AI, 예측 분석, 어플리케이션을 통해 제공하는 최고의 고객 경험

작성일 : 2021.09.27

정보가 핵심이 되는 제4차 산업 혁명 속에서 기업이 차별화된 고객 경험을 제공해야만 성공할 수 있다는 말에는 의심할 여지가 없습니다.

Harvard Business Review Analytics Services가 실시한 조사에 따르면, 경영자의 73%는 만족스러운 결과를 달성하기 위해 고객의 기대에 충족하고 신뢰할 수 있는 고객 경험을 제공하는 것이 필수라고 말합니다. 또한, 경영자의 93%는 고객 경험을 제공함에 있어 2년 내에 큰 위기가 올 것이라 말하고 있습니다. 고객 경험의 중요성을 인지하고 기술을 도입하여 기업 문화와 조직을 혁신하지 않으면 우수한 고객 경험을 실현할 수 없습니다. 

상기 조사에서, 자사의 고객 서비스 전략과 접근 방식이 「매우 효과적」 이라고 답한 경영자는 15%에 불과합니다. 그렇지만 효과적으로 고객 경험을 변화하지 못하는 이유가 데이터와 기술이 부족하기 때문이라고 할 수만은 없습니다. 

세계는 현재 다음과 같은 상황에 있습니다. 

• 하루에 발생하는 데이터는 44제타바이트

• 도구의 사용으로 응용프로그램 개발 생산성 44% 향상

• 소비자가 소유하고 있는 자동차와 자택의 80%가 인터넷에 접속

• 2020년에는 VR/AR 환경에서 쇼핑하는 소비자가 1억 명 이상

• 2020년까지 웹 브라우저의 30%가 스크린 없이 활용 가능 

• 2030년에는 인공지능 (AI)과 자동화로 인해 생산성이 전세계적으로 38% 향상

Harvard Business Review는 트렌드와 고객 경험의 중요성을 인식하면서도 기업이 기술을 효과적으로 활용할 수 없는 이유를 상세하게 분석하고 있습니다. 

위의 그림에서 볼 수 있는 차이는 데이터의 식별과 통합에서 발생하고 있습니다. 제4차 산업 혁명에 대응하기 위해모든 채널에서 고객과 제품 데이터를 통합하고 데이터를 바탕으로 고객 경험 현상을 파악하며, 전 부서에서 데이터를 시각화 할 필요가 있습니다. 또한, 인공지능 (AI)과 예측 분석에 있어 기술을 활용하여 고객의 기대에 넘어서는 고객 경험을 제공함으로써 데이터는 의미를 갖게 됩니다. 

문제는 데이터 부족에 관련된 것이 아닌 기업의 데이터 처리 능력입니다. Harvard Business Review에서 수집한 데이터에 따르면, 오직 20%의 기업만이 수집한 데이터를 기반으로 구체적인 조치를 취하고 있다고 답했습니다. 즉, 대부분의 기업들은 고객 정보를 정확히 파악하고 있지 못하고 있음을 알 수 있습니다.

제4차 산업 혁명에서 살아남는 기업은 고객 데이터를 신속하게 처리하여 더 우수한 고객 경험을 제공하는 기업입니다. 

그렇다면 왜 기업들은 데이터를 신속하게 처리하지 못할까요? 우선, 고객 데이터가 POS, ERP, 소셜 미디어, 이커머스와 같은 다양한 시스템에서 수집 및 관리된다는 점을 고려해봐야 합니다. Harvard Business Review에서 가장 중요시되는 데이터소스는 CRM 시스템으로, 72% 이상의 기업이 고객 정보를 취득하기 위해 이용 빈도가 가장 높고 중요한 데이터소스 라고 답하고 있습니다. 단, 사용하는 CRM 시스템과 CRM의 도입 상황은 기업에 따라 다르기 때문에 질 좋은 고객 경험의 제공에 있어 CRM을 활용하여 얻을 수 있는 가치는 기업에 따라 크게 달라집니다. 

기업에서 종종 고객 정보를 어디에 보관하면 좋을지, 어떻게 데이터를 관리하고 최신 상태로 유지하여 사용하기 쉬운 형태로 표준화할지 질문하기도 합니다.

그러나, 이러한 고민은 CRM의 활용을 고려해볼 때 맞지 않는 질문입니다.

중요한 것은 데이터의 표준화와 보관이 아닙니다. 매일 발생하는 데이터의 양을 고려하면 이는 불가능합니다. 단일 고객 정보의 데이터소스 설정에 필요한 것은 모든 데이터를 모아 보관하는 것이 아닌 다양한 데이터소스를 조정하고 목적에 맞는 데이터소스를 이용하는 것입니다. 다른 장치들에 저장된 데이터를 운영할 수 있는 장소에 둔다면, 반드시 모든 데이터를 한 곳에 모아둘 필요는 없습니다. 그래서 더 많은 기업들이 이벤트 기반의 아키텍처를 적용하고 있는 것입니다. 우수한 고객 경험을 제공하기 위해 데이터를 한 곳에 모아두지 않아도 다른 장소에 있는 다양한 데이터소스에 AI 플랫폼이 전제 조건으로 접근하여 모든 업무의 흐름을 처리하면 됩니다. 제4차 산업 혁명에서 중요한 핵심은 데이터의 보존이 아니라 실제 조치를 취하는 것입니다. 

고객이 원하는 경험을 제공하기 위해서는 우선 단일화된 관점이 필요합니다. 장기간에 걸쳐 충성 고객으로 만들기 위해서는 인공지능(AI)과 예측 분석 활용이 중요한 수단입니다. 오토바이 제조업자의 고객을 예시로 소개하겠습니다. April이라는 고객은 첨단 기술 기업에 근무하며 오토바이를 좋아합니다. April은 최근 멋진 상위 모델의 오토바이를 구하길 원했고, 엔진음을 울리며 샌프란시스코를 달리고 싶어합니다. 슬슬 구입하려던 때, 오토바이 제조업자는 April이 눈 여겨 보고 있던 오토바이의 한정 시승 캠페인을 메일로 보냈습니다. April은 같은 회사의 웹 사이트에서 오토바이의 견적을 내보고 고객 커뮤니티에 참가하여 Facebook 광고를 클릭했던 것입니다. 이 정보로 회사는 유망한 고객을 인식하고 시승 캠페인에 반응할 가능성이 높다고 인지할 수 있습니다. 

April은 광고에 즉각적으로 반응하고 소셜 네트워크 프로필에서 몇 번의 클릭으로 시승 이벤트에 참가를 등록합니다. 이벤트 당일 판매 대리점에 도착하면 프로필을 파악하고 있던 담당자가 나타나 바로 시승할 수 있도록 준비된 오토바이로 안내합니다. 그 후 망설임없이 바로 오토바이를 주문하게 되고 자택까지 배송을 받게 됩니다. 

오토바이를 받게 된 April은 첫 주행을 나가려 합니다. 다음에는 어떤 일이 일어날까요?

오토바이의 강철 페달을 밟으면 바로 응용프로그램이 속도와 기울기, 출력, 가속도를 기록하고 데이터를 오토바이 제조업자에게 실시간으로 전송합니다. 

처음 10마일을 돌파하면 응용프로그램에서 첫 마크를 획득합니다. 그 후 April이 겨울에 자주 주행을 나가는 것을 알아챈 오토바이 제조업자는 현지 기후에 맞는 라이더 자켓을 추천합니다. 

또한 응용프로그램은 취득한 출력과 가속도 데이터를 기반으로 앞으로 발생할 문제점을 예측하고 오토바이의 정비를 안내합니다. April은 정비를 받기 위해 오토바이 제조업자에게 전화하거나 웹 사이트에 방문할 필요가 없습니다. 이미 Facebook에 준비해둔 챗봇과의 채팅으로 예약을 완료할 수 있기 때문입니다. 이와 같은 경험으로 April과 같은 고객은 브랜드와 제품에 좋은 인상을 갖게 되고 구매자에서 팬으로 변화하게 됩니다. 

이벤트 기반의 아키텍처와 인공지능(AI), 예측 분석을 결합하려는 노력은 먼 미래의 이야기가 아닌 앞으로 곧 닥칠 일입니다. 4차 산업 혁명이 도래한 가운데, 모든 기업이 나아가야할 끝이 없는 여행이라고 할 수 있습니다. Harvard Business Review 조사에서 인용된 금융 서비스 회사 CEO의 말입니다. 「우리의 노력은 순조롭게 진행되고 있습니다. 하지만 끝이 없는 여행이기 때문에 결코 현실에 안주해서는 안됩니다.」 

기업이 선택해야 할 가장 좋은 조치는 지속적인 혁신을 위해 상세한 고객 정보 수집 활용 전략을 개정하는 것입니다.