CRM의 AI. CRM 도구에서 AI는 무엇을 변화시키나요? | 비즈니스에서의 AI #67

게시 됨: 2024-02-20

HubSpot, Salesforce Einstein 또는 Intercom Fin과 같은 최신 CRM 시스템은 고급 AI 기술을 활용하여 개인화된 경험을 제공하고 고객 가치를 극대화합니다. CRM의 AI가 고객의 요구 사항을 이해하고, 개인화된 커뮤니케이션을 제공하며, 많은 프로세스를 완전히 자동화하는 새로운 열쇠입니까? 기업은 어떻게 빅데이터 분석과 AI 알고리즘을 사용하여 비즈니스를 확장하고 지속적인 고객 관계를 구축합니까? 자세한 내용을 알아보려면 계속 읽어보세요.

CRM의 AI - 목차

CRM의 AI 소개
AI가 CRM 환경을 변화시키는 방법: 가능성 개요
AI를 통한 고객 상호작용 개인화
AI가 CRM의 세분화 및 타겟팅을 개선하는 방법
AI를 활용한 CRM 감성 분석 활용
CRM의 지능형 비서 및 챗봇
요약

CRM의 AI 소개

CRM(Customer Relationship Management)은 고객 관계를 관리하기 위해 설계된 시스템입니다. 이는 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

대화형 CRM – 모든 채널에서 일관되고 만족스러운 커뮤니케이션을 보장합니다.
운영 CRM – 고객 및 제품에 대한 데이터 수집, 표준화 및 공유를 담당합니다. 적절하게 활용하면 지식 기반이 형성되고 지속적인 관계가 구축됩니다.
분석 CRM – AI를 포함한 고급 분석 모델을 사용하여 빅 데이터를 처리하고 고객 행동 및 시장 동향의 패턴을 찾아냅니다. 이는 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

새로운 분석 기능과 결합된 CRM 시스템은 개인화된 커뮤니케이션, 챗봇을 통한 고객 지원, 프로세스 자동화를 지원하여 고객 관계 및 경험을 향상시킵니다.

AI가 CRM 환경을 변화시키는 방법: 가능성 개요

선도적인 CRM 시스템 제공업체는 마케팅, 영업 및 고객 서비스 부서의 업무 방식을 완전히 변화시키는 AI 솔루션을 통합합니다. 고객 관계 관리에서 AI 도구가 작동하는 방식은 매우 다양합니다. 따라서 인공 지능의 기능을 가장 흥미롭게 활용하는 세 가지 도구를 자세히 살펴보겠습니다.

허브스팟 CRM

HubSpot CRM은 고객 관계 관리를 위한 올인원 AI 도구입니다. AI를 활용해 정보를 빠르게 찾고 포괄적인 콘텐츠 작성 지원을 제공함으로써 마케팅, 영업, 고객 서비스를 개선합니다.

또한 웹사이트 및 뉴스레터 생성을 자동화하는 도구를 제공하므로 HubSpot 사용자는 생성된 콘텐츠의 편리함, 속도 및 매력을 높이 평가합니다.

AI와 관련된 HubSpot CRM의 주요 기능으로는 간단한 지시에 따라 자동으로 페이지를 생성하는 웹사이트 생성기와 AI를 활용해 콘텐츠를 생성하는 AI 콘텐츠 작성기 등이 있어 시간을 절약할 수 있다.

Trello, Slack 및 InVision과 같은 회사는 HubSpot CRM을 사용합니다. 주요 이점은 일상적인 작업의 자동화를 통해 시간을 절약하는 것입니다.

출처: 허브스팟(https://www.hubspot.com/)

세일즈포스 아인슈타인

Salesforce Einstein은 고급 데이터 분석, AI 기반 통찰력, 판매 추천, 결과 예측 및 인공 지능을 활용하는 기타 기능을 기반으로 합니다.

Salesforce Einstein의 주요 기능은 다음과 같습니다.

고급 개인화 – Einstein을 사용하면 Salesforce에서 직접 AI 도우미를 생성 및 배포할 수 있으므로 사용자와 고객이 문제를 신속하게 해결하고 보다 효율적으로 작업할 수 있습니다. Einstein Copilot은 주로 생산성 향상을 목표로 사전 정의된 기술을 기반으로 작업을 자동화하는 AI 보조자입니다.
Einstein Trust Layer – Salesforce 플랫폼에 내장된 AI 아키텍처를 통해 고객 데이터 보안을 보장하여 데이터 침해 위험 없이 AI를 사용할 수 있도록 합니다.
오픈 소스 플랫폼 — Einstein을 사용하면 OpenAI의 GPT-4, Google의 GeminiPro 또는 Llama-2 또는 Vicuna-13B와 같은 오픈 소스 라이선스로 제공되는 모델과 같은 모든 LLM(대형 언어 모델)을 안전하게 사용할 수 있습니다.

Uber Eats, Gucci, Accenture와 같은 회사에서는 Salesforce Einstein을 사용합니다. 이 솔루션을 통해 고객 문제를 신속하게 해결하고 보다 효율적으로 작업할 수 있습니다.

인터콤 핀

Intercom Fin은 고객 문의 사항을 이해하고 기술 지원 콘텐츠를 기반으로 답변을 제공하는 OpenAI 언어 모델 기반의 챗봇입니다. Intercom Fin은 고객 관계 관리의 AI 도구로서 다음을 가능하게 합니다.

제품 지식 기반과 고급 언어 모델을 활용하는 능력 덕분에 고객 지원 문의가 60% 감소합니다.
43개 언어로 대화를 나누고,
잘 알려진 인터콤 메신저는 물론 WhatsApp, 심지어 SMS까지 다양한 채널에서 운영됩니다.

Intercom Fin은 MailerLite와 같은 회사가 일주일 이내에 자동으로 해결된 쿼리의 비율을 18%에서 29%로 높이는 데 도움을 주었습니다.

출처 : 인터콤 (https://www.intercom.com/fin)

AI를 통한 고객 상호작용 개인화

CRM 시스템은 고객과 고객의 행동에 대한 데이터를 수집합니다. 고객 관계 관리에 AI를 적용하면 데이터가 자동으로 분석되어 개인화된 커뮤니케이션을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

개인화된 추천 - 구매 내역, 관심사, 인구 통계 데이터 및 기타 매개변수를 기반으로 효과적인 교차 판매 및 상향 판매를 가능하게 합니다.
웹사이트의 동적 콘텐츠 – 고객 관계 관리의 AI는 사용자 데이터를 기반으로 한 맞춤형 콘텐츠를 의미합니다.
개인화된 뉴스레터 – 각 수신자를 위한 고유한 맞춤형 콘텐츠.
더 나은 타겟팅 광고 - 진정으로 공감하는 사람들에게 표시됩니다.

CRM에서 개인화 기능을 활용하는 회사의 예로는 IKEA가 있습니다. Capgemini 보고서에 따르면 스웨덴의 거대 기업은 뉴스레터를 맞춤화하기 위해 고급 AI 모델을 사용합니다. 시스템은 고객 데이터를 분석하여 고객의 필요와 관심 사항에 맞게 콘텐츠와 제안을 맞춤화합니다.

개인화된 경험은 신뢰를 구축하고 고객 만족도를 향상시킵니다. McKinsey에 따르면 무려 78%의 고객이 개인화된 경험을 제공하는 브랜드에서 제품을 다시 구매할 것이라고 밝혔습니다. 또한 2022년 Twilio 연구(개인화 상태 보고서)에 따르면 콘텐츠가 개인화되지 않으면 고객의 62%가 상품이나 서비스 제공업체를 바꿀 것이라고 합니다.

AI가 CRM의 세분화 및 타겟팅을 개선하는 방법

고객 세분화와 정확한 타겟팅은 현대 마케팅의 기초입니다. 인공 지능은 다음과 같은 기능을 통해 이 분야에서 상당한 발전을 가능하게 합니다.

자동 고객 세분화 – 행동, 거래, 인구 통계 및 기타 데이터를 기반으로 그룹화
가장 가치 있는 고객을 식별하는 머신 러닝 - 빅 데이터와 예측 분석은 특별한 관심을 가질 만한 고객 그룹을 정의하는 데 도움이 됩니다.
고객 감정 및 의도에 대한 실시간 분석 – 고객 관계 관리의 이러한 AI 요소를 통해 고객이 생각하고 계획하는 것을 발견할 수 있습니다.
구매 및 이탈 가능성을 결정하고 고객 프로필과 완벽하게 일치하는 추가 제품을 제안할 수도 있는 예측 모델입니다 .

예를 들어, 폴란드 최대 전자상거래 플랫폼인 Allegro는 고급 AI 모델을 사용하여 고객을 세분화합니다. Interaktywnie.com에 따르면, Allegro는 기계 학습 알고리즘 덕분에 고객의 쇼핑 선호도를 최대 90% 정확하게 파악하고 맞춤형 제안을 제공할 수 있습니다.

AI를 활용한 CRM 감성 분석 활용

감정 분석에는 화자나 텍스트 작성자의 태도를 자동으로 평가하는 작업이 포함됩니다. 자연어 처리(NLP) 모델은 의견을 긍정적, 부정적, 중립적으로 분류합니다. AI가 지원하는 감정 분석을 통해 다음이 가능합니다.

대화 중 고객 만족도 평가 - 고객이 만족하는지 확인하고 서비스 품질을 평가합니다.

소셜 미디어 및 토론 포럼을 모니터링합니다.
제품 리뷰를 추적하여 결함과 문제를 식별합니다.
전화 통화 기록을 기반으로 고객 요구를 분석합니다.
고객의 부정적인 신호를 신속하게 감지하고 빠른 대응을 가능하게 합니다.

감정 분석은 고객 관계 관리의 강력한 AI 도구로, 긍정적인 고객 관계 구축을 돕습니다. Amazon 및 Netflix와 같은 글로벌 거대 기업도 유사한 솔루션을 사용합니다.

출처: DALL·E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

CRM의 지능형 비서 및 챗봇

Intercom Fin과 같이 고객 서비스를 지원하는 챗봇은 서서히 표준이 되어가고 있습니다. 이를 구현하면 다음과 같은 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

채팅, 이메일 또는 WhatsApp을 통해 고객 질문에 연중무휴 24시간 답변
간단한 작업, 불만 사항 요청 또는 고객 주문을 자동화하고,
챗봇이 문제를 처리할 수 없을 때 컨설턴트에게 리디렉션하고 대화를 원활하게 이어받으며,
어휘나 목소리 톤을 기반으로 부정적인 고객 감정을 감지하고 적절하게 대응합니다.
피드백을 수집하고 만족도 조사를 실시합니다.

Juniper Research 보고서에 따르면 챗봇에 투자하는 기업은 실질적인 이점을 얻을 수 있으며, 고객 서비스 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있습니다. 또한 연구에 따르면 챗봇을 구현하면 고객 서비스에 대한 문의 건수를 최대 40%까지 줄일 수 있다고 합니다. 이는 회사에 상당한 비용 절감으로 이어집니다.

CRM의 AI – 요약

인공지능과 빅데이터 처리가 주도하는 기술 혁명은 우리가 고객 관계 구축에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다. 최신 CRM 시스템은 작업을 자동화할 뿐만 아니라 고객 요구 사항을 더 잘 이해하는 데도 도움이 됩니다. 이를 통해 개인화된 제안과 커뮤니케이션이 가능해지며 관계가 더욱 지속되고 고객 경험이 만족스러워 궁극적으로 비즈니스 성공에 기여합니다.

새로운 기술이 여기에 있으며 그 영향은 측정 가능합니다. 추정에 따르면 개인화된 접근 방식을 통해 매출이 25% 증가할 수 있는 것으로 나타났습니다(McKinsey). 오늘날 데이터가 풍부하고 기술적으로 무한한 세상에서 경쟁 우위를 확보하려면 이러한 기능을 사용하는 것이 필수적입니다.

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저자: 로버트 휘트니
IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.
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