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품목정보
| 발행일 | 2018년 01월 15일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 294쪽 | 513g | 152*225*18mm |
| ISBN13 | 9791157831005 |
| ISBN10 | 1157831001 |
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쇼루밍과 역쇼루밍 현상은 일시적인 현상이 아니라 유통의 패러다임을 바꾸고 있다. 유통 산업은 50년마다 커다란 변화가 일어났다. 지역 상점 및 카탈로그 판매 방식에서 1860년 백화점이 등장하면서 본격적인 유통 시장이 형성됐다. 1910년 도시 외곽에 대규모 쇼핑몰이 들어서고 그 다음으로 대형 할인마트가 등장했으며, 2000년대 초 인터넷의 등장으로 인터넷 쇼핑몰이 활성화됐다. 현재는 스마트폰 보급 확대와 함께 기존 온·오프라인 기반 구매 채널의 경계가 사라지면서 온·오프라인을 넘나드는 크로스오버 구매 패턴의 변화가 일어났고, 이는 인터넷 쇼핑몰 다음의 유통 패러다임을 변화시키는 커다란 요인이라고 볼 수 있다.
이제 더 이상 온라인인지 오프라인인지는 중요하지 않다. 항상 자신이 원하는 제품에 관한 정보를 손쉽게 획득하고 가격 비교를 통해 합리적으로 구매할 수 있는 니즈가 발생했을 때 즉각적으로 대응하는 채널이 곧 고객의 구매 채널이 될 것이다. (23쪽)
국내 기업들의 옴니채널 대응 전략은 크게 모바일 서비스를 강화하여 온·오프라인을 연계하는 ‘모바일 퍼스트(mobile first)’ 전략과 오프라인 매장을 연계하여 온·오프라인을 통합하는 ‘매장 통합(store integration)’ 전략으로 나눌 수 있다.
‘모바일 퍼스트’ 전략은 이미 구축한 모바일 쇼핑 채널을 중심으로 고객이 오프라인 매장에서 상품을 탐색하고 편리하게 구매할 수 있는 다양한 기능을 제공하는 데 중점을 두고 있다. 위치 기반, 비콘 등을 활용하여 매장 위치 안내 및 고객 혜택 등을 제공하고, QR코드, NFC, 모바일 결제 등의 매장 내에서 상품 구매 및 결제를 편리하게 할 수 있는 다양한 서비스를 제공하는 것이다. (…)
‘매장 통합 전략’은 매장을 중심으로 온·오프라인 매장을 단계별로 연계하여 일관성 있는 구매 경험을 강화하는 전략이다. 온·오프라인 매장에서 판매하는 상품 구성, 가격 정책, 혜택 제공, 배송 지원 등을 동일하게 제공하여 고객이 언제 어디서나 편리하게 자신이 원하는 상품을 구매할 수 있는 최적화된 구매 경험을 제공하는 것이다. (82~84쪽)
머신러닝은 기록된 데이터를 학습하고 이를 기반으로 예측하여, 불확실한 구조에서 데이터의 구조를 추출하고, 분류하여 최적화시켜주는 기능을 한다. 머신러닝은 주로 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하는 데 사용된다. 예를 들어 고객 구매 데이터를 기반으로 향후 제품이 얼마나 판매될지를 예측하거나 제품 구매에 따른 브랜드 충성도가 높아질지 등을 예측할 수 있다. (…)
삼정KPMG가 전 세계 유통 및 소비재 기업 임원 526명의 설문조사를 분석한 보고서에 따르면 10개 중 4개 회사가 고객 서비스 강화를 위해 AI 기술을 사용하고 있다. 또한 85%의 기업은 제품 개발에도 AI을 활용하고 있는 것으로 나타났다.
옴니채널에서의 AI은 고객의 구매성향뿐만 아니라 취향까지 분석해 고객의 구매 패턴을 예측해 개인화된 쇼핑경험을 높여주는 데 주로 활용하고 있다. 기업들은 AI 기술을 활용해 추천 서비스, 챗봇 등의 다양한 개인화 서비스를 제공하고 있다. (230~231)
이제 더 이상 온라인인지 오프라인인지는 중요하지 않다. 항상 자신이 원하는 제품에 관한 정보를 손쉽게 획득하고 가격 비교를 통해 합리적으로 구매할 수 있는 니즈가 발생했을 때 즉각적으로 대응하는 채널이 곧 고객의 구매 채널이 될 것이다. (23쪽)
국내 기업들의 옴니채널 대응 전략은 크게 모바일 서비스를 강화하여 온·오프라인을 연계하는 ‘모바일 퍼스트(mobile first)’ 전략과 오프라인 매장을 연계하여 온·오프라인을 통합하는 ‘매장 통합(store integration)’ 전략으로 나눌 수 있다.
‘모바일 퍼스트’ 전략은 이미 구축한 모바일 쇼핑 채널을 중심으로 고객이 오프라인 매장에서 상품을 탐색하고 편리하게 구매할 수 있는 다양한 기능을 제공하는 데 중점을 두고 있다. 위치 기반, 비콘 등을 활용하여 매장 위치 안내 및 고객 혜택 등을 제공하고, QR코드, NFC, 모바일 결제 등의 매장 내에서 상품 구매 및 결제를 편리하게 할 수 있는 다양한 서비스를 제공하는 것이다. (…)
‘매장 통합 전략’은 매장을 중심으로 온·오프라인 매장을 단계별로 연계하여 일관성 있는 구매 경험을 강화하는 전략이다. 온·오프라인 매장에서 판매하는 상품 구성, 가격 정책, 혜택 제공, 배송 지원 등을 동일하게 제공하여 고객이 언제 어디서나 편리하게 자신이 원하는 상품을 구매할 수 있는 최적화된 구매 경험을 제공하는 것이다. (82~84쪽)
머신러닝은 기록된 데이터를 학습하고 이를 기반으로 예측하여, 불확실한 구조에서 데이터의 구조를 추출하고, 분류하여 최적화시켜주는 기능을 한다. 머신러닝은 주로 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하는 데 사용된다. 예를 들어 고객 구매 데이터를 기반으로 향후 제품이 얼마나 판매될지를 예측하거나 제품 구매에 따른 브랜드 충성도가 높아질지 등을 예측할 수 있다. (…)
삼정KPMG가 전 세계 유통 및 소비재 기업 임원 526명의 설문조사를 분석한 보고서에 따르면 10개 중 4개 회사가 고객 서비스 강화를 위해 AI 기술을 사용하고 있다. 또한 85%의 기업은 제품 개발에도 AI을 활용하고 있는 것으로 나타났다.
옴니채널에서의 AI은 고객의 구매성향뿐만 아니라 취향까지 분석해 고객의 구매 패턴을 예측해 개인화된 쇼핑경험을 높여주는 데 주로 활용하고 있다. 기업들은 AI 기술을 활용해 추천 서비스, 챗봇 등의 다양한 개인화 서비스를 제공하고 있다. (230~231)
---본문 중에서
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