AI 구동 Shopify Personal Shopper : No-Code 사례 연구

빠르게 진행되는 전자 상거래 세계에서는 군중에서 눈에 띄고 판매를 늘리는 것은 종종 개인화에 달려 있습니다. 개인화 된 제품 권장 사항을 제공하고 구매 프로세스를 단순화하여 쇼핑 경험을 변화시키는 AI 기반 개인 쇼핑객이 있다고 상상해보십시오. 이 기사는 코드가없는 도구 만 사용하여 Shopify 매장을위한 시스템을 만드는 데 대한 설득력있는 사례 연구로 인해 모든 규모의 비즈니스가 가능합니다. 우리는 데이터 파이프 라인 및 자동화 워크 플로의 중요성을 강조하면서 Shopify Personal Shopper를 구축하는 여정을 탐구합니다.

핵심 요점

• AI 기반 개인 쇼핑객을 구축하려면 데이터 파이프 라인 및 자동화를 마스터해야합니다.
• 비 코드 도구를 통해 비즈니스는 코딩 전문 지식없이 정교한 솔루션을 만들 수 있습니다.
• 생성 AI는 전자 상거래 플랫폼의 개인화 기능을 향상시킵니다.
• AI 음성 에이전트는 전화를 통해 고객과 참여하여 맞춤형 권장 사항을 제공 할 수 있습니다.
• Shopify와 AI 도구를 통합하면 쇼핑 경험이 향상되고 판매가 증가합니다.

Shopify Personal Shopper 이해

Shopify Personal Shopper 란 무엇입니까?

Shopify Personal Shopper는 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하는 최첨단 솔루션입니다. 인공 지능 (AI)의 힘을 활용함으로써 고객 데이터를 분석하여 선호도를 이해하고 고유 한 요구를 충족시키는 제품을 제안합니다. 이것은 전통적인 온라인 쇼핑을 넘어서서보다 매력적이고 효율적인 경험을 창출합니다. 목표는 원활한 고객 여행을 제공하여 AI 중심 자동화를 통한 물리적 및 온라인 쇼핑 간의 격차를 효과적으로 연결하는 것입니다.

오늘날의 붐비는 전자 상거래 환경에서 개인화는 더 이상 사치가 아니며 필수입니다. 많은 선택을 통해 고객이 필요한 것을 찾는 것이 압도적 일 수 있습니다. 개인 쇼핑객은 혼란을 끊고 관련 제품을 제시하고 의사 결정을보다 쉽게 ​​할 수 있도록 도와줍니다.

생성 AI는 진정으로 개인화 된 경험을 만드는 데 중추적입니다. 정확하고 관련 권장 사항을 생성하기 위해 과거 구매, 탐색 기록 및 인구 통계 학적 세부 사항과 같은 막대한 양의 데이터를 살펴볼 수 있습니다. 고객 행동의 미묘함을 파악함으로써 생성 AI는 미래의 요구를 예상하고 적극적인 제안을 제공 할 수 있습니다.

전자 상거래에서 노 코드의 힘

No-Code 플랫폼은 소프트웨어 개발에 혁명을 일으켜 코딩 기술없이 개인 및 비즈니스가 복잡한 응용 프로그램을 만들 수 있도록합니다. 전자 상거래에서 No-Code 도구는 광범위한 코딩없이 개인화 된 쇼핑 경험을 개발할 수있는 강력한 방법을 제공합니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적 인 인터페이스와 사전 구축 구성 요소를 제공하므로 복잡한 워크 플로를 쉽게 구성 할 수 있습니다.

노 코드 개발의 이점 :

• 접근성 : No-Code 플랫폼은 기술적 배경에 관계없이 광범위한 잠재 고객이 개발에 액세스 할 수 있도록합니다.
• 속도 : 개발 시간을 크게 줄여서 솔루션의 빠른 구현 및 반복을 가능하게합니다.
• 비용 효율성 : 전문 개발자의 필요성을 제거함으로써 No-Code 도구는 개발 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
• 유연성 : 이 플랫폼은 높은 수준의 사용자 정의를 제공하여 비즈니스가 특정 요구에 대한 솔루션을 조정할 수 있습니다.

데이터 파이프 라인 및 자동화 워크 플로는 효과적인 AI 구동 개인 쇼핑객에게 중요합니다. 이러한 파이프 라인은 시스템 간의 원활한 데이터 흐름을 보장하는 반면 자동화 워크 플로우는 반복적 인 작업을 간소화하여보다 전략적인 노력을 위해 시간을 확보합니다. No-Code 도구는 이러한 파이프 라인을 작성하고 관리하는 시각적 접근 방식을 제공하고 다양한 데이터 소스의 통합을 단순화하고 주요 프로세스를 자동화합니다.

데모 : 실제 예

AI 요원이 작동합니다

AI 기반 Shopify Personal Shopper의 데모는 실제 응용 프로그램을 보여줍니다. 사용자는 시스템을 호출하고 Jenny라는 AI 음성 에이전트가 인사하고 정보 수집을 시작합니다. 발신자가 적절한 스킨 케어 루틴이 없다는 것을 알게되자 Jenny는 처음부터 처음부터 하나를 만들도록 열정적으로 제공합니다. 그녀는 피부 타입, 화학 제품에 대한 민감성 및 스킨 케어 목표에 대해 문의하여 고객의 특정 요구에 대한 권장 사항을 조정합니다.

AI 에이전트는 고객의 구매 기록과 사용 가능한 제품을 확인하여 '살리실산을 곁들인 중성로 제나 오일이없는 여드름 세척'및 'Paula의 선택 임상 프로 레티노이드 이중 레티놀 치료'와 같은 품목을 언급합니다. Jenny는 이러한 제품이 발신자에게 잘 작동했는지 묻습니다. 응답이 부정적인 경우 향후 권장 사항에서 유사한 제품을 피할 것입니다. 이 데모는 AI가 인간의 상호 작용을 모방하여 개인화 된 권장 사항을 제공 할 수있는 방법을 보여줍니다.

고객 여정 : 전화에서 카트로

시연은 AI 음성 에이전트와 Shopify 상점 사이의 원활한 통합을 보여줍니다. 전화 대화 후, 고객은 Shopify Store의 제품에 직접 링크하여 권장 스킨 케어 루틴을 요약 한 이메일을 받으므로 카트에 쉽게 추가하고 구매를 완료 할 수 있습니다.

이메일은 고객의 이름으로 개인화되며 "Hi Imran, 여기를 클릭하여 스킨 케어 루틴 사용자 정의를 받으려면 여기를 클릭하십시오!" 고객은 제품을 카트에 추가하고 몇 번의 클릭만으로 확인하여 프로세스를 간소화하고 구매를 장려 할 수 있습니다.

무대 뒤에서 : 자동화 워크 플로우

Shopify Personal Shopper는 다양한 시스템 구성 요소를 관리하는 일련의 자동화 워크 플로를 통해 운영됩니다. 이 워크 플로우는 노 코드 플랫폼을 사용하여 구축되므로 프로그래밍 전문 지식이없는 개인이이를 만들고 관리 할 수 ​​있습니다. Make.com과 같은 도구는 이러한 자동화 워크 플로우에 사용되며 HTTP, JSON 및 WebHooks와 같은 단계를 통해 고객을 요청합니다.

Shopify Personal Shopper 만들기

Shopify Personal Shopper 사례 연구

이 사례 연구는 스킨 케어 제품을 판매하는 Shopify 상점을 중심으로합니다. 과제는 고객과 상호 작용하고 스킨 케어 요구를 이해하고 코드가없는 도구 만 사용하여 상점의 인벤토리에서 제품을 추천 할 수있는 개인 쇼핑객을 개발하는 것이 었습니다.

• 전화 기반 AI 음성 에이전트 : 개인 쇼핑객은 전화를 통해 액세스 할 수 있습니다. AI 음성 에이전트는 고객의 피부 타입, 우려 및 선호도에 대한 정보를 수집합니다.
• 고객 데이터 분석 : AI 에이전트는 고객의 응답과 과거 구매 기록을 분석하여 개인화 된 프로필을 만들고 맞춤형 권장 사항을 생성합니다.
• 제품 권장 사항 : 고객의 프로필을 기반으로 AI 에이전트는 스킨 케어 루틴을 제안하여 각 제품의 이점과 전체 요법에 어떻게 적합한지를 설명합니다.
• 이메일 통합 : 대화 후 AI 에이전트는 Shopify Store에서 제품을 구매할 수있는 링크와 함께 권장 스킨 케어 루틴을 요약 한 개인화 된 이메일을 보냅니다.

개인 구매자를 구축하는 주요 단계

1. 범위 정의 : 개인 쇼핑객의 대상 고객, 제품 유형 및 목표를 포함하여 프로젝트의 범위를 명확하게 설명합니다.
2. 올바른 노 코드 도구 선택 : Shopify와 통합하고 AI 기능을 제공하며 시각적 워크 플로 디자인을 제공하는 도구를 선택하십시오.
3. 데이터 수집 및 통합 : Shopify를 CRM 시스템과 같은 다른 데이터 소스와 통합하여 포괄적 인 고객 데이터를 수집합니다.
4. AI 음성 에이전트 구축 : No-Code 플랫폼을 사용하여 AI 음성 에이전트를 설계하고 대화 흐름을 정의하고 스킨 케어 지식에 대한 교육 및 Shopify 매장과의 통합.
5. 권장 엔진 생성 : 고객 데이터를 분석하고 AI 알고리즘 또는 규칙 기반 시스템을 사용하여 개인화 된 제품 제안을 생성하는 권장 엔진을 개발합니다.
6. 이메일 자동화 : 권장 스킨 케어 루틴 및 구매 링크 요약을 포함하여 전화 대화 후 개인화 된 이메일을 보내도록 이메일 자동화 시스템을 설정합니다.
7. 테스트 및 최적화 : 정확성과 관련성을 위해 개인 쇼핑객을 철저히 테스트하고 고객 피드백 및 성능 데이터를 기반으로 지속적으로 최적화합니다.

제품 가격

가격 세부 정보

이 데모는 고객의 Shopify Store와의 통합을 강조하여 권장 제품의 가격을 보여줍니다. Checkout Screen은 'Cerave Hydrating Daily Face Wash', $ 30 CAD에 대한 'Cerave Resurfacing Retinol Serum', $ 15 CAD에 대한 'Cerave Daily Moisturizing Lotion'으로 나열되어 14.90 달러의 CAD로 배송되었습니다. 로션은 무료였으며 스킨 케어 루틴 $ 59.90 CAD의 총계를 만들었습니다. 가격은 제공자와 위치에 따라 달라질 수 있습니다.

장단점

프로

• 고객 참여 증가 : AI는 맞춤형 권장 사항을 제공하여 고객 참여를 향상시킬 수 있습니다.
• 효율성 향상 : AI 자동화는 판매 파이프 라인을 간소화하여 프로세스를보다 효율적으로 만듭니다.
• 코딩 노력 감소 : 코딩없이 AI 구동 챗봇 구현은 기술 전문 지식의 필요성을 줄입니다.

단점

• AI 유지 보수 필요 : AI는 액세스 할 수있는 데이터의 품질에 따라 지속적인 유지 보수가 효과적이어야합니다.
• 구현 비용 : AI 시스템 설정과 관련된 학습 곡선 및 시간 투자가 있습니다.
• 사용자 정의 부족 : AI 시스템의 사전 구축 된 기능 및 구성 요소는 개별 사용자 요구에 대한 사용자 정의를 제한 할 수 있습니다.

FAQ

기술 능력이 제한된 Shopify Personal Shopper를 구현할 수 있습니까?

절대적으로 코드가없는 도구를 사용하면 기술 능력이 제한되어 있어도 Shopify 개인 쇼핑객을 구축하는 것이 가능합니다. 이 도구를 사용하면 워크 플로우를 시각적으로 생성하고 사전 구축 된 구성 요소를 사용할 수있어 코딩 필요성을 최소화 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 비즈니스가 쇼핑 경험을 신속하게 개인화 할 수 있지만 데이터 통합 ​​및 워크 플로 자동화에 대한 기본적인 이해는 도움이 될 수 있습니다.

AI 개인 쇼핑객은 고객 데이터 개인 정보를 어떻게 처리합니까?

고객 데이터 개인 정보가 중요합니다. AI 시스템은 모든 관련 데이터 개인 정보 보호법을 준수하고 데이터 수집에 대한 동의를 얻고, 가능하면 데이터를 익명화하고, 안전하게 저장해야합니다. 고객 데이터 사용 방법에 대한 투명성도 필수적입니다.

AI 개인 쇼핑객과 통합하려면 어떤 수준의 Shopify 액세스가 필요합니까?

AI 개인 쇼핑객을 통합하려면 모든 Shopify 기능에 대한 전체 액세스가 필요합니다. 이 액세스를 통해 완벽한 통합을 통해 제품 데이터, 고객 정보 및 구매 기록을 가져 오면 AI가 권장 사항을 개인화하고 쇼핑 경험을 향상시키는 데 필요한 정보를 갖도록합니다.

관련 질문

추가 기능을 위해이 Shopify Personal Shopper와 어떤 다른 통합이 결합 될 수 있습니까?

추가 통합은 할인 혜택 또는 추천 보상 시스템을 적용하여 고객에게 다른 사람들을 사이트로 데려 오도록 인센티브를 적용하기 위해 충성도 프로그램과 같은 기능을 갖춘 Shopify Personal Shopper를 향상시킬 수 있습니다.

AI는 내 사업에 적합합니까?

AI는 고객 관계에서 재무 및 영업 및 마케팅에 이르기까지 다양한 비즈니스 운영을 지원하도록 진화했습니다. AI는 혁신적인 기능을 통해 모든 규모의 비즈니스에 혜택을 주어 프로세스를 간소화하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.