고객 경험의 상태

고객 경험은 고객이 구매 여정 동안 사업체와 어떻게 교류하는지에 대한 전체적인 관점을 취합니다. 이는 고객의 행동과 사업체에 대한 느낌을 모두 포괄하는 광범위한 용어입니다.

하지만 소비자의 감정을 측정하는 것은 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 회사와 상호작용하는 동안 고객이 어떻게 느끼는지 파악하는 것이 가치가 있습니다.

연구에 따르면 고객이 브랜드에 대해 나쁜 경험을 하면 그 브랜드를 떠날 것입니다.. 거의 1/3이 나쁜 경험을 한 번 한 후에는 다른 브랜드를 찾을 것이라고 말했으며, 고객의 74 % 고객 경험만을 바탕으로 구매할 가능성이 높습니다.

고객 충성도는 더 이상 단순히 회사 이름이나 제품에 대한 것이 아닙니다. 오늘날에는 경험, 특히 개인화와 자동화된 서비스가 포함됩니다. 고객의 70% 이상 소비자들은 자신이 사용하는 브랜드로부터 개인화된 상호작용을 원하며, 그렇지 않을 경우 76%가 좌절감을 느낀다고 합니다.

또한 자동화와 속도는 고객 경험에서 중요한 역할을 하는데, 특히 젊은 세대에게 그렇습니다. 한 연구에 따르면 Z세대 고객은 정보와 도움을 얻기 위해 기꺼이 AI 기반 도구를 사용할 것입니다. 물론 즉각적인 것이어야 합니다.

고객 경험에서 AI의 역할

금융 서비스 회사 PwC의 인공을 예측하다 지능은 생산성과 GDP 잠재력을 변화시킬 것입니다. 글로벌 경제, 16년까지 약 2030조 달러 기여.

AI는 기계와 시스템이 인간처럼 학습하고 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 정교한 알고리즘과 머신 러닝을 사용하여 시스템과 장치는 반복을 통해 개선하고 학습할 수 있습니다.

AI 모델 빠르게 할 수 있습니다:

• 엄청난 양의 고객 데이터를 검토하세요
• 행동적 신호에 대응하는 법을 배우세요
• 패턴 식별
• 불규칙성을 잡아내다

게다가 AI 기반 시스템과 도구는 휴식이 필요하지 않으므로 계속해서 실행할 수 있습니다.

PwC는 또한 AI가 시간이 지남에 따라 개인화를 촉진하는 데 도움이 될 것이라고 제안합니다. 분명히 AI는 브랜드가 사용할 수 있는 중요한 도구이며, 회사들은 그 메시지를 받고 있습니다.

챗봇은 어떻게 고객 서비스를 개선할까?

AI와 채팅봇이 고객 경험을 혁신하는 것은 새로운 일이 아닙니다. 최초의 챗봇 1966년 MIT 과학자들이 만들었습니다. ELIZA라는 이름으로 채팅에서 키워드를 찾아내고 인간 대화를 모방하기 위해 개방형 질문을 합니다.

오늘날 AI 챗봇은 훨씬 더 정교해졌지만 과학자들은 AI와 고객 경험에 대한 핵심적인 사항을 발견했습니다. 우호적인 참여.

머신 러닝의 발전으로 챗봇은 소비자의 요구를 이해한다는 것을 보여주는 방식으로 대응할 수 있게 되었으며, 자동화된 비서와 달리 더 이상 그렇지 않습니다.

연구에 따르면 챗봇에 대한 요청의 40%는 감정적입니다., 정보가 아닙니다. 경험의 많은 부분이 고객의 느낌에 달려 있을 때, 사소해 보이는 변화도 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

AI가 현재의 고객 참여 전략을 지원할 수 있는 방식은 다음과 같습니다.

• 데이터 기반 통찰력: AI 도구는 고객 데이터를 빠르게 분석합니다. 통찰력은 콘텐츠, 추천 제품 및 서비스, 고객 지원 상호 작용을 통해 보다 개인적인 상호 작용을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
• 간소화된 워크플로: AI 기반 챗봇은 특정 터치포인트에서 잠재적인 문제에 대한 첫 번째 지원 라인이 될 수 있습니다. 고객의 기본 요청이 처리되고 현재 워크플로가 막히지 않으므로 팀은 더 복잡한 작업에 집중할 시간이 더 많아집니다.
• 예측 행동: 사이코그래픽, 위치 및 기타 구매 데이터 사이에서 AI 도구는 고객 행동의 패턴을 식별하고 다음에 무엇을 할지 예측할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 고객이 보는 메시지, 제품 및 서비스를 입증된 요구 사항과 관심사에 맞게 조정할 수 있습니다.

목표가 워크플로를 간소화하여 팀원이 고객에게 개인화된 상호작용을 제공할 수 있도록 하는 것이라면 AI가 이를 가능하게 할 수 있습니다. 이런 방식으로 챗봇과 같은 AI 도구를 배포하면 사업 판매를 개선하고 성장을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, Intercom의 연구 채팅봇이 다음과 같은 것을 발견했습니다.

• 매출 67% 증가
• 고객 지원 응답 속도가 3배 빨라졌습니다.
• 고객 지원 만족도 24% 향상

실제에서의 AI

채팅봇 및 기타 유사한 도구는 전자상거래 환경에서 자주 사용되지만, B2B 기업들은 CX를 개선하는 데에도 AI를 활용하고 있습니다.

프린터 대기업 엡손 Conversica와 협력하여 AI 기반 자동 이메일 도우미를 개발했습니다. 이 도우미는 기업 리드를 팔로우업하기 위해 인간처럼 들리는 이메일을 생성했습니다. 이메일은 응답률은 51%로, Epson의 이전 기준선보다 240% 증가했으며 합격 리드는 75% 증가했습니다..

기술 공급업체 ServiceMax 웹사이트 방문자에게 보다 개인화된 여정을 제공하기 위해 AI를 활용했습니다. 이 조직은 Demandbase의 사이트 최적화 솔루션을 사용하여 고객 행동 데이터를 활용하고 다음에 방문할 페이지를 예측했습니다. ServiceMax는 페이지 바운스율을 70% 줄이고 사이트 내 시간과 세션당 페이지 수를 100% 향상시킵니다..

고객 경험을 위한 AI를 시작하는 3가지 방법

고객 경험을 개선하면 고객 만족도와 유지율을 높이는 데 도움이 되며, 이는 최종 수익에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 고객 경험이 경쟁 우위가 되면서 기업은 CX를 중심으로 전략을 구축해야 합니다. AI가 도움이 될 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 고객을 최우선으로 생각한다

연구에 따르면 고객 중심 회사에서는 다음과 같은 결과가 나타났습니다. 이익 60% 증가 고객을 최우선으로 생각하지 않는 회사와 비교해서.

고객 중심 사업에서 고객은 모든 전략의 최전선에 있어야 합니다. AI 도구는 기업이 구매 여정 전반에 걸쳐 고객과 연결되도록 돕습니다. AI는 또한 사용자 상호작용을 예측하기 위해 고객 분석에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 그 과정에서 특정 터치포인트에 대한 참여 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다.

2. 개인화에 집중하세요

고객은 브랜드로부터 개별화된 경험을 받고 있다고 느끼고 싶어합니다. AI 도구와 기술은 회사가 데이터를 분류하고 실시간 고객 통찰력을 개발하는 데 도움이 됩니다. 이 정보를 통해 회사는 마케팅 팀을 보다 효과적으로 배치하고 비용을 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.

보스턴 컨설팅 그룹 개인화를 잘하는 회사는 다음과 같은 사실을 알게 되었습니다. 6%에서 10% 사이의 성장. 그런 종류의 리프트는 매출을 극적으로 개선할 수 있으며, 개인화된 마케팅의 혜택을 받기 때문에 고객이 계속 머무르는 데 도움이 됩니다.

3. 고객 지원 강화

회사와 고객 간의 관계는 완료된 거래를 훨씬 넘어섭니다. 고객 지원팀은 고객 경험이 만족스러운지 확인하는 데 점점 더 중요한 역할을 합니다. AI와 CX가 챗봇과 간소화된 워크플로의 형태로 결합될 수 있는 곳이 여기 있습니다.

많은 기업이 지원을 기다리는 데 오랜 시간이 걸려 고객을 잃습니다. 챗봇은 최대 75%의 질문에 답변할 수 있습니다. 고객 FAQ24시간 연중무휴 지원을 제공하는 동시에 대기 시간을 획기적으로 줄였습니다.

로우코드 개발이 어떻게 도움이 될 수 있나요?

로우 코드 고객의 요구에 맞는 앱을 신속하게 구축하고 배포하는 데 필요한 도구를 제공하여 기업이 고객 중심 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다.

로우코드를 사용하면 기업은 IT 팀과 함께 아이디어를 테스트하고 반복하는 데 몇 달을 보낼 필요가 없습니다. 대신 전문가와 시민 개발자는 브랜드가 눈에 띄도록 돕는 매우 개인화된 도구를 쉽게 만들 수 있습니다. 여기에서 로우코드 개발에 대해 자세히 알아보세요.