구글클라우드, 유통 혁신 지원하는 AI 솔루션 대거 공개

구글클라우드는 유통업체의 매장 내 선반 관리 프로세스 개선과, 자연스러운 온라인 쇼핑 경험 구현을 지원하는 새로운 AI 기술 및 기능 업데이트를 16일 발표했다.

 

구글 클라우드는 선반 관리 AI 도구를 전 세계 지역에 프리뷰 버전으로 공개하고 이커머스 사이트 내 개인화 및 탐색 기능, 상품 추천 기능 업데이트 등 유통 업체의 디지털 트랜스포메이션을 지원하는 다양한 AI 혁신 기능을 상용화 버전(GA)으로 출시했다.

 

구글 클라우드의 새로운 선반 관리 AI 솔루션은 진열된 상품의 가용성을 개선하고 실제 진열 현황에 대한 향상된 가시성을 제공하며, 유통 업체가 재입고해야 하는 상품을 빠르게 파악할 수 있도록 지원한다.

 

선반 관리 AI는 구글 클라우드의 버텍스 AI 비전을 기반으로 제품 인식, 태그 인식 등 두 가지 머신러닝 모델을 탑재했다. 유통 업체는 선반 관리 AI를 활용해 상품의 외형과 문자 특성만으로 모든 유형의 제품을 대량으로 식별하고, 해당 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있다.

 

구글 클라우드의 선반 관리 AI는 수십억 개의 고유 엔티티로 구성된 구글 데이터베이스를 기반으로 여러 각도와 시점에서 촬영된 이미지 정보를 활용해 제품을 구별한다. 유통 업체는 데이터를 수집하고 AI 모델을 학습시키는 데 시간과 비용을 낭비하지 않아도 된다. 천장에 장착된 카메라부터 직원의 휴대폰, 매장 내 순찰 로봇이 촬영한 사진 등 다양한 유형의 이미지를 선반 관리 AI에 활용할 수 있다.

 

선반 관리 AI에 제공한 이미지와 데이터는 해당 유통 업체에 귀속되며, AI 기술은 오직 제품과 가격표 식별에만 활용된다. 선반 관리 AI는 전 세계 지역에 프리뷰 버전으로 공개됐으며 수개월 내 상용 버전으로 출시될 예정이다.

 

구글 클라우드는 보다 빠르고 직관적인 온라인 탐색 및 제품 검색으로 소비자에게 만족스러운 쇼핑 경험을 제공할 수 있도록 지원하는 AI 기반 탐색 기능을 선보였다. 브라우즈 AI는 유통 업체를 위한 디스커버리 AI 솔루션에 새롭게 업데이트된 기능으로, 고객이 이커머스 사이트에서 카테고리를 선택하면 머신러닝을 활용해 최적화된 상품 배열을 선별해 보여준다.

 

AI는 시간의 경과에 따라 축적되는 데이터를 통해 각 페이지에서 이상적인 제품 배치 순서를 학습한다. 브라우즈 AI는 담당자의 개입 없이 정확성, 연관성 및 판매 가능성 향상을 위해 화면에 표시하는 제품 종류와 배열 방식을 최적화한다. 전 세계 지역에 상용 버전으로 출시됐으며 72개 언어를 지원한다.

 

구글 클라우드는 고객이 이커머스 사이트에서 검색 또는 탐색 시 맞춤형 결과를 제공하는 새로운 AI 개인화 기능을 발표했다. AI 개인화 기능은 구글 클라우드의 새로운 브라우즈 AI 제품군 및 기존 리테일 서치 솔루션의 기능을 대폭 강화한다.

 

새로운 개인화 기능의 핵심 역할을 하는 AI 기술은 클릭, 장바구니, 구매를 비롯한 행동 데이터를 활용해 고객의 취향과 선호를 판단한다. 이후 해당 선호와 일치하는 상품을 검색 및 브라우징 상단에 노출시키며 맞춤형 검색 결과를 제공한다.

 

고객의 맞춤형 검색 및 탐색 결과는 특정 이커머스 사이트 내 상호작용만을 기반으로 하며 구글 계정 활동과는 연동되지 않는다. 유통 업체는 고객이 웹사이트에서 생성한 계정 또는 자체 쿠키를 통해 고객 정보를 식별할 수 있다. 다른 모든 구글 클라우드 솔루션과 마찬가지로 고객은 자신의 데이터를 소유 및 통제하며, 고객 선호도 관련 정보는 유통 업체가 보유한다. AI 개인화 기능은 전 세계 지역에서 상용 버전으로 사용할 수 있다.

 

대다수의 유통 업체가 웹사이트에 표시할 패널과 이를 효과적으로 배치하는 방법, 관련성 높고 개인화된 콘텐츠를 조정하는 방식 등을 결정하는 데 오랜 시간 어려움을 겪어 왔다.

 

구글 클라우드는 유통 업체가 이커머스 자산을 한층 더 역동적인 개인 맞춤형 공간으로 탈바꿈할 수 있도록 지원하는 레코멘데이션 AI의 새로운 업그레이드 기능을 발표했다. 유통 업체는 페이지 수준 최적화 기능을 통해 이커머스 사이트에서 고객별 맞춤형 상품 패널 노출을 보다 유동적으로 결정할 수 있다. 또한 사용자 경험 테스트에 투입되는 리소스를 최소화하고, 사용자 참여도와 구매 전환율을 향상시킬 수 있다.

 

최근 새롭게 추가된 수익 최적화 기능은 머신러닝을 활용해 더 나은 상품 추천을 제공함으로써 이커머스 사이트의 사용자 세션당 수익 증대를 지원한다. 딥마인드와 협업해 구축한 머신러닝 모델은 제품 카테고리, 품목 가격, 클릭 및 구매 전환율을 조합해 고객의 장기적인 만족도와 유통 업체의 수익 향상을 적절히 안배한다. 이외에도 새로운 재구매 유도 모델은 고객의 과거 쇼핑 이력을 기반으로 개인 맞춤형 추천을 제공해 재구매 가능성을 공략한다.

 

 

출처 : https://zdnet.co.kr/view/?no=20230116113210 

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