CRM의 AI

AI의 예측 특성은 워크플로 기능을 향상시키고 조직이 고객과 보다 개인화된 커뮤니케이션을 하는 데 도움이 됩니다.

CRM에서 AI를 효과적으로 사용하려면 조직은 데이터 정확성과 개인 정보 보호 조치를 마련해야 합니다. 모든 고객 관계 및 고객 참여의 기반은 조직의 보안과 조직에 대한 고객의 신뢰에 달려 있습니다.

AI 기반 도구를 CRM 시스템과 결합하면 고객 상호 작용에 대한 데이터 기반 접근 방식이 도입되고 소비자와 비즈니스 모두의 상호 작용이 개선됩니다. CRM 소프트웨어에 AI와 자동화를 통합하면 조직은 다른 중요한 요소 중에서도 고객 행동, 요구 사항, 선호도에 대한 통찰력을 높여 고객 데이터를 한 단계 끌어올릴 수 있습니다.

그런데 어떻게 여기까지 오게 된 걸까요? 고객 참여는 CRM의 핵심입니다. 기술이 발전함에 따라 고객의 요구도 진화했습니다. CRM 소프트웨어 공급업체는 AI의 지지자였지만 최근에야 AI가 인기를 얻고 기업과 고객이 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다.

원래 CRM 시스템은 회계 부서에서 보관하고 사용하는 고객 정보 및 고객 상호 작용에 대한 데이터베이스였습니다. 시간이 지남에 따라 시스템은 마케팅 팀, 영업 팀 및 고객 지원 팀 등 다른 부서를 위해 더 많은 기능과 도구를 통합하기 시작했습니다. 그러나 사업이 성장함에 따라 고객의 기대치와 고객 유지 에 대한 필요성도 커졌습니다.

CRM 플랫폼에서 생성되는 방대한 양의 데이터는 기존 시스템에서 수용하기엔 너무 많아졌고 새로운 솔루션이 필요해졌습니다. 바로 여기서 생성형 AI 도구가 등장하여 오늘날 CRM 시스템의 작동 방식을 바꾸었습니다.

오늘날 기업은 IBM CRM(IBM® watsonx Assistant), Salesforce CRM(Einstein GPT), Hubspot CRM(ChatSpot), Freshworks(Freddy AI), Zoho CRM(Zia) 및 Pipedrive CRM(AI Sales Assistant) 등 다양한 옵션을 선택할 수 있습니다.

실행 가능한 회의 요약, 맞춤형 이메일 템플릿, 자동화된 티켓 라우팅 등 새로운 AI 기반 도구는 CRM 프로세스를 변화시켰습니다. 지능형 알림 등의 다른 기술 도구는 영업 파이프라인에 대한 인사이트를 제공합니다. 고객 경험은 이제 CRM의 핵심이며, 고객이 기대하는 개인화되고 시기적절한 상호작용을 위해서는 실시간 데이터 인사이트가 필요합니다.

IBM 기업가치연구소(IBV)는 사이버 보안의 생성형 AI부터 고객 경험에 이르는 다양한 주제에 대한 연구를 바탕으로 일련의 가이드인 CEO를 위한 생성형 AI 가이드를 발간했습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)는 모든 리더가 알아야 할 세 가지 사항과 이에 대해 취할 수 있는 조치를 식별했습니다.

영업, 마케팅 및 서비스 기능을 포함한 비즈니스의 모든 영역에서 고객 데이터를 사용함으로써 고객 경험을 개인화하고 CRM 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다.

리더가 할 수 있는 일: AI 기능 사용에 대한 목표를 높게 설정하세요. 생성형 AI는 모든 기업에서 사용할 수 있습니다. CEO가 이 기능을 비즈니스 요구에 맞춰 어떻게 사용하느냐에 따라 달라집니다. 디자이너가 생성형 AI로 더 훌륭한 콘텐츠를 제작하고 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원합니다. 생성형 AI를 사용하면 사용 사례별 지침을 수립하여 작업을 간소화하고 독점 데이터에 투자하여 개방형 모델을 보완할 수 있습니다.

생성형 AI가 고객에게 제공할 수 있는 것에 대한 약속은 회사 자체의 신뢰 기반에 달려 있습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)는 "기업 리더의 80%가 생성형 AI 도입을 향한 길에서 설명 가능성, 윤리, 편견 또는 신뢰를 주요 관심사로 보고 있다"는 사실을 발견했습니다.1

리더가 할 수 있는 일: CEO는 공감으로 이끌고 윤리적 여정을 우선시해야 합니다. 고객의 우려 사항에 대응할 수 있는 생성형 AI 윤리를 개발하여 고객과의 신뢰를 구축하고 고객 만족을 보장하는 신뢰할 수 있는 경험을 제공합니다. 생성형 AI를 처음부터 사용자 경험에 구축하고, 마케팅 캠페인을 개인화하고, 고객 지원을 유도하여 신뢰를 더욱 높일 수 있습니다.

평균적으로 경영진의 87%는 생성형 AI가 직무 역할을 대체하는 것이 아니라 강화할 것으로 기대합니다. 생성형 AI는 이전에는 기계가 처리하기에는 너무 복잡했던 작업을 자동화할 것을 약속합니다. 인간-기계 파트너십의 성공은 AI 도구를 도입할 때 조직의 핵심 변화 과제입니다. CEO는 AI를 가치 사슬의 어느 부분에 도입할지 신중하게 고려해야 하며, 직원의 영향 및 복지와 관련하여 모든 의사 결정에서 생성형 AI를 고려해야 합니다.

리더가 할 수 있는 일: 혼자서 할 수 있는 것보다 더 많은 가치를 창출할 수 있는 인간-기계 파트너십을 처음부터 개발하세요. 생성형 AI가 직원의 효율성과 생산성을 높일 수 있는 방법에 대해 긍정적인 메시지를 제공하여 좋은 인상을 남기세요. 직원이 최고 수준에서 업무를 수행할 수 있도록 하고 AI 구현 설계에 직원을 참여시키는 방식으로 AI 도구, 지능형 워크플로 및 하이브리드 클라우드 플랫폼을 통합합니다.

AI 기반 CRM 시스템에는 여러 가지 주요 이점이 있습니다. 

• 향상된 보고 및 예측 분석 
  
• 보다 향상된 개인화
  
• 향상된 자동화
  
• 감정 분석에 집중 
• 더 나은 리드 스코어링
• 관리형 비정형 데이터

CRM에 대해 AI가 가장 크게 기여한 요소 중 하나는 예측 분석 입니다. AI CRM 솔루션은 과거 데이터와 고객 행동을 분석하는 향상된 데이터 분석 기능을 제공합니다. 이러한 요소는 조직이 데이터 인사이트, 판매 예측을 얻고, 타겟으로 삼을 인구 통계를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

또한 조직에 통합 인텔리전스를 제공하고 데이터 분석의 수집 및 사용 방법을 한 목소리로 안내합니다. 예측 도구는 고객 이탈을 관리하고 영업 프로세스에 필요한 변경 사항을 식별하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

AI는 고도로 개인화된 경험을 통해 잠재 고객을 끌어들일 수 있습니다. AI는 알고리즘을 통해 고객 데이터를 분석하고 고객의 니즈에 따라 개별화된 상품이나 서비스를 추천할 수 있습니다.

개인화된 경험은 영업 담당자에게 중요한 판매 포인트가 될 수 있으며 엄청난 판매 기회로 작용합니다. 이러한 접근 방식은 앱 내, 온라인, 소셜 미디어 또는 오프라인 등 모든 경로에서 수행할 수 있습니다.

AI와 자동화는 별개의 도구이지만, 둘 다 서로에게 매우 가치가 있습니다. 챗봇이나 가상 어시스턴트와 같은 AI 기반 자동화 도구를 사용하면 일상적인 고객 문의를 처리하고 고객에게 24시간 지원을 제공할 수 있습니다.

또한, AI 기반 챗봇과 같은 자동화 도구를 사용하면 대응 시간을 줄이고 직원이 어려운 작업에 집중할 시간을 더 많이 확보할 수 있습니다.

소셜 미디어의 시대 도래에 따라 AI는 고객 리뷰를 위해 텍스트와 소셜 미디어 채널을 분석하는 일을 도울 수 있습니다. 이러한 채널을 실시간으로 모니터링하면 기업은 필요에 따라 신속하게 후속 조치를 취할 수 있으며 장기적인 고객 유지에 기여할 수 있습니다.

팀은 리드의 우선 순위를 보다 효율적으로 지정하고 AI 기반 리드 스코어링을 통해 전환 가능성을 평가할 수 있습니다. 인구 통계 및 행동과 같은 요인은 영업 사원이 최고의 리드를 타겟팅하여 전체 판매 및 상향 판매를 늘리는 데 도움이 됩니다. 또한 AI는 팀을 대신하여 리드를 분류하고 캠페인을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

CRM 시스템은 비정형 데이터 및 여러 커뮤니케이션 채널에서 오는 복잡한 기업 데이터를 포함하여 엄청난 양의 데이터를 처리합니다.

CRM의 AI는 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝(ML)과 같은 도구를 사용하여 다른 방법으로는 활용되지 않을 수 있는 의미 있는 방식으로 데이터를 구성하고 정렬할 수 있습니다. 또한 수집되는 데이터를 기반으로 계획 실행을 가속화할 수 있습니다.

CRM에 AI를 구현하는 데는 어려움이 없습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)에 따르면 경영진의 78%가 조직이 생성형 AI를 고객 및 직원 경험으로 확장하기 위한 접근 방식을 갖추었다고 말하지만, 대부분 어떻게 품질을 일관적으로 보장할지 여전히 고심하고 있습니다. 절반이 넘는 56%의 응답자들은 생성형 AI의 아웃풋을 검토하고 문제를 해결하기 위한 프로세스가 없다고 보고했습니다. 여기에는 다음 내용이 포함됩니다.

시간: CRM 시스템에서 AI를 처음 설정하려면 조직의 규모와 회사의 특정 요구 사항에 따라 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 원활하게 구현하려면 팀 상호 작용이 효과적으로 이루어져야 합니다. 또 다른 측면은 가격입니다. CRM 시스템의 AI가 복잡할수록 회사는 기술 설정에 더 많은 비용을 지출할 수 있습니다.

사이버 보안: 양질의 고객 서비스를 제공하려면 외부 데이터 및 내부 데이터 입력을 유지 관리해야 합니다. 이 중 상당수는 민감한 개인 고객 데이터이며, 안전하게 보관되고 법률에 따라서만 수집되어야 합니다. 또한 고객은 자신의 데이터가 의도된 수집 목적대로 사용 및 저장되고 있음을 알아야 합니다.

AI와 인간 서비스 간의 균형: AI CRM이 고도로 자동화되어 사람과의 연결이 줄어들 수 있습니다. 그러면 고객은 회사와 단절된 느낌을 받고 한때 기존 고객 서비스 부서와 가졌던 개인적인 상호 작용을 그리워할 수도 있습니다. 따라서 조직은 고객에게 로봇이 정보 제공을 할 뿐 다른 지원을 제공하지 않는다는 점을 상기시켜야 합니다.

CRM에서 AI의 사용 사례는 방대하며 비즈니스의 목표에 따라 다양합니다. 그중 중요한 사례들을 꼽자면 다음과 같습니다.

비즈니스 인텔리전스: AI 도구는 영업, 마케팅, 고객 서비스를 포함한 다양한 사업 분야에 대한 새로운 접근 방식을 기업에 제공합니다. AI는 고객 데이터에 대한 분석과 인사이트를 제공하여 보다 스마트하고 장기적인 의사 결정을 내리고 고객의 요구 사항을 해결하는 데 도움이 됩니다.

고객 서비스: AI 챗봇과 같은 AI 도구를 기업의 고객 서비스 전략에 활용하여 문의에 신속하고 정확하게 응답할 수 있습니다. AI 기반 챗봇이 고객의 질문에 연중무휴 상시로 답변하여 고객 서비스를 향상시킬 수 있습니다.

데이터 관리: CRM의 AI를 통해 데이터 입력, 정리 및 보강과 같은 단계별 프로세스를 자동화하여 정제되고 정확한 고객 데이터를 보유합니다. 또한 AI 기반 CRM은 비즈니스 전반의 모든 AI 프로세스에 대한 정확한 데이터 기반을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

IT 효율성: CRM 시스템 내에서 AI는 자동화와 함께 일상적인 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화할 수 있습니다. AI를 사용하는 IT 부서는 티켓 라우팅 및 진단과 같은 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다.

마케팅 개인화: AI 기반 CRM 시스템은 구매 내역 및 참여도를 포함한 수신 데이터 포인트를 기반으로 마케팅 자료를 개인화하고 고객을 세분화할 수 있습니다.

리드 관리: 기업은 리드 스코어링용 AI 도구를 사용하여 CRM 시스템 내에서 리드 검증 및 스코어링 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이와 별개로 머신 러닝 모델은 잠재 고객 특성 및 행동에 대한 더 많은 인사이트를 수집하여 지원 접근 방식을 고객 요구에 더욱 알맞게 조정할 수 있습니다.

예측 고객 분석: AI의 데이터 기능은 특히 CRM 시스템에서 AI와 관련하여 널리 사용되고 있습니다. 기업은 AI를 통해 과거 데이터를 사용하여 고객 행동을 예측하고 고객이 필요로 하는 것을 예측할 수 있습니다.

프로세스 최적화: AI를 CRM 시스템의 프로세스에 적용하면 운영을 지시하고, 알아차리지 못하고 넘어갔을지도 모를 비효율성을 찾는 데 도움이 됩니다. 또한 기업은 AI를 사용하여 워크플로를 분석하고 시스템의 병목 현상을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

영업 최적화: AI 기술은 기업이 예측 분석을 사용하여 리드를 확보하고 가치가 높은 잠재 고객의 우선 순위를 지정함으로써 CRM 판매 모듈을 개선할 수 있도록 지원합니다. 자동화된 워크플로는 영업 프로세스를 간소화하고, 예측 분석은 고객 행동을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이제 초개인화가 높은 기준으로 설정된 만큼 고객 경험의 필요성이 증가할 것으로 예상됩니다. 모든 기업이 디지털 제품을 판매하고 있으며, 어떤 디지털 경험이 가장 개인화되고 소비자의 관심을 가장 많이 끌 수 있는지를 두고 경쟁하고 있습니다.

바로 여기에 생성형 AI가 개입하여 고객이 개인화된 판매 제안, 추천 및 타의 추종을 불허하는 고객 서비스를 요구함에 따라 이러한 기대치를 높일 조짐이 보입니다. AI 기술이 발전함에 따라 기업은 CRM 프로세스를 강화하기 위해 더 발전된 AI 기능과 AI 기반 도구를 기대할 수 있습니다.

음성 인식 및 증강 현실과 같은 더 많은 AI 도구가 계속 개발됨에 따라 AI CRM의 미래는 밝아 보입니다. AI는 기업이 고객과 소통하는 방식을 혁신해 왔으며 앞으로도 계속 혁신할 것이며 세상이 고객 경험을 바라보는 방식을 진화시킬 것입니다. CRM 프로세스에 AI를 적용하고 구축하는 조직은 시대를 앞서가고 있으며 고객 관계 관리 분야에서 번창할 수 있습니다.