고객 경험(CX)의 미래는 더 많은 데이터, 더 많은 기술, 더 많은 놀라움과 즐거움을 선사합니다. 또한 이러한 상호 작용이 온라인에서 이루어지든 오프라인 매장에서 이루어지든 이러한 고객을 유지해야 한다는 부담감도 커집니다. 고객의 기대치와 습관이 변화함에 따라 조직이 제공하는 CX도 변화해야 합니다.
여러 연구에 따르면 고객이 상품 및 서비스 공급자에게 더 많은 것을 요구하고 브랜드를 전환하여 불만을 표시함에 따라 고객 충성도가 감소하고 있습니다. 잠재적인 문제점을 파악하고 문제가 발생하기 전에 해결하는 것이 고객이 다른 제공업체로 전환하지 않도록 하는 가장 좋은 방법입니다.
조직이 디지털 혁신을 점점 더 많이 수용하는 가장 중요한 이유 중 하나는 고객에게 서비스를 제공하는 방식을 혁신하기 위해서입니다. 미래 고객 경험은 고객 서비스와 긴밀히 연계되어야 하며, 이를 통해 기업이 높은 고객 만족도를 제공할 수 있도록 고객의 요구에 부응해야 합니다.
조직이 경쟁에서 앞서 나가기 위해 고객 경험을 보다 잘 활용할 수 있는 5가지 방법은 다음과 같습니다.
조직은 고객을 최우선으로 생각해야 한다고 해도 과언이 아닙니다. 고객이 없으면 매출도, 수익성도, 비즈니스도 없습니다. 하지만 지금까지 조직은 모든 관련 직원이 중요한 결정을 내리는 데 필요한 올바른 정보를 확보하는 데 실패해 왔습니다. 고객의 요구를 최우선으로 생각하는 '고객 중심'이 되기 위해 노력하는 조직은 고객이 충성도로 보답할 것입니다.
최근 몇 년 동안 조직은 다양성, 형평성 및 포용성(DEI), 환경 보호 및 기타 사회 정의 주제와 같은 주제를 수용하고 있습니다. 모든 고객이 조직의 결정에 동의하는 것은 아니지만, 대다수 고객은 자신이 믿는 바를 대변하는 조직에서 구매하기를 원합니다. 조직과 리더십이 지원하는 주요 문제를 파악하고 포용하는 태도는 조직이 고객의 가치를 공유한다는 메시지를 고객에게 전달합니다.
조직은 모든 고객을 세상에서 가장 소중한 고객인 것처럼 대해야 합니다. 이는 개인화를 통해 고객에게 가장 이상적인 사용자 경험을 제공하는 것을 의미합니다. 조직은 데이터를 사용하여 대규모로 개인화를 개선할 수 있습니다.
조직은 자신과 관련성이 높은 고유한 메시지를 받고자 하는 고객을 겨냥해 마케팅을 개인화할 수 있습니다. 구매, 문의 및 서비스 요청에 대한 개별 고객 피드백을 요청하여 고객의 요구 사항을 더 정확히 이해할 수 있습니다.
또는 제품 수준에서 개인화를 수행할 수도 있습니다. 예를 들어, 설문조사와 이전 방문 기록을 바탕으로 개인화된 경험을 제공하는 호텔이 점점 더 많아지고 있습니다. 어떤 호텔 투숙객은 무료 마사지 혜택을 선호할 수 있고, 어떤 호텔 투숙객은 호텔 바에서 첫 번째 음료를 무료로 제공하는 것을 선호할 수 있습니다. 각 고객과 관련된 경험을 설계함으로써 호텔은 모든 고객을 동일하게 대하는 경쟁업체에 비해 해당 고객을 유지할 가능성이 높습니다.
인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)과 같은 기술이 고객 중심 조직이 모든 이해관계자, 특히 고객에게 가치를 제공하고 상호 작용하는 방식에 혁신을 가져올 것이라는 점은 이제 충분히 분명해졌습니다. 이러한 기술은 더 많은 정보를 요청하는 잠재 고객부터 구매 후 개인화된 메시지, 문제 해결을 돕는 고객 지원팀에 이르기까지 고객과의 다양한 접점에 점점 더 많이 활용될 것입니다.
고객은 생성형 AI 앱 및 대화형 AI 챗봇과 같은 AI 및 ML 기반 셀프 서비스 도구를 사용하여 필요한 정보를 얻습니다. 또한 고객 서비스 전문가와 상담이 꼭 필요한 경우, 해당 직원은 AI와 ML을 사용하여 질문에 더 효율적이고 효과적으로 답변할 수 있습니다. 또한, 기업들은 노동 집약적 업무에 대한 수고를 최소화하기 위해 자동화를 더 많이 활용하게 될 것이며, 이를 통해 고객 서비스 전문가는 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 될 것입니다.
조직이 채택해야 할 또 다른 주요 기술 트렌드는 증강 현실(AR)입니다. 예를 들어, 고객이 온라인에서 구매한 제품이 마음에 들지 않아 반품하려는 경우 고객에게는 큰 부담이 되고 조직에는 막대한 비용이 발생합니다. 증강 현실을 통해 고객은 구매 전에 자신의 환경에서 제품을 시험해 볼 수 있습니다.
이제 기업, 특히 이커머스 기업의 경우 모든 고객 상호 작용을 추적하고 분석할 수 있습니다. 고객 참여에서 도출된 메트릭을 사용하면 상당한 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다. 따라서 미래의 CX 전략은 그 어느 때보다 데이터를 중심으로 이루어질 것입니다.
예를 들어, AI 기반 챗봇은 이전 고객 데이터에 대한 교육을 받았기 때문에 고객이 원하는 것을 더 잘 이해하고 솔루션을 더 빠르게 제공할 수 있습니다.
오픈 웹에서 고객을 추적하고 타겟팅을 가능하게 했던 서드파티 쿠키의 가치 하락으로 인해 조직과 CX 리더는 플레이북을 수정해야 합니다. 이제 조직은 고객이 직접 공유하는 정보인 제로파티 데이터와 조직이 자체 웹사이트, LinkedIn이나 Instagram과 같은 소셜 미디어, 앱에서 옴니채널 추적을 통해 파생한 퍼스트파티 데이터를 이용해야 합니다.
하지만 CX 인사이트가 있음에도 불구하고 조직은 여전히 실시간 의사결정을 내리는 데 어려움을 겪고 있습니다. McKinsey의 조사에 따르면(ibm.com 외부 링크) CX 리더들은 실시간 고객 대응을 우선시했지만, 기존 시스템으로 이를 달성할 수 있는 툴이 있다고 생각하는 리더는 13%에 불과했습니다.
McKinsey가 제시한 해결책은 수집된 모든 데이터 풀과 관련 당사자가 정보를 종합하여 더 현명한 결정을 내릴 수 있는 데이터 레이크에 액세스하는 것입니다. 그런 다음 CX 및 고객 서비스 전문가가 고객 관계 관리(CRM) 툴을 사용하여 이 데이터에 대한 조치를 취할 수 있습니다.
IBM은 10년 이상 기업들이 이 분야에서 신뢰할 수 있는 AI를 적용할 수 있도록 지원해 왔으며, 생성형 AI는 복잡한 문의를 이해하고 보다 인간과 유사한 대화형 응답을 생성할 수 있는 기능을 통해 고객 및 현장 서비스를 크게 혁신할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. IBM Consulting은 고객 경험 전략을 비즈니스의 중심에 두고 대화형 AI를 통해 일관되고 지능적인 고객 관리를 제공할 수 있도록 지원합니다.
IBM watsonx Assistant는 시장을 선도하는 대화형 인공 지능 플랫폼으로, 기존 상담 문제를 극복하고 탁월한 경험을 제공할 수 있도록 설계되었습니다. watsonx™와 IBM Consulting의 고객 여정 매핑 및 설계, 플랫폼 구현, 데이터 및 AI 컨설팅에 대한 심층적인 전문 지식을 바탕으로 동급 최고의 기술을 활용하여 고객 라이프사이클 전반에 걸쳐 혁신을 주도할 수 있도록 지원합니다.
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