2022년 AI가 고객 경험을 개선하는 방법
게시 됨: 2022-05-06Accenture는 인공 지능(AI)이 2035년까지 기업 수익성을 평균 38% 증가시킬 잠재력이 있다고 보고했습니다. *
이를 염두에 두고 AI를 사용하여 고객 경험 을 개선하는 것이 브랜드의 사용자 참여, 유지 및 전환을 개선하는 열쇠가 될 수 있습니까?
AI가 무엇이며 어떻게 고객 경험을 형성하는지 자세히 살펴보겠습니다. 그런 다음 AI가 기업이 사용자와 연결하여 참여도를 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 몇 가지 예를 공유하겠습니다.
고객 경험에서 AI란 무엇입니까?
AI 고객 경험은 기술( 머신 러닝 포함 )을 사용하여 모든 접점에서 지능적으로 정보를 제공하고 향상된 사용자 경험을 제공하는 방식입니다.
다음은 잘 알려진 고객 경험(CX) 사실 입니다. 고객의 80%는 맞춤형 경험을 제공하는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높다고 말합니다. * AI는 사용자를 위한 현실을 만드는 데 도움이 되는 기술과 고급 통찰력을 제공합니다.
항상 켜져 있고 초연결된 사회에서 AI는 CX 게임 체인저입니다. 선두 브랜드는 사용자에게 관련성 있고 개인화된 경험을 원활하게 제공하는 방법으로 AI를 수용합니다.
AI 고객 경험의 예
Taylor가 마침내 그녀가 좋아하는 공정 무역 커피 전문 브랜드를 찾았다고 상상해 보십시오. 어느 날 아침, 그녀는 이메일을 확인하면서 품절되지 않도록 재주문할 시간이 되었다는 브랜드 메시지를 봅니다.
그녀는 아침 일과를 시작하고 그녀가 실제로 커피가 부족하다는 것을 깨닫습니다. 나중에 그녀가 회사 웹사이트를 방문할 때 사이트는 그녀의 IP 주소를 인식하고 그녀가 가장 좋아하는 로스트를 검색할 필요가 없도록 마지막 주문 알림을 표시합니다. 잠시 후 그녀는 주문을 완료했으며 제품이 배송 중입니다.
AI를 통해 커피 브랜드는 Taylor의 주문 빈도를 추적하고, 재주문할 시간이 되었을 때 친절한 알림을 이메일로 보내며, 가장 최근 구매를 기억함으로써 Taylor의 경험을 개인화했습니다. 무대 뒤에서 일어난 맞춤화는 그녀의 쇼핑 경험을 맞춤화되고 수월한 느낌으로 만들었습니다.
AI가 기업의 고객 경험 개선을 돕는 9가지 방법
AI와 머신 러닝 (ML)은 기술을 기반으로 하지만 실제로는 놀라울 정도로 " 인간 "처럼 느껴질 수 있는 보다 개인화된 고객 경험을 만드는 데 도움이 됩니다. 실제로 Hubspot은 챗봇과 같은 AI 기반 서비스를 사용하는 사람들의 63%가 AI를 사용하고 있다는 사실을 깨닫지 못한다는 사실을 발견했습니다. * AI 기술이 지속적으로 개선됨에 따라 그 숫자는 오늘날 훨씬 더 높아질 것입니다.
다음은 AI가 회사에서 의미 있는 고객 경험을 형성하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 놀라운 방법입니다.
1. AI는 고객 행동과 요구 사항을 예측하는 데 도움이 됩니다.
예측적 개인화( Predictive Personalization )는 고객의 경험을 마치 그들을 위해 만들어진 것처럼 느끼게 할 수 있는 AI 기술입니다.
AI는 과거 구매 및 행동과 같은 항목을 평가하여 고객이 관심을 가질 만한 항목을 예측하거나 재주문할 시기를 알려줄 수 있습니다. 스트리밍 서비스는 감상할 영화와 TV 프로그램 또는 들을 만한 새로운 음악과 팟캐스트를 제안할 수 있습니다.
행동 분석 을 통해 고객 동향을 파악 하는 방법에 대해 자세히 알아보세요 .
2. AI 기반 통찰력으로 의사 결정 개선
얼마 전까지만 해도 우리는 중요한 비즈니스 결정을 내리기 위해 직관과 엄청난 양의 추측이 결합된 수동 데이터 수집에 의존했습니다.
오늘날, Fortune 1000대 기업 중 빅 데이터 및 AI에 대한 투자는 거의 보편적입니다. 기업의 99%는 적극적으로 투자하고 있다고 보고하고 다른 91.9%는 투자 속도가 가속화되고 있다고 말합니다. *
이제 AI와 머신 러닝을 통해 인사이트가 훨씬 더 데이터 기반이 될 수 있습니다. AI는 사용자 행동 을 분석하여 추세를 파악하고, 문제를 신속하게 식별하거나, 웹사이트 또는 앱 인터페이스를 개선하는 데 도움이 되는 통찰력을 드러내는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 참여도를 높이는 옴니채널 메시징 기능
고객이 둘 이상의 장소에서 브랜드를 참여시킬 가능성이 높습니다. 그들은 귀하의 웹사이트, 앱, 소셜 미디어 채널 및 고객 서비스 플랫폼을 통해 귀하와 연결할 수 있습니다.
AI는 비즈니스가 이러한 모든 채널을 원활하게 연결하여 진정한 옴니채널 고객 경험 을 생성하도록 도울 수 있습니다 . 어떻게? 브랜드의 개별 채널(예: 소셜 미디어, 이메일 마케팅 및 지원)이 통합되고 일관되게 응집력 있는 전체로 작동한다는 느낌을 줌으로써.
4. 마케팅이 보다 표적화되고 효과적이 됩니다.
AI는 고객 행동을 이해하고 영향을 미치는 데 매우 유용합니다. 실제로 2021년 연구에 따르면 특정 성격 유형을 가진 사람들을 대상으로 메시지를 타겟팅하는 것이 더 설득력 있고 효과적이어서 클릭률과 전환율이 더 높아졌습니다. *
빅 데이터(AI 기반)가 행동 심리학과 만나면 마케팅 메시지에 대한 고객의 반응을 더 잘 예측할 수 있습니다. AI는 고객 의 행동과 심리적 프로필을 기반으로 고객 을 식별하고 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다. 구매를 유도하는 요구 사항과 관심사를 더 잘 이해한 다음 설득하고 동기를 부여할 가능성이 더 큰 타겟 메시지를 생성할 수 있습니다.
5. AI는 고객 유지 노력을 향상시킵니다.
AI가 비약적으로 발전함에 따라 고객을 유지하는 능력도 발전합니다. 머신 러닝 알고리즘은 이제 기업이 문제를 식별하는 데 도움을 주어 고객 이탈 로 이어질 수 있는 문제를 식별하고 예방하는 데 효과적으로 도움이 됩니다.
AI를 통해 추측이 아닌 실제 데이터를 기반으로 정확히 찾아내고 우선순위를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 제거 추적 과 같은 기능 은 사용자의 손실을 귀중한 통찰력으로 전환하여 고객 유지 문제를 해결할 뿐만 아니라 고객을 되찾기 위한 효과적인 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.
6. 사전 자격을 갖춘 리드 부스트 전환
비즈니스에 경쟁 우위를 제공하려면 고객에게 원활하고 스트레스 없는 경험을 제공해야 합니다. 인기 있는 소매 제품이나 필수 소매 제품은 저절로 팔릴 수 있지만 제품이 새 제품이고 그 이점이 제대로 확립되지 않은 경우에는 어떻게 합니까? 어떻게 신뢰를 구축할 것인가?
AI 챗봇은 사전 프로그래밍된 질문과 답변을 통해 고객의 질문에 답할 수 있습니다. AI 지원 Q&A 프로세스를 통해 귀사는 리드를 검증할 수 있습니다. 챗봇이 질문을 던질 때 새로운 고객을 영업팀에 보내기 전에 제품이 적합한지 확인하는 것도 도움이 됩니다. AI 채팅을 사용하여 사전 판매 질문을 지원하면 고객과 영업 팀 모두 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.
7. 콘텐츠가 심층적으로 맞춤화됨
개인화가 중요합니까? 전적으로! 프라이버시는 우리에게 중요하지만 우리가 단순한 숫자 이상인 것처럼 느껴집니다. Statista 보고서에 따르면 미국 소비자의 90%가 개인화 아이디어가 매력적이라고 생각합니다. *
AI는 고객 행동과 관심사를 심층적으로 분석한 후 다음과 같은 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있도록 하여 다양한 방식으로 사용자 정의 게임을 변화시킵니다.
- 제품 추천
- 관련 서면, 오디오 또는 비디오 콘텐츠 제안
- 타겟 마케팅 이메일
좋아하는 안경 판매점의 앱에서 프레임을 검색하는 데 시간을 보냈다고 가정해 보겠습니다. 나중에 당신의 얼굴형에 가장 적합한 안경테에 대한 기사를 읽으라는 이메일을 받고, 일주일 또는 2주 후에 당신에게 잘 어울리는 캣아이 안경테에 대한 달콤한 판매 통지가 오는 것은 우연이 아닙니다.
8. 고객 참여를 더 잘하게 됩니다.
고객 라이프사이클의 모든 단계에서 사용자를 육성할 수 있다고 상상해 보십시오. AI 기반 솔루션이 그 능력을 손에 넣습니다.
새 고객을 온보딩하는 SaaS 회사인 경우 고객이 등록하면 비디오 자습서 또는 단계별 안내로 안내하여 시작하도록 할 수 있습니다.
그런 다음 며칠마다 한 가지 주요 제품 기능을 강조하여 고객이 제품을 최대한 활용할 수 있도록 도와주는 이메일 드립 캠페인으로 후속 조치를 취할 수 있습니다.
나중에 고객이 귀하의 제품을 사용한 방식과 관련된 개인화된 통찰력 또는 대상 프리미엄 업그레이드 제안을 보낼 수 있습니다.
AI의 안내에 따라 모든 접점에서 제공하는 사용자 지정은 고객이 브랜드와 연결되어 있다고 느끼도록 도와줍니다.
9. 더욱 간소화된 워크플로
AI는 고객 서비스 문제를 해결하기 위해 사람이 개입할 필요성을 줄여 긍정적인 고객 경험과 간소화된 내부 프로세스를 모두 가능하게 합니다.
우리는 이미 AI가 어떻게 판매 리드를 사전 검증하는 데 도움이 될 수 있는지 언급했습니다. 또한 고객이 지원 쿼리를 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI 챗봇은 일반적인 질문에 답하고 사용자를 온라인 리소스로 안내하여 도움을 받을 수 있습니다. 즉, 고객 서비스 팀은 필드에 대한 요청이 적어 우선 순위가 높은 고객 요구 사항에 집중할 수 있습니다.
AI 챗봇은 또한 지원 요청을 올바른 부서로 보내거나 상담원이 고객을 참여시키기 전에 지원 요청에 대한 컨텍스트를 상담원에게 제공하여 지원 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
주요 브랜드가 AI를 사용하여 고객 경험을 개선하는 방법
고객을 위한 우수한 경험을 제공하기 위해 AI 및 ML을 사용하는 회사의 증거를 멀리 찾을 필요가 없습니다. 다음은 Spotify, Starbucks 및 Airbnb가 AI의 힘을 사용하여 고객의 참여를 유지하고 효과적인 제품 추천을 하며 인앱 검색 기능을 개선한 몇 가지 방법입니다.
스포티파이 디스커버 위클리
매주 월요일 Spotify는 AI 기반 개인 재생 목록인 Discover Weekly를 제공합니다. Spotify의 알고리즘은 각 사용자의 고유한 청취 습관을 기반으로 재생 목록을 선별합니다. Spotify는 사용자가 좋아할 만한 새로운 음악을 찾도록 도와줌으로써 사용자의 참여를 유지하고 매주 즐겁게 음악을 스트리밍합니다.
Spotify는 사용자의 협업적 청취 경험을 향상시키기 위해 매년 말에 Spotify Wrapped를 제공합니다. Wrapped는 사용자가 가장 많이 듣는 노래, 장르, 팟캐스트 등을 요약한 것입니다. 매년 12월, Wrapped는 유명인과 인플루언서를 포함한 사람들이 통계를 공유할 때 소셜 미디어에서 입소문을 타고 있습니다.
Spotify는 또한 일반적으로 수동적으로 수집된 다음 백엔드에서 분석되는 사용자 데이터에 대한 스크립트를 뒤집고 있습니다. 사용자 데이터가 고객과 공유되는 경우는 물론 고객이 축하하는 경우도 흔하지 않습니다! AI는 Spotify와 사용자 기반 모두에게 윈-윈 상황을 제공합니다.
스타벅스 제품 페어링
고객이 Starbucks 앱을 사용하여 주문할 때 배후에서 작동하는 AI 마술을 거의 확실히 알지 못합니다. 그러나 그들이 좋아하는 양조주를 주문할 때 완벽하게 어울리는 샌드위치나 덴마크의 이미지에 유혹을 받는 것은 우연이 아닙니다. 이것이 바로 스타벅스의 DeepBrew AI 플랫폼이 작동하는 마법입니다. *
스타벅스 AI 플랫폼은 고객이 주문한 매장의 상황 정보(예: 제품 가용성)를 사용합니다. 또한 지역 날씨 및 계절 자체와 같은 요인을 설명합니다. 좋아하든 싫어하든 호박 향신료가 매년 가을의 센세이션을 일으키고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
에어비앤비 숙소 검색
에어비앤비를 검색하는 사용자에게 숙소 검색은 검색한 도시 또는 지역만을 기반으로 하는 것처럼 보일 수 있습니다. 표면 아래에서 더 많은 일이 일어나고 있다는 것이 밝혀졌습니다.
사용자가 검색을 수행하면 에어비앤비의 알고리즘이 100개 이상의 요소를 기반으로 가장 잘 맞는 항목을 찾는 작업을 진행합니다. * 이러한 요소에는 위치뿐만 아니라 사용자의 여행 기간 및 가격 선호도가 포함됩니다. 또한 목록 조회수, 리뷰 및 게스트의 이전 숙박과 같은 사항을 고려하여 사용자가 예약할 가능성이 있는 목록을 표시합니다.
AI는 기업의 고객 경험 개선을 계속 지원합니다
우리는 AI의 기능과 AI가 고객 경험 게임을 변화시키는 다양한 방식의 표면만 긁었습니다. AI와 ML은 지속적으로 진화하고 있으며 똑똑한 회사와 플랫폼은 이 강력한 기술을 활용할 수 있는 독창적이고 새로운 방법을 찾고 있습니다.
우리의 인포그래픽은 AI가 2022년과 그 이후에도 계속해서 고객 서비스를 개선할 몇 가지 매혹적인 방법을 요약합니다.
