"고객 경험 개선, AI 적용의 스윗스팟"··· 의료·소매 기업 4곳의 사례

동시에 카닷컴은 팬데믹으로 많은 자동차 구매자들의 구매 일정이 앞당겨지는 것을 목격했다. 자동차를 소유하고 있지 않은 많은 소비자들은 이제 대중교통 이용이 줄거나 중단되었기 때문에 차를 사는 것을 고려하고 있으며, 그들은 온라인에서 비교적 빨리 거래를 할 수 있을 것으로 기대하고 있었다.

소비자가 카닷컴 사이트에 접속하면 AI로 구동되는 도구가 소비자 니즈에 따라 관련 정보를 안내해준다. 그 중 하나는 대화다. 온라인 챗봇이 쇼핑객을 맞이하고, 일반적인 질문에 답한다. 자동차 딜러들을 대신해 잠재 고객 정보를 캡처해 사업 기회를 놓치지 않도록 하는 것이다.

AI 활용의 핵심 원칙은 소비자의 삶을 보다 쉽게 만들도록 한다는 것이다. 호스테틀러는 “예를 들어, 쇼핑객이 새 중형 SUV를 찾기 시작할 때, 우리의 웹사이트를 통한 경험이 중형 SUV에 대한 구체적인 정보와 이러한 차체 스타일을 전달하는 브랜드를 확실히 제공하도록 한다”라고 말했다.

소비자들이 카닷컴 쇼핑 플랫폼을 통해 이동함에 따라, 그들의 행동은 회사의 독자적인 활동 추적 툴을 통해 좀 더 잘 포착된다. 이 툴은 쇼핑객들이 구매에 관심을 가질 만한 차량들을 추천하게 된다.

호스테틀러는 “자동차 쇼핑에서 가장 어려운 점은 선택을 좁히는 것이다. 우리의 베스트 매치(Best Match) 툴은 AI 기반 알고리즘을 사용하여 자동차 구매자들이 특징, 차체 스타일, 가격, 색상 등을 기준으로 선택 범위를 좁힐 수 있도록 돕는다. 이를 통해 우리의 쇼핑 플랫폼은 쇼핑객들에게 그들의 요구에 부합하는 기능을 가진 자동차만을 보여주고 관련성의 순서에 따라 순위를 매길 수 있도록 해준다”라고 말했다.

호스테틀러는 팬데믹이 시작된 이후 디지털 시장에 대한 소비자들의 기대, 소비자 행동, 소비자 경험 등이 모두 바뀌었다고 강조했다. 그는 “이에 따라 우리는 쇼핑객들이 올바른 차량을 찾을 수 있도록 알고리즘을 향상시키기 시작했다”라고 말했다.

빠르고 효과적인 서비스에 대한 요구가 증가함에 따라, 카닷컴은 온라인에서 고객들과 더 잘 거래할 수 있도록 도와주는 제품에 대한 딜러들의 수요가 증가했다고 호스테틀러는 말했다. 2018년 인수한 IT 기업인 딜러 인스파이어(Dealer Inspire)의 경우 팬데믹 기간 동안 자동차 딜러들로부터 AI로 구동되는 채팅 툴에 대한 문의가 65%나 증가했다고 보고하기도 했다.

이 팬데믹은 카닷컴이 지원하는 많은 딜러들의 디지털 소매 전략을 가속했다. 호스테틀러는 “이제 온라인에서 자동차 구매 절차의 많은 부분을 수행하는 데 있어 소비자들이 점점 더 편안하게 이용할 수 있도록 딜러들은 조치를 취하고 있으며 그들의 웹사이트를 최적화하고 있다”라고 말했다.
 

데이터 입력을 봇으로 옮겨 효율성 추가
인터마운틴 헬스케어(Intermountain Healthcare)는 고객 경험 전략의 일환으로 급성 및 외래 등록 및 임상 양식의 작성을 자동화하는 기술을 구현했다.

인터마운틴의 라이언 스미스 CIO는 RPA를 사용하여 특정 유형의 방문 상황이 발생할 때 필요한 임상 양식을 포함하는 개인화된 문자 메시지를 환자에게 전송한다고 설명했다. 

스미스는 “등록은 동의나 보험과 같이 특정 환자에게 필요한 정보를 드러나게 한다. 방문을 앞두고 진료에 필요한 시간을 줄이고 있어 환자들이 크게 만족하고 있다. 우리 환자들은 자신들이 편할 때 이 일을 끝내는 것을 좋아한다”라고 말했다. 

시스템 측면에서 인터마운틴은 간병인이 하던 데이터 입력 작업을 봇이 하도록 바꾸고 있으며 이는 상당한 효율성과 비용 절감을 가져온다고 스미스는 전했다.

인터마운틴은 자동화 노력과 함께 사용자 선호도와 간단한 규칙 엔진에 초점을 맞추고 있다. 예를 들어, AI는 환자에게 문자를 보낼 최적의 시간을 결정한다.

스미스는 “우리의 CX 전략은 소비자가 어떻게 혜택을 얻는가에 초점을 맞추고 있다. 우리의 목표는 의사와 환자 사이에 컴퓨터를 두는 것보다 환자와 직접 대면하는 데 더 많은 시간을 소비하는 것, 또한 치료가 더 안전하게 제공되어 잠재적 오류를 줄이는 것을 포함한다”라고 말했다.

인터마운틴은 의료인 워크플로우에 자동화 및 AI를 도입할 수 있는 다른 방법도 고려하고 있다. 의료인 지시와 노트 자동화가 가능한 한 가지 영역이다. 스미스는 “시간이 지남에 따라 봇들은 지시와 노트에 대한 임상적 계기와 입력 정보를 배우게 될 것이며, 이는 회사의 EMR 시스템에 입력될 것이다. 그리고 의료인에 의해 승인, 변경 또는 거부된 사항을 봇에게 가르치면서 오류율을 줄이고 각 의료인에 대해 더 맞춤화 된 접근법을 만들 수 있다”라고 기대했다. 

이 회사가 탐구하고 있는 또 다른 영역은 OCR의 사용으로, 시각적 인식을 이용하여 봇이 통찰력을 추론할 수 있는 능력이다. 예를 들어, 그것은 PDF를 읽고 제약 브랜드명을 찾고 동등한 복제약을 제안할 수 있다. 

그리고 배너헬스와 마찬가지로 인터마운틴도 AI로 구동되는 증상 감지기를 도입해 증상에 따라 환자에게 올바른 치료 장소를 전달할 수 있게 했다. 이를 통해 헬스케어 제공업체는 간호 핫라인의 통화량을 30% 줄일 수 있었다.

앞으로 인터마운틴은 진단에 대해 수집된 데이터 세트에 머신러닝을 적용하여 치료에 대한 후속 질문을 제시하도록 할 방침이다. 스미스는 “이러한 흐름은 환자들을 가장 비용 효율적인 진료 지점으로 안내하고 스케쥴링, 메시지 발송 또는 영상 방문을 통한 연결을 위한 여정으로 안내할 것이며, 최대한 매끄럽고 신속하고 편안하게 치료받게 될 것이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr