AI가 해결할 수 있는 비즈니스 문제점은 무엇입니까? | 비즈니스에서의 AI #76

AI를 사용하여 비즈니스 문제점 식별 및 정의

기업은 재무 성과와 고객 관계에 영향을 미치는 문제를 인식하지 못하는 경우가 많습니다. 그러나 단순히 문제점을 식별하는 것이 문제점을 제거하거나 비즈니스 프로세스를 개선하는 첫 번째 단계인 경우가 많습니다.

인공지능과의 협업을 통해 자주 발생하는 오류나 불편사항, 즉 배송지연이나 비효율적인 서비스 프로세스 등 페인포인트의 원인을 파악할 수 있습니다.

조직의 문제점을 인식하는 첫 번째 단계는 체계적이고 일관된 데이터 수집입니다. AI 기반 도구는 이 데이터를 사용하여 과거 고객 상호 작용과 반복적인 쿼리를 분석하여 추세를 파악하고 잠재적인 문제를 예측할 수 있습니다. 인공 지능은 고객 불만족으로 이어지고 인간이 놓쳤을 수도 있는 잘못된 활동 패턴을 찾아냅니다. 또한 통화 후 댓글을 분석하면 주제를 분류하고 고객 불만을 나타낼 수 있는 감정 분석 결과를 표시할 수 있습니다.

AI – 중소기업을 위한 새로운 현실

비용 절감을 원하는 중소기업은 고품질의 고객 서비스를 제공하는 동시에 서비스를 자동화하는 혁신적인 방법을 모색하고 있습니다. 그리고 AI를 구현하고 이를 중소기업의 특성에 맞게 조정하는 것은 기술 혁신의 중요한 단계입니다. 예를 들어, 인공 지능을 사용하면 이전에는 많은 시간이 필요했던 작업을 수행할 수 있고, 이러한 프로세스를 자동화하면 훨씬 더 높은 효율성을 얻을 수 있기 때문입니다.

• AI 챗봇은 여러 서비스 에이전트의 필요성을 줄여 비용 절감을 보장합니다.
• AI 기반 판매 분석은 인간의 판단보다 더 효과적이며 데이터 중심의 의사 결정을 가능하게 합니다.
• 문서 처리 또는 창고 관리와 같은 내부 프로세스를 최적화하면 기계 학습을 사용하여 비용을 절감할 수 있습니다.

그럼 중소기업의 특정 영역에서 인공지능이 어떻게 구현될 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

내부 프로세스 최적화의 문제점

내부 프로세스는 모든 비즈니스의 중추입니다. 내부 프로세스의 효율성은 회사의 수익에 직접적인 영향을 미칩니다. 회사의 주요 문제점이 정확히 회사 운영 방식에 있는 경우 AI 지원을 고려해 볼 가치가 있습니다.

비즈니스의 가장 큰 문제점 중 하나는 물류 및 재고 관리입니다. 이는 고객에게 직접 배송하는 현지 소규모 기업뿐만 아니라 국제적으로 배송하는 중견 기업에도 해당됩니다.

두 경우 모두 기계 학습(ML)을 사용하는 솔루션은 매우 잘 작동합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 경로 최적화를 위해 또는
• 거래 데이터를 분석하여 수요 예측을 통해 정확한 배송 계획 및 재고 정리가 가능합니다.

머신러닝 솔루션을 성공적으로 구현하려면 회사의 전달 프로세스를 다시 생각하고 그 효과를 측정하면서 작은 변화를 주는 것이 필요합니다. 예를 들어, 배송 문서를 자동으로 생성하면 사람의 실수가 사라지고 직원이 상품을 포장하는 시간이 절약됩니다. 일련의 소규모 자동화 프로젝트를 점진적으로 통합하면 더 큰 규모에서 상당한 프로세스 효율성을 얻을 수 있습니다.

고객 서비스 자동화 및 대기 시간 단축

디지털 네이티브 비즈니스의 가장 일반적인 문제점 중 하나는 고객 서비스 연속성 문제입니다. 주말, 업무 시간 이후, 공휴일 또는 휴가 기간 동안에도 온라인 비즈니스가 운영되어야 합니다. 고객은 선택한 채널이나 연휴 시즌에 관계없이 즉각적인 응답과 중단 없는 커뮤니케이션을 기대합니다.

그렇기 때문에 논스톱으로 운영되는 AI 챗봇은 전자상거래나 SaaS 비즈니스를 차별화할 수 있는 솔루션입니다. 연속성 외에도 AI 챗봇이나 보이스봇을 활용하면 소통의 매력이 높아진다. 사용자 선호도에 맞게 콘텐츠를 정확하게 조정하면 고객 경험이 향상됩니다. 장기적으로 챗봇과의 상호 작용에 대한 고객 반응을 분석하면 어떤 콘텐츠가 사용자에게 가장 매력적인지 예측할 수 있는 기회도 제공됩니다.

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

사업 동향 예측 및 제안 조정

귀사의 가장 큰 문제점은 시장 변화에 맞춰 제품 구성을 동적으로 조정하는 것입니까? 역동적인 전자상거래 세계에서는 새로운 트렌드에 즉각적으로 대응하는 능력이 때로는 성공의 열쇠가 됩니다. 인공지능이 수집한 데이터를 활용하면 구매 선호도에 훨씬 더 빠르게 반응하는 데 도움이 됩니다. 결국, 알고리즘이 추세를 인식하려면 수요의 최소한의 변화만 필요합니다.

여기서 특히 중요한 것은 다음과 같습니다.

• 온라인 상점 웹사이트의 관심 영역에 대한 분석,
• 마켓플레이스의 검색 및 조회 수
• 고객이 가장 자주 문의하는 제품과 더 이상 묻지 않는 제품에 대한 챗봇의 데이터입니다.

지능형 제품 추천을 통한 판매 및 구매 전환율 증대 인공 지능 시스템을 통한 개인화된 추천은 디지털 비즈니스의 매우 중요한 문제점인 버려진 장바구니의 수를 효과적으로 줄일 수 있습니다.

고객은 개인화된 제안을 중요하게 생각하며, 이것이 바로 인공 지능이 가능하게 하는 것입니다. 잘 구성된 제품 추천은 소비자가 거래를 완료할 가능성을 높입니다. 머신러닝 기반 추천 시스템은 선호도와 특정 제품 구매 결정 사이의 숨겨진 관계를 찾아냅니다. 또한 알고리즘은 가격 변화와 판매 결과 간의 상관관계를 식별하여 고객 능력과 기대에 맞게 가격을 조정할 수 있습니다.

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

마케팅 및 온라인 광고에 AI 활용

광고비가 많이 들고 전환율이 낮다고요? 타겟이 제대로 설정되지 않은 유기적 마케팅? 이는 중소기업의 일반적인 문제점입니다. 인공 지능은 타겟팅 및 마케팅 메시지를 최적화하여 디지털 마케팅에 대한 접근 방식을 혁신하고 있습니다.

AI 덕분에 기업은 고객을 보다 정확하게 타겟팅하고 보다 개인화된 캠페인을 만들 수 있어 더 낮은 비용으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어:

• 세분화 및 타겟팅 – AI는 잠재 고객을 식별하고 세분화하여 제품에 가장 관심이 있는 사람들에게 광고를 타겟팅할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 소셜 미디어 데이터를 분석하여 사용자 선호도와 행동을 더 잘 이해합니다.
• 콘텐츠 최적화 – 인공 지능은 어떤 광고 요소가 가장 효과적인지 분석하고, 이를 기반으로 콘텐츠와 그래픽에 대한 변경 사항을 제안하여 청중 참여를 높일 수 있습니다. 이는 메시지의 빠른 적용이 중요한 역동적인 산업에서 특히 유용합니다.
• 캠페인 자동화 – AI를 통해 기업은 변화하는 시장 상황과 소비자 선호도에 맞춰 실시간 광고 캠페인을 만들고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 즉시 전략을 조정하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

또한 인공 지능은 다양한 마케팅 전략의 결과를 예측하는 데 도움을 주어 더 나은 예산 할당을 가능하게 하고 비효율적인 지출을 방지할 수 있습니다.

요약

챗봇과 같은 인공지능 기반 도구를 구현하는 것은 기업의 운영 효율성을 향상시키는 중요한 단계입니다. 인공 지능에 투자하면 고객을 더 잘 이해하고, 광고 캠페인의 효과를 높이며, 운영 비용을 최적화하는 등 장기적인 이점을 얻을 수 있습니다.

그렇기 때문에 오늘날 비즈니스 세계에서 인공 지능의 중요성이 커지고 있다는 사실을 인식하는 것이 가치가 있습니다. 비용을 절감하는 방법일 뿐만 아니라 혁신적이고 효과적이며 미래 지향적인 솔루션을 만들기 위해 완전히 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 도구이기도 합니다.

저희 콘텐츠가 마음에 드신다면 Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok의 바쁜 꿀벌 커뮤니티에 가입하세요.

저자: 로버트 휘트니

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

모든 게시물 보기

비즈니스에서의 AI:

1. 비즈니스에서 AI의 위협과 기회(1부)
2. 비즈니스에서 AI의 위협과 기회(2부)
3. 비즈니스에서의 AI 애플리케이션 - 개요
4. AI 지원 텍스트 챗봇
5. 비즈니스 NLP의 오늘과 내일
6. 비즈니스 의사결정에서 AI의 역할
7. 소셜 미디어 게시물 예약. AI가 어떻게 도움을 줄 수 있나요?
8. 자동화된 소셜 미디어 게시물
9. AI로 운영되는 새로운 서비스와 제품
10. 내 사업 아이디어의 약점은 무엇입니까? ChatGPT를 사용한 브레인스토밍 세션
11. 비즈니스에서 ChatGPT 사용
12. 합성 배우. 상위 3개 AI 비디오 생성기
13. 3가지 유용한 AI 그래픽 디자인 도구. 비즈니스에서의 생성적 AI
14. 오늘 꼭 시험해 봐야 할 멋진 AI 작가 3인
15. 음악 창작에서 AI의 힘 탐구
16. ChatGPT-4로 새로운 비즈니스 기회 탐색
17. 관리자를 위한 AI 도구
18. 당신의 삶을 더 쉽게 만들어 줄 멋진 ChatGTP 플러그인 6가지
19. 3 그라피코프 AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. McKinsey Global Institute가 말하는 AI의 미래는 무엇입니까?
21. 비즈니스에서의 인공지능 - 소개
22. NLP, 즉 비즈니스에서의 자연어 처리란 무엇입니까?
23. 자동 문서 처리
24. Google 번역과 DeepL. 비즈니스를 위한 기계 번역의 5가지 응용
25. 보이스봇의 운영 및 비즈니스 애플리케이션
26. 가상 비서 기술, 아니면 AI와 대화하는 방법?
27. 비즈니스 인텔리전스란 무엇입니까?
28. 인공지능이 비즈니스 분석가를 대체할 것인가?
29. 인공지능이 BPM에 어떻게 도움을 줄 수 있나요?
30. AI와 소셜 미디어 – 그들은 우리에 대해 무엇을 말하는가?
31. 콘텐츠 관리의 인공 지능
32. 오늘과 내일의 창의적 AI
33. 멀티모달 AI와 비즈니스 애플리케이션
34. 새로운 상호 작용. AI는 우리가 장치를 작동하는 방식을 어떻게 변화시키고 있습니까?
35. 디지털 기업의 RPA 및 API
36. 미래의 직업 시장과 다가오는 직업
37. 교육 기술의 AI. 인공지능의 잠재력을 활용한 기업의 3가지 사례
38. 인공지능과 환경. 지속 가능한 비즈니스 구축에 도움이 되는 3가지 AI 솔루션
39. AI 콘텐츠 탐지기. 그만한 가치가 있나요?
40. ChatGPT 대 Bard 대 Bing. 어떤 AI 챗봇이 경쟁을 주도하고 있을까요?
41. 챗봇 AI는 Google 검색의 경쟁자인가요?
42. HR 및 채용을 위한 효과적인 ChatGPT 프롬프트
43. 신속한 엔지니어링. 프롬프트엔지니어는 어떤 일을 하나요?
44. AI 모형 생성기. 상위 4개 도구
45. AI와 그 밖의 무엇? 2024년 비즈니스를 위한 최고의 기술 트렌드
46. AI와 비즈니스 윤리. 윤리적 솔루션에 투자해야 하는 이유
47. 메타 AI. Facebook과 Instagram의 AI 지원 기능에 대해 무엇을 알아야 합니까?
48. AI 규제. 기업가로서 알아야 할 것은 무엇입니까?
49. 비즈니스에서 AI를 활용하는 5가지 새로운 용도
50. AI 제품 및 프로젝트 - 다른 제품과 어떻게 다른가요?
51. AI 지원 프로세스 자동화. 어디서 시작하나요?
52. AI 솔루션을 비즈니스 문제에 어떻게 연결합니까?
53. 팀의 전문가로서의 AI
54. AI 팀 vs 역할 분담
55. AI에서 진로 분야를 선택하는 방법은 무엇입니까?
56. 제품 개발 프로세스에 인공 지능을 추가하는 것이 항상 가치가 있습니까?
57. HR의 AI: 채용 자동화가 HR 및 팀 개발에 미치는 영향
58. 2023년 가장 흥미로운 AI 도구 6가지
59. AI로 인해 발생하는 6대 비즈니스 사고
60. 회사의 AI 성숙도 분석은 무엇입니까?
61. B2B 개인화를 위한 AI
62. ChatGPT 사용 사례. 2024년 ChatGPT로 비즈니스를 개선하는 방법에 대한 18가지 예
63. 마이크로러닝. 새로운 기술을 얻는 가장 빠른 방법
64. 2024년 기업에서 가장 흥미로운 AI 구현
65. 인공지능 전문가는 어떤 일을 하나요?
66. AI 프로젝트는 어떤 과제를 가져오나요?
67. 2024년 비즈니스를 위한 상위 8개 AI 도구
68. CRM의 AI. CRM 도구에서 AI는 무엇을 변화시키나요?
69. UE AI법. 유럽에서는 인공지능 사용을 어떻게 규제하나요?
70. 소라. OpenAI의 실감나는 영상은 비즈니스를 어떻게 변화시킬까요?
71. 상위 7개 AI 웹사이트 빌더
72. 코드 없는 도구와 AI 혁신
73. AI를 사용하면 팀의 생산성이 얼마나 향상됩니까?
74. 시장 조사를 위해 ChatGTP를 사용하는 방법은 무엇입니까?
75. AI 마케팅 캠페인의 범위를 넓히는 방법은 무엇입니까?
76. “우리는 모두 개발자입니다”. 시민 개발자가 회사에 어떻게 도움을 줄 수 있나요?
77. 운송 및 물류 분야의 AI
78. AI가 해결할 수 있는 비즈니스 문제점은 무엇입니까?