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생성형 CRM이 여러분의 비즈니스에 미칠 영향

작성일: 2023. 5. 19

페르소나는 인터뷰, 설문조사, 청중 인사이트, 연구 등을 통해 수집한 질적 및 양적 데이터에 기반합니다. [Adobe Stock]

생성형 CRM은 AI의 기능을 고객 데이터와 결합하여 향상된 효율성을 제공합니다. [Getty Images/Malte Müeller]

생성형 AI는 다양한 기업의 CRM을 재편할 준비가 되어 있습니다. 이 최신 기술을 CRM과 함께 사용할 때 팀의 업무 효율성 및 개선된 고객 경험 창출에 어떠한 도움을 줄 수 있는지 알아보십시오.

직원 측면

여러분이 방금 신규 고객 계정을 할당받은 세일즈 직원이라고 가정해 보겠습니다. 기업 개요를 찾고 최신 뉴스를 파악하고 올바른 연락처를 검색하고 소개 이메일 초안을 작성하는 데 몇 시간이 소요될까요? 그럼 이제 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼이 이 모든 작업을 단 몇 초 만에 완료하고 여러분은 해당 이메일의 세부 내용을 수정하여 보다 빠르게 전송할 수 있다고 상상해 보십시오.

이는 생성형 인공지능(AI)의 기능과 고객 데이터의 결합을 통한 팀의 생산성 증대라는 생성형 CRM의 약속입니다.
세일즈포스의 최고 디지털 에반젤리스트(Chief Digital Evangelist)인 발라 아프샤르(Vala Afshar)는 다음과 같이 말했습니다. “생성형 CRM과 CRM은 전기자전거와 자전거의 관계에 비유할 수 있습니다. 전통적인 자전거를 탈 수도 있지만 왜 굳이 예전으로 돌아가야 할 이유가 있을까요?”

여러 팀 전반에 걸친 뷰

생성형 AI는 기업 내 여러 부서에서 CRM을 재편할 준비가 되어 있습니다. 생성형 AI는 기업이 영업, 서비스, 마케팅, 상거래 및 IT 상호작용 전반에 걸쳐 AI가 생성한 콘텐츠를 빠르고 손쉽게 제공할 수 있도록 합니다.

서비스팀의 경우, 이는 고객 문제에 대한 이해, 예측 및 대응이 가능한 보다 스마트하고 개인화된 챗봇 생성의 자동화가 될 수 있습니다.
마케터는 생성형 CRM을 이용해 정확하고 매력적이며 검색 엔진에 최적화된 제품 설명을 보다 빠르게 생성할 수 있습니다.

거부할 수 없는 흐름

생성형 AI는 2022년 11월 ChatGPT가 발표된 이후 많은 논의와 관심을 촉발했습니다. 해당 기술은 머신러닝과 알고리즘을 활용해 텍스트, 오디오, 이미지, 코드와 같은 콘텐츠를 생성합니다.

세일즈포스는 최근 세계 최초의 CRM용 생성형 AI 세일즈포스 아인슈타인을 발표했습니다.

생성형 CRM이란?

생성형 CRM은 생성형 AI의 기능과 고객 데이터의 결합을 통해 생산성 및 효율성 증대에 기여합니다. 질문에 대한 답변, 대화 텍스트 준비, 이메일 작성 등 다양한 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 질병 및 환경 문제 해결에도 도움을 줍니다. 이용자 수가 늘어날수록 더욱 스마트해지고 빨라질 것입니다.

생성형 CRM은 또한 지루한 일상 업무를 대신 수행함으로써 사용자가 보다 중요한 프로젝트에 집중할 수 있는 시간을 확보합니다. 단 몇 초 만에 인터넷 및 관련 데이터를 완벽히 검색할 수 있기 때문에 고객 서비스 상호작용 시 보다 우수한 대응을 도출한 후 해당 상호작용 및 과거 상호작용을 기반으로 지식 문서를 작성하는 데 도움이 됩니다.

세일즈포스의 AI 및 머신러닝 부문 선임 부사장(Senior Vice President of AI and Machine Learning) 자예쉬 고빈다라잔(Jayesh Govindarajan)은 “아이디어에서 초안으로 가는 과정이 훨씬 쉬워진다. 즉, 이러한 기술은 사용자가 참여한 6번의 회의 내용을 바탕으로 문서를 작성하거나 접근 방식을 개선하기 위한 인사이트를 찾을 수 있도록 여러 대화를 요약할 수 있다”고 말했습니다.

생성형 CRM이 생산성, 효율성 및 고객 관계를 증진하는 방법

우리는 일상적인 업무 수행에 많은 시간을 소비합니다. 데이터 및 연구 결과를 일일이 검색하고, 신규 소셜 마케팅 캠페인을 소개하는 신선한 광고를 제작하기 위해 고민하고, 잠재 고객을 대상으로 한 완벽한 피칭 이메일을 작성 및 수정하며, 불만족 고객에게 안정적으로 대응하기 위해 노력합니다. 그렇다면 산업의 종류나 부서에 관계없이 이 모든 것을 간소화할 수 있는 툴이 있다면 어떨까요?

다양한 산업 전반에 걸쳐 생성형 AI의 기능을 CRM과 결합하는 생성형 CRM 툴이 이를 곧 실현할 것입니다.

가치 창출 시간 단축

AI가 등장한 지도 꽤 오랜 시간이 지났고 세일즈포스의 아인슈타인은 이미 매일 2,000억 개 이상의 예측을 제공하고 있습니다. 글쓰기 분야의 ChatGPT 및 예술 분야의 Dall-E와 같은 생성형 AI 제품은 업계 전반에 걸쳐 업무 효율성을 높일 수 있도록 지원하고 있습니다. 그렇다면 이러한 기술은 특히 고객 관계 구축 및 유지에 어떠한 영향과 도움을 줄까요?

아프샤르는 “CRM용 생성형 AI가 지닌 진정한 기능은 가치 창출 시간을 단축하는 것”이라고 말했습니다.

아프샤르는 또한 이러한 기술이 우리가 인터넷에서 접하는 불필요한 정보를 필터링하는 데 도움을 줄 것이라고 덧붙였습니다. 생성형 CRM은 사용자의 질문에 답변하기 위해서 무엇을 검색해야 하는지 알 정도로 스마트하게 발전할 것입니다.

중요 업무를 위한 시간 확보

여러분이 신규 고객 확보를 계획하고 있다고 가정해 봅시다. 몇 시간 동안 세일즈 피치를 보완하기 위해 필요한 데이터를 검토했지만 결국 찾은 것은 오래된 데이터입니다. 이후 네트워크와 회사 웹사이트를 샅샅이 뒤져 도움을 줄 수 있는 적임자를 찾으려고 노력했지만 이들은 2주 전에 회사를 떠났습니다. 이처럼 여러분은 새로운 관계 구축이 아닌 반복적인 일상 업무에 귀중한 시간을 할애해야 합니다.

세일즈포스 퓨처스의 선임 이사(Senior Director) 데이비드 벌시(David Berthy)는 “CRM에서 일반적으로 수행되는 작업에 대해 생각해 보면, 반복 및 자동화 작업이 상당수를 차지한다는 것을 알 수 있다. 이러한 작업이 빠르게 수행된다면 속도 및 생산성을 높일 수 있으며 여러분이 제품을 판매하고자 하는 이들과 관계를 구축하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다”고 말했습니다.

신뢰할 수 있는 AI

보안과 개인정보보호는 생성형 AI에 대한 구체적인 우려를 다루는 가이드라인과 함께 신뢰할 수 있는 AI에 대한 오랜 원칙을 기반으로 하는 생성형 CRM의 핵심이 될 것입니다.

일부 생성형 AI 모델은 대중에게 공개된 데이터만 활용하지만 생성형 CRM은 안전한 비공개 고객 데이터에 더해 공개 데이터도 활용합니다. 이는 비즈니스를 위한 기술의 신뢰도 및 영향력을 구축하는 핵심 요소입니다.

고빈다라잔은 “ChatGPT를 비롯한 기타 시스템은 매우 강력하며 공개 데이터 소스에 기반한다. 하지만 기업에 적용하기 위해서는 해당 조직에서 이용 가능한 데이터에 기반해야 한다. 공개 데이터와 비공개 데이터를 결합할 수 있는 기술이 고객에게 더욱 신뢰할 수 있고 가치 있는 경험을 제공할 수 있다”고 말했습니다.

생성형 CRM의 현장 적용 예시

다음은 생성형 CRM의 다양한 활용 예시입니다.

서비스

생성형 CRM은 지식 문서 작성, 응답 시간 개선, 고객 피드백 분석 및 자주 묻는 질문에 대한 답변을 지원합니다. 고객과 가상 채팅을 하고 있다고 가정해 봅시다. 고객이 메시지를 보내는 동안 아인슈타인 GPT는 수천 개의 웹 페이지와 데이터를 검색하여 여러분이 최상의 답변을 도출할 수 있도록 합니다. 여러분은 이 답변을 편집해 고객이 기계가 아닌 사람과 채팅하는 것처럼 느껴지게 할 수 있습니다.

영업

생성형 CRM은 리드 생성 강화, 향후 판매 추세 예측, 판매 데이터 분석 및 개인화된 커뮤니케이션 생성을 지원합니다. 예를 들어, 생성형 CRM은 기업과 관련된 최신 정보를 찾고 적절한 내부 인물을 지정할 수 있습니다. 이후 이메일 초안을 작성하고 기업 또는 업계 최신 정보 및 통계를 제공하여 세일즈 직원의 회의 준비를 돕습니다.

마케팅

생성형 CRM은 검색 및 구매 내역에 기반해 특정 청중을 대상으로 한 시각적으로 매력적인 맞춤형 광고를 설계하고 고객 구매 행동을 예측하기 위한 예측 모델을 구축하며 인플루언서 캠페인을 생성합니다. 예를 들어, 텍사스주 오스틴의 상업 지구에 새로운 신발 가게가 문을 연다고 가정해 봅시다. 생성형 CRM은 해당 지역에 대한 SNS 프로모션을 설계한 후 과거 구매 내역 또는 SNS 게시물 및 댓글을 기반으로 해당 매장을 방문할 가능성이 가장 높은 고객을 표적화합니다.

아프샤르는 “이처럼 생성형 AI는 데이터를 활용해 실시간으로 우리를 안내할 수 있는 힘을 지니고 있다. 궁극적인 목적은 실시간 CRM의 생성 기능에 기반한 분석을 규범적으로 사용하는 것”이라고 말했습니다.

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