CX 화학의 교훈: 자동화와 개인화의 완벽한 균형

성공적인 브랜드는 자동화와 개인화를 함께 활용하여 자동화와 개인화를 함께 활용하여 고객 경험을 개선하고 있습니다. 그 이유와 방법을 알아보세요.

겉으로 보기에는 자동화와 개인화라는 개념이 서로 상충하는 것처럼 보일 수 있습니다. 만약 고객 경험 (CX)가 자동화되어 있다면, 브랜드가 제공하는 경험을 모든 개인에게 맞춤화된 것처럼 느끼게 할 수 있을까요? 그 해답은 바로 개인화와 자동화가 균형을 이루어야 한다는 점입니다. 이 두 가지를 결합하면 조직은 대규모로 개인화를 실현할 수 있습니다.

고객 경험 장기적인 고객 충성도를 높이고 기업의 최종 수익을 창출하기 위해 고객 여정을 개선하고 최적화하는 차세대 전략입니다. 그러나 이를 효과적으로 실행하려면 브랜드는 모든 고객에게맞춤형 경험을 제공할 수 있는적절한 도구가 필요합니다.AI와머신러닝(ML)의 발전 덕분에 기업들은 고객 관계의 전체적인 맥락을 파악하고, 이러한 인사이트 1:1 수준에서 지능적으로 인사이트 상호작용을 인사이트 . 

차세대 CX 플랫폼은 고객의 요구, 욕구, 행동, 의도를 정확하게 예측하여 자동화된 워크플로우를 통해 고객에게 적합한 콘텐츠, 상호 작용, 경험을 선제적으로 제공하는 원동력입니다. 

수많은 채널과 접점에서 고객과 소통하는 글로벌 브랜드의 경우, AI의 힘을 활용하면 수집한 풍부한 고객 데이터를 기반으로 조치를 취하고 적절한 순간에 모든 개인에게 맥락을 인식하고 공감하며 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

고객 경험 개인화가 그 어느 때보다 중요한 이유

PWC에 따르면, 기업이 자신의 데이터를 어떤 식으로든 자신의 삶을 개선하는 데 사용할 것이라고 생각하는 소비자는 15%에 불과합니다. 최근 개인화에 관한 연구( Medallia )에 따르면 대다수의 소비자(55%)가 브랜드가 자신의 정보를 개인화된 경험에 사용한 적이 없이 여러 번 정보를 요청한 경험이 있다고 답한 것을 고려하면 이는 놀라운 일이 아닙니다. 마찬가지로 이 연구에 따르면 소비자의 52%는 브랜드가 고도로 개인화된 경험을 제공하겠다고 주장했지만 실제로는 제공하지 못했다고 답했습니다. 

이는큰기회를 놓치는 셈입니다. 고객 데이터를 활용해 고객 경험 개선하고 개인화하는 데 성공한 기업들은 경쟁 우위를 점할 고객 경험 때문입니다. Medallia 따르면, 대다수의 소비자(61%)는 맞춤형 경험을 제공하는 기업에 더 많은 비용을 지출할 의향이 있으며, 더 많은 소비자(82%)는쇼핑 시 최소 절반 이상의 경우 개인화된 경험이 브랜드 선택에 영향을 미친다고 답했습니다.

AI 기반 자동화가 고객 경험 어떻게 촉진하는가

AI 기반 CX는 각 개인의 전체 고객 이력을 활용하여 브랜드와의 모든 상호 작용을 안내하고 맞춤화함으로써 개인화를 강화할 수 있습니다. 모든 상호작용이 그렇습니다. 

고객이 여정, 접점, 채널을 오가며 끊임없이 변화하는 방대한 양의 데이터라고 생각하신다면, 그 생각은 정확합니다. 엄청난 양의 데이터를 그 순간에 신속하게 처리할 수 있는 AI는 고도로 개인화된 상호작용과 고객 여정을 가능하게 하는 핵심 요소입니다. 이러한 접점은 개인별 고객 인사이트 풍부해지며 인사이트 기업은 고객의 필요에 맞춰 실시간으로 제품, 서비스, 콘텐츠 및 경험을 제공할 수 있게 인사이트 , 고객이 이해받고 소중히 여겨진다고 느끼게 합니다.

다음은 선구적인 브랜드들이AI를 활용해 자동화와 개인화를 조화롭게 결합하여 고객 경험 향상시키는 몇 가지 사례입니다:

고객을 위한 다음 행동 및 경험 맞춤화

AI 기반텍스트 분석및음성 분석기술을 활용하면 웹 및 앱 활동부터 고객 피드백, 전환 데이터에 이르기까지 모든 접점에서 발생하는 고객 상호작용의 데이터를 수집하고 그 이면에 담긴 의미를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 개별 고객 단위의 행동과 관심사를 포괄적으로 파악할 수 있는, 통합되고 지속적으로 업데이트되는 고객 프로필을 구축할 수 있습니다. 브랜드는 고객 상호작용에 대해 일률적인 접근 방식을 취하던 것에서 벗어나, 실시간 인사이트 채널 전반에 걸쳐 고객에게 가장 적합한 다음 단계의 조치와 경험을 자동으로 인사이트 , 개인 맞춤형 여정을 설계할 수 있습니다. 

콘텐츠 개인화

AI를 통해 도출된 인사이트 브랜드가 실시간 고객 행동과 의도를 바탕으로 프로모션 및 메시지를 자동으로 최적화할 인사이트 , 열람률, 클릭률, 전환율, 매출 등 다양한 참여 지표를 향상시킬 인사이트 .

컨택 센터 각 상담 상황을 맞춤형으로 대응할 수 있도록 지원하는 자동 인사이트

조직이 AI를 활용하여 다양한 접점에서 발생하는 고객 상호작용을 자동으로 분석할 때, 컨택 센터맥락에서 이러한 인텔리전스를 활용하면 고객이 애초에 왜 지원을 요청하는지 파악할 수 있으며, 이를 통해 상담원은 매 상호작용마다 더 우수하고, 더 공감적이며, 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.

상담원 대기열 관리 - 고객 문의를 처리할 가장 지식이 풍부하고 관련성이 높은 상담원을 배정합니다.

상담원이 특정 전화나 채팅에 배정되기 전에, AI를 통해 도출된 인사이트 해당 사안을 처리하기에 가장 적합한 상담원을 선정한 뒤, 가장 관련성이 높은 상담원에게 자동으로 대화를 배정할 인사이트 .

상담원에게 차선책으로 권장되는 조치 제공

AI를 사용하여 웹 및 앱 경험을 사용자 지정할 수 있는 것처럼, 상담원이 공유할 수 있는 추천 리소스를 제공하거나 특정 고객의 회사 이용 기록을 기반으로 상담원 스크립트를 맞춤화하는 등 고객 지원 상호작용 중에 고객에게 추천 다음 단계를 제공하는 데에도 AI를 사용할 수 있습니다. 

이탈 위험이 있는 고객에게 충성도가 높은 고객과 동일한 콘텐츠, 메시지, 경험을 제공하지 않거나, 충성도가 높은 고객과 동일한 콘텐츠, 메시지, 경험을 제공하는 경우가 너무 많습니다. AI는 기업이 후속 조치가 필요한 고객을 예측하고 적절한 팀원에게 자동으로 알림을 보내 선제적으로 연락하여 맞춤형 지원을 제공함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 

AI를 사용하여 CX 자동화와 개인화의 균형 맞추기

지금이야말로 고객 경험 최우선 과제로 삼고, 이를 실현할 수 있는 도구에 투자해야 할 때입니다. 

Medallia 고객 고객 경험 (CX) 선도 기업과후발 기업을 구분하는 요인을 분석한 결과, 최상위 고객 경험 운영하는 기업은 고객 경험 개인화하는 것을 우선시할 가능성이 두 배 더 높은 것으로 나타났습니다. 또한 같은 연구에 따르면, CX 선도 기업은 후발 기업보다 매출이 20% 이상 성장할 가능성이 26배 더 높은 것으로 밝혀졌습니다.

일부에서는 AI 자동화가 보다 인간적이고 관련성 있으며 공감할 수 있는 경험을 제공하는 데 역행한다고 우려할 수 있지만, 현명한 리더는 AI를 통해 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업에 소요되는 시간을 줄이고, 인간의 지능을 강화하며, 직원들이 보다 의미 있는 업무에 집중할 수 있도록 하고, 여러 채널에서 대규모로 보다 개인적인 감성을 담은 상호작용을 보장할 수 있게 되었습니다. 

AI 기반의 자동화된 고객 경험 가능할 뿐만 아니라 필수적입니다. 고객 경험 AI를 활용하면브랜드는 고객을 더 잘 이해하고, 문제를 더 신속하게 해결하며, 업무 효율을 높이고, 모든 경험을 진정으로 개인화할 수 있습니다. 

소비자들이 개인화에 대해 실제로 어떻게 생각하는지 자세히 알아보기

Medallia 는 브랜드가 고객에게 가장 중요한 것이 무엇인지 파악하고 우선순위를 정할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 특별 보고서에서는 기업이 현재의 기대치를 충족하기 위해 충분히 노력하고 있는지, 개인화가 지출과 브랜드 선택에 미치는 영향, 소비자가 가장 중요하게 생각하는 개인화 전략 등 개인화에 대해 소비자가 실제로 어떻게 생각하는지에 대한 주요 조사 결과를 살펴볼 수 있습니다. 보고서를 다운로드하여 자세히 알아보세요.