인공 지능 및 머신 러닝을 활용하여 고객 여정을 만들어 가는 방법

십여 년 전에는 차를 타고 여행을 가려면 지도를 보고 이동 경로를 파악해야 했습니다. 저는 지도를 보며 A 지점에서 B 지점으로 이동하는 최적의 경로를 찾아보는 것을 좋아했습니다. 하지만 막상 여행을 떠나면 계획한 경로에서 벗어나는 경우가 많았습니다. 고속도로 출구를 놓칠 때도 있었고 풍경을 보기 위해 주요 도로를 벗어나거나 운전 중 만나게 되는 생각지도 못한 장소에 매료되어 경로를 이탈하기도 했습니다. 오늘 날 고객의 여정 역시 잘 짜여진 계획에도 불구하고 곧잘 최초 경로에서 멀어지곤 합니다.

고객 경험 전문가는 대부분 비즈니스 프로세스를 최적화하고 인게이지먼트 경로를 간소화하면서 고객 여정 매핑에 노력을 기울입니다.  이러한 여정과 흐름도는 고객을 A 지점에서 B 지점으로 쉽게 안내하거나, 구매를 완료할 수 있도록 돕거나, 막히는 부분에서 도움을 제공하도록 꼼꼼하게 설계됩니다. 하지만 많은 가망 고객과 기존 고객이 여전히 계획된 경로에서 벗어나며 다른 길을 선택하거나 단순히 관심을 잃어버립니다.

비즈니스에서 가망 고객과 기존 고객을 가야 할 길로 안내하는 것이 매우 중요합니다. 고객 여정의 지도를 한 번 만들어놓고 그 길로 따라와 주기만을 기다릴 것이 아니라 실시간으로 분석하고 조정해 나가야 합니다.

웹 사이트는 제품 판매, 서비스 가입 지원, 정보 제공 등 각자의 목적을 가지고 구축됩니다. 사용자의 관심이 다른 곳으로 가거나 사라졌을 때를 감지하여 적절한 타이밍에 길을 다시 안내한다면 잠재 고객, 기존 고객 및 이들과 거래하는 기업에 커다란 이익이 됩니다. 웹 사이트를 넘어 다른 채널에서까지 이 예측형 인게이지먼트가 적용된다면 그 가치가 더욱 커지고 잠재 고객과 기존 고객에게 긍정적인 결과를 가져다 줍니다.

인공 지능과 머신 러닝을 활용하여 실시간 데이터 분석을 통해 잠재 고객과 기존 고객이 원하는 채널에서 적절한 순간에 선제적으로 인터랙션을 제공한다면 획기적인 사업 성과를 거둘 수 있습니다. 예를 들어 영국의 Smyths Toy Superstores는 적시에 고객과의 인게이지먼트를 통해 미결제 상태로 남는 장바구니를 30% 줄이는 동시에 고액 판매를 3% 늘렸습니다.

웹 사이트에서 길을 잃은 고객을 다시 안내하고, 직면한 문제를 즉시에 지원하고, 사람들이 필요한 답변을 찾을 수 있도록 지원하는 모든 분야에서 Genesys Altocloud는 적절한 순간에 이를 파악하고 연결합니다. 또한 잠재 고객과 기존 고객이 A 지점에서 B 지점으로 무사히 도착하도록 돕습니다.

고객 여정 분석을 효과적으로 활용하는 방법에 대한 자세한 내용에 대해 “고객 여정의 분석 및 설계” 백서를 통해 확인해 보시기 바랍니다.

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