데이터 활용의 꽃, AI가 내·외부 고객경험 향상 이끈다
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손부한 세일즈포스코리아 대표
디지털 혁신으로 인하여 개인화를 넘어 초개인화가 화두가 되는 시점이다. 이는 온.오프라인 간의 경계가 점점 사라지고 AI,빅데이터,클라우드 등 혁신 기술이 일반화되고 있기 때문이다. 디지털 퍼스트 시대에 기업들이 다양한 혁신기술들을 비지니스 활동에 어떻게 융합하고 활용하는지에 따라 고객들은 매우 상이한 브랜드 여정을 경험하게 된다.
다양한 기술 중에서도 화두가 되고 있는 기술은 단연 AI라고 할 수 있다. 민첩한 기업이 생존하는 ‘속자생존(速者生存)’의 시대에서 AI는 인간이 할 수 없는 막대한 양의 데이터를 빠르게 분류, 가공 및 분석함으로써 초개인화된 서비스 제공을 지원하고 내·외부고객의 경험 향상을 이끄는 핵심 기술이라고 할 수 있겠다.
고객의 마음을 움직일 AI, 어디까지 왔나?
데이터 경제 시대에 기업은 고객 데이터에 모든 촉각을 곤두세우고 있다. 그러나 현업에선 축적된 데이터를 적절히 활용하지 못하는 현상이 발생하고 있다. 활용하지 못하는 데이터는 그 가치가 현저히 떨어지기 때문에 시급히 해결해야 할 문제이기도 하다. 실제로 세일즈포스의 연구조사에 따르면 76%의 기업이 데이터를 전략적으로 사용하지 못하는 것으로 나타났다.
우선적으로 기업의 데이터 관리 문제는 빅데이터 전문가 부족으로 더욱 두드러진다. 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있지만 데이터를 활용하기 위해 필요한 리소스와 기술력을 확보하는데 있어 어려움을 겪고 있기 때문이다. 목적에 맞게 데이터를 활용하기 위해서는 빅데이터를 선별, 가공 및 분석하기 위한 ‘데이터 접근성’이 필요하며, 이때 AI는 데이터와 사람의 상호작용을 지원하는 해결책이 될 수 있다.
일례로 일부 D2C 커머스 분야에선 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 상품을 추천하는 서비스를 지원하고 있다. 현업에서 일일이 고객 데이터를 들여다보고 분석할 필요 없이 고객이 상품을 장바구니에 담을수록, 고객이 추천 제품을 구입할수록 점점 더 똑똑해지는 AI가 자동으로, 혹은 보다 빠르게 마케팅 캠페인을 기획 및 실행할 수 있도록 지원하기 때문이다.
이는 외부고객의 브랜드 경험 향상뿐만이 아니라 내부고객의 업무경험 향상과도 연결된다. 방대한 양의 고객 데이터와 마케팅 성과를 일일이 확인할 필요 없이 마케팅 담당자는 단순 클릭만으로도 AI에 의한 분석 결과를 보며 유의미한 인사이트를 도출할 수 있기 때문이다. 꼭 빅데이터 전문가가 아니더라도 누구나 고객의 행동을 예측하고 고객에 따라 맞춤형 브랜드 경험을 제공할 수 있게 되는 것이다.
이러한 점에서 경영 전략을 수립하고 실행하는 과정에서도 AI의 역할은 매우 중요하다. 매출 향상은 더 이상 운이 아닌 데이터에 기반한 과학이며, 이를 위해 AI를 필요한 영역에서 적절히 활용할 수 있는 역량을 확보하는 것이 비즈니스 성공을 위한 핵심 역량으로 자리하게 될 것이다.
AI는 사람을 대체할 수단이 아닌 사람을 보조할 수단
영화에 등장하는 것처럼 AI는 사람을 대체하거나 위협하는 수단으로 사용되기는 어려울 것이다. 다만, AI를 통한 업무 자동화는 ‘사람의 일’을 변화시키는데 주요한 역할을 할 것으로 기대된다. 기술의 발전은 언제나 ‘생산성 향상’을 야기해왔으며 AI 기술 또한 다양한 영역에서 사람을 대신하게 될 것이기 때문이다.
그러나 AI에게 모든 일을 맡기게 된다면 고객은 오히려 불편함을 느끼게 된다. AI가 대체할 수 없는 영역이 분명 존재하기 때문이다. AI가 반복적이거나 데이터 분석과 같은 복잡한 업무를 대신 처리해줌으로써 사람은 AI가 하지 못하는 ‘중요한 일’에 더 많은 시간과 에너지를 투입할 수 있다. 고객과 보다 의미 있는 관계를 구축하거나 중대한 의사결정을 내리는 것과 같은 일을 예로 들 수 있겠다.
가령 AI 챗봇을 활용하여 고객 접점을 확장하는 동시에 해결하기 까다로운 안건은 상담원이 직접 대응하여 서비스 품질을 향상시키는 것을 AI와 사람이 시너지 효과를 내는 단편적인 예라고 볼 수 있다. 글로벌 스포츠 용품 브랜드인 아디다스는 AI가 내장된 쇼핑 애플리케이션을 통하여 상품 추천 및 챗봇 서비스를 제공하여 매출을 향상시킨 바 있으며, 코카콜라는 고객 만족도 점수인 ‘레드스코어’와 AI를 기반으로 고객에게 최고의 서비스를 제공하기 위한 혁신을 지속하고 있다.
디지털 혁신이 가져온 산업의 '지각변동'
제조업, 유통업, 금융업 등을 포함해 모든 산업의 판도가 바뀌었다. 팬데믹의 등장과 MZ 세대의 중요도가 높아짐에 따라 그들이 원하는 가치를 제공하기 위한 혁신이 필요하게 된 것이다. 현재 시장에서 주력 소비자로 급부상하고 있는 MZ 세대는 디지털 환경에서도 오프라인 환경 이상의 재미와 가치를 찾아 유랑하고 있으며 브랜드로부터 일관되지만 차별화된 고객경험을 제공 받길 기대하고 있다.
이러한 현 상황에서 AI는 고객의 경험 향상에 이바지 하는 것은 물론, 영업, 마케팅, 서비스, 디지털 커머스 등 브랜드와 고객간의 주요 접점에서 매우 중요한 역할을 수행하게 될 것이다. 중요한 사실은 AI 기술에 초점을 맞추는 것만이 해답이 아니라는 점이다. AI와 다른 기술들과의 시너지를 통해 ‘어떻게 고객경험을 향상시킬 것인가?’ 라는 질문에 대한 답을 찾는 것이 디지털 혁신의 출발점이 될 것이다.
손부한 세일즈포스코리아 대표)
다양한 기술 중에서도 화두가 되고 있는 기술은 단연 AI라고 할 수 있다. 민첩한 기업이 생존하는 ‘속자생존(速者生存)’의 시대에서 AI는 인간이 할 수 없는 막대한 양의 데이터를 빠르게 분류, 가공 및 분석함으로써 초개인화된 서비스 제공을 지원하고 내·외부고객의 경험 향상을 이끄는 핵심 기술이라고 할 수 있겠다.
고객의 마음을 움직일 AI, 어디까지 왔나?
데이터 경제 시대에 기업은 고객 데이터에 모든 촉각을 곤두세우고 있다. 그러나 현업에선 축적된 데이터를 적절히 활용하지 못하는 현상이 발생하고 있다. 활용하지 못하는 데이터는 그 가치가 현저히 떨어지기 때문에 시급히 해결해야 할 문제이기도 하다. 실제로 세일즈포스의 연구조사에 따르면 76%의 기업이 데이터를 전략적으로 사용하지 못하는 것으로 나타났다.
우선적으로 기업의 데이터 관리 문제는 빅데이터 전문가 부족으로 더욱 두드러진다. 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있지만 데이터를 활용하기 위해 필요한 리소스와 기술력을 확보하는데 있어 어려움을 겪고 있기 때문이다. 목적에 맞게 데이터를 활용하기 위해서는 빅데이터를 선별, 가공 및 분석하기 위한 ‘데이터 접근성’이 필요하며, 이때 AI는 데이터와 사람의 상호작용을 지원하는 해결책이 될 수 있다.
일례로 일부 D2C 커머스 분야에선 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 상품을 추천하는 서비스를 지원하고 있다. 현업에서 일일이 고객 데이터를 들여다보고 분석할 필요 없이 고객이 상품을 장바구니에 담을수록, 고객이 추천 제품을 구입할수록 점점 더 똑똑해지는 AI가 자동으로, 혹은 보다 빠르게 마케팅 캠페인을 기획 및 실행할 수 있도록 지원하기 때문이다.
이는 외부고객의 브랜드 경험 향상뿐만이 아니라 내부고객의 업무경험 향상과도 연결된다. 방대한 양의 고객 데이터와 마케팅 성과를 일일이 확인할 필요 없이 마케팅 담당자는 단순 클릭만으로도 AI에 의한 분석 결과를 보며 유의미한 인사이트를 도출할 수 있기 때문이다. 꼭 빅데이터 전문가가 아니더라도 누구나 고객의 행동을 예측하고 고객에 따라 맞춤형 브랜드 경험을 제공할 수 있게 되는 것이다.
이러한 점에서 경영 전략을 수립하고 실행하는 과정에서도 AI의 역할은 매우 중요하다. 매출 향상은 더 이상 운이 아닌 데이터에 기반한 과학이며, 이를 위해 AI를 필요한 영역에서 적절히 활용할 수 있는 역량을 확보하는 것이 비즈니스 성공을 위한 핵심 역량으로 자리하게 될 것이다.
AI는 사람을 대체할 수단이 아닌 사람을 보조할 수단
영화에 등장하는 것처럼 AI는 사람을 대체하거나 위협하는 수단으로 사용되기는 어려울 것이다. 다만, AI를 통한 업무 자동화는 ‘사람의 일’을 변화시키는데 주요한 역할을 할 것으로 기대된다. 기술의 발전은 언제나 ‘생산성 향상’을 야기해왔으며 AI 기술 또한 다양한 영역에서 사람을 대신하게 될 것이기 때문이다.
그러나 AI에게 모든 일을 맡기게 된다면 고객은 오히려 불편함을 느끼게 된다. AI가 대체할 수 없는 영역이 분명 존재하기 때문이다. AI가 반복적이거나 데이터 분석과 같은 복잡한 업무를 대신 처리해줌으로써 사람은 AI가 하지 못하는 ‘중요한 일’에 더 많은 시간과 에너지를 투입할 수 있다. 고객과 보다 의미 있는 관계를 구축하거나 중대한 의사결정을 내리는 것과 같은 일을 예로 들 수 있겠다.
가령 AI 챗봇을 활용하여 고객 접점을 확장하는 동시에 해결하기 까다로운 안건은 상담원이 직접 대응하여 서비스 품질을 향상시키는 것을 AI와 사람이 시너지 효과를 내는 단편적인 예라고 볼 수 있다. 글로벌 스포츠 용품 브랜드인 아디다스는 AI가 내장된 쇼핑 애플리케이션을 통하여 상품 추천 및 챗봇 서비스를 제공하여 매출을 향상시킨 바 있으며, 코카콜라는 고객 만족도 점수인 ‘레드스코어’와 AI를 기반으로 고객에게 최고의 서비스를 제공하기 위한 혁신을 지속하고 있다.
디지털 혁신이 가져온 산업의 '지각변동'
제조업, 유통업, 금융업 등을 포함해 모든 산업의 판도가 바뀌었다. 팬데믹의 등장과 MZ 세대의 중요도가 높아짐에 따라 그들이 원하는 가치를 제공하기 위한 혁신이 필요하게 된 것이다. 현재 시장에서 주력 소비자로 급부상하고 있는 MZ 세대는 디지털 환경에서도 오프라인 환경 이상의 재미와 가치를 찾아 유랑하고 있으며 브랜드로부터 일관되지만 차별화된 고객경험을 제공 받길 기대하고 있다.
이러한 현 상황에서 AI는 고객의 경험 향상에 이바지 하는 것은 물론, 영업, 마케팅, 서비스, 디지털 커머스 등 브랜드와 고객간의 주요 접점에서 매우 중요한 역할을 수행하게 될 것이다. 중요한 사실은 AI 기술에 초점을 맞추는 것만이 해답이 아니라는 점이다. AI와 다른 기술들과의 시너지를 통해 ‘어떻게 고객경험을 향상시킬 것인가?’ 라는 질문에 대한 답을 찾는 것이 디지털 혁신의 출발점이 될 것이다.
손부한 세일즈포스코리아 대표)