보다 인간적인 고객 경험을 만드는 데 있어 AI의 역할

소셜 미디어와 기술이 크고 작은 브랜드 간의 경쟁의 장을 평준화한 세상에서 리더는 유일한 진정한 차별화 요소가 고객 경험(CX)이라는 것을 알고 있습니다. 그들은 그것이 비즈니스 운영의 가장 인간적인 측면 중 하나라는 것을 알고 있으며 이를 강화하기 위해 인공 지능(AI)과 같은 혁신적인 기술을 탐구하고 있습니다.

워크플로 효율성 외에도 AI 도구는 고객 여정을 보다 매력적이고 지원적이 되도록 변화시킬 수 있는 미묘한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 매력적인 고객 경험 전략을 개발하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 개인화된 제품을 제공하며 의미 있는 관계를 구축할 수 있습니다.

이 기사에서는 AI 고객 경험이 무엇인지, 그리고 이를 지원하는 기술에 대해 자세히 설명합니다. 기억에 남을 맞춤형 고객 경험을 만들기 위한 AI의 8가지 실용적인 응용 프로그램도 볼 수 있습니다.

AI 기반 고객 경험이란 무엇입니까?

AI 고객 경험은 자연어 처리(NLP), 텍스트 분석 및 감정 분석과 같은 AI 기술을 사용하여 고객이 언제 어디서나 브랜드와 상호 작용하는 방식을 만족시키는 것입니다.

AI 도구는 번거로운 프로세스를 매우 효율적인 워크플로로 대체하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 구조화되지 않은 데이터를 원활하게 분석하여 중요한 비즈니스 인텔리전스를 추출합니다. 이러한 귀중한 통찰력은 직원들이 전반적인 고객 경험과 만족도를 개선하는 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

실제로 2023년 소셜 미디어 현황 보고서에 따르면 비즈니스 리더의 96%는 AI가 기업이 앞으로 의사 결정 프로세스를 크게 개선하는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다.

AI 고객 경험을 강화하는 기술

고객 경험을 향상시키기 위해 서로 함께 작동하는 많은 AI 기반 기술이 있습니다. 이들은 가장 눈에 띄는 것입니다.

자연어 처리

NLP는 컴퓨터가 구어체, 언어 기반 뉘앙스 및 이모티콘을 갖춘 텍스트 분석을 통해 인간의 언어를 이해하도록 도와줍니다. 이를 위해 NLP는 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)이라는 두 가지 다른 AI 하위 작업을 사용합니다. NLU와 NLG는 스마트 비서와 AI 기반 챗봇을 강화하여 24시간 강화된 고객 서비스에 사용할 수 있습니다.

감정 분석

감정 분석은 데이터에서 감정이나 감정을 감지하여 고객이 브랜드나 서비스를 인식하는 방식을 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 이 기술은 Trustpilot 또는 Google 마이 비즈니스와 같은 플랫폼, 소셜 미디어 댓글 및 직접 언급, 설문 조사 및 뉴스 소스와 같은 다양한 소스의 피드백에서 감정을 식별합니다.

예측 분석

예측 분석은 고객 행동의 패턴을 이해하여 미래의 고객 요구 사항을 예측합니다. 판매를 최적화하거나 물류 및 공급망을 계획하거나 최대 효과를 위해 브랜드 판촉을 강화하는 데 사용됩니다. 예를 들어 소매업체는 고객 데이터를 연구하여 위치, 이벤트 또는 계절에 따라 발걸음의 밀물과 썰물을 예측하고 그에 따라 리소스를 할당할 수 있습니다.

예측 분석은 고객의 소리 데이터를 기반으로 기여 요인을 식별하여 고객 이탈을 방지하는 데에도 사용할 수 있습니다.

기계 학습

기계 학습(ML)은 방대한 양의 데이터에서 자동으로 인사이트를 발굴하는 데 사용됩니다. AI 시스템은 기계 학습을 사용하여 텍스트 분석 및 감정 분석에 필요한 주제 추출, 기능 분류 및 텍스트 구문 분석과 같은 하위 작업을 자동화합니다.

이러한 모델은 인공 신경망(ANN)을 통해 데이터를 분석하여 데이터의 패턴을 이해 및 연관시키고 진행하면서 학습합니다. 즉, 고객 경험 데이터를 처리할 때 청중의 인구 통계, 관심사, 트렌드 주제 및 기타 요소를 파헤쳐 시간이 지남에 따라 점점 더 정확한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

이에 대한 예는 Spotify가 기계 학습을 사용하여 콘텐츠 추천을 개선하는 방법입니다. 현재 청취 선택을 기반으로 소비자가 무엇을 좋아할지 예측하고 음악 장르, 재생 목록 및 팟캐스트 전반에 걸쳐 개인화된 제안을 제공합니다.

명명된 엔터티 인식

명명된 엔터티 인식(NER)을 통해 컴퓨터는 데이터에 나타나는 중요한 이름을 식별할 수 있습니다. 이러한 명명된 엔터티는 사람, 비즈니스, 통화 또는 위치일 수 있으며 경쟁 분석에 필요합니다. NER 모델은 수백만 개의 데이터 포인트를 인식하고 산업별 상황에 적용하도록 훈련할 수 있습니다.

컴퓨터 시각 인식

컴퓨터 비전은 시스템이 이미지 기반 빅 데이터에서 패턴을 감지하는 데 도움이 되는 이미지 인식 및 광학 문자 인식(OCR)에 도움이 됩니다. 이 기술은 표적 광고 및 경쟁 분석을 위해 소셜 미디어 플랫폼에서 유명인, 브랜드 및 제품을 식별하고 고객 문제를 진단하는 데 자주 사용됩니다.

AI를 고객 경험에 적용하는 8가지 방법

우리의 연구에 따르면 비즈니스 리더들은 AI가 브랜드를 보다 고객 중심적으로 만들 수 있는 막대한 잠재력을 보고 있습니다. 경영진이 더 풍부하고 효과적인 고객 경험을 구축할 것이라고 생각하는 가장 유용한 AI 및 머신 러닝 애플리케이션은 다음과 같습니다.

1. 대상 제품 및 마케팅을 위한 행동 세분화

2023년 소셜 미디어 현황 보고서에 따르면 비즈니스 리더의 49%는 특정 고객 세그먼트를 식별하고 타겟팅하기 위한 행동 세분화에 AI가 중요할 것이라고 생각합니다.

AI 기능은 소셜 미디어 및 리뷰 웹사이트와 같은 다양한 소스에서 수백만 개의 데이터 포인트를 스캔하여 숨겨진 패턴을 찾아냅니다. 이것이 그들이 전통적인 인구통계학적 고정관념(예: 모든 게이머는 남성)을 넘어서는 통찰력을 제공하여 원하는 만큼 세분화 범위를 좁힐 수 있도록 하는 방법입니다. 이러한 통찰력은 제품 및 서비스에서 보다 효과적인 대상 마케팅 캠페인과 더 높은 수준의 개인화를 개발하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 이 메이크업 회사는 잠재고객 프로파일링을 기반으로 메이크업 라인의 한 섹션에 대해 50세 이상의 여성을 대상으로 하는 Facebook 마케팅 캠페인을 진행하고 있습니다.

2. 미래 고객 행동을 예측하는 예측 분석

같은 보고서에 따르면 리더의 45%는 예측 분석을 사용하여 미래의 고객 행동을 나타내는 것이 필수적인 AI 애플리케이션이 될 것이라고 믿습니다.

예측 분석은 기계 학습을 사용하여 통찰력을 얻기 위해 내부(판매 및 고객 데이터) 및 외부(현재 이벤트, 경쟁사 데이터, 리뷰 및 소셜 미디어 댓글) 데이터를 분석합니다. 이는 시장 동향을 예측하고 재고 관리, 마케팅 비용 및 기타 투자에 대한 의사 결정을 알리는 데 중요합니다.

예를 들어 주류 회사인 Diageo는 AI를 사용하여 고객 수요, 상품 가격 및 채권자 지불에 대한 실시간 예측을 얻습니다. 또한 AI 인사이트를 사용하여 마케팅 캠페인의 시기, 길이 및 범위와 같은 요소를 기반으로 투자 결정을 알립니다.

3. 수요에 따라 가격 책정 최적화

비즈니스 리더의 45%는 AI와 ML이 미래에 동적 가격 책정 모델을 구축하는 데 중요할 것이라고 말합니다.

변동하는 고객 수요(예: 항공편/목적지의 인기도)와 계절성(주말 또는 주중)이 있는 접객업 및 관광업과 같은 산업에서 동적 가격 책정이 일반적이라는 점을 고려하면 이는 놀라운 일이 아닙니다.

AI 알고리즘은 과거 데이터와 실시간 데이터(예: 재고, 인구 통계 기반 판매, 경쟁업체 가격 책정 및 소셜 미디어 게시물)를 모두 분석하여 관련성이 높고 시간에 민감한 통찰력을 얻습니다. 이 정보를 사용하여 팀은 제품 가격 및 메시징을 사전에 사용자 지정하여 경쟁력을 높이고 수익 목표를 달성할 수 있습니다.

4. 고객 피드백을 이해하기 위한 감성 분석

설문 조사한 비즈니스 리더 중 44%는 AI 기반 정서 분석이 고객 피드백을 이해하고 고객 문제에 보다 효율적으로 대응하는 데 핵심이 될 것이라고 보고했습니다.

감정 분석은 비즈니스의 주제 또는 측면에 대해 표적화된 부정 및 긍정적 지표를 제공함으로써 고객이 브랜드에 대해 좋아하고 싫어하는 것을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 시스템은 소셜 미디어 정서 분석을 사용하여 조직 환자가 만족하는 측면과 개선이 필요한 측면을 식별할 수 있습니다.

이러한 방식으로 감정 분석은 브랜드 이미지, 고객 유지율 또는 브랜드 충성도에 영향을 미치는 요인을 식별할 수 있습니다.

Sprout에서는 Twitter 및 Instagram과 같은 다양한 소셜 청취 소스에서 이를 수행할 수 있습니다. 하나의 통합 플랫폼에서 소셜 멘션을 실시간으로 모니터링 및 구성하고 추적하려는 용어 및 해시태그를 기반으로 감정을 측정할 수 있습니다.

5. 콘텐츠 개인화 및 고객 참여 개선

설문 응답자의 44%는 콘텐츠 추천 엔진을 사용하여 개인화를 개선하는 것이 AI의 가장 유망한 애플리케이션 중 하나라고 생각합니다.

AI 도구는 구매 내역, 웹사이트 동작(검색, 스크롤 및 클릭) 및 댓글에서 고객별 통찰력을 제공하여 고객이 관심을 가질 수 있는 항목을 예측하므로 최대 효과를 위해 콘텐츠를 맞춤화하고 최적화할 수 있습니다.

또한 아이스크림 브랜드인 Carvel이 향상된 고객 경험을 위해 한 것처럼 Sprout과 같은 도구를 사용하여 개인화되고 사전 승인된 추천 답변을 통해 고객 참여를 유도하고 고객 응답률을 크게 개선할 수 있습니다.

6. 시각적 콘텐츠 분석을 위한 이미지 인식

시각적 콘텐츠가 소셜 미디어에서 웹 검색에 이르기까지 모든 것을 지배하고 있는 상황에서 비즈니스 리더의 43%는 AI가 이미지 인식을 통해 시각적 콘텐츠를 식별하고 분석하는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다.

시각적 AI 알고리즘은 시각적 콘텐츠의 패턴을 식별하고 검색 기록을 분석하며 디자인 아이디어 또는 변형에 대한 대상 제안을 제공합니다. Canva와 같은 많은 유명 브랜드와 Pinterest와 같은 소셜 네트워크는 이미 이 AI 기능을 플랫폼에 통합하여 보다 풍부한 사용자 경험을 제공합니다.

Visual AI는 정서 마이닝, 경쟁사 분석, 개인화된 마케팅 및 광고 전술에서 똑같이 중요합니다. 예를 들어 Pinterest에서 "회색 벽 침실 아이디어"를 검색하는 동안 홈 데코 브랜드 Wayfair의 타겟 광고도 받았습니다.

시각 콘텐츠용 AI에는 동영상 콘텐츠 분석도 포함됩니다.

비디오는 가속된 속도로 표시되는 일련의 이미지 또는 프레임일 뿐입니다. AI 알고리즘은 이러한 프레임을 분해하고 유명인의 얼굴, 브랜드, 로고, 위치 또는 찾도록 훈련된 기타 요소를 스캔합니다.

이 기능은 비디오에서 텍스트 데이터만큼 쉽게 감정을 측정할 수 있게 해주기 때문에 게임 체인저입니다. TikTok, Instagram 및 YouTube와 같은 플랫폼의 비디오에서 고객 감정을 측정하고 경쟁 브랜드에 대한 경쟁 분석을 수행할 수 있습니다.

7. 개선된 챗봇 상호작용을 통한 고객 서비스 개선

비즈니스 리더의 41%는 NLP가 가상 비서 및 지능형 챗봇을 통해 고객 상호 작용을 개선하는 데 핵심적인 역할을 할 것이라고 생각합니다.

NLP를 사용하면 가상 에이전트와 챗봇이 대화 언어를 이해하고 설정된 매개변수에 따라 응답을 자동으로 생성하여 고객에게 응답할 수 있습니다.

규칙 기반 챗봇과 달리 AI 기반 알고리즘은 의미 체계를 이해할 수 있으므로 고객 문제를 보다 쉽게 ​​식별할 수 있습니다. 고객을 실제 상담원에게 안내하는 것과 같은 다음 단계를 추천할 수도 있습니다.

Walmart와 같은 브랜드는 이미 ChatGPT로 대화형 AI 기능을 채택하여 고객 경험을 풍부하게 하고 있습니다. 직관적인 고객 서비스에 액세스하는 것 외에도 고객은 Walmart 모바일 앱을 통해 문자 메시지를 보내거나 음성 명령을 사용하여 장바구니에 제품을 추가할 수도 있습니다.

8. 더 나은 고객 경험 및 SEO 순위를 위한 최적화된 음성 검색

마지막으로 리더의 40%는 음성 검색 최적화가 앞으로 AI의 가장 중요한 애플리케이션 중 하나라고 생각합니다.

AI 기반 음성 검색 최적화는 웹 사이트의 콘텐츠와 구조를 개선하여 가시성을 높여 음성 검색 순위에서 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 합니다. 가정에서 스마트폰 및 스마트 장치를 통한 음성 지원 구매가 2년(2021~2023년) 내에 400% 증가할 것으로 예상된다는 점을 감안할 때 브랜드에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

마찬가지로 AI는 지루한 대화형 음성 녹음(IVR) 시스템을 지능형 음성 자동화로 대체하여 고객 서비스 효율성을 높이는 데 도움을 주고 있습니다.

AI로 보다 인간적인 고객 경험 구축

AI 도구는 개인화된 관리, 더 빠른 지원 및 진정성 있는 참여를 기반으로 구축된 보다 풍부한 고객 경험으로 가는 길을 빠르게 추적할 수 있습니다.

고객 경험 감사를 수행하는 것은 현재 작동 중인 항목과 주의가 필요한 영역을 식별할 수 있도록 좋은 시작점입니다. 또한 비즈니스 목표에 가장 적합한 AI 기능에 대한 더 나은 아이디어를 제공합니다.

고객 경험을 감사하고 최적화하는 데 도움이 되도록 개발한 몇 가지 템플릿을 살펴보세요.