AI가 고객 경험을 향상시킬 수 있는 7가지 방법

인공 지능은 점점 현대 생활에 스며들고 있습니다. 종종 우리가 깨닫지도 못하는 사이에 그렇게 합니다. 가상 비서는 이제 많은 가정의 필수 요소이며 Netflix와 같은 스트리밍 서비스는 우리가 다음에 보고 싶은 것을 알고 있습니다. 머지 않아 무인 자동차는 우리 도로의 특징이 될 것입니다. 현실을 직시하자. AI는 이미 우리 주변에 있으며, 곧 사라지지 않을 것입니다. 사실, 그것은 더 정교해질 것입니다.

AI는 비즈니스 환경도 지속적으로 변화시키고 있습니다. 고도로 지능적인 기계가 작업 부하를 공유하도록 하여 프로세스를 능률화하고 효율성을 높이며 생산성을 극대화할 수 있습니다. 고객 중심 비즈니스라면 AI도 점점 더 가치 있는 도구가 됩니다. 특히, 매끄럽고 깊이 있는 개인 고객 경험을 제공할 때 그렇습니다. 소매업체는 이미 AI의 힘을 활용하여 고객 참여를 높이고 있을 수 있습니다. 그러나 당신은 그것을 최대한 활용하고 있습니까?

AI가 잊지 못할 고객 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있는 7가지 주요 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 기반 통찰력을 제공할 수 있습니다.

만족스러운 고객 경험을 제공하기 위한 첫 번째 단계는 고객을 이해하는 것입니다. 고객에 대한 데이터 기반 통찰력은 전체 판매 전략의 기초를 제공해야 합니다. 웹사이트의 레이아웃과 디자인부터 마케팅 캠페인의 콘텐츠와 빈도까지. AI는 귀중한 실시간 데이터를 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 고객이 어떻게 행동하는지, 어떻게 브랜드와 상호 작용하는지, 무엇에 공감하는지 알려줍니다.

가장 효과적인 AI 기반 분석 도구는 데이터를 제시하고 사용자가 데이터로 무엇을 해야 하는지 알기를 기대하는 것이 아닙니다. 대신, 그들은 그 데이터를 사용하여 미개척의 기회, 수정이 필요한 간과된 문제 등을 적극적으로 권장합니다. BrightEdge와 같은 도구는 하루의 소중한 시간을 절약하고 AI 기반 동적 알고리즘을 사용하여 고객에게 더 우수하고 관련성 높은 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다.

2. 고객 행동을 예측할 수 있습니다.

현대 비즈니스의 경우 고객 상호 작용과 관련하여 수동적 이기보다는 사전 예방적 이어야 하며 이는 확실히 AI 기술이 귀중한 자산이 될 수 있는 영역 중 하나입니다. AI는 고객의 과거 행동에 대한 데이터를 분석하고 관련 권장 사항을 제시하는 데 그치지 않고 고객이 다음에 무엇을 할 것인지 미리 예측합니다.

AI를 활용하면 일반적인 고객 동향을 예측하고 그에 따라 제품 범위와 마케팅 전략을 맞춤화하거나 더욱 세분화되고 개별적인 실시간 행동을 예측할 수 있으므로 고객보다 먼저 개입하여 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다. 심지어 그것을 요구합니다. 예를 들어, 고객이 한 켤레를 구매하지 않고 여러 켤레의 등산화를 본 경우 AI의 힘을 통해 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 구매 가이드를 보낼 수 있습니다.

3. 통증을 완화할 수 있습니다.

AI는 고객을 이해하고 고객의 요구 사항을 예측할 때만 중요한 것이 아닙니다. 또한 고객 여정의 고충이나 좌절을 강조하고 효과적인 솔루션을 제공하여 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객이 문제를 겪고 있는 부분(또는 최소한 고객의 주요 불만 사항이 무엇인지)을 이해함으로써 보다 장애물 없는 고객 경험을 만들 수 있습니다.

시만토(Symanto)와 같은 AI 기반 도구는 다양한 소비자 대화, 리뷰 및 소셜 미디어 댓글의 비정형 데이터를 가치 있고 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있는 더욱 발전된 유형의 감정 분석을 촉진하여 소비자가 브랜드에 대해 실제로 생각하는 것(그리고 그 과정에서 공통적인 고충과 불만을 강조).

4. 보다 개인화된 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

오늘날 고객의 2/3는 기업이 고유한 요구 사항을 이해하기를 기대 합니다. 이는 개인화의 불가피한 중요성을 강조합니다. 오늘날 개인화는 고객 경험에 매우 필수적인 것으로 간주되어 개념이 이미 구식으로 느껴집니다. 우리는 이미 초 개인화(고객 요구와 기대에 대한 더 깊은 이해를 기반으로 함)로 이동했습니다. 이것은 본질적으로 AI와 기계 학습에 의존하는 개념입니다.

개인화는 고객을 개별적으로 참여시킬 수 있기 때문에 고객 경험의 핵심입니다. 매우 구체적인 요구 사항과 기대치를 충족합니다. AI는 이전 포인트를 기반으로 실시간 데이터를 마이닝하고 고객의 다음 움직임을 예측함으로써 이를 가능하게 합니다. 고객이 개입하여 정확한 시간에 관련성 있는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있도록 합니다. Personalize와 같은 AI 기반 도구는 고객의 요구 사항이 지속적으로 변화하고 있음을 이해하므로 고객의 요구 사항에 따라 적응하고 발전할 수 있는 솔루션을 갖게 됩니다.

5. 연중무휴 고객 지원이 가능합니다.

우리는 조급함이 왕인 시대에 살고 있습니다. 즉각적인 응답과 신속한 솔루션이 예상되며 종종 요구 됩니다. 비즈니스에서 고객은 종종 다르지 않습니다. 문제에 대한 솔루션이 필요하거나 쿼리에 대한 지원이 필요할 때 시간에 관계없이 즉각적인 답변을 기대합니다. 그러나 기다리게 놔두면 더 민첩한 경쟁자에게 잃을 수 있습니다.

물론 기존의 고객 서비스 팀은 24시간 연중무휴 즉각적인 지원을 제공할 수 없습니다. 그렇기 때문에 AI 기반 자동화 챗봇의 사용이 증가하고 있습니다. 챗봇 소프트웨어(Crisp에서 제공하는 것과 같은)를 사용하면 몇 초 안에 응답할 수 있습니다. 따라서 직원이 하루를 쉬는 경우에도 다양한 쿼리에 대한 즉각적인 솔루션을 제공하십시오!

6. 옴니채널 마케팅 지원 가능

고객이 비즈니스와 상호 작용할 수 있는 단일 경로를 제공하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 물리적 환경 과 디지털 환경 모두에서 운영하는 경우 다양한 판매 및 마케팅 채널을 조정하는 것이 중요합니다. 따라서 고객이 사용하는 플랫폼에 관계없이 원활한 상호 작용을 제공할 수 있습니다. 이것이 우리가 옴니채널 경험이라고 부르는 것입니다.

고객이 실제 매장을 방문하든, 웹사이트를 탐색하든, 최신 소셜 미디어 게시물과 상호작용하든, 브랜드에 대한 경험은 모든 접점에서 일관되어야 합니다. AI는 이를 점점 더 실현 가능하게 만들고 있습니다. 모든 채널에서 고객 상호 작용을 추적하고 해당 데이터를 결합하여 결합된 고객 프로필을 생성하여 이를 수행합니다. 따라서 한 플랫폼에서 다음 플랫폼으로 원활하게 전환할 수 있으며 적절한 솔루션을 적시에 적절한 채널을 통해 제공합니다.

7. 워크플로를 간소화할 수 있습니다.

고객에게 직접적인 영향을 미치지 않을 수도 있지만 AI는 작업장 내 워크플로를 지속적으로 간소화하고 최적화합니다. 수동 작업의 필요성을 줄이고 생산성을 높이며 팀이 보다 전략적이고 실질적인 노력에 집중할 수 있도록 합니다. 소매 중심 비즈니스의 경우 이는 소중한 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 방법을 찾는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있음을 의미합니다.

물론 AI가 인간 직원을 완전히 대체 하지는 않습니다. 공상 과학 영화를 너무 많이 본 적이 없다면 그럴 가능성이 있다고 생각할 수 있습니다. 그러나 출력을 보다 효율적으로 만들어 소진이나 업무 스트레스의 가능성을 줄일 수 있습니다. 보다 능률적이고 생산적인 인력은 장기적으로 고객에게만 이익이 됩니다.