AI가 사람의 지능을 넘어섰을 때, 고객 연구가 해야 할 일
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AI 자유카페남미현 KT경제경영연구소 선임연구원
개인의 서사가 중요해지는 시대
콘텐츠 뿐만 아니라 사회의 메가 트렌드로 ‘개인’이 중요해지고 있다. 국내의 대표적인 트렌드 연구서인 김난도 교수의 ‘트렌드코리아2022’에서는 한 사람, 한 사람으로 쪼개지는 개인 중심의 트렌드를 ‘나노사회’로 표현하고, 나노사회의 특징이 다른 트렌드를 이끌 것이라 전망하였다.필자의 이야기를 해보자면, 통신사에서 주로 모바일과 인터넷, 미디어를 이용하고 있는 고객을 연구하고 있다. 복잡다단한 고객의 마음과 그 이유를 알아내기 위해 다양한 방법을 사용하는데, 전통적 고객조사 방법인 설문조사나 인터뷰부터 CRM, 빅데이터, 딥러닝에 이르는 일련의 기술 발전과 가능성을 적용하면서 현업 10여 년 동안 고객조사 방법론의 많은 변화를 체감하고 있다.
AI 시대에 더 가치 있는 고객의 이야기
AI는 기본적으로 다수가 맞다는 전제 하에 학습한다. 그렇기 때문에 다수의 고객이 이루는 시장에 대한 조사, 정량적인 고객조사는 비약적인 발전을 하였다. 예전의 정량조사가 고객 설문조사에 거의 의존했다면 이제는 정형/비정형 데이터 분석 툴이 좋아져서 다양하고도 방대한 고객 관련 빅데이터를 훨씬 효율적으로 분석할 수 있다. 예를 들어 구글이나 페이스북은 인공지능 기반의 무료 온라인 시장조사 도구를 제공하여, 몇 분 안에 트렌드 키워드나 고객 관심사를 파악할 수 있다.그러나 데이터만으로는 여전히 왜? 라는 질문에 답을 찾기 어렵다. 그래서 고객의 이야기를 직접 들을 수 있는 고객 인터뷰나 FGD(Focus Group Discussion) 등의 정성조사는 지금도 여전히 가치 있는 결과를 제공한다. 연구 목적에 적합한 조사대상자와 문항이 설계되었다는 가정 하에 고객들이 해주는 이야기는 데이터를 살아 숨 쉬게 만든다. 예를 들어, 최근 미디어 이용 상황을 물었을 때 고객은 자신의 하루를 이야기 할 뿐이지만, 이를 듣는 연구자나 마케터는 20대 1인 가구를, 입시생 자녀를 둔 엄마를, 더 나아가 미디어 산업의 변화를 캐치한다. “가장 개인적인 것이 가장 보편적”이라는 진리를 깨닫는 시간이다. AI에게 이런 통찰을 기대할 수 있을까?
4차 산업혁명 시대 ‘일상성’은 고객 통찰 기회
1•2•3차 산업혁명의 기술이 주로 국가와 기업조직의 생산성을 높였다면, 4차 산업혁명은 평범한 개인이 기술발전의 혜택을 누리는 ‘일상성’이 특징이다. 따라서 고객의 일상을 포착하여 개인 중심으로 데이터를 통합, 분석한다면 AI를 통한 고객 통찰이 가능할 것이라 기대된다.특히 고객 접점 채널에서 AI의 혁신이 계속 실현되고 있다는 점이 고무적이다. 텍스트 분석, 이미지 분석 및 음성인식을 기반으로 인간과의 의사소통을 가능하게 하는 자연어처리 기술이 고도화되면서 이미 많은 서비스 업체가 인공지능 챗봇을 도입하고 있다. 지금은 자동화로 인한 효율성에 초점을 맞춘 비즈니스로 주목 받고 있지만, 챗봇 이용 데이터가 쌓이면 개인의 히스토리, 감정, 성향 데이터의 보고가 될 수 있다. 메타버스 또한 현실 세계의 행동흐름을 데이터로 연결할 수 있는 플랫폼이라는 점에서 AI 성능이 폭발적인 성장할 수 있는 양질의 재료가 된다.
여기에 AI 기반 고객조사 분석 솔루션을 활용할 수도 있다. Remesh라는 미국의 스타트업은 시간과 인력 등 리소스의 제약이 있는 전통적인 고객조사 패러다임을 자연어 처리 및 컴퓨터 비전을 활용한 AI기반 솔루션으로 제공한다. AI를 활용하여 연구자의 조사 설계에 따라 정성조사를 자동화하여 진행할 수도 있고, 조사설계를 AI로 자동화할 수도 있다. 이처럼 데이터 확보 방법과 분석 기술은 끊임없이 발전하고 있다. 필요한 것은 다양한 채널을 통해 수집한 이질적인 고객 데이터를 한 명의 고객 중심으로 정렬할 수 있는 데이터 통합 전략과 분석 관점이다. AI가 고객 다수의 파편적 정보의 합이나 평균이 아닌 한 명의 고객에 대한 정보, 취향, 맥락, 감정과 생각까지 분석하고 통찰할 수 있을 때 새로운 차원의 고객서비스 혁신이 가능할 것이다.