AI를 사용하여 고객 경험 및 고객 여정 오케스트레이션 개선
게시 됨: 2022-07-11고객 중심의 메시지와 경험을 위해서는 AI가 관리하는 스마트한 대응이 필요합니다. 고객이 관련 이메일이나 기타 커뮤니케이션을 받지 못하면 단순히 수신 거부합니다.
The MarTech Conference에서 CRM 소프트웨어 회사 Pegasystems의 제품 마케팅 관리자인 Matthew Camuso는 "현재 마케팅은 효과가 있는 것보다 더 많이 실패하고 있습니다."라고 말했습니다. "그리고 이것이 실패하는 이유에 대해 생각해보면, 우리가 추진하는 대부분이 우리가 추진할 때 소비자와 실질적인 관련이 없기 때문입니다."
그는 5,000명 이상의 소비자를 대상으로 한 내부 연구를 인용하여 68%의 소비자가 브랜드가 자신의 요구에 관심을 갖고 있다고 믿지 않는다고 밝혔습니다.
브랜드가 AI 도구를 사용하여 고객의 요구에 지능적으로 응답하지 않는 경우 일반적으로 세그먼트로 세분화된 고객 클러스터에 전송되는 사전 패키지 메시지에 의존합니다. 위험은 이러한 세그먼트 내의 많은 고객이 메시지가 관련이 없다는 것을 발견하고 브랜드에 관심이 없다는 것입니다.
다음 읽기: 마케팅에서 AI에 관심을 갖는 이유
기존 세분화의 위험
기존 캠페인에서는 고객 기반을 인구 통계, 지역 및 기타 범주로 나누어 세그먼트를 만들고 미세하게 조정된 마이크로 세그먼트를 만듭니다. 그런 다음 마케터는 재정적 수단이나 특정 웹페이지에서 표현한 관심과 같이 고객에 대해 알려진 정보를 기반으로 규칙을 추가할 수 있습니다. 그런 다음 미리 결정된 메시지가 이 고정된 고객 그룹에 전송됩니다.
"결국에는 제품을 살 수 있는 최고의 사람들 목록을 찾으려고 노력하는 것뿐입니다. 그런 다음 목록을 얻으면 목록이 조금 더 작아지지만 채널 전반에 걸쳐 모든 사람들을 대상으로 삼게 됩니다." 카무소가 말했다.
이 전략은 일반적으로 1%-2% 범위의 낮은 판매 비율을 생성한다고 그는 말했습니다.
Camuso는 "단기 캠페인 목표를 달성할 수 있는 것은 좋은 일이지만 장기적으로 볼 때 우리는 제품 중심적이고 판매 중심적이어서 실제로 고객 관계에 타격을 입힙니다."라고 설명했습니다.
AI 기반 고객 중심 경험
고객 중심의 메시징 및 경험을 주도하기 위해 AI를 사용하여 모든 채널에서 고객 신호를 수집하고 고객 프로필을 업데이트한 다음 해당 고객과 관련된 차선책을 제안할 수 있습니다.
Camuso는 "당신에게 필요한 것은 모든 업무에 힘을 실어주고 통합할 수 있는 중앙 집중식 의사 결정 기관인 두뇌입니다."라고 말했습니다. "그 두뇌가 하는 일은 이메일, 웹, 모바일과 같은 채널에서 고객에 대한 데이터를 수집한 다음 이를 고객의 프로필이나 상호 작용 기록 및 스트리밍될 수 있는 모든 데이터와 결합하는 것입니다. 실시간."
세분화된 고객 목록을 대상으로 하는 쿠키 커터 캠페인 대신 AI가 관리하고 승인한 커뮤니케이션이 개인적으로 관련된 제안이나 제안을 전달합니다.
마케터는 또한 해당 산업 또는 제품에 특정한 기준을 설정하여 AI 결정에 참여합니다. 예를 들어 브랜드가 은행인 경우 신용 카드는 18세 이상의 고객에게만 판매할 수 있으며 해당 규칙은 고객에게 연락하기 위한 조건 집합에 추가되어야 합니다.
이러한 좁은 조건 내에서 AI는 알고리즘에서 "P" 값(성향)으로 지정된 고객에 대한 작업의 바람직함과 값("V")에 따라 차선책에 도달할 수 있습니다. 회사에 대한 조치 또는 판매.
또한 AI는 내부 비즈니스 요소를 사용하여 조치에 대한 결정을 내릴 것입니다. 예를 들어 제품의 재고가 낮은 경우 AI는 재고가 많은 고객 앞에 다른 제품을 두는 것이 더 낫다고 판단하여 회사가 판매를 이행할 수 있습니다.
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AI 기반 고객 여정 오케스트레이션
고객에 대해 들어오는 모든 새로운 데이터는 AI를 트리거하여 점수를 다시 계산하여 모든 메시지를 최신 상태로 적절하게 유지합니다. 예를 들어 신용 카드를 구매하면 적시에 문자를 보내거나 실제 담당자의 도움이 되는 전화를 받을 수도 있습니다.
이러한 메시지 기반 차선책은 고객 경험의 중요한 부분입니다. 그러나 AI 의사 결정은 고객 프로필의 업데이트된 정보를 기반으로 고객 맞춤형 웹 페이지 및 모바일 경험을 구축하는 데에도 사용할 수 있습니다.
또한 AI를 기반으로 하는 고객 중심 접근 방식은 더 관련성 있고 효과적인 고객 여정 조정을 가능하게 합니다.
전통적인 고객 여정은 고객을 한 행동이나 단계에서 다음 단계로 밀어 넣는 규칙을 사용하여 직선으로 매핑됩니다. 고객(모든 고객)이 특정 작업 "X"를 수행하면 여정의 기본 규칙에 따라 프로세스에서 다른 작업인 "Y"로 이동합니다.
AI 기반 고객 여정 오케스트레이션과의 차이점은 고객 중심을 유지하고 고객 프로필을 기반으로 특정 고객에게 적합한 더 많은 옵션 중에서 선택할 수 있다는 것입니다.
AI가 여정을 안내할 때 성향에 따라 점수가 매겨지는 많은 변수를 포함하는 더 복잡한 여정을 관리할 수 있습니다. 금융 회사의 좋은 예는 많은 개인 데이터 포인트를 기반으로 하는 여러 단계의 복잡한 프로세스인 모기지입니다.
Comuso는 “궁극적으로는 고객이 해당 단계에서 무엇을 하든 달성할 수 있도록 돕는 것입니다.”라고 말했습니다. “그리고 그들이 그 단계에 이르렀을 때, 우리는 그들을 다음 단계로 강요하지 않습니다. 대신 [이전 고객의] 모든 여정을 살펴보고 그녀가 더 큰 그림에서 어디에 있는지 확인한 다음 실시간 의사 결정 및 성향 모델링을 사용합니다."
AI 모델링이 제공하는 규모를 활용하여 목표는 모든 여정이나 메시지가 현재 고객에게 신선하고 관련성이 있도록 하는 것입니다. 이 목표가 충족되면 고객은 브랜드가 개인의 요구에 진정으로 관심을 갖고 있다는 인상을 받을 것입니다.
무시에서 참여로: Vimeo에서 Third Door Media의 상시 마케팅을 통해 더 나은 고객 경험을 제공하십시오.
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