제목 "Narvar가 AI와 데이터를 이용해 구매 후 고객 경험을 향상시키는 방법"에 대한 VentureBeat 기사는 Narvar가 전자상거래 분야에서 고객의 구매 후 경험을 개선하기 위해 인공지능(AI)과 데이터를 어떻게 활용하는지를 다루고 있습니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

AI와 데이터의 활용
Narvar는 2,000개 이상의 소매업체, 운송업체, 파트너 네트워크로부터 수십억 개의 데이터 포인트를 분석하기 위해 AI와 머신러닝 모델을 사용합니다. 이 데이터 기반 접근 방식은 배송 시간 예측, 반품 관리, 개인화된 고객 경험 제공에 도움이 됩니다.

개인화된 경험
이 플랫폼은 다채널 맞춤형 메시지를 통해 개인화된 경험을 제공합니다. 여기에는 주문 상태, 배송 예정일, 반품 절차에 대한 사전적이고 시기적절한 업데이트가 포함되어 고객의 신뢰와 충성도를 구축하는 데 기여합니다.

주요 기능
- 예상 배송 날짜 (EDD): Narvar는 머신러닝을 사용하여 매우 정확하고 조정 가능한 예상 배송 날짜를 제공함으로써 고객의 불안을 줄이고 브랜드에 대한 신뢰를 높입니다.
- 주문 추적: 이 플랫폼은 지원 비용을 낮추고 고객 참여를 높이는 맞춤형 주문 추적 경험을 제공합니다.
- 반품 및 교환: Narvar의 반품 관리 기능은 20만 개 이상의 글로벌 픽업 및 반납 위치를 포함하여 편리하고 브랜드화된 반품 경험을 제공합니다. 이 과정은 매출 회복과 반품과 관련된 비용 절감을 목표로 합니다.

통합 및 확장성
Narvar는 300개 이상의 운송업체 및 50개 이상의 플랫폼, 예를 들어 Shopify와 통합되어 기업이 도달 범위를 확장하고 원활한 배송 경험을 제공할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 디지털 및 오프라인 모델을 모두 지원하여 다양한 비즈니스 요구에 유연하게 대응합니다.

실행 가능한 통찰력
Narvar 네트워크는 수집된 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 제공하여 소매업체가 데이터 기반 비즈니스 결정을 내리도록 돕습니다. 이 네트워크는 새로운 상호작용마다 학습하여 구매 후 경험을 지속적으로 개선합니다.

비즈니스 영향
구매 후 경험을 향상시킴으로써 Narvar는 소매업체가 수익을 증가시키고 비용을 절감하며 고객 만족도를 개선하도록 돕습니다. 이 플랫폼의 투명성, 편리함, 개인화된 커뮤니케이션에 대한 초점은 고객 유치와 비즈니스 성장을 촉진하는 데 중요합니다.

전반적으로 Narvar의 AI와 데이터 활용은 구매 후 경험을 혁신적으로 변화시키며, 이를 더욱 효율적이고 투명하며 고객 중심으로 만드는 데 필수적인 요소로 작용하고 있습니다. 이는 전자상거래 산업에서 충성도를 구축하고 비즈니스 성공을 추구하는 데 중요합니다.