AI가 고객 경험 전략을 어떻게 개선할 수 있습니까?

인공지능은 더 이상 공상과학 소설이 아니다.

점점 더 많은 기업이 AI의 기본 메커니즘과 고객 참여 및 경험을 향상시키기 위해 기술을 사용하는 방법을 이해하는 데 관심을 보이고 있습니다.

하지만, 기술 이 정말 효과적인가? 고객 경험 전략을 업그레이드하는 데 실제로 차이를 만들 수 있습니까? 기업 이 비즈니스 목표를 달성하기 위해 AI 기술을 통합 하는 방법은 무엇입니까?

이 기사에서 답을 찾아보겠습니다. 가장 기본적인 것, 즉 고객 경험에 주의를 기울여야 하는 이유입니다.

내용의 테이블

1. 기업이 고객 경험에 집중해야 하는 이유
2. 고객 경험에서 AI의 역할
3. AI로 더 높은 고객 경험을 제공하는 다양한 산업
4. 고객 경험에서 인공 지능의 미래
5. 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 AI를 사용하는 단계
6. 2019년 및 그 이후에 고객 경험을 혁신하는 기타 기술
7. 고객 경험의 AI에 대한 자주 묻는 질문(FAQ)

기업이 고객 경험에 집중해야 하는 이유

"고객 경험은 새로운 전쟁터입니다." – Chris Pemberton, Gartner

사용자 경험과 고객 경험의 차이점을 이해하는 사람들과 함께 후기 용어는 비즈니스 시장에서 비할 데 없는 기회를 여는 열쇠가 되고 있습니다. 개인화 된 경험을 제공하기 위해 이러한 통찰력을 사용하여 고객을 이해하고 마케팅 전략을 계획하는 과정에서 필수가 되었습니다. 따라서 시장에서 더 높은 성공을 거두기 위해서는 필수적입니다.

그리고 이것은 다음 통계에서 명확하게 증명할 수 있습니다.

이제 고객 경험에 초점을 맞춰야 하는 이유를 살펴보았 으므로 이제 이 모든 것에서 AI가 차지하는 위치에 대해 직접 살펴보겠습니다. AI가 2019년 CX 세계에 의미하는 바는 무엇입니까? 또는 고객 경험 전략에서 인공 지능을 사용할 때의 이점은 무엇입니까?

고객 경험에서 인공 지능(AI)의 역할

1. 고객 알기

AI를 사용하여 고객 경험 전략을 개선해야 하는 가장 중요한 이유 중 하나는 AI 가 풍부한 실시간 사용자 데이터를 제공하기 때문입니다. 실시간으로 사용자 데이터를 수집하고 분석하는 데 도움이 되며 이러한 방식으로 사용자의 행동과 기대치의 변화에 ​​익숙해질 수 있습니다.

2. 단순성, 효율성 및 생산성

AI를 사용하여 고객 경험을 개선하는 또 다른 이유 는 비즈니스 프로세스에 단순성, 효율성 및 생산성을 추가하기 때문입니다.

챗봇과 자율주행 소프트웨어 형태의 이 기술은 반복 프로세스를 자동화하여 반복 작업을 수행하는 데 필요한 노력과 시간을 절반으로 줄입니다.

또한 사용자 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하여 사용자가 원하고 상호 작용하기를 원하는 기능과 개념을 소개하는 데 도움을 줍니다. 또한 품질 보증에 AI를 포함하면 효율성이 더 높고 구조가 간단한 혁신적인 모바일 애플리케이션을 설계할 수 있습니다.

게다가 이러한 AI 기반 봇과 플랫폼은 일상적인 작업의 대부분을 수행하고 직원에게 다른 생산적인 작업을 수행할 수 있는 기회를 제공합니다.

3. 더 나은 의사 결정

인공 지능은 의사 결정 프로세스 측면에서도 비즈니스의 올바른 동반자 역할을 하고 있습니다. 이 기술은 사용자 상호작용 이력과 현재 시장 동향을 조사하여 기업이 미래를 더 쉽게 예측할 수 있도록 합니다. 이것은 결국 시장에서 엄청난 추진력을 얻기 위해 비즈니스 솔루션에 도입할 기능을 명확하게 제공합니다.

4. 구매 프로세스 간소화

현재 시나리오에서는 다양한 고객이 장바구니에 제품을 추가하지만 느린 로딩, 복잡한 체크아웃 프로세스 등으로 인해 진행하지 않습니다. 이러한 맥락에서 인공 지능은 고객이 직면한 문제를 이해하고 원활한 구매 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이는 기업이 앱 장바구니 포기율을 낮추는 데 도움이 됩니다 .

5. 사기 탐지

금융, 소매 및 기타 산업에서 인공 지능 의 주요 용도 중 하나는 고객 경험 측면에서 사기를 감지하는 데 도움이 된다는 것입니다. 이 기술은 사용자 데이터를 실시간으로 수집, 저장 및 비교할 수 있는 잠재력을 사용하여 사용자 행동의 변경 사항을 쉽게 식별할 수 있도록 하여 적시에 사기에 대한 예방 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.

6. 고객 분석

인공 지능은 고객 데이터 분석 프로세스에서도 놀라운 중요성을 보여주고 있습니다. AI 지원 도구 및 플랫폼은 다양한 소스에서 사용자 데이터 힙을 수집하고 주요 요소에 따라 효과적으로 정렬하는 프로세스를 단순화하고 있습니다.

또한 인공 지능 은 데이터에서 얻은 통찰력 과 기술의 올바른 사용 사례를 사용하여 사용자 상호 작용 의 컨텍스트를 예측하고 더 나은 고객 참여 전략을 빠르고 정확하게 구축하는 것을 가능하게 합니다.

[또한 읽어보기: ThinkSpot은 AI 기반 데이터 분석 프로세스의 속도를 높이기 위해 Series E 라운드에서 2억 4,800만 달러를 모금했습니다.]

7. 셀프 서비스

오늘날 많은 고객들은 에이전트를 고용하거나 기계의 도움을 받는 것보다 모든 것을 스스로 하는 것을 선호합니다. 이것이 AI에 대한 투자가 시대의 필요가 되고 있는 또 다른 이유 입니다.

우리가 이미 알고 있는 것처럼 인공 지능은 고객이 막히게 되는 위치와 고객이 지원 팀과 연결되도록 만드는 의심/질문에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이러한 통찰력을 사용하여 사용자에게 몇 가지 옵션이나 FAQ를 제공하여 상호 작용 없이, 더 잘 말하면 스스로 문제에 대한 해결책을 찾은 느낌을 줄 수 있습니다.

8. 시각적, 텍스트 및 음성 참여

AI 기반 플랫폼은 또한 음성이나 표정을 기반으로 대상 고객에게 최적의 고객 경험을 제공할 수 있는 기회를 제공합니다.

안면 인식과 가상 비서를 활용한 기술은 특정 시점의 사용자의 감정과 감정을 더 쉽게 파악하고 제안이나 환불 등을 통해 즉각적인 긍정적인 효과를 전달할 수 있는 방법을 식별합니다. 기업은 장기적인 이익을 얻습니다.

9. 예측 가능한 개인화된 경험

마지막으로 AI는 신생 기업과 기존 브랜드가 사용자 상호 작용 기록을 분석하고 다음 움직임을 예측하는 것을 더 쉽게 만들어 줍니다. 따라서 얻은 정보를 사용하여 완벽한 마케팅 제안을 제공할 수 있습니다. 이러한 방식으로 더 높은 고객 참여와 수익을 얻을 수 있습니다.

이것은 인공 지능(AI)이 일반적으로 고객 경험을 향상시키는 방법에 관한 것이지만 기술이 2020년 및 그 이후에 다양한 비즈니스 수직 및 고객 경험 노력에 어떤 의미가 있는지 알아보겠습니다.

AI로 더 높은 고객 경험을 제공하는 다양한 산업

1. 소매

AI가 변화시키고 있는 산업에 대해 이야기할 때 가장 먼저 주목받는 비즈니스 영역은 소매입니다.

거래 데이터와 머신 러닝의 힙을 사용하는 이 기술은 고객의 구매 내역과 행동을 추적하고 분석할 수 있게 하여 고객의 관심을 끌기 위해 언제 어떤 프로모션 제안/메시지를 전달할지 결정하는 데 도움이 됩니다. 따라서 더 높은 ROI를 얻을 수 있습니다.

소매업에서 AI가 미치는 영향에 대한 분명한 증거는 Capgemini가 400명의 소매업체 임원을 대상으로 한 설문조사에 따르면 이 기술이 2022년까지 소매업체를 위해 연간 약 3,400억 달러를 절약할 것이라고 강조한 것입니다.

또한 설문 조사에서는 소매 고객 경험에 인공 지능을 사용함으로써 고객 만족도가 9.4% 증가하고 사용자 이탈률이 5.0% 감소한 것으로 나타났습니다. 브랜드가 고객 경험을 개선하기 위해 AI 사용에 집중하는 방법의 예는 Nike가 사용자의 쇼핑 행동을 예측하기 위해 Cselect를 인수한 것에서 볼 수 있습니다.

2. 헬스케어

AI는 고객 경험을 최우선으로 하여 다양한 방식으로 의료를 변화시키고 있습니다.

이 기술은 환자의 건강 이력을 보다 쉽게 ​​분석하고 성공 가능성이 더 높은 치료(또는 수술)를 제시함으로써 의료 사용자 경험 생태계의 신경계임을 입증하고 있습니다.

또한 가상 간호 보조원의 형태로 모든 환자에게 최상의 지원을 제공하여 의료 기관이 모든 것을 돌볼 수 있도록 돕습니다. 따라서 올바른 형태로 약물 섭취 시기를 알려주는 것부터 해당 의사와 실시간 건강 데이터를 공유할 수 있습니다.

이것의 영향은 AI 건강 시장이 2021년까지 66억 달러를 넘어 CAGR 40%로 예측된다는 것입니다.

3. 엔터테인먼트

AI와 그 하위 집합인 머신 러닝은 엔터테인먼트 영역에서 모범적인 고객 경험을 제공하는 데에도 변함이 없습니다. 확실한 증거는 Netflix입니다.

엔터테인먼트 플랫폼은 사용자 행동, 요구 및 기대에 대한 명확한 아이디어를 얻을 수 있으므로 화면에 개인화된 옵션을 보여줄 수 있습니다. 이는 고객 유지율을 향상시킬 뿐만 아니라 고객 충성도를 높여 결국 더 높은 수익으로 이어집니다.

Netflix 플랫폼에서 완벽한 고객 경험을 제공하기 위해 인공 지능을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음 비디오를 확인하세요.

4. 모바일 뱅킹 및 금융

인공 지능은 또한 모바일 뱅킹 및 금융 앱의 사용자 경험을 개선하고 있습니다. 챗봇 형태의 이 기술은 사용자에게 연중무휴 24시간 지원을 제공하고 적절한 재정 계획을 스스로 결정할 수 있도록 지원합니다. 또한 프로세스에서 사기 위험을 감지하고 낮추어 궁극적으로 고객 참여 및 유지율을 향상시킵니다.

지금까지 이 기사에서 다루었듯이 인공 지능은 어떤 방식으로든 고객 경험을 개선하는 데 있어 업계를 돕고 있습니다. 하지만, 앞으로도 계속 그럴까요? AI는 향후 몇 년 동안 고객 경험의 일부가 될 것입니까?

이러한 질문에 대한 명확한 답을 찾기 위해 고객 경험 분야에서 AI의 미래는 무엇인지 살펴보겠습니다.

고객 경험에서 인공 지능의 미래

AI 시장은 지난 몇 년 동안 기하급수적으로 성장했습니다. Microsoft, Google, IBM 및 Amazon을 포함한 1,500개 이상의 회사가 더 높은 고객 경험을 제공하기 위해 차세대 앱 개발 에 노력을 투자했으며 더 많은 회사가 이러한 추세에 합류할 것으로 예상됩니다. 더 많은 기업이 AI가 생산성을 높이고 관련된 시간과 비용을 줄이는 능력을 신뢰하게 될 것입니다. 이는 아래 공유된 통계에서 예측할 수 있는 것입니다.

이 기술은 다음과 같은 다양한 방식으로 비즈니스 세계와 고객 경험의 미래를 혁신할 것입니다.

1. 일상적인 작업을 자동화하고 인간이 창의적인 일에 집중하도록 장려합니다. 그것은 생산의 모든 사소한 세부 사항이 아니라 그들의 비전에 주의를 기울이는 데 도움이 될 것입니다.
2. 비즈니스-고객 상호 작용이 '원 클릭'에서 '제로 클릭'으로 전환되어 대상 사용자 기반에 매끄럽고 시대를 초월한 경험을 제공합니다.
3. AI는 연결 네트워크에도 상당한 영향을 미칠 것입니다. 패턴 분석 아이디어를 장려하여 문제를 해결하고 여러 채널에서 중요한 사용자 정보를 가져와 사용자가 필요로 하는 아이디어를 빠르고 효과적으로 얻을 수 있습니다.
4. 무엇보다도 인공 지능은 편향된 데이터를 얻는 관행을 끝내고 결국 더 나은 품질의 정보를 얻을 수 있습니다.

인공 지능 이 무엇을, 언제, 어떻게 고객 경험을 주도하는지 살펴보았 으므로 이제 기업이 이 기술을 통합하여 2020년 이후에 더 나은 통찰력을 얻고 고객 경험을 개선할 수 있는 방법을 모색해야 합니다.

더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 AI를 사용하는 단계

1. 고객 경험(CX) 전략 설계

AI가 고객 경험을 개선하는 방법 을 알아 보기 전에 CX 비전과 전략에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 따라서 팀을 참여시켜 'CX 기반' 기대치와 이러한 기대치를 충족하기 위해 따르는 방법에 대해 논의하십시오. 그리고 얻은 통찰력을 바탕으로 강력한 고객 경험 전략을 수립/업데이트합니다.

2. 사용자 여정 계획 및 분석

발견에서 사전 판매, 판매, 고객 지원 등에 이르기까지 사용자는 다양한 접점과 플랫폼에서 브랜드와 연결됩니다. 따라서 모든 연결 지점에 대한 포괄적인 지식을 얻는 데 시간과 노력을 투자하고 AI 기반 옴니채널 고객 경험을 제공 하십시오.

3. AI 솔루션에 대한 명확한 이해

AI 프로젝트 관리의 첫 번째 단계는 이 기술이 고객 경험 전략을 개선하기 위해 추천 엔진, 가상 비서, 예측 검색 엔진, 컴퓨터 비전, 감성 분석 도구 등과 같은 다양한 형태로 사용될 수 있다는 것을 이해하는 것입니다. 그러나 전부는 아닙니다. 귀하의 비즈니스 요구와 기대에 적합할 수 있습니다.

따라서 고객 경험 전략에 AI를 적용하기 위한 다음 단계는 모든 형태의 기술을 비즈니스 모델에 통합할 수 있는지 결정하는 것입니다.

4. AI 솔루션 생성/구매 여부 결정

AI를 사용하여 고객 경험을 개선하는 방법에 대해 이야기할 때 고려해야 할 다음 단계는 기존 애플리케이션에 AI를 통합 할지 또는 사전 제작된 CX/AI 솔루션에 투자할지 결정하는 것입니다.

여기서 전자는 사내에 충분한 자격을 갖춘 AI 전문가 팀이 있거나 적합한 AI 전문 모바일 애플리케이션 개발 에이전시와 파트너십이 있는 경우 비즈니스에 적합한 옵션이 될 것입니다. 후자의 옵션을 선택하는 것은 응용 프로그램을 개발할 시간이 적고 공급업체가 고객 문제를 이해하고 중요한 사항에 집중할 수 있는 능력이 있는 경우 수익성 있는 거래가 될 수 있습니다.

5. 성공 추적 및 측정

마지막으로, CX 전략에 인공 지능을 통합한 직후 뒷자리를 차지하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 인공 지능( AI) 과 고객 경험 의 결합 성공률을 추적하려면 핵심 성과 지표(KPI)와 지표를 계속 주시해야 합니다 . 따라서 더 나은 미래를 위해 전략을 개선하십시오.

또한 읽기: 챗봇의 성능을 평가하기 위한 주요 지표

이것은 고객 경험에서 인공 지능을 사용하여 더 나은 결과를 가져올 수 있는 방법과 전략에 구현하기 위해 고려해야 할 단계에 관한 것이지만 다른 가능성을 탐색하여 이 대화를 더 진행해 보겠습니다.

또는 2019-2020년 및 그 이후에 고객 경험 전략을 개선하는 과정에서 다른 모든 기술이 어떤 도움을 줄 수 있는지 살펴보겠습니다.

2019-2010년 및 그 이후에 고객 경험을 혁신하는 기타 기술

1. 사물인터넷(IoT)

2019-2020년에 연결된 IoT 장치의 수는 260억 개 에 달할 것 입니다. 또한 5G 기술은 고속, 저지연 등의 기능으로 시장에서 더욱 중요해질 것입니다.

이는 보편적인 연결을 위한 새로운 문을 열어 기업이 고객 행동과 라이프스타일을 이해하기 위한 더 나은 통찰력을 찾고 기억에 남을 고객 경험을 제공하기 위한 귀중한 데이터 포인트와 전략을 제공할 수 있도록 합니다.

또는 더 좋게 말하면 기업이 고객의 요구와 기대에 대한 가정이 아닌 사실을 바탕으로 작업하고 궁극적으로 고객 경험 전략을 재정의하는 데 도움이 될 것입니다.

2. 머신러닝

IoT 기반 솔루션의 증가와 함께 데이터 포인트의 볼륨도 점진적으로 증가할 것입니다. 2020년 시장에 약 45,000엑사바이트의 데이터 볼륨 이 있을 것이라는 분명한 증거가 있습니다 .

이제 데이터 볼륨이 증가함에 따라 데이터 수집, 최적화 및 운영 프로세스가 하나의 도전 과제가 될 것입니다. 머신 러닝이 도움이 될 것입니다.

자체 학습 알고리즘을 갖춘 머신 러닝을 통해 기업은 데이터에 대해 더 나은 작업을 수행하고 고객 경험을 개선하기 위한 새로운 접근 방식을 찾을 수 있습니다.

3. 블록체인

블록체인은 또한 고객 경험을 개선하는 과정에서 촉매 역할을 하고 있습니다. 탈중앙화, 투명성, 불변성과 같은 주요 기능을 갖춘 이 기술을 통해 기업은 사용자 행동 및 인구통계학적 데이터를 블록에 안전하게 저장하고 이식할 수 있으며 사용자가 변경할 수 없는 세부 정보를 누구와 공유할지 결정할 수 있습니다. 이 기술을 통해 사용자는 자신의 개인 정보에 어떤 일이 일어나고 있는지 정확히 알 수 있으므로 프로세스 전반에 걸쳐 보안과 신뢰성을 경험할 수 있습니다.

또한 읽기: 블록체인과 AI: 기술이 병합되면 어떻게 됩니까?

4. 음성 기술

인공 지능뿐만 아니라 음성 기술도 고객 경험을 개선하는 데 없어서는 안될 역할을 할 것입니다.

음성 검색 및 디지털 비서 형태의 이 기술은 기업이 대상 고객에게 더 빠르고 원활하며 유연한 경험을 제공하는 데 계속 도움이 될 것입니다. 이를 통해 기업은 수익성 있는 방식으로 사용자를 참여시키고 더 나은 작업으로 사용자를 촉진할 수 있습니다.

그리고 이는 약 28%의 기업이 이미 CX 전략에 음성 기술을 채택했으며 57%는 향후 1년 이내에 배포할 계획이라고 Pindrop 의 연구에 의해 입증될 수 있습니다 . 또한 다른 88%는 음성 기술이 사용자 경험을 향상시키는 데 경쟁 우위를 제공할 것이라고 믿습니다.

5. AR/VR

마지막으로 AR/VR은 고객 경험의 세계를 재편하고 있는 기술 중 하나이기도 합니다.

이 기술은 사용자를 가상 세계로 안내하고 고객 여정을 효과적으로 향상시킵니다. 다양한 방식으로 피드백 양식을 제시하고 긍정적인 답변을 받을 가능성을 높입니다. 그리고 무엇보다 사용자/제품을 다양한 상황과 장소에 노출시켜 제품 테스트에 도움을 줍니다.

이를 통해 고객 경험에서 인공 지능의 프로세스 및 사용에 대한 모든 내용을 다루었습니다. 또한 CX 세계에서 AI의 미래는 무엇이며 다른 모든 기술이 고객 경험의 세계를 혼란에 빠뜨릴 것인지도 공개했습니다.

그래도 의심이 가는 경우 아래에 공유된 FAQ를 확인하거나 AI 이동성 전문가에게 직접 문의하세요 .

고객 경험의 AI에 대해 자주 묻는 질문

1. 고객 경험에서 AI의 역할은 무엇입니까?

AI는 반복적인 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화하며 사기 위험을 줄이고 무엇보다도 모든 개인에게 개인화된 옵션을 제공한다는 측면에서 비즈니스 영역에서 고객 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다.

2. AI를 사용하여 고객 경험을 개선하는 이유는 무엇입니까?

실시간으로 고객 데이터를 수집하고 분석하는 능력을 갖춘 인공 지능은 고객 행동과 요구를 더 잘 이해하고 궁극적으로 개인화된 고객 경험 전략을 만드는 데 도움이 됩니다.

3. AI와 머신 러닝이 고객 경험을 어떻게 개선하고 있습니까?

AI 및 머신 러닝은 쇼핑 경험 간소화, 사기 위험 감소, 개인화된 마케팅 계획 제공 등 다양한 방식으로 고객 경험을 향상시키고 있습니다.

4. AI를 사용하여 고객 경험을 개선하는 방법은 무엇입니까?

AI를 사용하여 고객 경험을 개선하기 시작하는 4단계는 다음과 같습니다.

• 고객 경험(CX) 전략 설계
• 사용자 여정 계획 및 분석
• AI 솔루션에 대한 명확한 이해
• AI 솔루션 생성/구매 여부 결정
• 성공 추적 및 측정

5. AI는 어떻게 고객 경험을 다음 단계로 전환할 것입니까?

AI는 미래에 다음과 같은 방식으로 고객 경험에 급격한 변화를 가져올 것입니다.

• 사용자가 생산의 사소한 세부 사항을 살펴보기보다 비전과 창의성에 더 집중하도록 권장합니다.
• '원 클릭' 경험을 '제로 클릭'으로 전환하여 대상 고객에게 빠르고 원활한 경험을 제공합니다.
• 연결 네트워크를 개선할 것입니다.
• 공정한 사회 데이터를 수집 및 사용하고 모든 사람에게 품질을 제공한다는 아이디어를 장려합니다.