급변하는 글로벌 경제 현황에 대응하기 위한 기업의 업무 환경은 더욱 복잡해졌고, 방대한 데이터 처리나 인공지능(AI)과 로봇을 활용한 생산성 향상, 그리고 디지털 기업으로의 변신을 도모하는 Digital Transformation 등 오늘날 기업들은 생존을 위한 혁신에 더욱 매진하고 있습니다.
특히, 융복합 산업이 등장하고 그에 따른 기업 가치 사슬(Value Chain)이 재조합되면서 업무 프로세스 전반에서 발생하는 다양한 경험(Experience)을 어떻게 대처할 것인가도 관건입니다. 최근 코로나 팬데믹(Pandemic)으로 인해 비대면•비접촉(Untact) 환경은 우리 경영 환경의 모습을 많이 변화시킬 것으로 예상합니다.
LG CNS Entrue 컨설팅에서는 포스트 코로나 시대에 고객 경험을 활용해 어떻게 새로운 가치와 비즈니스를 혁신할 것인지를 소개합니다. 많은 관심과 기대 바랍니다.
비즈니스의 핵심 성공 요소로 꼽히는 고객 경험 관리에 인공지능(AI)이 적극적으로 도입되고 있습니다. 기업들은 고객 여정 전 단계에 걸쳐 AI를 활용해 고객에게 유용한 정보를 전달하고 생생하고 편리한 경험을 제공함으로써 고객 경험을 향상하고자 합니다.
고객이 니즈 인식 및 제품 고려 시에는 AI를 활용한 고객 데이터 분석을 통해 고객 맞춤형 정보를 제공합니다. 제품 구매 시에는 얼굴 인식을 통한 무인 결제 서비스를 제공하거나 가상 현실(VR), 증강 현실(AR)을 통해 몰입감 있는 제품 체험을 제공합니다.
서비스에서도 가상 현실 및 증강 현실을 활용해 커뮤니케이션 인터페이스를 확장함으로써 고객의 편리성을 높이고 있습니다. 이번 기고에서는 고객 경험 강화를 위한 AI의 활용 동향과 사례에 대해 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
과거는 미래의 거울이라는 명언은 고객 경험에도 적용됩니다. 고객의 니즈를 예측하려면 고객이 과거 어떤 상황에서 무슨 제품을 검색하고 구매했는지를 살펴봐야 합니다. 마케터들은 고객의 과거 행동 내역 데이터를 활용해 고객 개인의 성향을 파악하고 맞춤 정보 및 경험을 제공하려는 노력을 오랫동안 해왔습니다.
전년 겨울에 특정 상품을 온라인으로 구매한 고객에게 올여름 해당 상품을 광고하는 것처럼 말입니다. 그런데 요즘 개인화를 넘어서 초개인화(Hyper-personalization)라는 말이 심심치 않게 들려오고 있습니다.
초개인화는 고객의 과거 행동 내역뿐 아니라 날씨, 위치, 소셜 미디어 등 상황 정보의 ‘실시간’ 인식을 기반으로 고객이 처해 있는 현시점(Moment) 단위로 맞춤형 정보 및 경험을 제공하는 것을 의미합니다. AI, 기계 학습 등 실시간 데이터 처리 기술의 향상으로 개인화를 넘어 초개인화 마케팅이 대두한 것입니다.
l 초개인화 마케팅의 대두 (출처: LG CNS Entrue 컨설팅 CX전략그룹)
현재 많은 기업이 예측 기반 개인화 서비스를 통해 초개인화 고객 경험을 제공하고자 노력하고 있습니다. 예측 기반 개인화란 고객의 다음 행동을 예측해 고객이 필요한 것을 선제적으로 추천하고 제공하는 것입니다.
예를 들어, 스포티파이(Spofity)는 사용자가 처음 듣지만, 취향에 맞을 법한 곡들 또는 관심 있어 할 만한 신곡들을 예측해 플레이리스트로 묶어 추천해 줍니다. 스포티파이가 추천하는 음악은 사용자의 취향에 꼭 맞는 것으로 유명하며, 완벽한 개인화는 세계 최대의 음악 스트리밍 업체인 스포티파이의 핵심 성공 요인으로 꼽히곤 합니다.
스포티파이가 개인화 추천 시스템에 사용한 AI 기술은 협업 필터링(CF: Collaborative Filtering), 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing), 원음 모델(RAM: Raw Audio Models) 등이 있습니다.
l 스포티파이 개인화 추천 플레이리스트 (출처: 스포티파이)
협업 필터링은 비슷한 음악을 좋아하는 사용자들을 그룹화해 같은 그룹 사용자들이 좋아하는 음악을 추천해 주거나, 과거 청취한 음악과 선호 연관성이 높은 다른 음악을 추천해 주는 방식입니다.
자연어 처리 기술은 블로그 포스팅 등 음악에 관한 텍스트를 수집, 분석해 각 음악의 특징을 분석하는 데 사용됩니다. 하지만 협업 필터링과 자연어 처리 기반 추천 시스템에서는 청취 이력이나 관련 텍스트가 존재하지 않는 신곡에 대한 추천이 불가능했습니다.
따라서 스포티파이는 원음 그 자체를 분석하고 그 음악에서 듣고 싶어지는 요소들이 있는지 찾아내도록 훈련하는 원음 모델 기술을 추가했고, 이를 통해 개인화 추천의 정교함을 높일 수 있었습니다.
이처럼 개인화 서비스 구현 시 AI 기술은 무척 중요합니다. 하지만 기술 그 자체만으로는 개인화 서비스를 구현할 수 없으며, AI가 잘 작동하기 위해서는 양질의 데이터가 뒷받침되어야 합니다. 예를 들어 온라인, 오프라인 매장을 동시에 운영하는 경우 온•오프라인 데이터를 통합 관리해야 고객의 성향과 행동 내역을 정확히 파악해 개인화 맞춤 추천을 제공할 수 있습니다.
최근 기업들은 채널 간 데이터 통합에서 더 나아가 이종 산업의 데이터를 통합적으로 활용해 개인화 추천을 제공함으로써 수익 창출을 극대화하는 방안을 모색하고 있습니다.
중국의 핑안보험 그룹은 생명, 건강, 손해 보험을 기반으로 보험•금융, 의료, 부동산, 자동차, P2P 자산 교환 등 다양한 플랫폼을 구축하고 고객들이 하나의 계정으로 모든 서비스를 원스톱으로 이용할 수 있도록 해 이종 산업 간 데이터를 통합해 관리합니다. 핑안은 이러한 데이터를 바탕으로 고객 취향에 대한 실시간 정보를 생산하며, 각 플랫폼은 이 모든 정보를 이용해 더욱 정확하게 타깃 고객에게 서비스를 제공합니다.
예를 들어 핑안의 자동차 구매 플랫폼 오토홈을 통해 자동차를 구입한 고객들에게 핑안이 수십 년간 축적해온 수백만 건의 자동차 대출 및 보험료 청구 기록들을 활용해 자동차 보험을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 특정 플랫폼에서 파악된 고객의 니즈가 그룹 내 또 다른 플랫폼에서 흡수되므로 그룹 전체적으로 수익 창출의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
다음에는 이번 원고에 이어서 ‘증강 현실로 실감나는 쇼핑, 비대면 시대 맞아 빠르게 변화하는 고객 서비스’에 대해 알아보겠습니다.
글 l LG CNS 엔트루컨설팅 CX전략그룹
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[연재 기획]
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