[기고] 모든 고객 서비스에 AI와 데이터를 심어라

부정적인 고객 경험은 기업 수익에 막대한 손실을 초래한다. 퀄트릭스 2023 글로벌 소비자 트렌드 보고서에 따르면 부정적인 고객 경험으로 한국의 소비자 지출이 약 61조 원가량 감소할 위험이 있다고 한다. 이는 한국기업 매출 규모의 5.9%에 해당한다. 또한, 한국 소비자의 절반가량(54%)은 부정적 경험을 겪은 후 해당 브랜드에 대한 지출을 줄이거나 아예 구매하지 않는다고 답했기 때문에 기업은 이를 면밀하게 살펴봐야 한다.

인공지능(AI)과 옴니채널의 시대에서 좋은 고객 경험은 당연하다. 이에 더해 기업은 고객을 위한 가치를 지속해서 창출하고 브랜드 충성도를 높여, 고객을 브랜드 전도사로 만들어야 한다. 고객을 이해하고, 고객 참여를 늘리고, 빠르게 답변하는 것이 그 핵심이며, 기업은 AI의 힘을 빌려 매우 충성도가 높은 고객을 확보할 수 있다.

AI는 챗GPT와 DALL-E의 인기와 더불어 큰 인기를 얻고 있다. 이와 같은 도구는 컴퓨터 코드, 에세이, 심지어는 농담까지도 인간이 만든 것과 구분할 수 없을 정도로 고도화해 제공한다. 또한 비즈니스 영역에서도 AI의 도입이 늘고 있다. 그리고 기업의 리더들은 AI가 지나가는 유행 중 하나인지, 산업 변화의 시작점인지 알고 싶어한다. IDC가 최근 발표한 세계 AI 지출 가이드에서는 2026년에 일본을 제외한 모든 아시아태평양 지역의 기업이 AI와 관련해 492억 달러를 지출할 것으로 예측했다.

특히, 생성형 AI는 가장 많은 잠재력을 가지고 있어, 혁신적 기업의 사용 사례들이 잇따라 나올 것으로 기대된다. 예컨대 고객이 AI 기반의 가상 비서에게 제품 구매를 위한 정보를 얻거나 현재 겪고 있는 문제를 해결하기 위해 제품에 대한 기술적인 질문을 할 수 있다. 이때 정확한 데이터와 적절한 맥락적 관련성을 제공하면, AI 가상 비서는 기존보다 훨씬 빠른 속도로 올바른 정보를 검색하고 답을 줄 수 있다. AI 모델이 발달함에 따라, 기업은 더 복잡한 사용 사례를 위해 AI를 활용할 수 있다.

AI는 기본적이거나 일상적인 고객 경험 업무를 자동화한다. 이를 통해 기업은 더욱 많은 인력을 효율적으로 분야에 투입하거나, 잠재적 영업 기회 등 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있다. 지금까지 나온 예시들은 기업 환경에서 AI가 무엇을 할 수 있는지, AI가 어떻게 고객 경험을 향상하는 데 사용될 수 있는지에 대한 극히 작은 빙산의 일각일 뿐이다.

우수한 고객 경험을 제공하기 위해 기업은 기업 데이터로부터 가치를 추출해야 한다. 고객 행동 데이터 히스토리와 패턴을 파악하면 기업은 고객의 요구를 선제적으로 예상하고 더 개인화된 제품과 서비스로 고객에게 먼저 다가갈 수 있다.

하지만, 안타깝게도 많은 기업은 데이터가 고객 충성도를 높이기 위한 중요 요소임을 알면서도 데이터를 수집, 정리, 통합, 분석하는 데 어려움을 겪고 있다. 더욱이 규모가 큰 기업은 전 세계에 기업 데이터가 흩어져 있고, 퍼블릭과 프라이빗 클라우드에 혼재된 경우가 많아 문제가 복잡해진다.

싱가포르의 OCBC 은행은 서로 다른 데이터를 통합하고 혁신적인 은행 서비스를 제공하기 위해 하이브리드 클라우드 솔루션을 배치했다. 클라우드 종류에 구애받지 않는 이 하이브리드 데이터 플랫폼을 통해 데이터 과학자들은 다양한 애플리케이션을 활용할 수 있었고, 데이터를 안전하게 유지하며 다양한 클라우드 환경에서 정형 및 비정형 데이터 풀에 접근할 수 있게 됐다. 결과적으로 OCBC는 AI와 머신 러닝을 활용해 모바일 뱅킹 앱에서 개인화된 알림을 100개 이상 제공해 고객에게 정보를 전달했다. 이러한 알림은 최대 50%의 클릭 관심도를 달성했다.