효과적인 고객 여정 오케스트레이션 플랫폼은 CRM, ERP, 운영 시스템과 같은 기록 시스템과 함께 작동해야 합니다. 또한 웹사이트, 소셜 미디어, 봇과 같은 인게이지먼트 시스템을 통합해야 합니다. 이들 구성 요소를 사용하면 고객과 브랜드 간의 모든 인터랙션에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 고객 여정 분석 데이터는 AI가 탑재된 오케스트레이션 엔진으로 가져와 머신 러닝, 워크플로 빌더 등을 통해 처리합니다. 그런 다음 데이터를 라우팅하고 적절한 인게이지먼트 서비스를 통해 전달하여 고객 경험을 최적화합니다.

AI는 고객의 니즈를 예측하고, 트렌드를 파악하며, 데이터 중심의 서비스 의사 결정을 지원합니다. 예측형 AI, 대화형 AI, 생성형 AI는 스마트한 셀프 서비스 및 지능형 자동화를 통해 고객을 적합한 콜센터 상담사에게 안내합니다. 자동화된 청취 및 학습, 디지털 및 휴먼 인터랙션에 대한 실시간 분석, 게임화 등으로 워크포스를 보다 생산적이고 효율적으로 운영할 수 있게 합니다. 또한 근본 원인 분석과 맞춤형 알림을 통해 고객 여정을 보다 신속하게 최적화할 수 있습니다. Genesys AI는 즉시 사용 가능할 뿐 아니라 특정 요구에 맞게 쉽게 구성할 수 있습니다. 또한 Genesys AI는 AI 윤리를 최대한 준수하도록 설계되었으므로, 고객의 개인 정보는 항상 안전하게 보호됩니다.

오케스트레이션에는 CRM, ERP, 운영 시스템, 웹 사이트, 소셜 미디어 플랫폼, 봇 외에도 가용할 수 있는 모든 소스의 데이터가 필요합니다. 경험 오케스트레이션 엔진은 모든 데이터를 수집하고, AI를 사용하여 상황과 맥락을 기반으로 해당 개인에게 최선인 다음 조치를 결정합니다. 이 모든 것은 데이터를 완벽하게 파악하고 데이터를 잘 분석하고 해석할 수 있어야만 가능합니다.

그렇습니다. 소비자의 86%는 기업에 대한 선호도가 서비스 수준에 비례한다고 응답했으며, 소비자의 31%는 부정적인 고객 경험 후 회사와 거래를 중단했다고 응답했습니다. 고객은 자신의 경험이 개인화되기를 기대하며, 경험에 장애가 발생하면 다른 곳으로 옮겨갈 의향이 있습니다. 반면, 필요로 하는 것을 적시에 선제적으로 제공하면 더 높은 만족도를 보입니다. 그리고 이 만족은 견고한 충성도로 이어집니다.

고객 여정 매핑은 고객이 목표를 달성하기 위해 취하는 여정을 시각화하고, 측정하고, 모니터링하는 데 도움이 되며, 고객이 목표를 보다 쉽게 달성할 수 있도록 노력하는 과정을 통해 비즈니스 성과를 최적화할 수 있습니다. 이는 분석 및 측정 기능으로서 경험 오케스트레이션 프로세스에서 핵심 역할을 합니다. AI 기반의 경험 오케스트레이션을 통해 기업은 집계된 데이터를 기반으로 여정을 설계 및 자동화하여 고객과 기업 모두의 결과를 개선할 수 있습니다.

다양한 핵심 성과 지표로 경험 오케스트레이션 노력의 성공 여부를 판단할 수 있습니다. 고객 만족도, 고객 충성도 점수(예: 유지율)는 고객이 브랜드와의 인터랙션을 통해 필요한 것을 어느 정도 얻고 있는지를 나타냅니다. 역량 강화로 인한 직원 생산성 증가는 평균 처리 시간, 고객 평가, 직원 리소스 지표를 사용하여 측정할 수 있습니다. 비즈니스 요구 사항이 어느 정도로 충족되고 있는지도 측정할 수 있습니다. 운영 비용 하락과 수익 증가는 경험이 개선되었음을 보여주는 지표입니다.

기업은 경험 오케스트레이션을 구현하는 과정에서 수많은 잠재적 장애물을 만나게 됩니다. 온프레미스 솔루션에서 클라우드로 전환하는 과정의 복잡성과 클라우드 애플리케이션 통합의 복잡성은 초기 단계에서 관리해야 하는 리스크입니다. 모든 데이터 소스를 AI 분석 및 관리를 위한 단일 플랫폼으로 통합하는 일은 플랫폼에 따라 어려울 수 있습니다. 전체 경험 에코시스템에서 모든 인터랙션과 여정에 대한 가시성을 확보하는 것 또한 쉽지 않습니다. 경험 오케스트레이션 구현의 혜택을 얼마나 빠르게 누릴 수 있는가는 구현 프로세스 자체의 효율성과 효과에서 결정됩니다. 더욱이 경험 오케스트레이션 프로세스 전반에서 AI의 중요성을 고려할 때, 적절한 구현 및 관리는 매우 중요합니다.