인공지능 고객 경험: 통찰력, 전망 및 팁

고객 경험(CX)의 개인화 전환

소비자들은 브랜드와의 상호작용에서 점점 더 개인화된 경험을 원하며, 단 한 번의 부정적인 경험만으로도 해당 브랜드와의 거래를 중단할 의사가 있습니다. 이러한 고객 가치 변화에 잘 적응하는 기업들은 인공지능(AI)과 같은 새로운 기술 솔루션을 활용해 고객 경험의 질을 향상시키고 있습니다.

본 문서는 AI 기반 고객 경험 기술( AI CRM부터 머신러닝 기반 분석까지) 을 활용하여 조직이 어떻게 더 우수하고 일관된 서비스를 제공할 수 있는지 단계별로 안내합니다.

고객 경험에서 AI가 중요한 이유는 무엇인가요?

전 세계 고객들은 더욱 개인화된 경험을 원합니다. 2024년 BCG 설문조사에 따르면, 고객들은 다음과 같은 개인화를 추구합니다:

• 브랜드 상호작용 과정을 더욱 즐겁게 만드세요.
• 더 빨리 만들어라.
• 더 쉽게 만들어 주세요.
• 해당 브랜드가 제공하는 관련 제품 및 서비스에 대해 알아보도록 도와드립니다.
• 가장 중요한 것은 적절한 가격대를 찾는 것이다.

파이브나인(Five9)의 2025년 연구 결과에 따르면, 소비자의 79%가 브랜드가 자신의 요구를 예측하고 문제 해결에 더 적극적인 접근 방식을 취하기를 원한다고 합니다. 동일한 연구에서 72%는 문제를 더 빠르게 해결할 수 있다면 인공지능 기반 솔루션과 에이전트 서비스를 적극적으로 이용하고 싶어하는 것으로 나타났습니다.

• 인공지능 분석은 고객 행동과 요구를 예측하여 소비자에게 가장 관련성이 높은 접점에서 개인화를 개선할 수 있습니다.
• AI 챗봇은 올바르게 설정될 경우 고객이 서비스를 받는 속도를 높일 수 있습니다.

CX에서 AI의 이점과 과제

인공지능을 활용해 사용자 경험을 개선하는 것은 큰 장점을 제공하지만, 몇 가지 단점도 동반합니다. 양측의 장단점을 살펴보겠습니다.

CX에서 AI 활용의 이점

사용자 경험에 인공지능을 도입할 때의 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 운영 비용 절감. AI 챗봇 운영이 완전히 저렴하지는 않지만, 완전한 인력을 갖춘 고객 서비스 부서를 운영하는 것과는 비교할 수 없습니다. 셀프 서비스 옵션을 통해 고객 서비스 부서를 크게 유지할 필요가 없어져 결국 운영 비용을 절감하게 됩니다.
• 더 나은 고객 인사이트. AI 기반 리서치 도구는 고객에 대한 이해 수준을 높일 수 있습니다. 대량의 데이터를 정량적으로 분석할 뿐만 아니라 고객 대화 기록과 같은 정성적 데이터도 해석함으로써 가능합니다.
• 원활한 다중 채널 상호작용. AI 기반 CRM 소프트웨어는 동일한 데이터베이스에 연결되어 있어 여러 플랫폼에 걸쳐 챗봇을 통합하고 동일한 수준의 서비스를 제공할 수 있습니다. 채널 전반에 걸친 고객 상호작용 분석을 통해 고객 경험은 더욱 개인화되고 관련성 높은 방향으로 발전합니다.
• 더 빠른 셀프 서비스. AI 챗봇은 사람이 채팅에 참여하기를 기다릴 필요가 없으므로 고객은 이 셀프 서비스 옵션을 더 빠르게 이용할 수 있습니다.

CX에서 AI 활용의 과제

인공지능 기술로 사용자 경험을 개선하는 데에도 몇 가지 공통적인 어려움이 있습니다:

• 구현 비용. 연구 목적으로 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 것은 무료일 수 있습니다. 그러나 자체 서버에 LLM을 호스팅하고 데이터베이스로 훈련시켜야 할 경우 비용이 상당히 높을 수 있습니다. 머신러닝 기반 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구 사용 시에도 마찬가지입니다.
• 버그 발생 가능성과 잘못된 답변. LLM을 제대로 훈련시키지 않으면 고객에게 잘못된 답변을 제공할 수 있으며, 이는 브랜드 이미지에 악영향을 미칩니다.
• 인간적 연결의 상실. 현대 소비자의 절반 이상이 AI 셀프서비스의 효율성을 인정하지만, 모든 사람이 이를 선호하는 것은 아닙니다. 고객층이 비효율적인 서비스 방식임에도 인간과의 대화를 더 선호한다면, 챗봇 도입은 오히려 불쾌감을 줄 수 있습니다.

후자를 피하려면 고객 대상 조사를 통해 AI 기반 고객 서비스 옵션 도입을 수용할지 확인하십시오. 또한 일부 사용자가 오직 사람과만 소통하기를 선호할 경우를 대비해 대화창에 고객 서비스 담당자를 추가할 수 있는 전용 버튼을 마련하는 것도 고려하십시오.

기업들은 AI 고객 경험에서 브랜드 가시성을 최우선으로 삼아야 한다

점점 더 많은 사람들이 온라인 정보 획득 수단으로 생성형 AI를 활용함에 따라, 브랜드들은 ChatGPT, Claude, Perplexity 같은 플랫폼에서 AI 가시성을 개선하고 적응해야 합니다. 이를 위한 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.

• 타사 플랫폼에서의 브랜드 일관성 유지. 많은 AI 플랫폼은 사용자의 질문에 언급하기 적합한 브랜드를 찾기 위해 다른 웹사이트를 활용합니다. 권위 있는 웹사이트에서 브랜드가 언급되도록 하면 AI에서 더 자주 노출될 수 있습니다.
• 구조화된 데이터. 인공지능은 구조화된 데이터를 활용하여 페이지의 맥락을 이해합니다. 스키마 마크업을 추가하여 인공지능이 페이지를 더 잘 크롤링할 수 있도록 지원하세요.
• AI가 모니터링을 언급합니다. SE Ranking의 AI 브랜드 가시성 도구를 사용하면 AI 검색에서 브랜드가 얼마나 자주 노출되는지, 그리고 어떤 맥락에서 나타나는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

AI 플랫폼에서 가시성을 확보하면 잠재 고객 유치가 용이해지며, 소비자가 경쟁사가 아닌 귀사 브랜드로 유입되도록 보장합니다.

인공지능이 고객 경험을 개선하는 8가지 방법

AI 기술이 귀사의 고객 경험(CX)을 향상시킬 수 있는 몇 가지 아이디어를 소개합니다.

대체 셀프 서비스 옵션 제공

소비자의 상당수는 이제 셀프 서비스 옵션에 관심을 가지며, 담당자에게 문의하기보다는 스스로 문제를 해결하는 것을 선호합니다. 이러한 옵션에는 일반적으로 지식 기반 구축, 고객 포털, 챗봇, 커뮤니티 포럼 등이 포함됩니다.

인공지능은 고객이 문제를 해결하는 또 다른 방법을 제공할 수 있습니다. 기존 챗봇은 버튼 클릭으로 접근하는 미리 정해진 대화 경로를 따릅니다. 인공지능은 이러한 제한적인 경험을 인간과 유사한 대화로 전환할 수 있으며, 종종 음성 입력 옵션까지 제공합니다.

이는 AI 챗봇이 고객과의 주요 소통 수단이 된다는 의미는 아니지만, 대체적인 소통 수단을 마련하는 것이 더 많은 고객을 유치하는 데 도움이 됩니다.

즉시 서비스

고객들은 서비스 제공 속도를 중요하게 생각합니다. 평균 티켓 응답 시간이 몇 시간에 달하는 상황에서, 충분한 인력을 갖춘 고객 서비스 부서와 실시간 채팅을 운영하지 않는 한 대부분의 고객 기대를 충족시킬 수 없습니다.

챗 지원 솔루션에 AI를 효과적으로 도입하면 대기 시간을 제로로 줄일 수 있습니다. 훈련된 AI 모델로부터 지원을 받는 데 거부감이 없는 고객은 instantly 지원을 받게 됩니다. 이는 고객 기반의 만족도 수준을 높일 가능성이 높습니다.

24시간 이용 가능

24시간 고객 지원을 위한 AI 도입은 야간 근무를 해야 하는 상담원 수를 줄이거나 아예 야간 근무를 도입하지 않아도 되도록 도와줍니다. 인력 지원이 불가능한 시간대에도 AI를 통해 귀사는 고객에게 업무 시간 이후에도 지원을 제공할 수 있습니다.

고객의 기대치를 관리하기 위해 특정 시간 이후에는 직원과의 연결이 불가능하다는 간단한 고지 사항을 추가해야 합니다.

일상 업무 간소화

고객 상호작용의 대부분을 담당하는 것 외에도, AI는 고객 지원 담당자가 일상적인 업무에서 벗어나도록 도울 수 있습니다. 예를 들어, 직원의 검토 없이도 고객 지원 티켓을 분석하고 분류하는 데 활용될 수 있습니다.

또한 AI 또는 사람이 수행한 고객 상호작용을 기반으로 CRM 업데이트를 자동화할 수 있습니다. 이는 데이터 입력에 소요되는 시간을 크게 줄여 직원들이 더 생산적인 업무에 집중할 수 있도록 합니다.

👉🏼 folk 사용해 고객 데이터를 중앙 집중화하고, AI로 이메일, 메모, 티켓을 자동 기록하여 상담원이 수동 업데이트에 소요되는 시간을 줄이세요.

실시간 맞춤형 추천

인공지능은 고객의 행동과 구매 패턴을 분석하여 과거 행동을 기반으로 제품 및 서비스에 대한 맞춤형 추천을 생성할 수 있습니다. 이 분석 프레임워크는 주문 처리에 사용되는 챗봇이나 제품 추천 시스템에 통합될 수 있습니다.

개인화 기능을 제공하는 많은 도구들은 실시간으로 작동할 수 있습니다. 이는 사용자 참여도 향상과 전환율 증가로 이어질 수 있습니다.

👉🏼 folk 사용해 연락처와 참여 이력을 통합하세요. 그러면 채널 전반에 걸쳐 AI 기반 실시간 제품 추천을 제공할 수 있습니다.

예측 분석

인공지능을 활용하는 도구는 고객 지원 채팅에서 고객을 돕는 것 이상의 역할을 수행할 수 있습니다. 비즈니스 발전을 촉진할 수 있는 다양한 고급 분석 작업도 수행할 수 있습니다.

그중 하나가 예측 분석입니다. 예측 분석은 과거 판매 패턴을 바탕으로 향후 판매 추이를 예측하는 그림을 그릴 수 있습니다. 이는 계절별 재고 계획 수립이나 다양한 고객 집단의 평생 가치 예측에 매우 유용합니다.

물론, 다른 분석적 접근법과 마찬가지로, 이는 과거 데이터에 기반한 판단에 국한되며 업계의 새로운 동향을 고려할 수 없습니다.

감정 분석

인공지능은 인간이 생성한 텍스트를 잘 이해할 수 있으므로 감정 분석과 같은 정성적 분석에 특히 유용한 도구입니다. 고객과의 대화를 분석하여 브랜드에 대한 전반적인 감정을 파악할 수 있습니다.

이를 통해 제품에 대한 불만 수준을 파악하고, 제품, 서비스 또는 브랜드 메시지에 필요한 변경 사항을 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다.

통화 녹취록

인공지능 기술의 주요 장점 중 하나는 음성을 텍스트로 상당히 정확하게 변환할 수 있다는 점입니다. 고객 지원 분야에서 이 기능은 고객과의 통화 내용을 텍스트 문서로 전환하는 데 도움이 되어 직원들의 업무 시간을 수 시간 단축할 수 있습니다.

이러한 녹취록을 분석하여 CRM에 더 많은 데이터를 추가하고 전화 상담 품질에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 20~50명의 고객 경험 전문가를 관리하는 팀에게 folk AI 녹취 기능과 사용하기 쉬운 인터페이스의 완벽한 균형을 제공하여, 기업 수준의 복잡성 없이 강력한 기능을 필요로 하는 조직의 최우선 선택입니다.

고객 경험 활용 사례에서의 인공지능

인공지능 기반 고객 경험의 실제 적용 사례를 살펴보면 이해가 더 쉬워집니다. CX 분야에서 인공지능의 최적 활용 사례를 보여주는 네 가지 사례를 살펴보겠습니다.

아마존

제품 추천을 통해 수익을 창출하는 대규모 AI 활용 측면에서 온라인 유통 거대 기업 아마존을 따라올 경쟁사는 거의 없을 것이다. 아마존은 AI를 활용해 각 구매자의 구매 패턴을 분석하여 이와 같은 맞춤형 추천을 생성한다.

• 고객님 같은 분들이 이 상품을 구매했습니다. 아마존은 고객의 행동 패턴을 기반으로 고객을 코호트(집단)로 분류하여 해당 코호트에 맞는 상품을 추천합니다.
• 이 제품을 보셨기 때문입니다. 예측 분석 덕분에 아마존은 고객의 검색 기록을 바탕으로 제품 구매 가능성을 판단할 수 있습니다.
• 곧 필요할 수 있습니다. 고객의 구매 패턴을 바탕으로 아마존은 고객이 자주 구매하는 제품을 정기적으로 구매하도록 알림을 보낼 수 있습니다.

넷플릭스

잘 작동하는 제품 추천의 또 다른 예는 동영상 스트리밍 플랫폼 넷플릭스입니다. 기계 학습을 활용해 수백만 사용자의 행동 패턴을 분석함으로써, 비평가들의 리뷰가 아닌 다양한 고객 집단이 동영상 콘텐츠와 상호작용하는 방식을 기반으로 콘텐츠를 추천할 수 있습니다.

또한 고객 선호도에 대한 통찰력을 활용해 서로 다른 썸네일을 제시합니다. 이 간단한 마케팅 기법을 통해 넷플릭스는 동일한 프로그램을 다양한 각도로 구성하여 사용자가 더 관심을 가질 만한 썸네일을 보여줄 수 있습니다.

뱅크 오브 아메리카

뱅크 오브 아메리카는 2018년 에리카(Erica)라는 AI 채팅 봇을 가상 비서로 출시했습니다. 출시 이후 현재까지 20억 건 이상의 문의를 처리했으며, 하루 평균 200만 건의 고객 문의를 지원하고 있는 것으로 추정됩니다.

은행 직원은 고객의 금융 습관 분석, 은행 프로그램 안내, 특정 거래 조회나 송금 같은 일상 업무를 지원합니다. 더 복잡한 문의 사항의 경우, 회사 직원이 항상 대기 중이며 채팅을 통해 연락할 수 있습니다.

이것은 기업들이 본받아야 할 고객 서비스에 AI를 활용한 훌륭한 사례입니다. 특히 에이전트 기능을 도입하는 측면에서 그렇습니다.

에디슨OS

컴퓨터 과학 분야에서 AI를 성공적으로 활용한 사례가 모두 대기업에서 나온 것은 아닙니다. 이 사례는 소규모 에듀테크 기업인 에디슨OS에서 나온 것입니다.

그들은 지식 기반에 인공지능을 도입하여 간단한 답변을 찾는 과정을 간소화했습니다. 여러 페이지에 걸친 문서를 일일이 읽어야 하는 대신, 인공지능이 다양한 문서에서 발췌한 간결한 요약본을 제공할 수 있습니다.

이 솔루션은 셀프 서비스의 품질을 향상시키고, 덜 숙련된 사용자의 진입 장벽을 낮춥니다.

인공지능 기반 고객 경험의 미래

인공지능은 기능 향상과 기존 기술의 새로운 응용 분야 발굴 측면에서 활발히 발전 중인 기술입니다. 5년 후 인공지능 분야가 어떻게 변할지 예측하기는 어렵지만, 향후 몇 년간 나타날 가능성이 높은 세 가지 트렌드를 소개합니다.

• 고객 경험(CX)의 기준을 높이다. 고객 기대치는 현재도 높은 수준이지만, AI 기반 고객 서비스 솔루션의 광범위한 도입으로 그 기준은 더욱 높아질 전망이다. 특히 소비자들은 서비스 제공 속도와 제안의 맞춤화 수준에 대해 더 높은 기준을 요구하게 될 것이다.
• 에이전트형 인공지능. 현재 대부분의 기업은 사용자가 웹사이트나 모바일 앱을 통해 주문을 할 수 있도록 하고 있습니다. 인공지능이 고객 서비스에 통합되면서, 인공지능 에이전트를 이용한 주문 방식이 대중화될 가능성이 높습니다.
• 입법적 통제의 가능성. 인공지능 기술이 아직 정점에 도달하지 않았음에도 불구하고 , 많은 국가들이 이미 이를 입법적으로 제한하는 방안을 고려하고 있다. 지적 재산권과 관련된 잠재적 제한은 분석 및 CS 인공지능에는 영향을 미치지 않을 것으로 보인다. 해당 분야는 독점적 데이터에 의존하기 때문이다. 그러나 인공지능 도입으로 인한 일자리 손실을 제한하기 위해 근로자 권리에 관한 법안이 도입될 수 있다.

업계 소식을 꾸준히 접하여 새로운 트렌드가 널리 퍼지기 전에 가장 먼저 포착하고 이를 활용하세요.

결론

인공지능 기술은 머신러닝으로 분석 역량을 확장하고 세대별 인공지능으로 신속한 서비스를 제공함으로써 브랜드가 제공하는 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 다만 이를 효과적으로 구현하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

회사에서 고객 경험에 AI를 활용해보고 싶다면, CRM이나 고객 서비스 소프트웨어와 통합 가능한 기성 솔루션을 먼저 도입하세요. 이를 통해 자체 솔루션 개발에 투자하지 않고도 AI 기술의 최대 효과를 누릴 수 있습니다.

자주 묻는 질문

인공지능은 고객 경험을 어떻게 개선할 수 있을까요?

추천을 개인화하고, 24시간 연중무휴 즉시 지원을 제공하며, 고객의 요구를 예측하고, 라우팅을 간소화하며, 상담원에게 요약 정보와 차선책 조치를 지원함으로써. 그 결과 더 빠른 문제 해결, 일관된 서비스, 그리고 더 높은 만족도를 달성합니다.

고객 경험을 위해 인공지능을 구현하는 방법은 무엇인가요?

고객 경험 격차 분석, CRM에 깨끗한 데이터 중앙 집중화, 챗봇 및 지식베이스 출시, KPI 설정, 단일 채널 시범 운영, 안전장치 및 인력 인계 추가, 모니터링 후 확장. folk 를 활용해 연락처와 워크플로를 통합하세요.

어떤 지표가 AI가 고객 경험(CX)에 미치는 영향을 보여줍니까?

고객 만족도(CSAT), 순추천지수(NPS), 첫 접촉 해결률, 응답 및 해결 시간, AI 처리율 및 전환율, 이탈률 및 유지율, 고객 생애 가치(LTV), 전환율 및 업셀링 비율, 접촉당 비용을 추적하십시오.

고객 서비스에 인공지능을 활용할 때의 위험 요소는 무엇인가요?

높은 구축 비용, 부정확하거나 편향된 답변, 개인정보 및 규정 준수 위험, 인간적 감성 상실. 해결 방안: 고품질 데이터 확보, 테스트 실시, 명확한 인간 개입 절차 마련, 안전장치 구축, 지속적인 모니터링.