CX 및 AI의 새로운 트렌드: 경험 '24에서 배운 점

최신 연구와 주요 브랜드의 최고 CX 실무자가 전하는 최고의 CX 및 AI 사용 사례, 이점, 모범 사례를 살펴보세요.

Experience '24에서는 세계 최고의 경험 전문가들이 모여 업계 최신 트렌드와 발전, 떠오르는 제너레이티브 인공지능(AI)의 중요성, 자동화의 영향, 개인화의 중요성 증가에 대해 논의했습니다. 세대별 인공지능과 기타 인공지능(AI)이 채널과 접점 전반에 걸쳐 상호작용을 형성하는 중요하고도 편재적인 힘이라는 것은 분명합니다. UBS, 볼보, 월그린의 실제 고객 경험 (CX) 리더들로부터 업계에서 AI의 가속화가 어떻게 전개되고 있는지, 그리고 조직이 CX 전략을 강화하기 위해 AI 기술을 채택할 때 고려해야 할 사항에 대해 들어보았습니다.

분명한 점은 장기적인 성공을 위해서는 적절한 인재, 관행, (책임감 있고 신뢰할 수 있는) 시스템을 갖추는 것이 이 새로운 환경에서 생존하고 번영하는 데 필수적이라는 것입니다. 이번 주에 고객 경험에서 AI 활용과 관련하여 가장 중요한 몇 가지 학습 내용을 자세히 살펴보겠습니다.

2024년 CX 및 AI 트렌드

2024년 상위 4대 CX 및 AI 주요 사용 사례

Medallia의 15년 동안 검증된 기본 AI 기능과 최신 AI 혁신 기술은 CX 실무자가 데이터를 의미 있고 실행 가능한 인사이트로 전환하고, 보다 효율적인 고객 상호작용을 가능하게 하며, 맞춤형 교육을 통해 직원 생산성을 높이고, 고객과 비즈니스를 위한 최적의 조치를 안내하는 네 가지 영향력 있는 사용 사례를 달성할 수 있도록 세심하게 개발되었습니다.

1. AI를 사용하여 데이터 분석의 품질을 개선합니다.

아테나에게 물어보세요( Medallia)는 브랜드가 고객 경험 데이터에서 더 많은 가치와 인사이트를 얻을 수 있도록 설계된 새로운 AI 혁신 기술 중 하나입니다. 이 AI 어시스턴트는 대규모 언어 모델을 사용하여 고객 데이터와 관련된 모든 질문에 즉석에서 답변을 제공하며, 직원들이 보고서와 대시보드를 파헤쳐 답을 찾을 필요 없이 요약, 그래프, 차트 또는 기타 모듈의 형태로 즉각적인 데이터 분석을 제공합니다.

2. AI를 사용하여 데이터 분석 속도를 가속화합니다.

Medallia의 테마 기능은 생성형 AI를 사용하여 보다 세분화된 새로운 트렌드를 즉시 표시함으로써 직원들이 근본 원인 분석에 소요되는 시간을 절약하여 중요한 트렌드를 찾아내고, 필요한 경우 이를 주제로 승격하며, 팀이 신속하게 추적하고 트렌드를 파악하여 KPI가 어떻게 그리고 왜 변화하고 있는지 조사할 수 있도록 지원합니다.

3. 고객 커뮤니케이션을 위한 콘텐츠 생성에 AI를 활용합니다.

Medallia의 새로운 스마트 응답과 같은 AI 솔루션을 사용하면 컨택 센터, 고객 경험 및 직원 경험 팀 전반에서 인력의 역량과 생산성을 확장할 수 있습니다. 스마트 응답은 직원이 답장으로 보내기 전에 검토하고 수정할 수 있는 고객 피드백 기록에 대해 개인화되고 공감하며 정확한 답변을 자동으로 생성하여 개인화를 강화하는 동시에 답변 작성 시간을 절약할 수 있도록 도와줍니다.

4. 세대별 AI를 사용하여 대화 데이터의 간결하고 관련성 높은 요약을 생성합니다.

Medallia의 지능형 요약은 연락 이유, 문제 해결 정보, 대화 내용 등의 세부 정보를 제공하는 모든 고객 상호작용을 즉시 요약하는 AI로 구성된 요약을 통해 직원들이 수천 시간의 시간을 절약하고, 수백만 개의 기록에서 일관성을 높여 사용자가 올바른 인사이트를 찾기 위해 상호작용을 스크롤하는 시간을 줄일 수 있도록 해줍니다.

조직을 위한 CX 및 AI 혜택

Experience '24 Medallia의 수석 부사장 겸 상임 고문인 빌 스타이코스는 UBS의 고객 서비스 부문 미국 자산 관리 책임자인 지니 쿠빌론, 고객 경험 인사이트 및 분석 부문 글로벌 책임자인 아스트리드 코왈치크( Volvo Cars), 월그린의 부사장 겸 최고고객책임자 트레이시 브라운과 함께 CX의 미래에 대한 흥미로운 패널 토론의 사회를 맡았습니다. 이들은 현재 AI를 어떻게 활용하고 있으며 앞으로의 적용에 대해 어떻게 생각하고 있는지 논의했습니다. 다음은 이들이 논의한 주요 사용 사례 중 일부입니다:

1. 직원의 업무 편의성 향상

볼보의 고객들은 인간적인 상호작용을 중요하게 생각하며, 코왈치크는 이러한 인간적인 상호작용을 봇 기반 경험으로 대체하는 것이 아니라 고객과 상호작용하는 직원들의 효율성과 표준 지식을 높이는 데 AI의 가치가 있다고 생각한다고 설명합니다.

UBS의 쿠빌론도 이러한 잠재력을 보고 있다고 말합니다. 그녀는 AI를 재무 설계사의 역할을 보다 효과적이고 효율적으로 수행할 수 있게 해주는 '위대한 보조자' 또는 '위대한 촉진자'로 생각한다고 말했습니다. AI를 활용하는 한 가지 영역은 재무 설계사가 "궁극적으로 고객을 위해 더 나은 결정을 내리고 그러한 인사이트를 고객에게 제공할 수 있도록" 시장 데이터, 위험 데이터, 개인 위험 성향에 관한 회사의 독점적인 연구를 종합하는 것입니다. 그녀는 회사의 모든 교육 및 프로세스 문서와 FAQ를 AI를 사용하여 직원들이 학습 목적으로 더 '스낵처럼' 즐길 수 있는 콘텐츠로 만드는 데 큰 기회가 있다고 말합니다.

2. 고객 경험 개선

Walgreens의 경우, 브라운과 그녀의 팀은 고객에게 가치를 더할 수 있는 AI 사용 방법, 특히 고객 여정에서 마찰이 발생하는 지점을 해결하기 위한 방법을 고민하고 있습니다. Walgreens의 연구에 따르면 고객이 매장을 방문하고, 탐색하고, 계산하고, 제품이나 서비스를 받을 때 마찰이 발생할 수 있는 네 가지 영역을 파악했으며, 이러한 상호작용에서 고객이 원하는 것은 시간과 비용을 절약하고, 인사이트와 제품 및 서비스를 통해 더 스마트하고 기분이 좋아지며, 브랜드에서 개인으로서 인정받고 대우받는 것이라고 합니다. 또한 Walgreens의 연구에 따르면 고객들은 깨끗한 매장, 빠르고 친절한 서비스, 진열된 상품, 빠르고 정확하게 처방전을 받을 수 있는 기능을 원하는 것으로 나타났습니다. 따라서 이 브랜드는 더 나은 경험을 제공하기 위해 이러한 영역에서 AI와 기술을 활용하고 있습니다. 이들은 먼저 Medallia 와 파트너십을 맺고 이러한 우수성 동인을 Medallia 내 리포팅에 구축하여 9,000개 매장의 각 요소별 실적을 즉시 분석할 수 있도록 했습니다.

3. 개인화 제공

월그린은 1억 명 이상의 고객을 데이터베이스에 보유하고 있으며, 브라운은 이 소매업체가 AI를 사용하여 각 개인이 필요로 하는 것을 예측하여 적절한 개인에게 적절한 경험을 적시에 제공하고 있다고 말했습니다.

4. 운영 효율성 향상 및 비용 절감

브라운은 머천다이징과 운영부터 제품 개발, 마케팅, 공급망 관리에 이르기까지 리테일 생태계 전반에 걸쳐 AI를 활용하여 가치를 창출할 수 있는 기회가 많다고 설명합니다.

Walgreens가 운영 효율성과 비용 절감을 위해 AI를 활용하는 방법 중 하나는 각 소매점에 특화된 날씨 및 이벤트 데이터와 같은 외부 데이터 소스와 매장 방문 데이터, 건강 및 웰빙 데이터를 포함한 고객 데이터를 결합하여 수요 예측을 통해 품절 문제를 방지하고 재고 수준을 관리하여 필요한 것만 보유할 수 있도록 하는 것입니다. 브라운은 "이러한 작업을 통해 고객의 품절 문제를 15% 줄이고 재고를 5% 줄일 수 있었습니다."라고 말합니다.

CX 및 AI 모범 사례: 올바른 방법으로 인공 지능 활용하기

쿠빌론은 인공 지능을 올바른 방식으로 사용하는 브랜드는 사람 우선, 플랫폼 후의 접근 방식을 채택한다고 설명합니다. 이들은 기술을 위해 AI에 투자하는 것이 아니라 책임감 있고 윤리적으로 AI를 사용하여 실제 고객과 직원의 문제를 해결하기 위해 투자합니다.

AI 사용에 대한 내부 지침 수립

코왈치크에 따르면 볼보는 브랜드의 AI 원칙을 결정하는 AI 위원회를 설립했으며, 이는 AI를 올바른 방식으로 사용하기 위한 필수 요소입니다.

이러한 유형의 가이드라인은 개인정보 보호, 규정 준수, 공유 및 투명성 관점에서 책임감 있게 AI를 사용하기 위한 매개변수를 설정해야 한다고 브라운은 덧붙였습니다.

데이터 품질 우선순위 지정

조직은 대면 상호작용부터 디지털 접점에 이르기까지 다양한 소스의 모든 데이터를 한데 모아 AI가 사용할 수 있는 방식으로 구조화해야 한다고 코왈치크는 말합니다.

Medallia의 CEO 조 티렐이 기조연설에서 설명했듯이, AI를 통해 얻을 수 있는 인사이트는 "AI가 액세스할 수 있는 데이터의 양만큼만 얻을 수 있습니다."

데이터 보안과 신뢰에 중점을 둔 기술 파트너를 선택하세요.

Medallia의 서비스 운영 및 보안 담당 이사이자 Medallia의 AI 조정 위원회 위원인 스콧 고먼은 최근 체험 프로그램에서 AI 보안이 우선시되어야 하는 이유와 "보안 고려 사항은 AI 모델을 설계하고 구현하는 방법의 기본이며, 앞으로도 항상 기본이 될 것"이라는 글을 썼습니다.

이 글에서 그는 브랜드가 최신 법률, 데이터 보안, 규정 준수 표준, 규정 및 우려 사항을 염두에 두고 적극적으로 플랫폼을 구축하는 파트너를 선택함으로써 AI와 관련된 잠재적 위험을 완화할 수 있다고 설명했습니다. 고먼의 블로그(Medallia)에서 경험 플랫폼에 AI를 위한 견고하고 안전한 기반을 구축하는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

Experience '24 기조연설에서 시모네타 투렉은 Medallia 이 어떻게 "모든 경험에 신뢰를 구축"하고 있는지에 대해 설명했습니다. 그녀는 고객이 "새로운 AI 기술을 통합하면서 데이터, 보안 및 개인 정보를 보호하고 있다는 사실을 안심할 수 있도록 신뢰에 초점을 맞추고 있습니다."라고 덧붙였습니다.

그렇기 때문에 법무, 개인정보 보호 및 보안, 규정 준수, 제품 및 엔지니어링, 고객 조직의 구성원들로 구성된 AI 조정 위원회를 만들어 AI와 관련된 감독, 지침 및 정책을 제공하고 있습니다. 이 그룹의 목표는 "예를 들어 보안 및 데이터 액세스 정책을 준수하도록 데이터 제어에 대해 고민하고, AI 모델의 편견과 독성을 제거하고 필터링하기 위한 것"이라고 Turek은 설명합니다.

또한 발표의 일환으로 책임감 있고 윤리적인 AI 사용에 초점을 맞춘 고객 및 파트너 회원으로 구성된 AI 자문위원회( Medallia )를 출범한다고 발표했습니다.

최고의 인간 지능과 인공 지능 활용하기

Experience '24의 토론에서 일관된 주제는 CX에 AI를 활용하는 것이었습니다: AI를 고부가가치 인간 상호 작용을 대체하는 데 사용해서는 안 된다는 것입니다.

결국, 해들리 스파다치니( Medallia)의 수석 제품 마케팅 매니저는 기조연설에서 "인공지능이 인간의 손길을 대체할 수는 없지만, 인공지능과 함께 일함으로써 인간은 자신이 가장 잘하는 일, 즉 연결을 할 수 있습니다."라고 설명했습니다.

최종 생각

Medallia 에서는 기업이 직원을 위한 새로운 차원의 개인화 및 생산성을 실현하여 조직의 효율성, 비용 절감 및 지속 가능한 성장을 촉진할 수 있는 책임감 있는 AI 솔루션을 제공하는 데 주력하고 있습니다. 브랜드가 경험을 이해하고 개선하기 위해 AI를 언제, 어떻게 사용할지 결정할 때는 신중하게 고려하는 것이 중요합니다.

투렉은 기조연설에서 "사후 대응이 아닌 선제적으로 책임감 있는 AI를 도입하는 기업이 지속적인 성공을 거둘 것"이라고 말했습니다.

Medallia 에서 CX와 AI 에 접근하는 방법과 최신 AI 혁신에 대해 자세히 알아보려면 Experience '24 키노트: 제너레이티브 AI와 개인화의 가능성의 재정의에서 확인하세요.