AI 기반 인사이트로 옴니채널 CX 전략을 강화하는 방법

 | Sprinklr 스프링클러 코리아 2021.09.29
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앞서 고객 경험이 어떻게 변화하고 있는지, 그리고 방대한 디지털 고객 데이터를 수집하고 개발하는 3가지 전략의 중요성을 함께 살펴봤다. 이제는 그 많은 데이터로 실용적 인사이트를 만들어내는 방법을 논의할 차례다.

즉, 구체적으로 이 모든 정보를 사용해 고객 경험을 향상하고, 브랜드 충성도를 구축하며, 제품과 서비스를 개선하는 방법을 찾아내야 한다는 의미다. 우선 다행인 것은 이러한 문제에 직면한 업체나 마케터가 적지 않다는 점이다. 실제로 한 조사에 따르면, 여러 마케터 중 97%가량은 소속 조직이 고객 데이터를 인사이트로 전환하거나 실제 전략에 반영하는 데 미숙하다고 답하고 있다.

97%라는 압도적인 수치를 개선하기는 얼핏 불가능에 가까워 보인다. 하지만 인공 지능(AI)이 있다면 얘기가 달라질 것이다. AI는 이제 그저 “있으면 좋은” 정도가 아니라, 옴니채널 리스닝을 실용적 인사이트로 전환하는 고객 경험 전략의 필수 구성요소로 작용한다.
 

그렇다면 인공 지능(AI)이란 무엇일까?

인공 지능은 인간이 생각하고, 행동하고, 학습하는 방식을 대규모로 시뮬레이션하며, 페타바이트급 비구조적 데이터로 실시간으로 학습하고 적응할 수 있다. 중요한 것은 업계 최고의 AI를 다양한 고객 또는 수직 모델에 적응하도록 교육하여, 이 과정에서 생성한 인사이트가 기업의 경영이나 소속 산업에 맞춤화를 보장할 수 있다는 점이다. 예를 들어, “sick”이라는 단어는 스포츠 미디어 업계와 의료 업계에서 서로 극명히 다른 의미를 지닌다. 또한, AI는 기본적인 감정 분석부터 위치, 제품 같은 다양한 차원에 걸쳐 고객 피드백을 분석하여 구체적이고 실용적인 인사이트를 바탕으로 더욱 정교한 결과를 추출한다.

이 때에는 모든 AI가 동일하지 않다는 점을 알아야 한다(때때로 AI가 아닌 것이 AI라고 불리는 경우도 있다). AI 수준으로 학습하고 적응하지 못하는 동적 기능이나 규칙에 기반한 자동화 기술은 진짜 AI와 구별되어야 한다. 정확한 구별 방법을 살펴 보자.
 

AI가 고객 데이터를 처리하는 방법

AI가 없이 오늘날의 수많은 디지털 채널에서 고객의 방대한 비구조적 데이터 양을 처리하기란 매우 어렵다. AI의 기본적 형식은 감정을 이해하는 데서 출발하지만, 데이터에 포함된 감정과 의도를 포착하고 스팸 메세지를 감지하도록 기능이 확장될 때 그 빛을 발하기 시작한다. 고도의 AI 활용 방안에는 업계나 산업별에 맞춤화된 알고리즘을 생성하여 피드백 순환고리를 통해 지속적으로 학습하며 성장하는 경우가 있다.   

데이터를 인사이트로 변환하여 학습하려면, 게시물이나 메시지에서 최대한 많은 정보를 포착하여 테마, 토픽, 뉘앙스 등으로 요약하는 것이 중요하다. 이러한 관찰은 다음과 같은 기본 문장 구조를 중심으로 시작된다.
 
  • 시간 : 메시지의 적시성 제공
  • 주어 : 주어에 따른 오디언스 또는 브랜드 관련 인사이트
  • 목적어 : 목적어에 따른 제품 또는 브랜드 관련 인사이트
  • 장소 : 위치 관련 인사이트
  • 형용사 : 오디언스의 감정 관련 정보
  • 동사 : 트렌드 및 세분화 관련 정보

해시태그 등과 같은 여러 맥락적 요소를 이용해 출처, 트렌드, 행동별 데이터를 수집할 수 있다. AI는 이모티콘, 사진, 이미지, 비디오, gif 등 비텍스트 요소까지 식별해, 비즈니스에 긍정적 영향을 미치는 요소를 더욱 완벽하게 파악할 수 있다.
 

AI가 고객 데이터를 실용적 인사이트로 전환하는 방법

효과적인 AI는 기계 학습과 자연어 처리(NLP)로 데이터를 자동으로 보강, 분류하고, 이상 징후를 파악하며, 상황에 알맞은 콘텐츠나 브랜드가 취해야 할 행동을 추천한다. 업계 최고의 AI는 80% 이상의 정확도로 SNS 이미지에서 특정 인물, 장소, 개체, 로고를 감지한다. 따라서 기업은 브랜드가 제품에 대한 소비자의 감정을 파악하고, 고객이 제품을 사용하는 방법에 대한 이해를 높인다. 이렇게 얻은 인사이트를 브랜드에 활용하는 몇 가지 예시를 들면 다음과 같다.
 
  • 프로덕트 인사이트 : 자사 제품과 경쟁사 제품의 전체적인 고객 경험을 수치화하여 비교하고 벤치마킹을 통해 개선점을 파악
  • 서비스 인사이트 : 고객 여정의 모든 접점에서 고객 경험을 수량화하여 보고 경쟁사와 벤치마킹하여 분리된 고객 경험 부분을 보완
  • 시각적인 인사이트 : 이미지에 표현된 브랜드 로고, 물체, 장면, 활동, 성별, 감정을 감지
  • 오디언스 인사이트 : 선호도, 관련성, 의견들을 파악하여 오디언스 세그먼트에 중요한 것을 이해
  • 스팸 탐지 : 광고 및 부적절한 콘텐츠를 식별하는 내장된 스팸 탐지 기능을 활용하여 원하지 않는 메시지를 신속하게 필터링
  • 콘텐츠 인사이트 : 고객들이 원하는 원활한 소통 이면에 있는 다양한 요소들을 이해하여 브랜드의 대고객 소통을 강화하고 경쟁사를 벤치마킹
  • 위치 인사이트 : 고객과 소비자의 평가, 리뷰, 의견을 파악하여 그들이 물리적 위치에 대해 말하는 내용을 이해
  • 스마트 알림 : 위기 상황이 전파되거나 중대한 결과를 초레하기 이전에 조기에 감지  
  • 기준 관리 및 제안 : 가장 유의미한 메시지를 찾아 대기줄 맨 위로 이동
 

AI가 비즈니스에 미치는 긍정적 영향

지금까지 옴니채널 리스닝 전략에서 왜 AI가 필수적으로 중심에 있어야 하는 이유, 그리고 수많은 비정형 데이터 중 행동 가능한 인사이트를 빠르고 대규모로 발굴하는 방법을 알아보았다. AI를 도입한 기업은 비즈니스 생산성을 40% 높일 수 있고, AI를 이용하는 것만으로도 향후 10년 동안 현금 흐름을 두 배로 늘리며, 평균 마진을 8~10% 더 높일 수 있다.

그러나 AI 솔루션을 평가할 때 떠올려야 하는 질문도 몇 가지 있다. 스프링클러의 ‘AI 기반 인사이트로 고객 경험을 혁신하는 3단계’ 이북에서 이러한 AI 솔루션 평가 시 꼭 확인해야 하는 항목을 확인할 수 있다. 또한 고객을 더욱 만족시키기 위해 AI 기반 인사이트를 비즈니스에 활용하는 방법도 알아보자. 스프링클러 모던 리서치(Sprinklr Modern Research)에 대한 자세한 정보도 찾을 수 있다.

카비야 네이스는 스프링클러 제품 마케팅, 코어 플랫폼 및 제품 전무 이사로 재직 중인 전문가다.

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