고객 경험 자동화(CXA)란 무엇인가요?

초개인화된 여정은 기업이 고객과 소통하는 방식을 혁신하고 있습니다. 고객 경험 자동화(CXA)는 기술, 데이터 및 인공지능(AI)을 사용하여 전체 고객 여정에서 상호 작용을 간소화하고 개인화하는 것을 말합니다. 기업은 개인화된 커뮤니케이션, 데이터 분석, 옴니채널 고객 참여 와 같은 주요 프로세스를 자동화함으로써 원활하고 관련성 높으며 시기적절한 경험을 대규모로 제공할 수 있습니다.

CXA는 인식에서 구매 후 지원에 이르기까지 모든 단계에서 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다. CXA는 영업, 마케팅 및 서비스 부서의 360도 고객 데이터를 사용하여 생성형 AI를 적용하여 경험을 맞춤화하고 각 고객의 참여를 유도하기 위한 "차선책"을 결정합니다. 이러한 접근 방식은 고객 만족도(CSAT 등의 메트릭으로 측정)를 높이고, 수작업을 줄이며 운영 효율성을 높입니다. 동시에 CXA는 모든 고객이 자신의 선호도와 행동에 맞는 맞춤형 경험을 받을 수 있도록 지원합니다.

이러한 결과를 달성하기 위해 CXA는 AI, 머신 러닝(ML) 및 자연어 처리(NLP)와 같은 고급 기술에 의존합니다. 이러한 도구는 일상적인 작업을 자동화하고, 고객 문의에 응답하고, 개인화된 권장 사항 또는 지원을 제공합니다. CXA 시스템은 또한 데이터와 고객 행동을 분석하여 추세를 파악하고, 요구 사항을 예측하며, 문제가 심각해지기 전에 사전에 해결합니다.

개인화된 참여를 확장하는 것은 CXA의 주요 이점입니다. 예를 들어, CXA를 사용하면 모든 고객에게 동일한 일반 프로모션을 보내는 대신 기업이 각 고객의 관심사에 맞는 알림을 보낼 수 있습니다. 이는 보다 진정성 있는 경험을 제공함으로써 각 고객이 더 가치 있다고 느낄 수 있도록 도와줍니다.

CXA는 고객 대면 애플리케이션 외에도 대화를 기반으로 AI 기반 응답과 제안을 제공하여 인간 상담원을 지원합니다. 이러한 AI와 인간의 입력의 조합은 더 나은 서비스와 더 빠른 해결을 보장하는 데 도움이 됩니다.

CXA는 기업이 고객과 소통하는 방식에 있어 중요한 진화를 의미합니다. 첨단 기술과 인간의 공감을 결합할 때 가장 효과적입니다. 자동화가 일상적인 작업을 처리하는 동안 인간의 감성은 복잡한 상호작용이 관련성이 있고 유용하며 고객의 요구와 일치하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 고객이 있는 곳에서 더욱 신속하고 정확하게 고객을 만날 수 있습니다.

CXA의 효율성은 고객 만족도를 높이고, 충성도를 높이고, 운영 효율성을 최적화하는 네 가지 상호 연결된 프로세스에 달려 있습니다.

오케스트레이션: 데이터를 사용하여 고객 여정을 매핑하여 전반적인 경험을 향상시키는 프로세스 자동화 솔루션의 기회를 식별합니다.

세분화: 고객을 타겟팅된 세그먼트로 그룹화하여 각 고객이 고유한 요구 사항에 맞는 콘텐츠와 서비스를 받을 수 있도록 합니다.

개인화: 개별 수준에서 고객을 인정하기 위해 메시지와 상호 작용을 사용자 정의하고 가치와 신뢰 의식을 육성합니다.

자동화: 데이터 통찰력을 기반으로 실시간으로 개인화된 커뮤니케이션을 배포하거나 고객 요청을 적절한 지원 팀에 전달합니다.

이러한 프로세스를 효과적으로 관리하면 기업은 원활하고 효율적이며 의미 있는 경험을 제공할 수 있습니다. CXA 시스템은 웹 사이트, 모바일 앱, 소셜 미디어 및 이메일을 비롯한 다양한 채널에서 이러한 경험을 지원할 수 있습니다. 

CX 자동화 도구는 대량의 인터랙션을 실시간으로 처리하여 상시 지원을 제공하고 상담원이 더 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 합니다. CXA 도구는 지속적인 데이터 분석을 통해 프로세스를 최적화하고 고객 여정을 구체화하여 시간이 지남에 따라 보다 효율적이고 개인화됩니다.

CXA는 다양한 도구를 통합하여 접점 전반에서 개인화, 효율성 및 참여를 개선합니다. 

AI: AI는 작업을 자동화하고, 고객 데이터를 분석하고, 개인화된 경험을 대규모로 제공하여 CXA를 주도합니다. 이는 기업이 요구 사항을 예측하고 상호 작용을 간소화하며 고객 참여를 향상하는 데 도움이 됩니다.

머신 러닝(ML): AI의 하위 집합으로, 머신 러닝은 데이터와 알고리즘을 사용하여 AI가 인간의 학습 방식을 모방하고 점차 정확도를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, ML은 직원이 고객 데이터 및 행동을 분석하여 선호도를 식별하고, 개인화된 권장 사항을 만들고, 이탈 위험을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

자연어 처리(NLP): AI의 또 다른 하위 집합인 NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 감정 분석이나 대화 처리와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 NLP를 사용하는 AI 에이전트나 어시스턴트는 고객의 어조를 해석하여 이해도와 관련성을 높이기 위해 응답을 조정할 수 있습니다.

챗봇 및 Al 어시스턴트: 챗봇은 기본적인 고객 지원을 위해 설계된 대화형 도구로, 사전 정의된 스크립트에 의존하는 경우가 많습니다. AI(또는 가상) 어시스턴트는 자연어 명령을 이해하는 지능형 애플리케이션입니다. 이러한 어시스턴트는 ML 및 NLP를 사용하여 개인화된 제품 추천을 제공하거나 고객이 주문을 추적하거나 변경하는 데 도움을 주는 것과 같은 CX 작업을 완료합니다. 예를 들어 IBM watsonx Assistant™, Microsoft의 AI 플랫폼, OpenAI의 ChatGPT와 같은 AI 기반 도구는 24시간 지원을 제공하고 응답 시간을 단축합니다.

분석 및 보고 도구: 이러한 도구는 고객 행동, 캠페인 성능 및 CXA 효과에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. IBM Cognos Analytics 또는 Google Analytics와 같은 플랫폼은 기업이 트렌드를 모니터링하고 데이터 기반 의사 결정을 통해 전략을 구체화할 수 있도록 지원합니다.

고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어: CRM 도구는 고객 정보를 구성하고, 상호 작용을 추적하고, 잠재 고객 관리를 간소화합니다. Microsoft Dynamics 365와 같은 플랫폼은 조직이 영업, 마케팅 및 서비스 데이터를 중앙 집중화하여 협업을 개선하는 데 도움이 됩니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP): CDP는 다양한 접점에서 고객 데이터를 수집하고 단일 중앙 집중식 보기로 통합합니다. 예를 들어 Amazon Customer Profiles 및 Adobe Real-Time CDP와 같은 제품의 이 기능을 사용하면 고객 여정을 쉽게 추적하고, 실시간 행동을 기반으로 고객을 분류하고, 보다 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

마케팅 자동화 플랫폼: 예를 들어, Salesforce Marketing Cloud와 SAP Emarsys와 같은 도구를 통해 기업은 지원 범위를 확장할 수 있습니다. 또한 이메일 캠페인 전송, 소셜 미디어 게시, 잠재 고객 세분화 등 반복적인 마케팅 작업을 자동화하여 개인화를 유지합니다.

옴니채널 커뮤니케이션 플랫폼: 예를 들어 Amazon Pinpoint와 같은 이러한 플랫폼은 이메일, SMS, 소셜 미디어 등과 같은 커뮤니케이션 채널을 통합하여 원활한 고객 경험을 제공합니다. 이를 통해 기업은 통합 시스템에서 모든 상호 작용을 관리하여 일관성을 보장할 수 있습니다.

개인화 엔진: 이러한 엔진은 콘텐츠, 권장 사항 및 경험을 개별 고객 선호도에 맞게 조정합니다. 정교한 알고리즘을 기반으로 하는 Amazon의 제품 추천 시스템이나 Netflix의 콘텐츠 추천을 예로 들 수 있습니다.

다음은 CXA가 다양한 고객 접점 및 비즈니스 기능에 적용되어 비즈니스가 고객과 상호 작용하는 방식을 개선하는 방법에 대한 몇 가지 예시입니다.

컨택 센터 AI(CCAI)는 AI 에이전트와 AI 어시스턴트의 조합을 사용하여 고객 서비스를 간소화합니다. AI 에이전트는 티켓 라우팅과 같은 백그라운드 작업을 자동화하고, 챗봇은 FAQ 답변과 비밀번호 재설정과 같은 일상적인 문의를 관리합니다. 

AI 어시스턴트는 자연어에 대한 이해를 활용하여 보다 복잡한 문제를 해결하고, 해결되지 않은 사례는 모든 이전 상황을 보존하여 인간 상담원에게 전달하므로 고객은 반복해서 말할 필요가 없습니다.

또한 AI 어시스턴트는 반복되는 문제에 대한 과거 해결 방법 알림과 같은 실시간 인사이트를 제공함으로써 인간 상담원의 업무 성과를 향상시킵니다.  

전 세계적으로 임원의 62%는 생성형 AI가 조직이 경험을 설계하는 방식을 혁신할 것이라고 말합니다.¹ CXA를 통해 기업은 콘텐츠, 혜택, 추천을 맞춤화하여 개인화된 고객 여정을 만들 수 있습니다. 

고객 행동을 분석함으로써 관련 자동 이메일은 적시에 고객의 참여를 유도하는 제품 제안 또는 할인을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 장바구니를 포기한 경우 자동 알림 또는 특별 인센티브 이메일을 통해 구매를 완료하도록 유도할 수 있습니다. 

AI 기반 CXA 도구는 소셜 미디어, 고객 지원 티켓, 실시간 채팅 등 여러 채널에서 고객 감성을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 도구는 NLP를 사용하여 고객 피드백 및 대화의 어조와 의도를 분석하여 문제가 확대되기 전에 기업이 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어 많은 고객이 배송 지연에 대해 불만을 표하는 경우 CXA는 팀에 문제를 해결하도록 알릴 수 있습니다.

AI는 셀프 서비스 리소스의 생성 및 유지 관리를 자동화하여 기존 지식 기반을 강화합니다. 기술 자료는 고객이 문제를 독립적으로 해결하는 데 도움이 되지만 AI를 사용하면 이러한 리소스가 훨씬 더 동적이 됩니다. 예를 들어 고객이 다루지 않는 특정 제품 문제에 대해 지속적으로 질문하는 경우 AI는 도움말 문서를 만들도록 권장할 수 있습니다. 이렇게 하면 지식 기반을 관련성과 확장가능한을 유지하면서 지원 티켓의 양을 줄일 수 있습니다.

기존 QA에는 고객 상호 작용의 일부 샘플을 검토하는 작업이 포함됩니다. CXA는 프로세스를 자동화하여 이메일, 채팅 또는 소셜 미디어와 같은 모든 채널에서 후기 100%를 검토할 수 있습니다. AI 도구는 어조, 솔루션 품질, 공감과 같은 요소를 평가하고 사전 정의된 표준을 충족하지 않는 대화에 플래그를 지정합니다. 이러한 평가를 통해 기업은 팀 전체에서 개선이 필요한 영역을 식별하고 교육을 제공하며 고품질 서비스를 유지할 수 있습니다.

자동화된 이메일 캠페인을 통해 기업은 수동 작업 없이 고객과 소통할 수 있습니다. 자동화된 이메일은 장바구니 이탈, 구매 또는 뉴스레터 신청과 같은 특정 행동에 의해 트리거될 수 있습니다. 자동화된 이메일은 환영 메시지, 거래 확인 및 맞춤형 추천에도 사용할 수 있습니다. 

CXA는 비활성 고객의 재참여를 유도하고 이탈률을 낮추는 데 도움이 됩니다. 자동화된 캠페인은 브랜드와 한동안 상호 작용하지 않은 고객과 같이 참여도가 떨어진 고객을 타겟팅할 수 있습니다. 전자 상거래 비즈니스는 AI 기반 봇을 사용하여 맞춤형 알림 또는 제안과 같은 고객 커뮤니케이션을 보낼 수 있습니다. 예를 들어, 봇이 고객 행동을 분석하여 최근 구매를 하지 않은 고객에게 타겟팅된 인센티브를 보낼 수 있습니다. 

AI 기반 인력 관리(WFM) 도구는 기업이 인력 및 리소스 할당을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구는 과거 수요 패턴 및 최대 지원 시간과 같은 데이터를 분석하고 더 많은 직원이 필요한 시기를 예측합니다. 이 기능을 통해 관리자는 바쁜 기간 동안 그에 따라 직원 일정을 잡으면서 높은 서비스 수준을 유지할 수 있습니다. 또한 AI 기반 WFM을 통해 관리자는 직원 성과를 실시간으로 추적할 수 있으므로 고객 문의를 신속하게 처리할 수 있습니다.

고객 경험 자동화를 통해 기업은 더 빠르고 개인화되며 효율적인 고객 경험을 제공할 수 있는 다양한 이점을 누릴 수 있습니다.

CXA는 모든 채널에서 더 빠른 응답, 개인화된 상호 작용 및 원활한 서비스를 보장하여 고객 경험을 크게 향상시킵니다. AI 에이전트, 챗봇 및 자동화된 워크플로를 통해 문제를 신속하게 해결하여 불만과 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

AI 기반 챗봇과 가상 어시스턴트는 일반적인 문의와 문제를 처리할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 고객은 업무 시간 외에도 도움을 받을 수 있으며 전 세계에서 브랜드에 대한 접근성을 높일 수 있습니다. 이러한 편의성은 시간대에 관계없이 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

CXA는 기업이 보다 효율적이고 직관적인 고객 여정을 설계할 수 있도록 지원합니다. 지원 티켓을 올바른 부서로 라우팅하거나 사용자를 관련 셀프 서비스 리소스로 안내하는 것과 같은 고객 상호 작용의 흐름을 자동화하여 고객 경험의 마찰을 줄입니다. 고객은 솔루션을 더 빠르고 쉽게 찾을 수 있으므로 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

비즈니스가 성장함에 따라 고객 상호 작용을 수동으로 관리하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 자동화 도구는 증가하는 수요에 적응하여 비즈니스 확장이나 피크 시간대에도 일관된 서비스 품질을 유지합니다.

예측 분석 및 AI 기반 인사이트는 고객 문제를 예측하여 기업이 문제가 발생하기 전에 조치를 취하고 고객의 기대를 뛰어넘을 수 있도록 지원합니다. 자동화는 실시간으로 티켓을 적절한 팀으로 전달하여 해결 시간을 더욱 단축합니다.

CXA는 이메일, 소셜 미디어, 라이브 채팅 및 전화 채널 전반에서 일관된 서비스 품질과 메시징을 보장하여 신뢰와 브랜드 충성도를 구축하는 데 도움이 됩니다. 이러한 일관성을 통해 고객은 비즈니스와 상호 작용하는 방식에 관계없이 동일한 수준의 서비스를 받을 수 있습니다.

데이터 입력, 티켓 라우팅 및 고객 후속 조치와 같은 반복적인 작업을 자동화하면 수동 개입의 필요성이 줄어듭니다. 이러한 효율성을 통해 기업은 인건비를 절감하는 동시에 인간 에이전트가 보다 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다.