고객의 기대치가 계속 높아짐에 따라, 점점 더 많은 조직이 인공 지능(AI) 기반의 선제적 서비스로 전환하고 있습니다. 기존의 고객 경험(CX) 모델은 문제가 발생한 후에 이를 해결하는 경우가 많지만, AI를 이용하면 고객이 문제를 깨닫기 전에 해결하고, 고객의 요구를 예측하고, 적절한 해법을 적절한 타이밍에 제공할 수 있습니다.

이러한 선제적 전략은 예측 기반 인게이지먼트를 강화하고 선제적 고객 대응을 통해 CX를 변화시킵니다. AI는 미래 지향적인 비즈니스의 핵심 도구가 될 수 있습니다.

선제적 고객 서비스에서 AI의 역할

기존의 CX 접근 방식은 일반적으로 문제가 발생했을 때 고객이 연락하는 사후 대응 서비스 모델에 의존합니다. 이는 고객에게 실망감을 주고 존중받지 못한다는 느낌을 줄 수 있습니다. AI 기반의 선제적 CX는 완전히 다른 방식입니다. 기업은 고객의 요구 사항을 예측하고 고객에게 먼저 다가갑니다. 또한 문제를 사전에 파악하고 고객에게 알릴 필요 없이 해결합니다.

Genesys 보고서 “AI 시대의 고객 경험“에 따르면, 설문 조사에 참여한 CX 리더 중 72%는 향후 인공 지능이 모든 선제적 서비스 활동을 촉진할 것으로 보고 있습니다. 이러한 응답은 CX 혁신에서 AI가 얼마나 중요한 역할을 할 것인지를 잘 보여줍니다.

선제적 서비스로의 전환은 고객의 니즈 충족 그 이상의 의미를 갖습니다. 이는 고객의 신뢰와 충성도를 높이는 일이기도 합니다. 보고서에 따르면 설문 조사에 참여한 CX 리더의 59%는 고객 경험에 AI를 도입하여 고객 충성도와 평생 가치를 높일 수 있을 것으로 기대합니다.

AI의 예측 기반 기능을 활용하면 기업은 간섭이나 방해가 아닌, 세심한 배려를 받는 개인화된 경험과 지원을 제공할 수 있습니다. AI는 고객이 손 하나 까딱하지 않아도 고객의 행동 패턴을 감지하고, 잠재적인 문제를 식별하며, 적시에 해결 방안을 제공할 수 있습니다. 고객의 요구를 사전에 예측하고 이를 만족시키는 AI의 능력은 CX 개선에서 한 발 더 나아가, 장기적인 고객 인게이지먼트 구축에도 도움이 됩니다.

AI를 통한 경쟁력 확보

예측 기반 인게이지먼트와 선제적 아웃리치는 AI 기반 서비스의 핵심입니다. 특히 이 둘은 시기 적절하고 효율적인 서비스가 고객 충성도에 큰 영향을 미치는 업계에서는 아주 중요합니다.

예측 기반 인게이지먼트에서 AI는 방대한 양의 고객 데이터를 실시간으로 분석하여 잠재적인 문제점, 선호도, 향후 요구 등을 파악할 수 있으며, 기업은 이를 바탕으로 고객 참여를 미리 유도할 수 있습니다. 예를 들어, 인공 지능 도구는 고객의 구매 패턴과 사이트 행동을 통해 언제 어떤 지원을 해야 하는지 감지합니다. 기업은 고객이 연락할 때까지 기다리지 않고 리소스, 팁, 문제 해결을 위한 지원을 사전에 제공합니다.

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선제적 아웃리치는 예측 기반 인게이지먼트와 연계하여 문제가 에스컬레이션되기 전에 해결함으로써 고객의 수고를 덜어줍니다. 고객은 문제를 해결하기 위해 서비스 채널을 탐색하지 않아도 됩니다. AI 기반 개입 기능이 가장 알맞는 채널을 통해 적시에 지원을 제공할 수 있게 합니다.

예를 들어, AI가 고객에게 발생한 반복적인 기술 문제를 식별하면 자동으로 개인화된 메시지를 보내 해결책을 제시하거나, 지식이 풍부한 상담사와 연결합니다. 이를 통해 고객 여정을 간소화하고, 불만을 줄이고, 고객과 서비스 팀 모두 귀중한 시간을 절약합니다.

설문 조사에 참여한 CX 리더 중 66%가 AI를 통해 CX 팀의 참여도가 높아질 것으로 예상합니다. 이는 당연한 결과입니다. 선제적 개입을 통해 AI가 일상적인 문제를 처리하는 동안, 직원들은 보다 복잡하고 중요한 업무에 집중할 시간을 확보할 수 있기 때문입니다.

선제적 개입은 문제 해결을 넘어 개인화된 제안과 권장 사항까지 제공합니다. AI 기반 시스템은 구매 이력과 행동 데이터를 분석하여, 셀프 서비스나 상담사가 주도하는 상호 작용 중에 각 고객의 선호도에 맞춰 적절한 추천을 적시에 제공합니다. 이러한 “차선책” 접근 방식을 통해 기업은 고객 개개인을 깊이 이해하고 존중하고 있음을 입증함으로써 고객의 참여를 높일 수 있습니다.

CX 혁신을 위한 예측 분석 활용

예측 분석은 선제적 서비스의 기초입니다. AI 기반의 예측 분석을 통해 기업은 고객 인터랙션, 행동 및 선호도에서 인사이트를 수집하여 향후 요구 및 잠재적 문제를 예측할 수 있습니다. 이를 바탕으로 조직은 고객의 요구를 예측하고 고객의 기대를 뛰어넘는 맞춤형 응답을 제공할 수 있습니다.
AI 기반 예측 분석은 다음 3가지 영역에서 특히 유용합니다.

  • 여정 오케스트레이션: 조직은 각 고객의 요구에 맞춘 개인화된 여정을 설계해, 고객에게 가장 도움이 필요한 순간에 적절하게 대응합니다.
  • 여정 분석: 여정과 요구가 비슷한 모든 고객을 지원할 수 있는 기회를 발견합니다. 이를 통해 브랜드는 채널 및 인터랙션 지점 전반에서 더 나은 경험을 설계합니다.
  • 여정 최적화: 새로운 경험, 특히 특정 고객에게 맞춤화된 경험이 계획대로 작동하도록 지원합니다. 이를 통해 CX 리더들은 원치 않는 결과를 피하면서 자신 있게 변화를 이끌어 나갑니다.

보고서의 조사 결과는 AI의 잠재적인 영향을 강조합니다. 예를 들어, 설문 조사에 응답한 CX 리더 중 76%가 AI를 활용하거나 시범 사용하여 고객 경험을 개인화하고 있습니다. CX 리더 중 72%는 고객 여정의 문제점을 파악하는 데 AI를 사용하고 있습니다.

예측 분석을 통해 기업은 고객 행동을 실시간으로 파악하여 여정의 모든 마찰 지점을 사전에 해결할 수 있습니다. 예측 분석은 고객 서비스 모델의 초점을 “어떻게 해결할 수 있을까?”에서 “어떻게 예방할 수 있을까?”로 전환합니다.

선제적 고객 서비스에서 AI 기반 공감의 역할

선제적 고객 서비스는 효율성과 관련이 있는 경우가 많지만, 경험 전반에 공감을 전하는 방법이기도 합니다. 기업은 AI 기반 정서 및 공감 분석을 통해 언어적 단서, 행동,이전의 인터랙션을 기반으로 실망 또는 불만을 느끼는 고객을 식별할 수 있습니다. 이를 바탕으로 상담사는 고객을 이해하고 고충을 공감하며 고객 문제에 대한 진정한 해결책을 제시할 수 있습니다. CX 리더들 사이에서도 공감 분석에 대한 관심이 급증하고 있습니다.

설문 조사 응답자의 20%가 이미 AI 기반 공감 도구를 도입하여 고객 인터랙션을 개선하고 있습니다. 물론 AI 기반 접근 방식이 사람의 공감을 완전히 대체할 수는 없습니다. 이는 상담사에게 더 개인적인 수준에서 고객과 소통할 수 있는 실시간 인사이트를 제공함으로써 공감 능력을 강화합니다. AI 기반 공감 도구를 활용하면 고객의 불만을 인식하거나 완벽한 순간에 최적의 솔루션을 제공하는 등 감성적이고 지능적인 선제적 서비스 제공에 도움이 됩니다.

선제적 AI 구현의 과제와 기회

선제적 서비스를 위한 AI 구현에 어려움이 없는 것은 아닙니다. 데이터 품질과 보안은 많은 CX 리더의 가장 큰 관심사이며, 설문 조사 응답자의 64%가 데이터 개인 정보 보호를 AI 도입의 핵심 장애물로 꼽았습니다.

선제적 서비스를 제공하려면 AI 기반 시스템에서 대량의 고품질 실시간 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 그러려면 강력한 데이터 관리 전략과 엄격한 보안 프로토콜이 필요합니다.

또한 조직은 AI를 도입하는 과정에서 내부 저항에 직면할 수 있습니다. 설문 조사에 참여한 CX 리더 중 66%가 명확한 AI 로드맵을 가지고 있다고 답한 반면, 49%는 기술에 대한 직원의 우려를 표명했습니다. 이는 일자리 상실에 대한 두려움과 관련이 있습니다.

이러한 장벽을 극복하려면, 조직은 AI가 인간의 역량을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 도구임을 강조하며 직원 중심 문화를 조성해야 합니다. 지속적으로 교육을 제공하고 고객 및 직원 경험을 향상하는 AI의 가치를 강조하면 AI를 긍정적으로 받아들이는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 기반 선제적 서비스 구현에는 많은 난관이 있지만 잠재적 이점은 훨씬 더 많습니다. 고객이 개인화되고 효율적인 서비스를 요구하고 있는 만큼, CX에서 AI의 역할은 더욱 확대될 것입니다. 실제로 설문 조사에 참여한 CX 리더 중 83%는 AI 기술이 미래에 중요한 차별화 요소가 될 것이라고 보고 있으며, 57%는 재무 성과 개선으로 이어질 것으로 예상하고 있습니다.

선제적 CX의 미래를 현실로!

AI 기반의 선제적 서비스로의 전환은 고객 경험 전략의 패러다임 전환을 보여줍니다. AI는 요구 사항을 예측하고, 문제가 발생하기 전에 해결하고, 인터랙션을 개인화함으로써 기업이 CX를 향상하고, 원활하고 세심하고 공감하는 경험을 제공할 수 있게 합니다.

이 기술을 CX 전략에 성공적으로 통합한 조직은 단순한 서비스 향상을 넘어, 빠르게 진화하는 고객 중심 환경의 리더로 자리매김하고 있습니다.

선제적 고객 서비스에서 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 CX 리더들은 데이터 품질을 우선시하고, 예측 분석, 공감 분석, 정서 분석과 같은 도구에 투자하며, 지속적인 학습과 혁신을 지원하는 문화를 조성해야 합니다. 이러한 접근 방식은 경쟁 시장에서 기업을 차별화할 뿐 아니라, 장기적인 비즈니스 성공을 이끄는 고객 충성도와 신뢰로 이어집니다.

고객 경험과 직원 경험 개선을 위한 CX 리더들의 AI 기술 사용 계획 및 방법에 대한 자세한 내용을 “AI 시대의 고객 경험” 보고서 전문에서 확인해 보시기 바랍니다.