자인되고 개발된 모바일 앱으로 발전했습니다. 또한 모바일 앱 개발 분야의 발전은 시장의 개념을 지속적으로 재구성하고 있습니다. 현대 시장을 손에 쥐거나 주머니에 안전하게 보관할 수 있도록 모양을 많이 변경했습니다. 예, 여기에서 모바일 전자 상거래에 대해 이야기하고 있습니다.

우리는 전자 상거래의 기계 학습이 미래의 쇼핑 경험에 어떤 영향을 미치는지 탐구하는 여정에 있습니다. 웹 개발에서 AI의 영향력은 최신 기술 발전과 함께 커지고 있습니다. 그러나 인공 지능과 머신 러닝의 매혹적인 세계로 뛰어들기 전에 전자 상거래 웹사이트가 오늘날의 시장에서 그토록 중요한 이유가 무엇인지 간단히 살펴보는 것이 좋습니다.

전자 상거래 사이트의 정의 기능은 무엇입니까? 음, 외부 조건이 동일하게 유지되는 상태에서 전자 상거래 상점의 가장 중요한 측면은 해당 사이트를 방문하는 구매자에게 전달하는 느낌입니다. 기술적인 측면에서 우리는 그것을 UX 또는 사용자 경험이라고 부릅니다. 무엇이 그렇게 만드는지 봅시다.

UX가 전자상거래 사이트에 의미하는 것

모든 웹사이트의 UX(사용자 경험)는 사용자의 기대와 행동 패턴을 예측하여 참여를 상호작용적이고 생산적으로 만드는 것입니다. 전자 상거래 사이트에서는 최종 사용자에게 간단하고 매력적이며 만족스러운 쇼핑 경험을 제공하는 데 중점을 두어야 합니다. UX는 전자 상거래 앱에서 전환을 유도하는 주요 요소 중 하나입니다.

여기에서 UI와 UX의 의미를 기술하는 것이 유용할 것이다. 이 둘은 종종 같은 의미로 사용되는데, 이는 개념적으로 옳지 않습니다. UI 또는 사용자 인터페이스는 디자인과 시각적 미학에 대한 결합된 효과 측면에서 웹사이트의 모양과 관련이 있습니다. UX 또는 사용자 경험은 모두 사용자의 머리 속으로 들어가는 것입니다. 사용자가 찾을 것으로 예상되는 페이지에 다양한 요소를 배치하는 데 중점을 둡니다. UX는 목적에 관한 것이고 UI는 기능과 모양을 정의합니다.

이제 UX가 UI보다 전환을 유도하는 결정적인 요소인 이유를 살펴보겠습니다. 우리는 온라인 쇼핑 중 장바구니를 포기한 이유를 묻는 고객 설문조사를 활용할 것입니다.

카트를 버리는 이유

이 설문조사는 미국에서 온라인 쇼핑을 하는 동안 고객을 실망시키는 몇 가지 특정 요인에 대해 간략히 설명합니다. 주의 깊게 관찰한다면 온라인 상점을 성공으로 가는 새로운 길로 인도할 수 있는 지혜의 진주입니다. 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

구매자는 두 가지 목적으로 휴대폰을 꺼냅니다. 첫째, 지역 상점에서 구할 수 없지만 급히 필요한 제품입니다. 둘째, 그가 특정 품질이나 특정 브랜드의 제품을 필요로 할 때 그것도 제안 가격에. 첫 번째 경우 구매자는 전자 상거래 플랫폼에서 속도를 기대하고 두 번째 경우에는 지갑이 꽉 차서 저렴하기를 원합니다.

첫 번째 설문조사에서는 구매자가 결제 페이지에서 장바구니를 삭제하는 주요 이유 중 하나로 비용을 꼽았습니다. 다른 원인으로는 할인 코드 오류, 긴 배송 시간, 결제 단계에서 팝업 오류가 발생하여 다시 매우 짜증납니다. 두 번째 설문 조사는 보안, 제품 세부 정보의 부적절한 배치, 제품 탐색 및 비교 불가능, 마지막으로 입력 사항 입력의 어려움을 강조합니다. 따라서 긴급하고 예산 제한이 있는 구매자는 전자 상거래 웹사이트에 실망할 수 있습니다.

그러나 우리의 관심은 우리가 통제할 수 있는 것들에 있습니다. 인도에서 미국으로 제품의 배송 프로세스를 신속하게 처리할 수 없습니다. 비행기는 비행 속도의 한계가 있습니다! 대리인에게 제품 가격을 낮추도록 강요할 수도 없습니까? 따라서 개선할 수 있는 영역에 에너지를 집중하십시오.

사용자 경험 개선

위의 설문조사를 다시 한 번 살펴보면 UX(User Experience)라는 작업을 수행할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 구매자가 보기를 기대하는 위치에 제품 세부 정보를 배치하는 것은 지능형 UX 구조의 문제입니다. 탐색 개선, 입력 단순화, 매력적인 콘텐츠 및 정보 제공 등은 모두 좋은 UX 디자인의 기본입니다.

전자 상거래 응용 프로그램의 판매를 더듬거리게 만드는 것은 열악한 UX라고 요약할 수 있습니다. 단순히 사용자가 올바른 제품을 찾도록 돕는 것이 아니기 때문입니다. 소매 부문에서 버려진 카트의 70-85%는 기회를 놓친 것뿐이었습니다. 그들은 당신의 문을 두드렸고 당신은 듣지 않았습니다. 그러나 반응형 UX를 사용하면 훨씬 더 많은 것이 가능합니다.

이제 질문이 생깁니다. 매력적인 UX는 무엇입니까? 바이어의 시선을 사로잡기 위해 모바일 앱 개발의 최신 트렌드와 조화를 이루는 데 도움이 되는 UX 디자인 가이드라인과 앱 스토어 최적화 체크리스트가 있습니까?

전자 상거래의 머신 러닝 – UX를 매력적으로 만들기

Adaptive Path의 설립자인 Jesse James Garrett에 따르면 UX에는 5가지 핵심 요소가 있습니다. 그는 매력적인 UX 디자인에서 이 5가지 요소가 시너지를 발휘해야 하고 차례로 나타나야 한다고 제안합니다. 5가지 필수 구성 요소가 무엇인지 살펴보겠습니다.

1. 전략 – 기본 요소인 루트입니다. 이 단계에서는 비즈니스 모델, 고객, 제품 등을 자세히 조사합니다.
2. 범위 – 여기에서 기능과 내용이 결정됩니다. 기능적 측면에는 제품 기능과 이러한 기능이 서로 잘 맞는 방식이 포함됩니다. 기능은 사용자가 찾고 있는 것을 다룹니다. 콘텐츠 부분은 제품에 대한 정보를 제공하는 것입니다. 여기에는 관련 설명, 이미지, 오디오, 비디오 요소 등이 포함됩니다.
3. 구조 – 구조에는 상호 작용 디자인과 정보 아키텍처라는 두 가지 하위 요소가 있습니다. 상호 작용 디자인은 사용자가 제품과 상호 작용하는 방식과 시스템이 제품에 반응하는 방식에 관한 것입니다. 정보 아키텍처는 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 내용과 구성을 배열하는 것입니다.
4. 스켈톤 – 우리가 사용자로서 상호 작용하는 디자인의 시각적 부분입니다. 골격은 사용자가 웹 사이트의 기능과 상호 작용하도록 합니다. 탐색, 인터페이스 요소는 모두 이 범주에 속합니다. 수많은 UX 디자인 도구가 이 중요한 부분을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 표면 – 작업의 전체는 표면을 나타냅니다. 최종 앱 또는 웹사이트의 모양, 레이아웃, 타이포그래피, 색상 등과 관련된 모든 결정을 반영합니다.

기본적인 UX 디자인을 만들 때 고려해야 할 사항입니다. 그러나 전자 상거래 사이트와 관련하여 이러한 기본 사항을 개발해야 합니다.

전자 상거래의 고객 행동, UX 및 기계 학습

좋은 UX는 결국 고객 행동을 얼마나 잘 예측했는지, 그리고 구매자를 디자인 경로로 쉽게 안내할 수 있도록 디자인이 얼마나 순차적이고 직관적이었는지에 달려 있습니다. 그러나 말은 행보다 쉽습니다. 고객 행동 분석은 분석에서 가장 어려운 작업 중 하나이며 방대한 데이터 수집 및 처리가 필요합니다. 여기에서 전자 상거래의 머신 러닝에 초점을 맞춥니다. 구매자의 습관, 선호도, 감정, 좋아하는 것, 싫어하는 것을 학습하는 인공 신경망의 능력은 소프트웨어 개발 산업의 판을 뒤집을 수 있습니다.

전자 상거래 앱, UX 및 인공 지능이 어떻게 결합되는지 궁금할 것입니다. 실제로 UX, eCommerce, 머신러닝은 스스로 진화하는 악순환에 놓여 있습니다. 아래 그림은 더 효과적으로 설명합니다.

사용자가 전자 상거래 상점이나 앱을 방문하면 먼저 현재 UX 및 UI 디자인과 상호 작용합니다. 그들이 사이트를 이동하는 방식, 클릭, 선택, 일시 중지 및 포기 또는 진행 등이 신경망에 의해 지속적으로 수집됩니다. 또한 머신 러닝 기능은 유사한 사용자 행동이 과거의 경험으로 시작될 때 더 잘 반응합니다. 따라서 첫 번째 경험에서 얻은 통찰력을 가진 새로운 사용자 경험은 시간이 지남에 따라 발전합니다. 기계가 더 많이 학습할수록 사용자 기대에 대한 응답이 더 정확하고 다양해집니다.

마지막으로 소비자는 온라인에 접속하여 스스로 데이터를 수집합니다. AI, 전자 상거래의 머신 러닝, ANN과 같은 모든 큰 단어 중에서 당신이 목표로 삼는 바로 그 고객이 그들만의 지능을 가지고 있다는 것을 잊어서는 안됩니다. 방문을 전환으로 이끄는 것은 이러한 인텔리전스에 깊은 인상을 주는 애플리케이션의 힘입니다.

전자 상거래에서 쇼핑 및 머신 러닝의 미래

기계 학습은 때때로 현실에서 우리에게 영향을 미칠 가능성에 대해 궁금해할 정도로 과대 광고를 불러옵니다. 그러나 다음에 amazon에서 쇼핑하고 추천 항목을 찾고 손가락을 계속 왼쪽으로 밀고 싶은 유혹을 받습니다. 전자 상거래의 머신 러닝은 삶을 고동치고 있습니다. 예를 들어 Siri, Alexa, 예측 탐색, 지능형 전자 메일 필터링(스팸 메일 방지)과 같은 개인 비서가 모두 현재 일어나고 있습니다.

쇼핑의 미래는 AI의 손에서 만들어지고 있습니다. 전자 상거래의 기계 학습이 쇼핑을 독특한 경험으로 만드는 방법을 살펴보겠습니다.

가상 판매 에이전트 사용

예, 이 용어는 상당히 진부한 표현입니다. 이해할 수 있습니다. 하지만 스크롤을 내리기 전에 오프라인 매장이 온라인 매장보다 방문당 전환율이 더 높기는 하지만 불편한 점은 무엇인지 생각해 보세요.

모든 조명 색상과 너무 잘 어울려서 마른 과일 가게에 들어갑니다. 그리고 당신이 판매원을 만나면 그는 안전한 거리를 두고 당신을 따라다니며 블랙베리 마른 과일 항아리 앞에서 발을 멈춥니다. 그는 당신에게 재판을 제안합니다. 마른 과일을 씹으면 "블랙베리는 면역력에 매우 좋습니다. 많은 의사들이 우리에게서 구입합니다."라고 말합니다.

그리고 당신은 가게 주위를 돌아다니며 그와 함께 50$ 플러스 구매를 합니다. 그는 따뜻하게 당신의 바구니를 인수하고 미소로 그것을 처리하고 캐주얼한 대화를 나누며 당신은 행복감을 느끼고 그것이 정말로 한 푼도 가치가 있다고 확신하며 걸어 나옵니다.

방금 무슨 일이? 가치에 대한 질문을 생략하면 매력적인 회사가 당신을 무엇으로 만들 수 있는지 보았습니까? 그것들이 어떻게 당신의 의견에 미묘하고 설득력 있게 영향을 미치나요?

이제 전통적인 전자 상거래 사이트에 들어간다고 상상해 보십시오. 당신은 혼자이고 아무도 당신에게 보너스 포인트를 제공하지 않고 마른 과일의 스크린샷을 통과합니다. 그 결과 사이트를 닫고 더 나은 작업을 찾을 수 있습니다. 또는 최대 몇 달러 가치의 구매를 합니다.

따라서 매력적인 웹사이트와 수동적인 웹사이트 사이에는 큰 차이가 있습니다. 영업 사원은 실제 상점에서 영향력 있는 에이전트이며 가상 에이전트는 전자 상거래에서 머신 러닝을 성공적으로 만드는 중요한 기능 중 하나가 될 것입니다.

가상 어시스턴트 – 전자 상거래에서의 머신 러닝의 예

예를 들어, ShopBot이라고 부르는 eBay의 환상적인 가상 에이전트를 확인하십시오. ShopBot과 같은 조수가 eBay의 10억 개 이상의 목록에서 올바른 제품을 찾는 데 도움을 줍니다.

ShopBot을 사용하면 쇼핑 경험이 완전히 럭셔리합니다. eBay 열기를 클릭하고 상담원에게 원하는 것을 말하면 ShopBot이 나머지를 처리합니다. 구매자에게 가장 관련성 높은 정보를 제공하기 위해 검색을 최적화하고 미세 조정하기 위해 특정 질문을 합니다.

그러나 가상 에이전트는 사용자 쿼리에 하나 이상의 서비스를 제공할 수 있는 것이며 챗봇은 그럴 필요가 없습니다.

제품 추천 제공

온라인 쇼핑객은 방문하는 웹사이트가 최근에 가져온 물건으로 가득 차 있을 때 종종 이런 느낌을 받습니다. 글쎄요, 그것은 단순한 우연이 아닙니다. 그 뒤에는 훌륭한 기계 학습 시스템이 있습니다. 사실, 몇 년 전 알고리즘은 사용자를 일치시키기 위해 수동으로 수행되었습니다. 그러다가 오류가 나는 경우가 많았고 구현하는 데 시간이 많이 걸렸다.

그러나 최신 추천자는 협업 알고리즘 또는 콘텐츠 기반 필터링 알고리즘을 따릅니다. 협업 필터링은 특정 항목에 대해 유사한 취향을 가진 사용자를 연구한 다음 사용자가 부여한 평점을 조합하여 항목 목록을 생성합니다.

반면 콘텐츠 기반 필터링은 특정 제품의 콘텐츠를 가져와 사용자 프로필의 콘텐츠와 일치시키려고 합니다. 특정 상관관계를 설정하기 위해 순열과 조합을 통해 내용을 연결하려고 합니다. 따라서 이를 구현하기 위해 UX 디자인은 클라이언트로부터 필수 정보의 가격을 책정해야 합니다.

또한 이 기능이 전자 상거래의 기계 학습을 새로운 비율로 혁신할 수 있는 모든 가능성이 있습니다.

모바일 앱 평가 기관인 클러치에 따르면 때문이다. com 소비자의 거의 75%가 개인화된 권장 사항에 따라 제품을 구매할 가능성이 있습니다. 이 이면의 기본 심리학은 개인화가 구매자를 매우 밀접하게 참여시킨다는 것입니다. 마치 친절한 이웃의 식료품점을 방문하는 것과 같습니다. 당신은 당신이 기대했던 모든 것을 찾았고, 사용자로서 당신은 정말로 기분이 좋았습니다.

전자 상거래에서 기계 학습으로 검색 결과를 정확하고 응집력 있게 만드십시오.

검색 엔진은 가능한 한 사용자 친화적인 인터넷을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 최근 Google Bert 업데이트는 이러한 단순화 추세를 나타냅니다. Bert 업데이트는 사람들이 음성 검색 사용을 좋아하기 때문에 검색 엔진이 자연어에 더 가깝게 응답하도록 정렬하는 경향이 있습니다. 따라서 영어 문헌의 표준을 준수하는 것보다 검색 사용자의 기대에 부응하는 데 분명한 초점이 있습니다. 이제 검색 의도를 이해하고 사용자에게 가장 관련성이 높은 검색 결과를 제공하는 것이 중요합니다.

기계 학습은 Amazon 및 eBay와 같은 전자 상거래 웹 사이트에서 구매자가 매우 편안하게 검색할 수 있도록 하는 과정에 있습니다. 제품 검색이 고객의 실제 요구와 관련되는 방식은 검색을 전환으로 바꾸는 데 중요합니다. 지금 아마존에서 "인도 결혼 반지"를 검색하면 인디언 목걸이에 맞는 검색 결과가 나옵니다. 반면에 '인도의 결혼반지'와 같이 특이한 방식으로 검색하면 스테인리스 스틸 및 관련 반지를 선보입니다. 인도인들이 결혼식에 금을 선호한다는 것은 잘 알려져 있습니다.

머신 러닝을 사용하면 그러한 터무니없는 결과 시나리오가 나타나지 않을 것입니다. 기계 학습 알고리즘이 귀하의 사이트와 측정항목을 활용하는 능력은 클릭률 우선순위, 구매율, 판매 후 리뷰 등을 기반으로 검색 결과를 볼 것입니다. 결과적으로, 이는 고객 순위가 높은 제품, 제품 가용성, 등이 목록의 맨 위에 있습니다.

지능형 챗봇 적용

웹사이트는 이제 대화형이 되고 있습니다. 그리고 우리가 "대화식"이라고 말할 때, 이것은 여기에서 실제 거래입니다. 챗봇은 더 이상 쿼리에 기계적으로 응답하는 구식 프로그래밍 채팅이 아닙니다. 새로운 챗봇은 지능적이며 기계 학습은 이러한 봇에 생명을 불어넣습니다.

전자 상거래 상점에서 구매할 때마다 살아서 질문을 던집니다. 명확한 상관 관계를 개발하기 위해 계속 질문을 던집니다. 다양한 제품에 대해 대화할 수 있는 자연어로 된 챗봇을 교육하는 것이 전자 상거래의 다음 트렌드가 될 것입니다. 정확히 말하면 Google, Microsoft 및 기타 기술 대기업과 같은 대기업은 모두 간단하고 캐주얼한 전환이 가능한 인터넷을 만들기를 열망하고 있습니다. 영어 문법이 다양한 문화권의 사람들이 인터넷을 완전히 사용하는 것을 방해하는 세상에서 이것은 긍정적인 발전입니다.

향후 전자 상거래에서 머신 러닝을 사용하는 챗봇과의 대화는 다음과 같을 수 있습니다.

Bot: 이봐, 다시, 그 분홍색 여름 모자를 찾고 계십니까?

당신: 아니요, 지나가던 중이었어요. . .

봇: Jill이 방금 인스타그램 스토리를 게시했는데 트레킹을 위해 짐을 꾸리는 것 같습니다.

당신: 흠. . .당신은 똑똑 !!!

봇: 감사합니다 . 별거 아닙니다. 저도 우연히 당신이 트레킹 신발을 찾고 있다는 사실을 알게 되었고 너무 빨간 신발이 ...

당신: 와 ...안돼요...대박입니다. 당신이 맞습니다.

대화형 챗봇 – 전자 상거래에서의 기계 학습의 예

AI를 활용하여 사용자에게 최고의 UX와 정교한 쇼핑 경험을 제공하는 챗봇은 이미 많이 있습니다.

SnapTravel은 여행에 대한 세부 정보를 수집하는 대화형 챗봇을 사용합니다. 대화를 통해 여행에 대한 정보를 수집합니다. 그리고 회담이 끝나면 여행 경로에 해당하는 호텔, 여관 및 레스토랑의 모든 이름을 알려줄 것입니다. 여행에서 가장 지저분한 것은 계획을 세우는 것이기 때문에 여행자들은 이 앱을 좋아할 것입니다. Snap Travel 보트와 두세 번 대화를 나누면 마음에 드는 청사진이 나올 가능성이 가장 큽니다.

스마트 푸시 알림

푸시 알림은 모든 전자 상거래 앱의 필수 기능이라는 것을 잘 알고 있었습니다. 아마존의 최신 겨울 세일 제안을 이미 받고 있을 수 있습니다. 그러나 스마트 푸시는 그 이상입니다.

스마트 푸시 알림은 사용자 행동, 습관을 학습하고 소셜 미디어 콘텐츠 및 사용자 계획을 구문 분석하는 것입니다. Clari는 전자 상거래를 위한 훌륭한 실제 사례입니다.

Clari는 AI를 사용하여 이번 분기 말까지 구매처를 예측함으로써 매출을 예측할 수 있습니다. 스마트 푸시 알림은 주로 상품의 재고, 유통기한 등을 분석하고, 소비자들의 명절, 계절적 습관, 일반적인 성향 등을 고려한 판매 계획을 포함한다. 예를 들어 올 겨울에 부모님을 모실 계획이라면 지난 겨울과 마찬가지로 담요에 대한 제안이 있을 때 스마트 푸시가 알려줍니다. (최근 챗봇 대화에서 당신이 새로운 이불을 찾고 있고 연간 일정과 결합하여 제안이 적시에 당신을 찾아준다는 것을 기억합니다.)

전자 상거래의 머신 러닝으로서의 시각적 검색

그러한 이사회 중 한 곳에서 클래식 시계를 본 적이 종종 있습니다. 하지만 물어볼 수 있는 방법이 없습니다. 이야기는 여기서 끝나지 않습니다.

전자 상거래의 기계 학습이 웹 사이트의 모양과 느낌을 변화시키는 세상에서 이야기는 끝이 없습니다. 단체 사진 촬영을 하고 시계를 확대한 다음 가상 검색창에 넣으면 됩니다. 그리고 몇 초 안에 이러한 시계를 만든 가능한 모든 브랜드를 클릭 한 번으로 사용할 수 있습니다.

시각적 검색은 당신에게 유토피아적으로 보일지 모르지만 당신은 충격을 받기 위해 여기에 있습니다.

GrokStyle의 시각적 검색에서 작동하는 IKEA가 완벽한 예입니다. 포인트 앤 검색 기능은 여기에서 하이라이트입니다.

이 기능은 iOS 애플리케이션에서 사용할 수 있으며 미래에 기대할 수 있는 것에 대한 선언입니다. 좋아하는 가구와 함께 사진을 스캔하여 앱에 업로드하기만 하면 됩니다. 갤러리에서 사진을 추가하고 검색할 수도 있습니다. 그리고 유사한 제품을 모두 가져옵니다.

전자 상거래의 Ux 및 기계 학습 – 결론

AI, 머신 러닝 및 기타 관련 기술로 우리가 이루고 있는 발전은 쇼핑의 미래에 대한 명확한 표시입니다. 개인화된 UX를 기꺼이 채택하려는 경우 모바일 또는 웹의 전자 상거래 상점은 약한 사용자 의도를 염두에 둔 화려한 디자인과 비교할 때 확실히 성공할 것입니다. 기계 학습은 디자이너가 챗봇 피드백 및 사용자 행동 분석을 통해 더 나은 사용자 인식을 개발하는 데 도움이 됩니다. 성형의 미래는 실제로 만들어지고 있으며 우리는 앞으로 많은 경이로움을 기대할 수 있습니다.