오늘날 기업들이 고객 경험을 개선한다는 목표에 매진하고 있다. 이와 관련한 기업들의 시도 중 두드러지는 하나가 인공지능의 활용이다. 점차 많은
시장 조사 기업 M&M(Markets and Markets)은 하드웨어, 소프트웨어, 서비스를 포함한 AI 시장이 2018년의 214억 6,000만 달러에서 2025년 1,906억 1.000만 달러로 성장하여 37%의 연평균 성장률(Compound Annual Growth Rate, CAGR)을 기록할 것이라고 전망했다. 성장의 주요 동인으로는 증가하는 빅 데이터 프로젝트, 클라우드 기반 애플리케이션 및 서비스 도입 증가, 지능형 가상 비서 수요 증가 등이 거론됐다. 시장의 주요 한계는 한정된 수의 AI 기술 전문가라고 이 조사 기관은 밝혔다.
일부 기업들의 경우 AI를 고객 경험과 연관 짓고 있다. 최신 AI 기술을 이용해 고객에게 더 나은 경험을 제공하려는 것이다. 기업 3곳이 AI를 통해 고객 경험을 개선하는 방법에 대해 알아본다.
커넥션스 로열티(Connexions Loyalty): 고객을 위한 관련된 제안 제공
소비자 충성도 마케팅 서비스 기업 커넥션스 로열티는 AI를 이용해 소비자가 내리는 결정 이면의 ‘왜’를 이해하고자 한다. 이 기업은 자체 AI 전략의 일환으로써 SAS의 분석 플랫폼과 그래프 데이터베이스를 결합하여 배치했다. 지금까지 전환률 증가, 재방문, 세션 시간 증가, 더욱 고유한 페이지 조회수, 고객 유지 증가 등의 성과를 거뒀다.
“우리 기업의 고객사들은 AI로부터 실용적 혜택을 누리고 있다. 참여, 발견, 사용 편의성 측면에서 특히 그렇다”라고 커넥션스의 데이터 및 분석 상무 레이첼 바이킹이 말했다.
해당 기업은 자연어 처리(NLP) 등의 AI 구성 요소를 활용하여 검토 데이터를 구조화하고 고객 센터 및 기타 데이터를 기록함으로써 다양한 정보로부터 효과적으로 통찰을 얻어내고 있다.
또한 커넥션스는 클러스터 분석을 이용해 일련의 차원과 변수에 기초하여 고객, 목적지, 기타 항목을 그룹화하고 있으며, 링크 분석을 이용해 클러스터와 추가적인 데이터 항목 사이의 관계를 평가함으로써 그래프 데이터베이스를 완성하고 있다. “링크 분석을 통해 데이터 내에서 맥락과 연결성을 확립할 수 있다”라고 바이킹이 말했다.
이런 노력들을 통해 커넥션스 로열티를 이용하는 기업은 고객에게 관련성 있고 차별화된 제안을 제공할 수 있다. 바이킹은 “예를 들어, 우리는 자체 엔진을 이용해 여행 딜(Deal)을 제공하고 있다”라며, “과거에는 이력의 부재 때문에 분석적으로 얻어내기가 매우 어려웠던 분야다. 왜냐하면 대부분의 사람들은 여행을 1년에 한 번 이상 가지 않기 때문이다”라고 말했다.
커넥션스는 딜에 대한 데이터와 고객에 맥락을 적용함으로써 한계를 극복했다. 바이킹은 “각 고객의 그래프와 딜 그래프를 덧씌워 누락된 데이터의 공백을 메우고 신경망을 이용해 고객이 참여할 가능성이 가장 높은 거래와 연계시킬 수 있다”라고 말했다.
커넥션스 로열티는 또한 내년에 생산 도입 예정인 STT(Speech To Text) 등의 다른 AI 구성 요소에 대해 여러 개념 증명을 운용하고 있다. 여기에는 고객 센터의 챗봇이 포함되며 고객들이 해당 기술을 이용해 딜을 찾고 계정 상태를 확인한다.
“우리는 이런 기술을 통해 또 다른 채널에서 고객들을 효과적으로 참여시키고 기쁨을 선사하면서 사용 편의성도 높일 수 있을 것으로 보고 있다”라고 바이킹이 말했다.
버라이존(Verizon): 모든 채널에서 고객 경험 최적화
통신 제공사 버라이존도 AI를 이용해 개인화를 강화함으로써 고객 경험을 개선하고 있다. 해당 기업은 “매우 중요한 목표를 갖고” 여러 AI 툴을 배치했다고 버라이존 글로벌 제품 및 서비스 고객 경험 이사 알라 레즈닉이 말했다.
버라이존은 BI그룹에 데이터 사이언티스트 팀이 포함되어 있으며, 이들이 AI 플랫폼을 이용해 VOC(Voice Of the Customer) 데이터(고객 기대치, 선호도, 혐오 등)를 분석하고 있다.
이런 플랫폼을 통해 “우리는 여러 채널에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 분석하고 고객 불편에 집중하며 고객 경험을 처리하고 최적화하기 위한 비즈니스 조치를 추천할 수 있다”라고 레즈닉이 말했다.
버라이존은 고객들과 매일 수백만 건의 상호작용을 진행한다. “이런 상호작용에서 얻을 수 있는 통찰은 고객에게 최고의 경험을 제공하는 문제에 있어서 매우 유용하다”라고 레즈닉이 말했다.
그에 따르면 방대한 데이터가 매일 고객 센터 통화, 이메일, 챗봇, 소셜 미디어, 설문조사, 평가, 리뷰 등 고객과의 상호작용을 통해 생성된다. 이 모든 데이터를 분석하고 활용해 고객들의 가장 큰 불편사항, 충족되지 못한 고객 기대치, 고객 불만족이 유발되는 상황을 파악한다는 설명이다.
일례로 버라이존가 AI를 이용하는 방법 중 하나는 웹 및 모바일 앱을 통해 고객에 제공되는 가상 고객 서비스 에이전트인 애스크 버라이존(Ask Verizon) 툴의 형태다. 이 도구는 업그레이드 적합성 등을 확인하는 일련의 단순한 사용례로 시작했으며 점진적으로 청구 등의 복잡한 사례를 추가했다.
지금까지 해당 기업은 고객 만족도 점수 향상 등의 이점을 확인했다. 하지만 AI 플랫폼을 통해 에이전트가 채팅과 메시지를 통해 한 번에 더 많은 고객을 처리하는 등 생산성이 높아질 것으로 보고 있다.
버라이존은 또 AI와 자사 데이터 분석 팀을 이용해 고객이 처음 자사에 전화로 연락할 때를 확인하고 해당 고객과 매우 개인화된 방식으로 소통할 팀원에게 통화를 연결한다.
98point6: 환자 신뢰 구축
일부 기업들은 AI를 기업 제품 전략의 핵심으로 삼고 있다. 예를 들어, 98point6는 AI를 활용해 환자의 치료 경험을 개선하는 1차 의료 플랫폼을 제공한다.
이 플랫폼은 파이썬, 머신 러닝 커뮤니티의 오픈 소스 구성 요소를 이용해 자체적으로 개발되었다고 CTO 다몬 랜피어가 말했다.
그는 “우리의 기술은 많은 사람의 사적인 우려 중 하나인 개인의 건강과 관련되어 있다 우리는 기술이 이런 친밀함을 존중할 때 환자와의 신뢰가 구축된다고 생각한다”라고 말했다.
따라서 환자 데이터의 프라이버시와 보안을 유지하는 것이 주요 고려사항이라고 랜피어가 말했다. “시장을 조사한 결과 머신러닝과 AI 영역에서의 벤더 플랫폼은 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) 준수성과 관련하여 다소 뒤쳐져 있다는 사실을 발견했다. 그래서 우리는 자체 AI 플랫폼의 일정 부분을 자체적으로 개발할 수밖에 없었다”라고 랜피어는 말했다.
해당 기업은 자체 AI 개발을 환자가 자신의 건강 스토리를 의사에게 이야기할 수 있도록 돕는 것에 초점을 두었다. “환자들이 자신만의 방식으로 자신의 건강 상태를 상세하게 공유할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 상대방이 경청하고 있다고 느끼고 의사가 환자의 자기 평가를 완전히 이해할 수 있도록 돕는데 필수적이다”라고 랜피어가 말했다.
이를 위해 98point6는 특정 환자에게 질문할 질문을 파악하는 자연어 처리 기법을 적용한다. 랜피어는 “이런 질문은 1차 의료 인터뷰의 환경에서 챗봇 기술로 제시한다. 챗봇의 역할은 환자의 질병 또는 방문 이유에 대한 설명에 빠진 부분을 채워 넣을 수 있도록 돕는 것이다”라고 전했다.
1차 진료 방문 중 환자 지원에 대한 이런 접근방식이 환자와의 신뢰에 도움이 된다. 랜피어는 “우리는 의사의 역할을 AI로 대체하는 것이 아니다”라며, 대신에 해당 기업은 의사가 환자를 치료하는 능력을 확장하여 환자에게 접근성이 높은 고품질의 합리적인 치료를 제공할 수 있도록 노력하고 있다고 전했다.
랜피어는 “AI에는 고객과의 디지털 관계를 조정할 수 있는 잠재력이 있지만 신중하게 적용할 때에만 가능하다. 좋은 적용보다 고객 경험에 도움이 되지 않는 AI 적용의 예가 더 많다”라고 말했다.
예를 들어, 알렉사, 시리, 구글 어시스턴트를 통한 새로운 주위 컴퓨팅 및 음성 상호작용 기능은 효과적인 AI 적용 방법을 제시하지만 형편없이 작성된 챗봇이 확산되면 결국 동시대의 전화 연락망과 똑같아 보이게 될 것이라고 그는 진단했다.
이에 따라 AI를 고객 경험에 적용하려는 노력의 대부분은 신중한 고객 필요 분석에서 시작되어야 한다고 랜피어가 말했다. 그는 “제품 및 경험 디지이너가 AI 기술로 시작하여 거꾸로 일한다면 결국 존재하거나 존재하지 않을 수 있는 문제에 맞는 솔루션을 확보해야 한다”라며, 이 경우 그 과정에서 고객 서비스 기회를 놓칠 수 있다고 지적했다.
그는 “대신에 고객 문제에 초점을 맞추고 스스로 그런 문제를 해결하는 가장 좋은 방법에 대해 질문한다면 결국 해당 문제에 AI 기반 솔루션이 적합한 곳을 찾게 될 것이”라고 말했다. dl-ciokorea@foundryco.com
