인트로
AI 기술의 발전은 다양한 비즈니스 모델에서 큰 변화를 가져오고 있습니다. 특히 전자상거래 분야에서는 많은 브랜드들이 AI 에이전트를 활용하여 구매자 경험을 개선하고, 고객의 이탈을 줄이며, 수익을 증가시키려 하고 있습니다. 이번 글에서는 미국의 건강 보조식품을 판매하는 한 전자상거래 브랜드가 AI 에이전트를 통해 어떻게 매출을 극대화하고 있는지에 대해 구체적으로 살펴보겠습니다.
1. 고객 생애 가치(LTV)의 중요성
고객 생애 가치는 전자상거래 비즈니스에서 가장 중요한 지표 중 하나입니다. 한 고객이 초기 주문에서 손실을 보더라도 장기적으로 많은 수익을 가져올 수 있습니다. 이 브랜드는 특히 첫 구매에서 손실을 감수하고, 이 후 몇 개월 동안 발생하는 반복적인 매출을 통해 전체적인 수익성을 높이는 구조로 되어 있습니다. 따라서 고객의 첫 구매 후 지속적인 관리와 이탈 방지가 요구됩니다.
2. 할인 후속 조치 자동화
브랜드는 주문을 유도하기 위해 여러 가지 할인 전략을 사용하고 있습니다. 예를 들어, 고객이 웹사이트에 들어오면 50%의 할인 쿠폰을 제공하는 팝업이 나타납니다. 이 할인은 구독 주문에만 적용되며, 이는 고객이 첫 구매에서 큰 할인 혜택을 느끼도록 유도합니다. 할인 후속 조치를 통해 고객이 실제로 구매를 할 수 있도록 유도하기 위해 다양한 자동화 시스템을 구축하고 있습니다.
3. 고객의 행동 추적
브랜드는 고객의 행동을 분석하여 맞춤형 마케팅을 진행합니다. 고객이 할인 코드를 사용하지 않고 24시간 이내에 구매를 하지 않은 경우, 특정 자동화가 발동되어 고객에게 후속 연락을 합니다. 예를 들어, 고객이 Facebook 폼을 제출했지만 구매를 하지 않은 경우, 다른 마케팅 캠페인에 따라 고객을 다시 유도하기 위한 연락이 이루어집니다.
4. 재구독 유도 및 고객 관리
고객이 구독을 취소했을 경우, 브랜드는 자동으로 해당 고객을 추적하여 이유를 파악하고 재구독을 유도하는 절차가 진행됩니다. 이 과정에서는 고객의 구매 기록을 분석하여 맞춤형 접근이 이루어집니다. 예를 들어, 특정 제품을 여러 번 구매했던 고객에게는 그 제품에 대한 추가 혜택을 제공하여 다시 구독하게 만드는 방안을 모색합니다.
5. 모든 접점에서의 고객 지원
고객 지원이 없는 웹사이트는 고객 이탈을 초래할 수 있는 큰 요소입니다. 브랜드는 AI 에이전트를 활용하여 고객이 자주 묻는 질문에 대한 대답을 자동으로 제공하고, 필요할 경우 담당자가 추가로 응답하도록 하는 시스템을 구축하고자 합니다. 고객이 궁금해하는 내용에 대해 신속하게 답변할 수 있는 앰비언트 시스템이 필요합니다.
6. 다양한 데이터 통합 활용
브랜드는 Shopify와 다양한 데이터 분석 툴을 통합하여 작업하고 있으며, 이를 통해 고객의 행동 패턴을 분석하고 최적의 마케팅 전략을 수립하고 있습니다. 이 데이터를 활용하여 고객 맞춤형 제안을 통해 보다 높은 성공률을 기록할 수 있습니다.
7. 외부 연계 시스템 구축
브랜드는 AI 에이전트를 통해 외부의 다양한 서비스와 연계하여 고객 데이터를 효과적으로 관리하고 있습니다. 예를 들어, 튜터링 앱이나 CRM 서비스와의 연계를 통해 보다 깊이 있는 고객 관리가 이뤄집니다. 이를 통해 고객의 구매 이력과 행동을 보다 정확하게 추적하고 분석하여 마케팅 전략을 더욱 정교하게 다듬을 수 있습니다.
8. 결론
AI 기술은 기존의 비즈니스 모델을 변화시키고 있으며, 전자상거래에서의 적용은 그 중에서도 특히 두드러집니다. 고객의 이탈을 방지하고 지속적인 매출을 유도하기 위해 다양한 자동화 시스템을 구축하는 것은 이제 필수가 되었습니다. 블로그 글을 통해 소개한 전자상거래 브랜드의 사례는 AI 기술을 통한 효과적인 고객 관리 방식의 좋은 예시라 할 수 있습니다. AI와 자동화를 통해 고객 경험을 최적화하고, 지속 가능한 비즈니스를 만들어 나가는 것은 현대의 전자상거래에서 중요한 경쟁력이 될 것입니다.
출처 : Eugene Kadzin – I Sold THIS AI Agent to $13M/year E-commerce Brand