옴니채널 고객 경험이란 무엇인가요?

단순히 고객이 참여할 수 있는 여러 가지 독립적인 방법을 제공하는 멀티채널 접근 방식과 달리 옴니채널 접근 방식은 채널이 서로 연결되도록 합니다. 고객이 웹사이트에서 이메일이나 소셜 미디어를 사용하든, 오프라인 매장을 방문하든, 옴니채널 고객 경험을 통해 커뮤니케이션이 통일되고 원활해지고 각 채널이 동일한 어조, 브랜딩 및 메시지를 반영하여 일관된 사용자 경험을 유지할 수 있습니다. 

전체 고객 여정에서 강력한 옴니채널 경험을 구현하는 것은 고객이 개인 소비자이든 다른 기업이든 관계없이 비즈니스 성공의 중요한 요소가 될 수 있습니다. McKinsey의 최근 보고서에 따르면, 이미 만족한 소비자가 브랜드 경험에 "만족"하는지 여부와 가치 사이에는 중요하고 직접적인 연관성이 있습니다^.1 옴니채널 마케팅과 신규 고객 확보가 브랜드 성장에 중요하지만 신규 고객을 유치하는 것보다 기존 고객을 유지하는 것이 더 수익성이 높습니다. 즉, 수익을 최적화하고 지속 가능성을 유지하기 위해 많은 조직은 고객 충성도를 높이는 데 우선 순위를 둡니다.

일반적으로 옴니채널 고객 경험에는 일정 수준의 데이터 동기화도 포함되므로 고객 선호도가 플랫폼 간에 공유됩니다. 예를 들어, 고객이 데스크톱에서 장바구니를 이탈하면 이메일이나 모바일 앱으로 알림이나 할인 혜택을 받을 수 있습니다. 이 데이터는 고급 개인화에 사용되어 채널 전반에 걸쳐 맞춤형 추천 및 상호 작용을 제공하며, 이는 80%가 고객 중심 접근 방식을 요구하기 때문에 고객의 기대에 부합하는 관행입니다.²

옴니채널과 멀티채널 전략 모두 여러 플랫폼과 디지털 채널을 사용하여 고객의 참여를 유도하는 것이지만, 채널이 통합되는 방식과 고객 여정을 개선하는 방법에서는 차이가 있습니다. 멀티채널 환경에서 기업은 고객이 브랜드와 상호 작용할 수 있는 일련의 독립적인 채널을 제공하지만, 이러한 채널은 종종 사일로화되어 독립적으로 운영됩니다. 그러나 옴니채널 전략은 이러한 채널을 통합하여 여러 플랫폼에서 고객에게 원활하고 통합된 경험을 제공합니다.

옴니채널 고객 경험의 몇 가지 예는 다음과 같습니다. 

• 한 고객이 매장에서 수령할 제품을 온라인으로 쇼핑합니다. 주문에 문제가 있는 경우 고객은 전화 또는 챗봇을 통해 고객 지원팀에 연락하며, 상담원은 고객의 전체 구매 내역에 액세스할 수 있습니다. 

• 한 은행 직원이 회사 웹사이트에서 대출 신청을 시작한 다음 스마트폰의 모바일 앱을 사용하여 대출 신청을 완료합니다. 이 시스템은 원활한 프로세스를 보장하기 위해 플랫폼 전반에 걸쳐 진행 상황과 개인 정보를 추적합니다.

• 한 의료 소비자가 온라인으로 진료 예약을 하고, SMS로 알림을 받고, 전용 앱이나 웹 포털을 통해 자신의 의료 기록에 액세스합니다.

• 한 회사가 다른 회사로부터 소프트웨어 솔루션을 구매하여 셀프 서비스 포털을 통해 프로세스를 시작합니다. 상담원이 이메일을 통해 후속 조치를 취하여 개인화된 교육 세션을 제공하고, 고객은 설정 중에 실시간 채팅을 통해 즉각적인 문제 해결을 할 수 있습니다.

고객 경험(CX)에는 지원 채팅에서 제3자 후기까지 소비자가 브랜드에 대해 갖는 모든 직간접적인 경험이 포함되지만, 고객 서비스 및 지원은 그 범위가 더 좁습니다. 일반적으로 고객 서비스는 구매 전 조사에서 구매 후 후속 조치에 이르기까지 회사의 다양한 직접 접점을 기반으로 소비자가 가지고 있는 전체적인 인식을 나타냅니다. 고객 서비스의 하위 집합인 고객 지원은 고객이 문제에 직면했을 때 사후 대응적 지원에 중점을 둡니다. 여기에는 문제 해결, 쿼리 응답 또는 불만 처리가 포함됩니다. 특히 옴니채널 고객 서비스가 기업이 직접 제어하는 채널에 초점을 맞추는 반면, 옴니채널 고객 경험은 고객의 간접적인 경험도 통합되고 원활하다는 것을 의미합니다.

진정한 옴니채널 고객 경험은 전체 고객 여정에 초점을 맞춰 여러 접점에 걸쳐 일련의 응집력 있는 엔드 투 엔드 상호 작용을 제공합니다. 이러한 전략은 전자상거래 업계와 옴니채널 소매 환경에서 시작되었지만 최근에는 보험 회사부터 B2B 소프트웨어 공급업체에 이르기까지 다양한 기업에서 이를 채택하고 있습니다. 이는 업계에 관계없이 마찰 없는 옴니채널 전략의 몇 가지 이점이 다음과 같기 때문입니다. 

옴니채널 경험을 통해 고객은 중단 없이 선호하는 채널을 통해 조직과 소통할 수 있습니다. 이를 통해 응답 시간이 빨라지고 마찰이 감소하며 전반적인 만족도가 높아집니다. 이러한 만족은 비즈니스 성장을 촉진합니다. IBM 기업가치연구소(IBV)는 2020년과 2024년 소비자 설문조사에서 고객의 3분의 2가 브랜드를 선택할 때 신뢰가 가장 중요하다고 답했다고 밝혔습니다. 

옴니채널 시스템은 모든 고객 접점에서 포괄적인 데이터를 제공합니다. 여러 채널에서 메트릭을 추적하고 분석할 수 있는 이 기능을 통해 고객 여정을 보다 명확하게 파악할 수 있으므로 보다 미묘하고 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 채널 간의 상호 작용을 분석함으로써 기업은 고객 행동, 선호도 및 고통점에 대한 실행 가능 정보를 얻을 수 있습니다.

원활한 옴니채널 경험은 고객이 주문을 하거나 문제를 해결하는지 여부에 관계없이 브랜드와 일관되고 긍정적인 상호 작용을 생성하여 충성도를 높입니다. 또한 옴니채널 전략을 통해 조직은 고객의 우려 사항을 사전에 해결하고, 개인화된 경험을 제공하며 더 깊은 관계를 형성할 수 있습니다. 이러한 노력은 유지율을 높이는 데 직접적으로 기여할 수 있으며 일회성 구매자를 평생 옹호자로 만들 수 있습니다.

장기적으로 긍정적인 고객 상호 작용을 촉진하고 소비자에게 원활한 경험을 제공함으로써 기업은 전환율을 높이고 판매를 늘릴 수 있습니다. IBM과 Adobe의 최근 연구에 따르면, 고객 경험을 우선시하는 조직은 경쟁사에 비해 3배나 높은 매출 성장을 달성하는 것으로 나타났습니다. 옴니채널 전략은 종종 교차 판매 및 상향 판매 기회 개선으로 이어집니다. 또한 고객이 온라인과 오프라인 채널 사이를 원활하게 전환함에 따라 기업은 종종 더 광범위한 플랫폼에서 더 큰 판매 기회를 포착하여 수익을 더욱 높일 수 있습니다.

고객 데이터와 프로세스를 중앙 집중화하면 중복성과 운영 비용이 줄어들어 서비스 품질이 향상됩니다. 또한 고객 경험 전문가에게 고객과 보다 상상력이 풍부하고 의미 있는 관계를 구축할 수 있는 도구를 제공합니다. 

옴니채널 고객 경험 솔루션은 기업에게 운영 및 고객 상호 작용에 대한 실시간 가시성을 제공하여 조직이 데이터 스트림을 통합할 수 있도록 합니다. 이러한 가시성을 통해 문제를 더 빠르게 파악하고 리소스를 더 효과적으로 할당하며 고객 경험을 지속적으로 최적화할 수 있습니다. 이러한 가시성은 소비자에게 실질적이고 즉각적인 영향을 미칠 수 있습니다. 컨설팅 회사인 McKinsey가 설문조사한 고객의 67%는 기업과의 상호작용이 자신의 필요에 맞춰져 있지 않을 때 불만을 느낀다고 말했습니다.³

모든 채널에서 고객의 현재 상호 작용을 매핑하여 부족한 부분과 문제점을 파악하세요. 여기에는 종종 고객 페르소나 또는 다양한 유형의 소비자에 대한 세분화된 예를 만드는 것이 포함됩니다. 많은 조직이 고객 여정 맵을 만들어 조직의 에코시스템 전반에서 고객 상호작용을 체계적으로 매핑합니다. 

통합 데이터베이스 또는 고객 관계 관리(CRM) 시스템을 사용하여 고객 정보를 실시간으로 저장하고 액세스하세요. 이 단계에는 컴퓨팅 성능을 높이기 위해 클라우드 기반 서버에 투자하거나 특히 데이터가 더 엄격하게 규제되는 의료 및 금융과 같은 부문에서 고급 보안 시스템을 구현하는 것이 포함될 수 있습니다. 

AI, 마케팅 자동화 플랫폼, 분석 도구와 같은 기술을 구현하여 프로세스를 간소화하세요. 이러한 도구를 자체적으로 구축하는 조직도 있지만, 신뢰할 수 있는 타사에 의존하여 고객 데이터를 운영하는 조직도 있습니다. 

주요 이해 관계자와 함께 지침을 개발하여 모든 플랫폼, 고객 페르소나 및 상호 작용에서 어조, 시각 자료 및 메시지의 일관성을 보장하세요. 마케팅 캠페인, 고객 센터 통화, 소셜 미디어 상호 작용 및 기타 커뮤니케이션 채널에 대한 목소리와 의도를 정의하세요. 

소셜 미디어에서 전화 지원 또는 실제 매장에서의 대면 상호 작용으로 고객 컨텍스트를 전달하는 것과 같이 채널 간의 원활한 핸드오프를 보장하세요. 여기에는 고객 관계 관리 시스템 및 워크플로 자동화와 같은 여러 기술 및 플랫폼의 사용이 포함될 수 있습니다. 

고객 여정을 정기적으로 테스트하고, 피드백을 수집하고, 진화하는 기대치에 적응하세요. 여기에는 순추천고객지수(NPS) 또는 고객 유지율과 같은 표준 메트릭을 측정하는 것이 포함될 수 있습니다. 

CRM은 고객 데이터를 중앙 집중화하여 채널 전반의 상호 작용에 대한 통합된 보기를 제공합니다. 이를 통해 기업은 고객 여정을 추적하고 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

이러한 플랫폼은 이메일 캠페인, SMS, 푸시 알림 및 기타 채널을 통해 고객 참여를 자동화합니다. 이를 통해 고객 행동에 맞춘 일관된 메시징을 보장하고 고객 커뮤니케이션을 신속하게 배포할 수 있습니다. 

생성형 및 대화형 AI를 사용하는 AI 기반 도구는 라이브 채팅, 메시징 앱 및 음성 어시스턴트를 통해 즉각적인 고객 지원 및 서비스를 가능하게 합니다. AI 어시스턴트는 중요한 순간에 인간 고객 서비스 상담원에게 상호 작용을 넘겨 효율성과 관계 구축의 균형을 맞출 수 있습니다. 

이러한 도구는 접점 전반에서 고객 행동에 대한 통찰력을 제공하여 추세를 식별하고 옴니채널 전략을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

일부 회사는 통합 음성, 이메일, 채팅 및 소셜 미디어 지원을 제공하여 상담원이 채널 전반에서 고객 상호 작용에 대한 컨텍스트를 확보할 수 있도록 합니다.

AI와 자동화는 옴니채널 고객 경험을 개선하고 간소화하는 데 점점 더 핵심적인 역할을 하고 있습니다. IBM 기업가치연구소(IBM)에서 발표한 비즈니스 리더 대상 설문조사에 따르면, 67개 기업이 IBM 이미 이러한 기술을 고객 서비스 흐름에 통합하기 시작했다고 합니다. 이러한 도구를 사용하여 조직은 채널 전반에 걸쳐 보다 지능적이고 개인화된 상호 작용을 제공할 수 있으므로 기업은 고객의 요구 사항을 예측하고 문제를 보다 효율적으로 해결하며 운영을 확장할 수 있습니다. 이러한 기술은 고객 경험 전문가가 고객과의 상호작용에서 수집한 대량의 데이터를 수집할 때 유용하게 사용되어 왔으며, 종종 사람이 효과적으로 해석하는 것이 불가능할 정도로 많은 양의 데이터를 수집합니다. 

고객 경험 분야에서 AI가 가장 널리 사용되고 있는 애플리케이션 중 하나인 AI는 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 권장 사항 및 콘텐츠를 제공합니다. 옴니채널 고객 경험 컨텍스트에서는 B2B 고객이 구매 내역 및 업계 동향을 기반으로 맞춤형 제품 제안을 받거나 이전 계약을 기반으로 문제 해결에 대한 구체적인 피드백을 받는 고객이 포함될 수 있습니다. 종종 AI는 고객을 지능적으로 분류하고 메시지를 맞춤화하는 데에도 사용됩니다.

한때 단순한 챗봇이 고객 경험을 촉진하는 가장 인기 있는 도구였다면, AI 어시스턴트와 에이전트는 점점 더 강력하고 유용한 도구가 되어가고 있습니다. AI 에이전트가 일반적으로 주문이나 티켓 해결과 같은 일상적인 작업을 자동화하는 작업 지향 시스템인 반면, AI 어시스턴트는 소비자와의 더 깊은 관계를 촉진하여 대화 언어로 개인화된 추천 및 상호 작용을 제공합니다. 두 도구 모두 옴니채널 전략에서 매우 중요할 수 있으며, 고객이 여러 채널을 넘나들며 상호 작용을 통합하고 더 많은 데이터를 수집함에 따라 고객 경험 전략을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 

AI 기반 챗봇은 시간대와 시간에 관계없이 문의를 처리할 수 있으며 웹사이트, 앱 및 메시징 플랫폼과 같은 채널에서 즉각적인 응답을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 고객이 모바일 앱에서 대화를 시작하면 모든 컨텍스트가 유지된 상태에서 복잡한 쿼리에 대해 인간 상담원에게 원활하게 전환할 수 있습니다.

예측 분석을 사용하여 AI는 고객 행동의 패턴을 식별하여 요구 사항을 예측하고 사전 예방적 솔루션을 추천할 수 있습니다. 즉, 고객이 특정 플랫폼이나 웹 사이트를 사용하는 빈도를 기반으로 고객 이탈을 분석하거나, 고객 서비스 파이프라인의 약점을 식별하거나, 소비자가 향후 제품을 개발하기 위해 가장 많은 시간을 소비하는 소프트웨어 기능을 식별하는 것을 의미할 수 있습니다. 

AI는 감정 분석을 사용하여 소셜 미디어 게시물, 이메일 또는 채팅과 같은 고객 상호 작용을 분석하여 고객의 경험 만족도를 측정하고 고객 사이에서 새로운 트렌드를 발견할 수 있습니다. 이 기능은 실시간 통찰력을 수집하고 개선이 필요한 영역을 식별하기 위해 고객 센터에 배포되는 경우가 많습니다. 

AI는 반복적인 작업을 자동화하여 고객 경험의 백엔드 프로세스를 간소화하는 데 자주 사용됩니다. 여기에는 여러 채널에서 제기된 문제(예: 소셜 미디어 불만 사항 또는 온라인 후기)를 자동으로 분류하고 올바른 부서로 라우팅하는 작업이 포함될 수 있습니다. 자동화를 사용하면 고객이 보고한 문제가 자동으로 지원 팀에 할당되고 긴급성에 따라 우선순위가 지정될 수 있습니다. 대화형 및 생성형 AI와 통합된 이러한 도구는 즉각적인 주의가 필요한 문제(예: 부정적인 후기에 대한 응답, 향후 서비스에 대한 할인 제공)에도 즉시 대응할 수 있습니다. 

이러한 유형의 AI는 자연어와 컨텍스트를 이해하여 음성 및 텍스트 상호 작용을 개선합니다. 예를 들어, 고객이 음성 어시스턴트를 사용하여 주문 상태를 확인하고 장치를 전환하지 않고도 추가 텍스트 기반 리소스를 안내받을 수 있습니다. 

기업마다 고객 경험에 접근하는 방식이 다르지만, 데이터 수집 및 통합과 같은 영역은 옴니채널 경험의 원활한 배포를 위한 핵심으로 남아 있습니다. 모범 사례는 다음과 같습니다. 

데이터 관리는 원활한 옴니채널 경험의 기반이며, 신뢰할 수 있는 데이터는 고급 분석 및 AI를 배포하는 조직에 매우 중요합니다. 정기적인 업데이트 및 중복 제거와 같은 데이터 거버넌스 및 위생 관행은 정확성을 보장하는 데 도움이 되며, 강력한 데이터 개인 정보 보호 조치는 고객의 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터를 사용하여 AI 기반 도구를 훈련하는 조직은 일반적으로 우수한 데이터 거버넌스 관행을 위해 노력합니다. 즉, 활용하는 기술과 데이터는 최대한 설명 가능하고 투명해야 합니다. 

의미 있는 옴니채널 경험을 창출하기 위해 기업은 고객을 깊이 이해해야 합니다. 여기에는 일반적으로 고객 여정 매핑, 고객 프로파일링 및 접점 시각화를 포함하여 소비자를 이해하는 체계적인 프로세스가 포함됩니다. 성공적인 조직은 여러 채널에서 인구 통계, 선호도 및 행동을 분석하여 고객 페르소나를 개발합니다. 트렌드나 피드백을 기반으로 페르소나를 정기적으로 재검토하고 개선하면 지속적인 관련성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 

우수한 옴니채널 전략을 유지하려면 지속적인 성능 추적과 고객 피드백에 대한 응답이 필요합니다. 견고한 고객 경험 전략은 고객 만족도 점수(CSAT), 순추천고객지수(NPS), 전환율과 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 사용하여 성공 여부를 측정합니다. 또한 조직은 설문조사, 후기 및 소셜 미디어 상호 작용을 통해 적극적으로 피드백을 요청해야 합니다. 

기술은 옴니채널 우수성을 실현하는 데 중요한 역할을 하며, 조직은 원하는 대로 데이터를 사용하지 않는 경우 뒤처질 위험이 있습니다. CRM 시스템, AI 기반 챗봇, 마케팅 자동화 플랫폼 및 고급 분석과 같은 도구에 대한 전략적 투자는 프로세스를 간소화하고 고객 상호 작용을 개선합니다. 

성공적인 옴니채널 전략은 판매 시점을 넘어 구매 후 단계까지 확장됩니다. 구매 후 경험에 초점을 맞추려면 고객이 이메일, 채팅 또는 셀프 서비스 포털을 통해 일관된 지원을 받을 수 있도록 해야 할 수 있습니다. 일부 회사의 경우 반품, 교환 및 보증 청구를 사전에 관리하는 것을 의미할 수 있습니다. 구매 후 경험이 긍정적이고 지속적으로 반복되면 관계를 강화하고 장기적인 성공을 거둘 수 있습니다.