제품을 시험해보지는 못할지언정 눈으로 확인하고 손으로 만져보지도 않은 채 구매하는 경우가 늘었다. 온라인 전자상거래 경험이 쌓이면서 인터넷으로 구매하는 비율이 낮았던 제품들도 이제는 대부분 온라인으로 거래한다. 특히, 요즘처럼 야외 활동이 제한된 상태에서는 더욱 온라인 쇼핑에 의존한다. 하지만 온라인 쇼핑은 언제나 실패의 위험을 안고 있다. 판매자 처지에서도 고객의 욕구와 반응을 상세하게 파악할 수 없으므로 응대하기 어렵고 반품률을 줄이는 데 애를 먹는다. 이때 인공지능이 큰 도움이 된다.  

개인 프로필과 대중의 기호를 결합해 최적의 선택을 제안한다

개인의 프로필과 선호도를 학습한 인공지능이 개인에게 맞는 제품을 선별해서 추천한다. 이때 제품을 구매한 다른 사람들의 반응을 참고한다. 이 책을 산 사람이 구매한 다른 책을 노출하는 단순한 방법에서 나아가 개인적인 요소와 다수의 선택을 조합한다. 인공지능이 제대로 작동하기 위해서는 첫째 입력되는 데이터가 정확해야 한다. 이때 개별 고객의 데이터를 확보하려고 설문조사를 하기도 하지만 무의식적인 생활 습관 속에서 자동으로 파악한 정보를 이용할 때도 있다. 여기에 제품에 대한 사람들의 선택을 다각적으로 분석한 결과를 반영해 추천의 정확도를 높인다. 이러한 구매 제안과 고객 만족도에 대한 데이터는 많아지면 많아질수록 구매 성공 확률은 높아진다.

인공지능이 돕는 약혼 반지 맞춤 서비스
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데이터 과학을 이용한 와인 구독 서비스
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개략적인 선택은 인공지능에게 맡기고, 디테일에 집중한다

인공지능의 수준에서 가능한 최적의 선택을 제안함으로써 구매 의사결정에 들이는 노력을 절감하고, 더욱 중요한 것에 집중할 수 있는 시간을 확보한다. 세세한 부분의 만족도를 높이려면 매우 힘들지만, 대체적인 윤곽을 잡는 것은 상대적으로 쉬울 수 있다. 인공지능이 많은 시간을 들여서 비교 분석해야 하는 부분을 어느 정도 추려주고, 나머지 세세한 부분은 인간이 시간을 두고 천천히 계획해서 목표를 달성한다. 이러한 방법은 상품을 일률적으로 평가할 수 있는 기준이 없고, 상품의 종류가 매우 많아서 전부 파악할 수 없는 때 효율적이다.

수상 가능성이 높은 문학상을 찾아주는 인공지능
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여행 계획과 숙박 예약을 돕는 인공지능
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아무리 기술이 발달하더라도 인공지능이 특정한 개인을 완벽하게 대변할 수는 없다. 또, 감정이 없어서 심미성이나 경험적인 부분에 있어 사람의 마음을 완전히 이해하기 어렵다. 이러한 한계는 전문적으로 고객을 응대하는 팀에서 담당한다. 일차적으로 인공지능이 고객에게 맞추고, 훨씬 적은 숫자의 까다로운 고객만 사람 직원이 처리하는 것이다. 인공지능 덕분에 온라인 구매에 대한 성공 경험을 늘리고, 부족한 부분은 사람 직원이 보완하며 온라인 구매 만족도를 향상한다.