데이터 + AI + CRM이 함께 작동하는 방식 알아보기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 + AI + CRM의 주요 용어를 이해합니다.
- 효과적인 데이터 + AI + CRM 전략의 요소를 파악합니다.
데이터 + AI + CRM으로 비즈니스 역량 강화하기
조직의 기존 데이터를 사용하여 더 나은 고객 경험을 창출하고, 의사 결정을 더 신속하게 내리고, 더 효율적으로 작업할 수 있다면 어떨까요? 데이터 + AI + CRM을 활용하여 그 방법을 알아보세요.
이러한 조합의 기반은 고객 관계 관리(CRM)에 있습니다. CRM은 고객 레코드를 한곳에 보관하여 모든 부서의 Single Source Of Truth(SSOT) 역할을 하는 기술로, 회사가 현재 및 잠재 고객 관계를 관리하는 데 도움을 줍니다.
하지만 CRM 정보는 큰 그림의 일부일 뿐입니다. 대부분의 비즈니스와 마찬가지로, 조직의 핵심 지표를 전체적으로 파악하는 데 도움이 되는 다른 중요한 데이터가 여러 다양한 시스템에 저장되어 있을 수 있습니다. 인공 지능(AI)을 활용하면 이러한 데이터를 한곳에 통합하여 스마트한 예측을 수행하고 새로운 컨텐츠를 만드는 데 활용할 수 있습니다.
AI, 특히 생성형 AI는 비즈니스에 최고의 크리에이티브를 위한 조력자가 되어 줄 수 있습니다. AI는 비즈니스에서 취할 수 있는 Next Best Action을 예측할 수 있습니다. 또한 텍스트, 이미지, 음악뿐만 아니라 컴퓨터 코드까지 생성할 수 있습니다. AI에게 다른 비즈니스 시스템에 대한 액세스 권한을 부여하면, 풍부한 상상력으로 혁신적인 아이디어를 생각해 내는 천재 팀원이 한 명 더 생긴 것과 마찬가지입니다.
데이터 + AI + CRM을 결합하면 마법과도 같은 효과를 얻을 수 있습니다. 각 구성 요소는 단독으로도 유용하지만, 함께 사용하면 더 나은 고객 경험을 제공하고, 더 빠르고 정확한 비즈니스 의사 결정을 내리고, 전반적인 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
데이터 + AI + CRM이 비즈니스를 개선하는 방법
AI는 CRM의 데이터를 포함한 모든 데이터를 사용하여 스마트한 예측을 수행하고 작업을 자동화할 수 있으므로, 고객을 이해하고 고객의 행동과 요구 사항을 예측하는 데 도움이 됩니다. 생성형 AI는 이러한 인사이트를 바탕으로 맞춤형 커뮤니케이션을 생성하는 데에도 도움을 줍니다. 하지만 이러한 요소가 실제로는 어떻게 구현될까요? 다음은 데이터 + AI + CRM을 비즈니스 전반에 활용할 수 있는 몇 가지 예시입니다.
| 비즈니스 영역 | 데이터 + AI + CRM으로 할 수 있는 일 |
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영업
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영업 담당자는 클릭 한 번만으로도 고객에게 고도로 개인화된 이메일을 보낼 수 있습니다. 이를 통해 잠재 고객을 찾는 과정을 간소화할 뿐만 아니라 영업 담당자의 소중한 시간을 단축할 수 있습니다. 이메일은 CRM에 저장된 상황별 고객 데이터를 기반으로 작성되므로, 각 커뮤니케이션이 개별 고객의 이력 및 선호 사항에 맞춤화되도록 할 수 있습니다. |
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고객 서비스
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서비스 에이전트는 관련 실시간 데이터 소스를 기반으로 개인화된 응답을 자동 생성하여 고객 문제를 더욱 신속하게 해결할 수 있습니다. 또한 각 고객과의 상호 작용이 끝난 후 사례 데이터와 고객 기록을 기반으로 서비스 케이스 및 고객 참여에 대한 요약 정보를 작성할 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 관련 정보를 수집하여 향후 손쉽게 참조할 수 있습니다. |
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마케팅
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AI를 사용하여 이전 구매 및 검색 기록과 같은 CRM 이커머스 데이터를 분석함으로써, 고객의 관심사에 따라 모든 고객에 대한 맞춤형 시작 페이지를 생성할 수 있습니다. |
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커머스
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AI를 사용하여 CRM 데이터와 과거 판매 기록, 소셜 미디어의 참여 지표를 분석함으로써, 다가오는 시즌에 어떤 제품에 대한 수요가 높을지 예측할 수 있습니다. 이를 통해 인기 제품을 재입고할 수 있을 뿐만 아니라, 웹 사이트에 어떤 제품을 더 홍보할지 결정할 수도 있습니다. |
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IT
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개발자는 AI 기반 코드 생성을 통해 상용구 코드 생성이나 일반적으로 사용되는 알고리즘 구현과 같은 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트 타임라인을 단축하고 코딩 표준을 일관적으로 유지하여 인적 오류의 가능성을 최소화할 수 있습니다. |
이 기술을 인력과 함께 사용하면 회사와 고객에게 얼마나 큰 이점을 제공할 수 있는지를 손쉽게 파악할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 생성형 AI 전략 구현하기
이러한 모든 기능을 즉각적으로 사용할 수 있다는 것은 매우 흥미로운 일이며, 따라서 많은 기업이 AI가 제공할 수 있는 가능성을 활용하기 위해 발빠르게 움직이고 있습니다. 하지만 고객과의 신뢰 관계를 구축하려면 이 기술을 책임감 있게 구현하고 데이터를 안전하게 보관할 수 있는 계획을 세워야 합니다.
데이터 + AI + CRM을 도입할 준비가 되었다면, 여정을 시작하기 전에 먼저 다음 영역에 집중하세요.
- 신뢰 관계 구축: 신뢰 관계는 성공적인 AI 전략의 토대를 형성합니다. 조직의 AI 사용에 대한 윤리적 지침을 정의하고 AI 운영에 있어 투명한 문화를 조성하세요. 전문가를 통해 위험 검토를 주도하고 적절한 도구를 활용하여 편견을 탐지하세요.
- 기술 준비: 데이터 지표와 원칙에 맞게 조직을 조정하세요. 자동화 및 보강을 통해 생산성을 높일 수 있는 방법을 찾아 보세요. 조직이 Single Source Of Truth(SSOT)를 중심으로 통합되도록 하세요.
- 직원 역량 강화: 팀에 필요한 기술 집합을 식별하고 지속적인 학습과 적응의 문화를 조성하세요. 팀에서 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 올바른 도구를 갖추세요.
이러한 원칙을 염두에 두고 AI 전략을 수립하면 데이터 + AI + CRM의 탁월한 이점을 효과적이고 안전하게 활용하면서도 고객 및 팀과의 신뢰 관계를 구축하고 유지할 수 있습니다.
물론 위 목록은 빙산의 일각에 불과합니다. 각 항목은 고유한 학습 여정이 될 수 있으며, 이 개요는 비즈니스에 AI를 구현하기 위한 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 아래에서 다른 유용한 리소스 링크를 통해 시작해 보세요.