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AI로 고객 경험 개선··· 기업 3곳의 접근법

2019.01.10 Bob Violino  |  CIO
오늘날 기업들이 고객 경험을 개선한다는 목표에 매진하고 있다. 이와 관련한 기업들의 시도 중 두드러지는 하나가 인공지능의 활용이다. 점차 많은 조직들이 AI 도구를 이용해 고객 경험을 개선하려 시도하고 있다. 

시장 조사 기업 M&M(Markets and Markets)은 하드웨어, 소프트웨어, 서비스를 포함한 AI 시장이 2018년의 214억 6,000만 달러에서 2025년 1,906억 1.000만 달러로 성장하여 37%의 연평균 성장률(Compound Annual Growth Rate, CAGR)을 기록할 것이라고 전망했다. 성장의 주요 동인으로는 증가하는 빅 데이터 프로젝트, 클라우드 기반 애플리케이션 및 서비스 도입 증가, 지능형 가상 비서 수요 증가 등이 거론됐다. 시장의 주요 한계는 한정된 수의 AI 기술 전문가라고 이 조사 기관은 밝혔다.

일부 기업들의 경우 AI를 고객 경험과 연관 짓고 있다. 최신 AI 기술을 이용해 고객에게 더 나은 경험을 제공하려는 것이다. 기업 3곳이 AI를 통해 고객 경험을 개선하는 방법에 대해 알아본다.
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank



커넥션스 로열티(Connexions Loyalty): 고객을 위한 관련된 제안 제공
소비자 충성도 마케팅 서비스 기업 커넥션스 로열티는 AI를 이용해 소비자가 내리는 결정 이면의 ‘왜’를 이해하고자 한다. 이 기업은 자체 AI 전략의 일환으로써 SAS의 분석 플랫폼과 그래프 데이터베이스를 결합하여 배치했다. 지금까지 전환률 증가, 재방문, 세션 시간 증가, 더욱 고유한 페이지 조회수, 고객 유지 증가 등의 성과를 거뒀다.

"우리 기업의 고객사들은 AI로부터 실용적 혜택을 누리고 있다. 참여, 발견, 사용 편의성 측면에서 특히 그렇다”라고 커넥션스의 데이터 및 분석 상무 레이첼 바이킹이 말했다.

해당 기업은 자연어 처리(NLP) 등의 AI 구성 요소를 활용하여 검토 데이터를 구조화하고 고객 센터 및 기타 데이터를 기록함으로써 다양한 정보로부터 효과적으로 통찰을 얻어내고 있다.

또한 커넥션스는 클러스터 분석을 이용해 일련의 차원과 변수에 기초하여 고객, 목적지, 기타 항목을 그룹화하고 있으며, 링크 분석을 이용해 클러스터와 추가적인 데이터 항목 사이의 관계를 평가함으로써 그래프 데이터베이스를 완성하고 있다. "링크 분석을 통해 데이터 내에서 맥락과 연결성을 확립할 수 있다"라고 바이킹이 말했다.

이런 노력들을 통해 커넥션스 로열티를 이용하는 기업은 고객에게 관련성 있고 차별화된 제안을 제공할 수 있다. 바이킹은 "예를 들어, 우리는 자체 엔진을 이용해 여행 딜(Deal)을 제공하고 있다"라며, “과거에는 이력의 부재 때문에 분석적으로 얻어내기가 매우 어려웠던 분야다. 왜냐하면 대부분의 사람들은 여행을 1년에 한 번 이상 가지 않기 때문이다"라고 말했다.

커넥션스는 딜에 대한 데이터와 고객에 맥락을 적용함으로써 한계를 극복했다. 바이킹은 "각 고객의 그래프와 딜 그래프를 덧씌워 누락된 데이터의 공백을 메우고 신경망을 이용해 고객이 참여할 가능성이 가장 높은 거래와 연계시킬 수 있다"라고 말했다.

커넥션스 로열티는 또한 내년에 생산 도입 예정인 STT(Speech To Text) 등의 다른 AI 구성 요소에 대해 여러 개념 증명을 운용하고 있다. 여기에는 고객 센터의 챗봇이 포함되며 고객들이 해당 기술을 이용해 딜을 찾고 계정 상태를 확인한다. 

"우리는 이런 기술을 통해 또 다른 채널에서 고객들을 효과적으로 참여시키고 기쁨을 선사하면서 사용 편의성도 높일 수 있을 것으로 보고 있다"라고 바이킹이 말했다.

버라이존(Verizon): 모든 채널에서 고객 경험 최적화
통신 제공사 버라이존도 AI를 이용해 개인화를 강화함으로써 고객 경험을 개선하고 있다. 해당 기업은 "매우 중요한 목표를 갖고" 여러 AI 툴을 배치했다고 버라이존 글로벌 제품 및 서비스 고객 경험 이사 알라 레즈닉이 말했다.

버라이존은 BI그룹에 데이터 사이언티스트 팀이 포함되어 있으며, 이들이 AI 플랫폼을 이용해 VOC(Voice Of the Customer) 데이터(고객 기대치, 선호도, 혐오 등)를 분석하고 있다.

이런 플랫폼을 통해 "우리는 여러 채널에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 분석하고 고객 불편에 집중하며 고객 경험을 처리하고 최적화하기 위한 비즈니스 조치를 추천할 수 있다"라고 레즈닉이 말했다.

버라이존은 고객들과 매일 수백만 건의 상호작용을 진행한다. "이런 상호작용에서 얻을 수 있는 통찰은 고객에게 최고의 경험을 제공하는 문제에 있어서 매우 유용하다"라고 레즈닉이 말했다.

그에 따르면 방대한 데이터가 매일 고객 센터 통화, 이메일, 챗봇, 소셜 미디어, 설문조사, 평가, 리뷰 등 고객과의 상호작용을 통해 생성된다. 이 모든 데이터를 분석하고 활용해 고객들의 가장 큰 불편사항, 충족되지 못한 고객 기대치, 고객 불만족이 유발되는 상황을 파악한다는 설명이다. 

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