세일즈포스 2024년 리테일 트렌드 예측과 활용 방법

2023년 연말 쇼핑 시즌의 결과가 나오자 리테일 업체들은 안도의 한숨을 내쉬었습니다. 미국과 전 세계 온라인 리테일 매출이 부분적인 수요 증가로 인해 각각 1%와 3% 증가했기 때문입니다. 이러한 결과가 2024년 리테일 트렌드 예측에 어떤 영향을 미칠까요?

일부 카테고리에서 디플레이션 발생 가능성이 있어 인플레이션이 안정될 것으로 예상되며, 소비심리는 상승세를 보이고 있는 것으로 확인됩니다. 이를 고려하여 리테일 업체 임원들은 새로운 수익원 구축, 충성도 높은 고객 유지, 수익성 개선이라는 세 가지 영역에서 성장을 고려하고 있습니다. 세일즈포스의 리테일 트렌드 전망은 여러분의 데이터를 사용하여 고객의 쇼핑 과정에서 경험할 수 있는 불편한 요소를 제거하고 상품을 개인화하여 수익과 고객 관계를 모두 성장시키는 데 중점을 둡니다.

작년에는 생산성을 높일 수 있는 생성형 인공지능(AI)의 잠재력에 대한 언급이 가득했습니다. 올해 리테일 업체들은 AI를 활용하여 고객 경험 향상에 집중할 것입니다. AI를 활용하려는 가장 큰 이유는 고객 서비스 개선에 관한 것입니다. 세일즈포스의 연구에 따르면, 고객이 소매 경험 중에 최악으로 평가하는 부분이 서비스이기 때문입니다.

실제로 리테일 업체의 32%는 상담원이 고객에게 보낼 맞춤형 응답을 생성하는 것이 가장 주요한 AI 활용 사례라고 말했습니다. 더불어 AI를 사용하여 고객 서비스 사례 요약(25%)을 생성하고 셀프 서비스 챗봇(23%)을 강화한다고 했습니다. 이는 고객 문의를 보다 효율적으로 해결하고 고객 문의 케이스의 총량을 줄이는데 도움을 줍니다. 이를 통해 리테일 업체는 모든 서비스 채널에서 연결되고 일관된 경험을 유지하면서 공감적인 참여와 신속한 해결 방법을 제공하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.

지금 할 수 있는 일: 데이터를 통합 및 정리하세요. 그리고 생성형 AI용 채널을 준비할 때 프로세스 전반에 걸쳐 고객 상담원을 투입하세요. 이를 통해 피드백을 수집 및 통합하고, 교육 데이터를 구축할 수 있으며 상담원이 곤경에 빠지지 않도록 합니다.

메시징 앱은 특히 젊은 세대와 브라질, 인도 같은 신흥 시장에서 구매 여정의 중요한 부분이 되고 있습니다. 사용자는 하루에 23~25번 WhatsApp을 열고 Meta는 플랫폼에서 매일 사람과 기업 사이에 6억 건 이상의 대화를 보고합니다.

메시징 앱은 소비자들이 서로 어울리는 곳이기 때문에 직관적인 쇼핑 경험을 앱에 내장하는 것이 좋습니다. 또한 메시징 앱을 사용하면 고객이 참여하기를 원하는 시간과 장소에서 실시간 대화 형태의 개인화되고 풍부한 멀티미디어 제안 및 지원 서비스를 제시할 수 있습니다.

더불어 메시징 앱을 통해 대규모로 마케팅 하는 것이 훨씬 저렴합니다. 소비자가 메시징 앱에서 제품을 검토하고 구매할 수 있도록 하는 대화형 메시지와 함께, 브랜드 및 제품 비디오와 이미지를 포함하는 맞춤형 메시지 템플릿을 사용하는 리테일 업체들을 볼 수 있을 것으로 기대합니다.

지금 할 수 있는 일: 각 채널이 다르다는 점을 기억하세요. 여러분은 분명 메일링 프로그램을 메시징 앱에 복사하는 것 이상의 작업을 수행하고 싶을 것입니다. 각 앱의 '개성'을 이해하고 모범 사례를 연구하세요. 그런 다음 모바일의 상호작용성을 활용하여 마케팅 프로그램을 사용자가 기대하는 경험의 종류에 맞게 조정하세요.

설득력 있고 관련성 높은 메시지를 전달하기 위해 AI 기반 개인화 기능에 우선순위를 두는 현명한 리테일 업체에게는 올해가 획기적인 해가 될 수 있습니다. 이는 최적화된 이메일 전송 시간, 예측 세분화, 고객이 특별한 제품이라고 느낄만한 제품 추천을 최대한 활용하는 것을 의미합니다. 이메일 및 SMS 메시지를 통한 마케팅 발송은 2020년보다 68% 증가하였기 때문에 마케팅 노이즈를 극복하기가 더욱 어려워져 이러한 기능들의 중요성과 필요성이 더욱 대두되고 있습니다.

다행히도 세일즈포스의 연구에 따르면 리테일 업체 의사 결정자의 93%가 고객 여정 전반에 걸쳐 개인화에 투자하고 있는 것으로 나타났습니다. 마케팅 조직은 일반적으로 마케팅 메시지를 통해 참여, 트래픽 및 판매를 생성하는 데 중점을 둡니다. 이 접근 방식은 모든 사람이 수행할 때 성공률이 하락합니다.

이러한 접근 방식 대신 대량 프로모션 캠페인(예: 일일 제안)과 개인화된 메시지(예: 제품 추천 또는 콘텐츠)를 혼합하여 효과적으로 마케팅을 진행해보세요. AI는 메시징, 볼륨, 전송 시간에 대한 데이터 기반 추천을 제시하고 전환율을 향상시키기 위하여 여러분의 업무를 대규모로 자동화할 수 있습니다.

지금 할 수 있는 일: 하나의 마케팅 전략을 선택하여 AI 개인화 및 테스트를 시험하고, 이 전략과 결과가 전체 고객 경험에 어떻게 부합하는지 살펴보세요. 성공을 위해 고객을 최우선으로 생각하고 기존 고객 여정의 문제점을 해결하는 기능을 선택하세요.

올해 모바일 앱이 강화될 예정이므로 리테일 업체들은 포인트 카드나 전자 열쇠(key fob)에 작별을 고하세요. 리테일 업체들은 새로운 모바일 앱을 구축하거나 기존 앱을 강화하여 로열티 프로그램과 고객 프로필을 원활하게 통합하여 연결되고 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 데 중점을 둘 것입니다.

이러한 앱의 가장 중요한 기능은 프로모션 및 할인(45%), 앱 전용 거래(40%), 로열티 상환(37%)에 대한 푸시 알림입니다. 이와 같은 작업은 전통적인 모바일 혹은 데스크탑 웹사이트를 통해 수행하기 훨씬 더 어렵습니다. 만약 올바르게만 할 수 있다면 모바일 앱을 통해 쇼핑 경험을 보다 개인화 하는 데 도움이 되는 자사 데이터를 더 쉽게 수집할 수 있습니다. 충성도 높은 고객의 선호도를 파악하면 변화하는 요구와 기대에 부응하며 제품과 서비스를 개발해 새로운 수익 흐름을 창출할 수도 있습니다.

지금 할 수 있는 일: 앱이 모든 소매 업종이나 고객 부문에 적합한 것은 아닙니다. 앱을 마케팅 하려면 앱을 가장 많이 사용하는 고객층이 누구인지, 이들이 어떤 기능을 사용하는지 조사하고 필요에 따라 앱을 구축하세요. 그런 다음 사용자 피드백 수용을 통해 모바일 앱 경험을 지속적으로 테스트하고 개선하세요.

브랜드들이 생성형 AI를 바탕으로 기반을 마련하는 동안에도 테크 리더들은 이미 다음 단계가 무엇인지 살펴보고 있습니다. Meta, Apple, Google, Open AI 등은 그림, 차트, 손 제스처를 이해하는 다중 모드 AI를 사용하는 웨어러블 장치를 제공하기 위해 경쟁하고 있습니다. 이들은 공간 컴퓨팅 기술을 제공하기 위하여 AI 와 가상 및 증강 현실 기술을 결합할 것입니다.

공간 컴퓨팅에는 웨어러블 장치가 필요하며 이는 물리적 세계와 가상 세계를 혼합하여 인간과 인간 그리고 기계와 새로운 방식으로 상호 작용하고 통신할 수 있도록 합니다. 공간 컴퓨팅이 리테일 산업에 어떤 의미가 있을까요? 공간 컴퓨팅은 리테일 업체가 고객의 브랜드 사랑을 키우고 구매자 충성도를 구축하는 풍부한 경험적 상호 작용을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실물 크기의 상품이 고객이 어디에 있든 나타나게 하고 심지어 여러분의 경험을 전 세계의 누군가와 공유할 수 있게 함으로써 "몰입형" 쇼핑의 개념을 변화시킬 것입니다.

지금 할 수 있는 일:  공간 컴퓨팅은 멋있고 훌륭한 기술이긴 하지만 모든 브랜드에 대해 의미가 있는 것은 아닐 수도 있습니다. 패션, 뷰티, 홈퍼니싱 등 시각적 카테고리는 브랜드 활성화가 아닌 이상 공간 컴퓨팅을 활용할 시 더 높은 ROI를 보일 가능성이 높을 것으로 예상됩니다. 그러므로 먼저, 공간 컴퓨팅이 여러분의 제품 라인에 투자할 가치가 있는지 판단하세요. 투자할 가치가 있다면, 앱 및 장치 기능을 최대한 활용하는 믿을 수 없는 경험을 만들기 위해 시간과 자원을 투자할 준비가 되어야 합니다. 이것은 꼭 제대로 해야 합니다. 편법을 사용하지 마세요.

이러한 리테일 시장 트렌드 예측은 데이터에 의존합니다. AI를 훈련하는 데 필수적인 데이터는 고객을 이해하기 위한 기초이기도 합니다. 따라서 메시징, 브랜드 앱 또는 수익을 증대시키기 위한 공간 컴퓨팅과 같은 마케팅 전술 및 채널을 통해 최대의 효과를 얻을 수 있습니다.

앞으로 한 해를 최대한 활용하려면 소매업자는 먼저 자신의 데이터 전략을 평가하고 비즈니스 목표와 일치하는지 확인해야 합니다. 데이터가 정리되면, AI와 자동화를 활용하여 고객 경험을 향상시키고 단순화하는 사업 계획을 가속화할 때입니다.