인공 지능으로 고객 경험을 혁신하세요

특히 인공 지능(AI) 분야의 기술 개발 속도는 대기업과 중소기업이 고객과 연결하는 방식을 완전히 변화시켰습니다.

소규모 비즈니스 팁 및 전략에 대한 자세한 내용은 이 문서를 참조하세요.

오늘날 기업에서는 AI 기반 솔루션을 사용하여 고객 경험을 개선하고 혁신하여 고객 만족도, 충성도 및 수익을 높이고 있습니다.

오늘은 AI가 고객 경험 환경 변화에 미치는 영향의 여러 측면을 검토하고 AI의 장점, 어려움 및 가능성을 강조하겠습니다.

이 기사에서는:

• 인공 지능이란 무엇입니까?
• 고객 경험이란 무엇입니까?
• AI가 고객 경험에 어떤 영향을 미칠 수 있나요?
• 고객 경험 개선을 위해 어떤 AI 도구를 사용할 수 있나요?
• 고객 경험에 AI를 사용하면 얻을 수 있는 이점
• 고객 경험에 AI를 사용하는 데 따른 과제

원천

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능(AI)이라고 불리는 컴퓨터 과학의 하위 분야는 인간과 유사한 지능을 보여줄 수 있는 하드웨어와 소프트웨어를 개발하려고 합니다.

주변 환경을 관찰하고, 수집된 데이터를 분석하고, 경험을 바탕으로 결론을 도출하고, 특정 목표를 달성하기 위한 조치를 취하기 위한 알고리즘과 시스템을 만드는 것이 수반됩니다.

AI 기술을 통해 기계는 전통적으로 인간의 지능이 필요했던 문제 해결, 음성 인식, 자연어 이해, 시각적 인식을 수행할 수 있습니다.

인공지능(AI)에는 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇공학 등 다양한 하위 분야가 포함됩니다. 빠르게 발전하고 있으며 다양한 분야와 비즈니스에 응용되고 있습니다.

AI가 발전함에 따라 자동화와 최적화 에 대한 흥미로운 가능성을 제시하는 동시에 개인 정보 보호, 편견, AI 기반 자동화의 사회적 영향에 관한 윤리적 고려 사항도 고려합니다.

고객 경험이란 무엇입니까?

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고객 경험(CX)은 고객이 초기 접촉부터 구매 후 지원까지 전체 여정에서 브랜드 또는 비즈니스에 대해 갖는 전반적인 인식 및 상호 작용을 의미합니다.

여기에는 웹사이트 탐색, 제품 또는 서비스 선택, 고객 서비스 상호 작용, 애프터 서비스 지원 등 고객이 회사와 갖는 모든 접점과 상호 작용이 포함됩니다.

긍정적인 고객 경험은 고객의 기대를 충족하고 초과하며, 원활하고 개인화된 상호 작용을 제공하고 , 고객 만족도와 충성도를 높이는 가치를 제공하는 데 중점을 둡니다.

반면, 부정적인 고객 경험은 불만, 고객 이탈, 회사 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.

귀하의 웹사이트를 방문하는 일부 고객은 속도와 쉬운 탐색을 기대하므로 Windows VPS 호스팅 과 같은 우수한 웹 제공업체에 투자해야 합니다.

고객 경험을 최우선으로 생각하는 기업은 이것이 장기적인 관계 구축, 고객 충성도 육성, 중소기업 성장의 5단계 진행에 매우 중요하다는 점을 이해하고 있습니다.

따라서 그들은 긍정적이고 일관되며 기억에 남는 경험을 보장하기 위해 고객 여정의 모든 측면을 최적화하고 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.

AI가 고객 경험에 어떤 영향을 미칠 수 있나요?

인공 지능(AI)은 고객 경험에 큰 영향을 미치며 기업이 고객과 상호 작용하는 방식을 혁신하고 고객 여정의 다양한 측면을 향상시킵니다.

AI가 고객 경험에 영향을 미치고 개선할 수 있는 몇 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.

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• 개인화

AI를 통해 기업은 고객에게 고도로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석해 개인의 선호도, 구매 이력, 행동 등을 파악할 수 있다.

또한 이를 통해 기업은 제품 추천, 마케팅 메시지, 제안을 각 고객의 요구와 관심 사항에 맞춰 맞춤화할 수 있습니다.

• 고객 지원

AI 챗봇과 가상 비서가 연중무휴 실시간 고객 지원을 제공합니다. 이러한 지능형 시스템은 일상적인 문의를 처리하고 즉각적인 솔루션을 제공하며 고객의 구매 과정을 안내할 수 있습니다.

기업은 고객 상호 작용을 자동화하여 응답 시간을 개선하고 효율성을 높이며 전반적인 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

• 예측 분석

AI 기반 예측 분석 보고서는 고객의 요구와 선호도를 예측할 수 있습니다.

AI 알고리즘은 과거 데이터와 패턴을 분석하여 고객 행동을 예측하여 기업이 관련 제품이나 서비스를 적극적으로 제공하고 재고 관리를 최적화하도록 돕습니다.

• 감성분석

AI는 고객 피드백과 소셜 미디어 언급을 분석하여 고객 감정을 측정할 수 있습니다.

기업은 이 정보를 사용하여 고객 인식을 이해하고, 잠재적인 문제를 감지하고, 우려 사항을 즉각적으로 해결하여 브랜드 평판과 고객 충성도를 높일 수 있습니다.

• 제품 추천

AI 기반 추천 엔진은 개별 고객 선호도에 맞는 제품이나 서비스를 제안할 수 있습니다.

정확하고 관련성이 높은 추천을 제공함으로써 기업은 교차 판매 및 상향 판매 기회를 늘려 수익을 높일 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 이전에 티셔츠를 보거나 구매한 경우 AI 기반 추천은 사용자가 관심을 가질 만한 유사한 티셔츠나 어울리는 액세서리를 제안합니다.

• 음성 도우미

Siri 및 Alexa와 같은 AI 기반 음성 도우미는 기술과 원활하고 자연스러운 상호 작용을 제공합니다.

고객은 음성 명령을 통해 정보 접근, 스마트 기기 제어, 업무 수행 등이 가능해 더욱 편리하고 즐거운 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

• 사기 탐지 및 보안

AI는 사기 행위를 식별하고 예방하는 데 중요한 역할을 합니다.

AI 알고리즘은 거래 데이터를 분석하고 비정상적인 패턴을 감지함으로써 고객과 기업을 재정적 손실로부터 보호하고 브랜드에 대한 전반적인 신뢰를 높일 수 있습니다.

• 고객 여정 최적화

AI는 전체 고객 여정을 분석하고 최적화하여 문제점과 개선 영역을 식별할 수 있습니다.

고객 경험을 간소화함으로써 기업은 고객 만족도와 충성도를 높이고 유지율을 높일 수 있습니다.

고객 경험 개선을 위해 어떤 AI 도구를 사용할 수 있나요?

기업에서는 다양한 접점에서 고객 경험을 개선하기 위해 수많은 AI 도구와 기술을 사용할 수 있습니다.

고객 경험을 향상시키는 데 일반적으로 사용되는 인기 있는 AI 도구는 다음과 같습니다.

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• 챗봇과 가상 비서

AI 기반 챗봇과 가상 비서는 즉각적인 고객 지원과 개인화된 상호 작용을 제공합니다.

Dialogflow, IBM Watson Assistant 및 Microsoft Azure Bot Service와 같은 도구를 사용하면 기업은 고객 쿼리에 응답할 수 있는 지능형 챗봇을 만들고 배포할 수 있습니다.

또한 제품 추천을 제공하고 사용자에게 구매 과정을 안내합니다.

• 자연어 처리(NLP) 플랫폼

OpenAI의 GPT-3, Google의 BERT, spaCy와 같은 NLP 도구를 사용하면 기업이 자연어를 처리하고 이해할 수 있습니다.

이러한 플랫폼을 사용하여 감정 분석 도구, 언어 번역 서비스 및 개인화된 콘텐츠 생성을 개발하여 향상된 고객 경험에 기여하십시오.

• 고객 데이터 분석

Salesforce Einstein Analytics 및 Adobe Analytics와 같은 AI 기반 고객 데이터 분석 플랫폼은 기업이 고객 행동, 선호도 및 문제점에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

이 데이터를 분석함으로써 기업은 데이터 기반 결정을 내려 고객 경험을 개선하고 그에 따라 제품을 맞춤화할 수 있습니다.

• 개인화 엔진

Dynamic Yield 및 Evergage와 같은 AI 기반 개인화 엔진을 통해 기업은 고객 선호도 및 행동을 기반으로 개인화된 콘텐츠와 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

이러한 도구는 참여를 강화하고 고객 만족도를 높입니다.

• 음성 도우미

Amazon Alexa 및 Google Assistant와 같은 음성 도우미는 고객이 제품 및 서비스와 상호 작용할 수 있는 핸즈프리의 자연스러운 방법을 제공합니다.

기업은 이러한 플랫폼과 통합하여 음성 제어 경험을 제공하고 고객의 접근성과 편의성을 향상시킬 수 있습니다.

• AI 기반 마케팅 자동화

HubSpot 및 Marketo와 같은 AI 도구는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 마케팅 캠페인을 자동화하고 대상을 분류하며 개인화된 콘텐츠를 제공합니다.

이러한 플랫폼은 고객 참여를 최적화하여 보다 효과적인 마케팅 활동과 향상된 고객 경험으로 이어집니다.

• 이미지 및 비디오 인식

Clarifai 및 Amazon Rekognition과 같은 AI 기반 이미지 및 비디오 인식 도구를 사용하면 기업이 시각적 콘텐츠를 분석할 수 있습니다.

이 기술은 시각적 검색, 사용자 생성 콘텐츠 조정 및 개인화된 제품 추천을 향상시킵니다.

• 감정 분석 도구

MonkeyLearn 및 Lexalytics와 같은 AI 기반 감정 분석 도구는 고객 피드백, 리뷰 및 소셜 미디어 언급을 평가하여 고객 감정을 이해할 수 있습니다.

이 정보는 기업이 개선이 필요한 영역을 식별하고 고객의 우려 사항을 신속하게 해결하는 데 도움이 됩니다.

• 고객 여정 최적화

Pointillist 및 Usermind와 같은 AI 플랫폼을 통해 기업은 여러 채널에서 고객 여정을 매핑하고 최적화 할 수 있습니다.

이러한 도구는 문제점과 개선 기회를 식별하여 보다 원활하고 만족스러운 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

• 고객 피드백 분석

Thematic 및 Zappi와 같은 AI 도구는 기업이 고객 피드백을 대규모로 분석하는 데 도움이 됩니다.

이러한 플랫폼은 고객 피드백을 분류하고 해석할 수 있으므로 기업은 데이터 기반 결정을 내리고 고객 요구 사항을 효과적으로 해결할 수 있습니다.

고객 경험에 AI를 사용하면 얻을 수 있는 이점

AI를 고객 경험에 통합하면 기업에 수많은 이점을 제공하여 보다 개인화되고 효율적이며 만족스러운 고객 상호 작용을 제공할 수 있습니다.

고객 경험에 AI를 사용하면 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

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• 개인화

AI 기반 도구는 방대한 양의 고객 데이터를 분석하여 상세한 고객 프로필을 생성하므로 기업은 고도로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

기업은 제품 추천, 마케팅 메시지, 지원 상호 작용을 개인 선호도에 맞게 조정하여 고객 만족도와 충성도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

• 연중무휴 고객 지원

AI 기반 챗봇과 가상 비서는 24시간 고객 지원을 제공하여 고객이 언제든지 문의 사항에 대한 지원과 답변을 받을 수 있도록 합니다.

이러한 연중무휴 가용성은 고객 서비스를 개선하고 응답 시간을 줄여 보다 긍정적인 고객 경험을 제공합니다.

• 향상된 고객 참여

감정 분석 및 자연어 처리와 같은 AI 기반 도구를 사용하면 기업은 고객의 감정과 선호도를 더 잘 이해할 수 있습니다.

기업은 고객에게 보다 공감적이고 의미 있게 참여함으로써 더욱 강력한 관계를 구축하고 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다.

• 향상된 고객 여정

AI는 전체 고객 여정을 분석하고 최적화하여 문제점과 개선 영역을 식별할 수 있습니다.

고객 경험을 간소화함으로써 기업은 고객 만족도와 유지율을 높이고 궁극적으로 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다.

• 데이터 기반 의사 결정

AI 기반 분석은 고객 행동과 선호도에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 기업이 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

이는 타겟 마케팅 활동, 최적화된 제품 제공 및 개인화된 고객 상호 작용을 가능하게 합니다.

• 효율적인 고객 서비스

AI 기반 챗봇과 가상 비서는 일상적인 고객 문의를 처리할 수 있으므로 상담원이 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.

이러한 효율성으로 인해 대기 시간이 줄어들고 해결 속도가 빨라져 고객 만족도가 향상됩니다.

• 적극적인 지원

AI 예측 분석은 고객의 요구를 예측하고 잠재적인 문제가 발생하기 전에 식별할 수 있습니다.

우려사항을 적극적으로 해결함으로써 기업은 고객 불만을 예방하고 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

• 최적화된 제품 추천

AI 추천 엔진은 고객 행동을 분석하여 정확하고 관련성이 높은 상품 제안을 제공합니다.

이는 교차 판매 및 상향 판매 기회를 향상시켜 비즈니스 수익을 증가시킵니다.

• 비용 절감

AI는 일상적인 작업을 자동화하고 프로세스를 최적화함으로써 비즈니스 비용을 절감할 수 있습니다.

반복적인 작업을 처리하는 AI를 통해 인적 자원을 보다 전략적인 역할로 전환하여 효율성과 자원 활용도를 높일 수 있습니다.

• 경쟁 우위

고객 경험 전략에 AI를 도입하는 기업은 시장에서 경쟁 우위를 확보합니다.

뛰어난 고객 경험은 경쟁업체와 차별화되고 고객 중심으로 자리매김하여 브랜드 충성도와 고객 옹호를 향상시킵니다.

고객 경험을 변화시키는 데 AI를 사용하는 데 어려움이 있습니까?

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AI를 통합하여 고객 경험을 변화시키는 것은 의심할 여지 없이 수많은 이점을 제공하며 AI가 중요한 역할을 할 수 있는 영역 중 하나는 AI 리드 생성 입니다.

그러나 AI는 잠재적인 이점과 함께 과제도 안겨줍니다. 고객 경험과 리드 생성을 향상하는 데 AI의 기능을 최대한 활용하려면 기업은 이러한 장애물을 사전에 해결해야 합니다.

고객 경험을 변화시키는 데 AI를 활용하는 데 있어서 중요한 과제 중 하나는 리드 생성 목적에 맞게 애플리케이션을 최적화하는 것입니다.

• 데이터 개인정보 보호 및 보안

AI는 고객 정보, 선호도, 행동 등 데이터에 크게 의존합니다. 데이터 위반이나 오용은 고객의 신뢰를 심각하게 훼손하고 법적 결과를 초래할 수 있으므로 이 데이터의 개인 정보 보호와 보안을 보장하는 것이 가장 중요합니다.

기업은 고객 정보를 보호하기 위해 강력한 데이터 보호 조치를 구현하고 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수해야 합니다.

또한 Android 애플리케이션에서 AI를 다룰 때 데이터 보안과 개인정보 보호를 유지하려면 적절한 Android 기기 관리 가 중요합니다.

Android 기기를 적절하게 관리하면 데이터 액세스를 제어하고 암호화를 활용할 수 있으며, 사용자 데이터를 손상시킬 수 있는 취약성을 방지하기 위해 보안 패치가 정기적으로 적용됩니다.

• 편견과 공정성

AI 알고리즘은 훈련에 사용되는 데이터에 존재하는 편견을 의도치 않게 영속시킬 수 있습니다. 이는 특정 고객 집단을 불공정하게 대우하여 고객 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

기업은 AI 모델의 편견을 적극적으로 해결하고 의사결정 과정에서 공정성과 투명성을 보장해야 합니다.

• 투명성 부족

AI 알고리즘은 매우 복잡하고 해석하기 어려울 수 있으므로 특정 결정에 있어 더 많은 투명성이 필요합니다.

고객은 자신이 받은 응답의 이유를 이해하는 데 도움이 필요한 경우 AI 시스템과의 상호 작용을 경계할 수 있습니다.

기업은 AI를 사용하는 방법과 AI가 가져오는 이점에 대해 명확한 설명을 제공하여 고객과 신뢰를 구축해야 합니다.

• 통합 문제

AI 시스템을 기존 고객 경험 인프라에 통합하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

기업은 호환성 문제에 직면할 수 있고, 추가 직원 교육이 필요하며, AI 기반 도구와 인간 에이전트 간의 원활한 조정을 보장해야 합니다.

• AI에 대한 의존도

AI는 고객 경험을 향상시킬 수 있지만 균형을 유지하고 인간 상호 작용을 부분적으로만 대체하는 것이 필수적입니다.

AI에 대한 의존도가 높아지면 비개인적인 고객 경험과 공감 부족으로 이어질 수 있으며, 이는 고객이 브랜드에 참여하는 것을 방해할 수 있습니다.

• 비용 및 리소스

AI 솔루션을 구현하는 데 비용이 많이 들 수 있으며, 특히 리소스가 제한된 소규모 기업의 경우 더욱 그렇습니다.

또한 AI 시스템에는 지속적인 유지 관리, 업그레이드 및 교육이 필요하므로 전체 채택 비용이 추가됩니다.

• 고객 수용 및 채택

일부 고객은 AI 기반 시스템과의 상호작용을 거부하고 사람의 지원을 선호할 수도 있습니다. 고객이 AI를 수용하도록 설득하고 그 이점을 입증하는 것은 기업이 해결해야 할 과제일 수 있습니다.

• 확장성

비즈니스가 성장하고 고객 요구가 증가함에 따라 AI 시스템은 증가하는 워크로드를 처리하기 위해 효과적으로 확장되어야 합니다.

AI 솔루션이 사용자 트래픽을 늘리고 성능을 유지할 수 있는지 확인하는 것은 원활한 고객 경험을 제공하는 데 중요합니다.

• 지속적인 학습과 개선

AI 모델의 관련성과 정확성을 유지하려면 정기적인 업데이트와 재교육이 필요합니다.

기업은 변화하는 고객 요구와 선호도에 적응하기 위해 AI 시스템의 지속적인 학습과 개선에 투자해야 합니다.

• 윤리적 고려사항

AI 결정은 고객에게 큰 영향을 미칠 수 있으므로 기업은 고객 경험에서 AI 사용의 윤리적 영향을 고려해야 합니다.

잠재적인 고객 피해를 방지하려면 AI 시스템을 인간의 감독 하에 책임감 있게 배포하는 것이 필수적입니다.

결론

인공 지능은 의심할 여지 없이 고객 경험 패러다임을 재편하여 기업이 보다 개인화되고 효율적이며 매력적인 고객 상호 작용을 생성할 수 있도록 지원합니다.

향상된 개인화 및 연중무휴 고객 지원부터 데이터 기반 의사 결정 및 최적화된 제품 추천 에 이르기까지 고객 경험 변화에 있어서 AI의 이점은 상당합니다.

그러나 기업은 윤리적이고 책임감 있는 AI 배포를 보장하기 위해 데이터 개인 정보 보호, 편견, 투명성, 고객 수용과 같은 과제도 해결해야 합니다.

이러한 고려 사항의 우선순위를 정하고 AI 전략을 지속적으로 개선 함으로써 기업은 AI의 잠재력을 최대한 활용하여 탁월한 고객 경험을 제공하고 브랜드 충성도를 강화하며 점점 경쟁이 심화되는 시장에서 앞서 나갈 수 있습니다.

AI 기술이 발전함에 따라 AI의 혁신적인 힘을 수용하는 동시에 고객의 신뢰와 만족을 유지하는 것이 고객 중심 비즈니스 환경에서 장기적인 성공의 열쇠로 남을 것입니다.