"IoT 옴니채널 진화" 또는 사물 인터넷이 옴니채널에 미치는 영향

전자상거래 세계는 두 부분으로 나뉩니다. 일부는 옴니채널에 대해 모든 것을 알고 있고, 일부는 옴니채널에 대해 모든 것을 알고 있습니다. 다른 사람들은 여전히 ​​이 기술이 비즈니스에 어떻게 유용할 수 있는지 궁금해하고 있습니다. 전자는 사물 인터넷(IoT)이 어떻게 옴니채널에 대한 새로운 접근 방식을 형성할 수 있는지 논의합니다. 우리는 The IoT Brings New Meaning to the Omnichannel Customer Experience라는 기사를 번역하고 주요 내용을 공유하고 있습니다.

Ness Digital Engineering의 가설 중 하나는 2020년에는 가격이나 제품 자체와 같은 속성을 우회하여 사용자 경험이 제품을 선택할 때 결정적인 요소가 될 것이라는 것입니다. 따라서 고객을 유치하고 브랜드 충성도를 높이려면 기업은 고객 여정(클라이언트와 제품 간의 상호 작용 지도)을 주의 깊게 연구하고 모든 커뮤니케이션 채널에서 핵심 브랜드 메시지를 식별해야 합니다. 이것이 바로 고객과 "원활한" 접촉을 형성할 수 있는 방법입니다.

IoT 옴니채널 발전을 가로막는 장벽

이 기사의 저자는 사물 인터넷의 연결과 옴니채널 IoT 옴니채널 진화를 부릅니다. 사물 인터넷이 향상된 고객 여정을 창출하는 데 도움이 될 것은 분명합니다. 그러나 IoT를 비즈니스 모델에 도입할 때 나타나는 일련의 데이터 처리에 대해서는 아직 의문이 남아 있습니다. 데이터 분석을 기반으로 진정으로 가치 있는 통찰력을 창출하는 방법은 무엇입니까? 저자는 이에 대해 3P를 식별합니다.

적극적인 경험

원칙적으로 기업과 구매자 간의 상호작용은 구매자의 주도(구매, 서비스 이용)에서 시작됩니다. 기업에서 IoT를 활용하는 경우 IoT 기기를 활용한 지속적인 모니터링을 통해 상황을 반전시킬 수 있다. 예를 들어, 이로 인해 생산 기간 및 계획된 유지 관리 기간을 예측할 수 있습니다. 이렇게 하면 계획되지 않고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지하는 데 도움이 됩니다. 또 다른 예로, 센서는 자동차 특정 부품의 오작동에 대해 고객에게 경고하거나 계획된 교체 기한을 계산할 수 있습니다.

예측 경험

IoT는 모든 사용자의 행동을 기반으로 행동 모델을 구축하는 클라우드 서비스와 실시간 데이터를 교환함으로써 사용자 행동을 예측하고 예측할 수 있습니다. 시간이 지나면서, 감시 카메라, 레이더, 자동차 센서의 데이터를 사용하는 IoT 애플리케이션은 자율주행차를 더욱 안전하게 만들고 운전자는 교통사고 위험을 줄일 수 있을 것입니다.

개인화 된 경험

클라이언트 행동 시나리오를 기반으로 한 콘텐츠 개인화.
소비자 행동에 대한 지속적인 모니터링과 분석을 통해 개인화(Personalization)가 가능합니다. 예를 들어, 구매자가 전날 인터넷에서 특정 상품을 찾고 있었다면 매장에서는 과거 검색 데이터를 바탕으로 오프라인 매장에서 스마트 근접 마케팅을 활용해 관련 상품, 액세서리 등을 제안할 수 있다. 이는 고객의 오프라인 움직임을 분석하는 블루투스 센서의 데이터와 IoT 장치(스마트 시계 및 기타 기술 장치)에서 수신된 데이터를 모두 사용하는 마케팅 제안입니다.

결론적으로, IoT는 비즈니스를 위한 만병통치약이 아니라는 점에 유의해야 합니다. 빅데이터 처리 가능성과 속도에 대한 의문은 여전히 ​​남아 있으며, 현재까지는 Google, Amazon, Apple과 같은 거대 기업만이 이 기술에 대처할 수 있습니다. 그러나 저자는 IoT를 사용하기 위해 거대 기업이 될 필요는 없으며 전략과 고객 여정 매핑에 있어서는 스마트한 기업이면 충분하다고 지적합니다.

출처 : habr.com