AI 개인화
생성형 AI 등 AI 기술의 최근 발전으로 거의 실시간으로 개인화된 경험을 생성하여 마케팅 실무가 향상되었습니다. 이러한 발전으로 옴니채널 초개인화 시대, 즉 고객 행동에 즉각적으로 반응하는 플랫폼 전반에 걸친 맞춤형의 원활한 고객 경험을 제공하는 시대가 열리고 있습니다.
AI 기반 개인화가 더욱 미묘하고 강력해짐에 따라 소비자는 이러한 맞춤형 경험을 기대하게 되었습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 최근 보고서에 따르면 소비자 5명 중 3명은 쇼핑 시 AI 애플리케이션을 사용하고 싶어하는 것으로 나타났습니다. 컨설팅 회사인 McKinsey에 따르면 소비자의 71%는 기업에서 개인화된 콘텐츠를 제공하기를 기대합니다. 이러한 고객의 67%는 비즈니스와의 상호 작용이 자신의 요구에 맞지 않을 때 불만을 느낀다고 답했습니다.1 개인화는 또한 확장을 촉진하는 것으로 나타났습니다. 같은 보고서에 따르면 빠르게 성장하는 조직은 느리게 성장하는 조직보다 개인화를 통해 40% 더 많은 수익을 창출하는 것으로 나타났습니다.
오늘날의 환경에서 AI 개인화는 다양한 산업에서 활용되어 관련성 있는 제품 추천과 상황에 맞는 적절한 경험을 대규모로 생성합니다. 이러한 전략은 타겟 사용자가 개인 온라인 쇼핑객이든, 기업 대 기업(B2B) 조직의 조달 전문가이든, 개인화된 커뮤니케이션을 받는 직원이든 관계없이 적용됩니다.
AI 개인화를 위한 몇 가지 산업별 애플리케이션은 다음과 같습니다.
전자상거래: 이커머스에서 AI는 브라우징 및 구매 내역을 기반으로 추천 항목을 표시하여 사용자의 특정 선호도와 요구 사항에 따라 제품을 제안합니다. 또한 소비자를 대상으로 맞춤형 이메일이나 기타 메시지를 제작하여 개인화된 마케팅 캠페인을 용이하게 할 수도 있습니다.
엔터테인먼트: 스트리밍 서비스의 맞춤형 콘텐츠 제안은 일반적으로 AI 개인화를 기반으로 합니다. 이러한 추천 엔진은 개인의 취향에 맞게 조정된 재생목록, 영화 또는 기타 콘텐츠를 표시합니다.
훈련 및 교육: 적응형 학습 시스템은 직장에서든 다른 곳에서든 맞춤형 교육 콘텐츠와 리소스를 제공합니다. AI를 사용하여 개인화된 피드백과 진행 상황 추적을 제공합니다.
금융: AI 개인화는 사용자의 목표와 더 광범위한 시장 상황을 기반으로 맞춤형 금융 조언과 투자 권장 사항을 제공합니다.
마케팅: AI 개인화는 맞춤형 이메일 마케팅 캠페인 또는 특정 소비자 그룹을 대상으로 하는 온라인 광고를 포함한 여러 마케팅 전략을 주도합니다.
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AI 도구는 온라인 마켓플레이스 검색부터 제품이나 서비스에 대한 후속 메시지 수신에 이르기까지 고객 여정의 모든 접점에서 소비자와 소통할 수 있습니다.
AI 개인화는 효과적으로 배포되면 수익에 큰 영향을 미칩니다. IBM 기업가치연구소(IBV)에서 수백 명의 주요 CEO를 대상으로 한 설문조사에 따르면 고객 경험(CX) 을 우선시하는 조직은 동종 기업보다 3배나 높은 수익 성장을 보이는 것으로 나타났습니다. 이러한 리더의 86%는 개인화가 CX 캠페인의 필수적인 부분이라고 생각했습니다.
AI 개인화의 주요 이점은 다음과 같습니다.
맞춤형 경험은 고객 만족도와 충성도에 긍정적인 영향을 미치며, 상황에 맞는 적절한 디지털 경험을 제공하고 브랜드와 긍정적인 관계를 형성할 가능성이 높습니다.
콘텐츠 개인화는 사용자에게 가장 필요할 가능성이 높은 정보를 제공하여 사용자의 참여를 더 오래 유지합니다.
관련성 높은 추천은 구매 가능성을 높여 판매 상승으로 이어집니다.
조직은 AI를 통해 자동화를 사용하여 수많은 마케팅 캠페인, 제품 추천, 고객 서비스 경험을 만들어내고, 이를 통해 확보한 리소스를 다른 영역에 투입할 수 있습니다. 일부 연구에 따르면 개인화 프로그램은 고객 확보 비용을 최대 50%까지 절감한다고 합니다.2
고객 선호도에 따라 개인화된 경험을 제공하면 상당한 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 일부 브랜드는 구독 회사가 고객에게 선별된 상품을 제공하는 것과 같이 기본적인 비즈니스 모델을 위해 AI 개인화에 크게 의존합니다.
AI 개인화가 조직의 사용자에 대한 세분화된 데이터를 보여 주므로, 이 기술을 사용하여 현재와 미래의 고객 행동에 대한 인사이트를 얻어 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 사용자에 대한 자세한 데이터를 통해 기업은 가장 가치가 높은 고객에 대한 귀중한 정보를 수집하여 이를 지능적으로 반복하고 신속하게 움직일 수 있습니다.
AI 기반 개인화는 일반적으로 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP) 및 생성형 AI를 조합하여 배포합니다. 일반적으로 이 프로세스는 위치, 시간, 사용 디바이스 등의 상황별 데이터와 함께 사용자 행동, 선호도, 상호작용에 대한 고객 데이터를 수집하는 방식으로 작동합니다. 이러한 데이터 수집에는 종종 조직 데이터와 타사 데이터 집합을 병합하는 작업이 포함됩니다.
그런 다음 이 데이터는 사용자 행동의 패턴과 추세를 식별하는 AI 알고리즘에 의해 분석됩니다. 일반적으로 AI는 고객 세분화로 알려진 프로세스에서 유사한 특성과 행동을 기반으로 하여 사용자를 세그먼트로 그룹화합니다. AI는 이러한 세그먼트와 사용자 행동을 분석하여 사용자 선호도 및 인구 통계에 부합하는 제품, 서비스 또는 콘텐츠를 추천합니다. 또한 웹사이트 또는 앱의 특정 콘텐츠를 고유 프로필을 기반으로 다른 사용자에게 표시할 수 있습니다.
AI는 시간이 지남에 따라 사용자로부터 계속 '학습'하면서 개인화 프로세스를 더욱 최적화하고 권장 사항 및 응답을 개선하기 위해 지속적으로 조정합니다.
AI 개인화는 특정 권장 사항을 제공하고 개인의 선호도와 필요에 따라 고유한 콘텐츠를 제공하여 사용자 참여를 향상시킵니다. 몇 가지 주요 AI 개인화 애플리케이션은 다음과 같습니다.
맞춤형 제품 추천
AI는 검색 기록, 소셜 미디어 상호 작용, 구매 패턴, 선호도 등 사용자 데이터를 분석하여 개인의 취향에 맞는 상품을 추천합니다. 이 기술은 Amazon, Netflix와 같은 전자 상거래 플랫폼에서 널리 사용되며, 가장 관련성이 높은 상품을 보여줌으로써 매출을 늘리고 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. AI가 고객 여정 전반에 걸쳐 보유하는 데이터가 많을수록(예: 연중 특정 시기에 구매하거나 조회한 상품) 추천이 더 정교하고 정확해집니다.
AI 기반 챗봇
AI 기반 챗봇과 가상 어시스턴트는 '읽고' 사용자 쿼리를 이해한 다음 맞춤형 응답을 제공하여 대화 언어로 개인화된 상호 작용을 제공합니다. 이러한 챗봇은 고객 서비스를 처리하고, 제품 추천을 제공하고, 문제 해결을 지원하여 보다 효율적이고 개인화된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 하루 중 언제든지 사용할 수 있는 이러한 챗봇은 또한 소비자 구매 패턴과 참여 습관에 대한 귀중한 통찰력을 수집 하여 효율성을 높입니다.
지능형 콘텐츠
광고 타겟팅
동적 가격 책정
예측적 개인화
예측적 개인화는 AI를 사용하여 사용자가 명시적으로 표현하기 전에 사용자의 요구와 선호도를 예측합니다. AI는 과거 데이터를 분석하여 사용자가 다음에 관심을 가질만한 제품 또는 콘텐츠를 예측하고 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 스타벅스는 머신 러닝 알고리즘 기반의 예측적 개인화 프로그램을 시작하여 구매 내역을 바탕으로 앱 사용자에게 특정 음료를 제공했습니다. 시간대나 날씨를 기반으로 소비자가 무엇을 주문할 것인지에 대한 예측도 브랜드의 인벤토리 관리 시스템에 통합되었습니다.
초개인화
옴니채널 개인화
옴니채널 개인화 또는 채널 없는 개인화는 웹사이트, 모바일 앱, SNS, 매장 구매를 포함한 모든 고객 접점에서 일관되고 개인화된 경험을 보장합니다. AI는 여러 채널의 데이터를 통합하여 원활하고 응집력 있는 사용자 여정을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 뷰티 리테일 업체인 Sephora는 소비자가 상품을 찾는 데 도움이 되는 컴패니언 앱을 제공하여 옴니채널 개인화 전략을 효과적으로 수행했습니다. 이 앱은 이전 구매 내역, 매장 내 카운터에서 입어본 브랜드 등의 데이터 포인트를 통합합니다.
콘텐츠 제작
인재 혁신
개인화 노력은 기업이 고객 및 직원과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있지만, 확장 가능하고 성공적인 캠페인은 강력한 데이터 기반에서 시작하고 내부 관행을 정기적으로 감사하는 경향이 있습니다.
AI 개인화 배포에 대한 몇 가지 일반적인 모범 사례는 다음과 같습니다.
효과적이고 민첩한 AI 시스템은 강력한 데이터 기반 위에 구축됩니다. 이 데이터(내부 데이터 및 타사 정보 모두)를 캡처하고 정리하려면 상당한 투자가 필요한 경우가 많습니다.
이는 또한 엔지니어를 고용하고 AI 시스템을 호스팅하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 확보하는 것을 의미할 수도 있습니다.
오늘날 소비자들은 개인화를 원하지만, 일반 사용자는 여전히 데이터 개인정보 보호에 대해 우려하고 있습니다. 효과적인 AI 개인화 프로그램은 소비자가 공유하기 불편할 수 있는 개인 데이터를 불필요하게 마이닝하지 않고 소비자가 사용할 수 있는 정보를 제공하기 위해 노력합니다.
또한 우수한 데이터 거버넌스를 위해서는 조직이 침해로부터 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 프로토콜을 구현해야 할 수 있습니다.
AI를 사용하여 사용자 경험을 개인화하려면 일반적으로 사용자에게 데이터가 어떻게 사용되는지 알 수 있는 명확한 커뮤니케이션이 필요합니다.
데이터 사용 및 관리에 대한 명확한 기대치를 통해 AI 모델을 다양한 데이터에 대해 훈련시켜 편향과 차별을 방지할 수 있습니다.
조직은 일반적으로 개인화 AI 시스템을 학습시키고 조정하는 데 사용되는 모델을 주의 깊게 감사할 때 더 나은 결과를 볼 수 있습니다. 비즈니스 사례와 개인화 작업에 적합한 AI 모델을 선택하면 브랜드는 더 나은 성능의 제품을 제공할 수 있습니다. 또한 성공적인 모델은 일반적으로 정기적으로 업데이트되고 정확도를 개선하기 위해 새로운 데이터에 대해 재학습됩니다.
성공적인 캠페인은 일반적으로 AI 시스템을 학습시키기 전에 상당한 계획이 필요합니다. 개인화 전략을 전반적인 비즈니스 목표에 맞추는 로드맵을 작성하면 최종 제품이 성장과 수익성을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.
리소스
각주
1 The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying , McKinsey, 2021년 11월 12일.
2 What is personalization? , McKinsey, 2023년 5월 30일.