[2021 유통포럼] 김호민, Amazon Web Service Manager “Untact strategy, you should find it in ‘physical'”

입력 2021.03.25 17:19 | 고침 2021.03.25 17:35

아마존, ‘성장 플라이휠’로 고객 만족도 향상
Amazon Go, Scout, Key 등
오프라인에서도 ICT를 접목하여 비 대면 서비스를 강화해야합니다.

“대면하지 않은 (non-face-to-face) 추세는 소비의 새로운 정상이 될 것입니다. Amazon의 대응 전략은 매장의 물리적 환경에서 디지털을 사용하는 것입니다. ) 접목 경험을 통해 고객의 경험을 확장하는 것은 ‘물리적’입니다. “

아마존 웹 서비스 (AWS)에서 소매 및 CPG 사업 개발을 담당하고있는 김호민은 25 일 조선 비즈가 주최 한 ‘2021 유통 산업 포럼’에서 말했다. 그는 소매 산업이 오프라인, 라스트 마일, 고객 데이터의 세 가지 관점에서 고객 경험을 극대화해야한다고 제안했습니다.



Amazon Web Services (AMW) 리테일 및 CPG 사업 개발을 담당하는 김호민 / 조선 비즈

올해로 9 회째를 맞이하는 유통 산업 포럼의 주제는 ‘리테일 테크노 믹스’다. 특강을 맡은 김호민은 ‘아마존의 고객 경험 극대화 전략’에 대해 이야기했다.

김씨는 코로나 19 감염 (코로나 19)이 소비자의 안전에 대한 인식을 높이고 소비자가 변화하고 있으며 전 세계 감염자의 반복주기가 증가함에 따라 비 대면 소비가 소매 업계의 주류가 될 것이라고 예측했다. 질병이 단축되고 있습니다. 했다.

“한국에서는 전체 소비자의 43.9 %가 밀레 니얼 세대 (1980 년대 출생)와 Z 세대 (1990 년대 이후 출생)이며 MZ 세대는 자연스럽게 비 대면 소비를 선호합니다.” (1965 ~ 1975 년생)과 베이비 붐 세대는 다른 세대를 압도하며 향후 15 년 동안 구매력이 계속 증가 할 것”이라고 강조했다.

김 대표는 또 “2000 년대 들어 전 세계적으로 유행하는 유행이 빈번해지면서 코로나 19가 안정 되더라도 새로운 유행병 (전염병)이 계속 나타날 것”이라고 말했다. 나는 그것이 남을 것이라고 예상했다.

◇ “매장 및 배송에 비 대면 서비스 적용 … 모든 고객 데이터 분석 필요”

김호민은 컴퓨터 비전, 증강 현실 (AR), 가상 현실 (VR), 로봇 등은 “대면 서비스를 비 대면 서비스로 전환하면 고객의 불편 함이나 저항이 발생할 수있다”고 말했다. , 사물 인터넷 (IoT) 및 음성 인식. 모바일 등의 기술을 도입하여 고객의 불편을 최소화해야한다고 강조했다.

아마존의 기본 전략은 고객 경험을 기반으로 한 ‘성장 플라이휠’입니다. 편리한 웹 사이트가 구축되면 많은 소비자들이 방문하고이를 바탕으로 많은 판매자가 매장에 들어올수록 상품이 늘어나고, 이는 고객 만족으로 이어지는 선순환 구조를 형성한다. 이를 바탕으로 규모의 경제가 달성되고 비즈니스가 지속 가능하며 그 결과 고객 경험이 향상 될 것입니다.

Amazon Web Services는 다양한 정보 통신 기술 (ICT)을 통해 오프라인 매장에서도 소비자 편의를 향상시킬 수있는 방법을 모색하고 있습니다. ‘아마존 고’는 컴퓨터 비전으로 상품을 인식하고 계산대에서 줄을 서지 않고 등록 된 신용 카드로 자동 결제하는 무인 매장이다. 현재 미국에서 36 개 지점을 운영하고 있으며 ‘물리적’도입 성공 사례로 꼽힌다.



무인 매장 ‘아마존 고’는 매장 입구에 카드 스탬핑 장소가있다. / Amazon 웹 서비스 제공

김호민은 온라인 쇼핑에서는 소비자가 직원 만 만나는 배송 단계에서도 다양한 비 대면 서비스를 도입 할 수 있다고 설명했다. 식품 매장 Amazon Fresh는 온라인으로 상품을 주문하고 원하는 픽을 설정하여 매장에 도착할 때 직원이 차에서 내리지 않고 트렁크에 상품을 싣는 비 대면 픽업 서비스를 제공합니다. -업 시간.

또 다른 예로는 무인 배송 로봇을 사용하여 소비자의 집에 최종 제품을 배송하는 ‘아마존 스카우트’와 제품을 대면 배송 서비스 인 ‘아마존 키’가 있습니다. 집.

마지막으로 Kim은 데이터의 중요성을 강조했습니다. 즉, 상품 가격, 가격 변동, 날씨 등의 데이터와 고객의 성별, 나이, 나이 등의 기본 정보를 최대한 수집하여 온라인 쇼핑몰에서 상품 구매를 유도 할 수 있습니다. 맞춤형 방식으로 제품을 추천합니다.

“전자 상거래의 ‘구매 전환 깔때기 모델’에 따르면 100 명이 온라인 쇼핑몰을 방문했을 때 상품을 찾는 데 관심이있는 사람은 43.8 %, 장바구니에 물건을 담은 사람은 14.5 %, 3.3 % 고객의 %가 실제로 구매한다. “그냥 그렇다”며 “한국에서는 온라인 몰의 평균 구매 전환율이 1 %도 안되는 그보다 낮다”고 말했다.

반면 아마존의 구매 전환율은 평균 13 %로 유료 멤버십 ‘프라임’고객이 이보다 높다. “우리는 내부 또는 외부에 관계없이 소비자에 대한 모든 데이터를 수집하고이를 수집하고 다양한 방법으로 분석하여 숨겨진 의미, 고객이 원하는 것, 느끼는 불편 함을 찾아야합니다.” “고객 경험을 구축하고 구현할 때 극대화 할 수 있습니다.

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