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. 그리고 자연스러운 대화를 통해 팀과 고객을 지원할 수 있는 완전 자율 에이전트를 사용하면 수행해야 할 업무가 증가하거나 용량 확장에 따른 비용이 크게 증가하지 않고도 역량을 더욱 확장할 수 있습니다.
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. 한편, AI 어시스턴트는 데이터에 기반하고 팀의 필요에 따라 정의되는 설정 가능한 지원으로 업무를 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 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. 상담원은 채팅을 통해 인바운드 리드의 참여를 유도하여 담당자와 잠재 고객의 경험을 간소화할 수도 있습니다. |
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고객 서비스
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서비스 팀은 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. AI 에이전트를 사용하면 고객의 기록을 상황에 맞게 인식하여 24시간 내내 지원할 수 있습니다. 따라서 팀은 가장 주목해야 할 작업에 집중할 수 있으며 고객이 귀사의 비즈니스를 이용할 때 언제든지 채팅으로 도움을 받을 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. 또한 보조 에이전트는 팀이 데이터를 활용하고 자연어 안내를 통해 마케팅 컨텐츠를 생성할 수 있도록 하여 인사이트를 빠르게 파악하고 잠재 고객의 참여를 효율적으로 유도할 수 있도록 도와줍니다. |
커머스 |
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. 에이전트는 CRM 데이터에서 얻은 인사이트를 사용해 사이트 환경을 자율적으로 관리하여 비즈니스를 손쉽게 최적화할 수 있습니다. |
IT |
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. 로코드 솔루션으로 복잡한 문제를 해결할 수 있는 AI 에이전트를 통해 소프트웨어 개발, 작업 중심 애플리케이션 구성, 비즈니스 전반의 원활한 IT 환경을 지원할 수도 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.
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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. Einstein Trust Layer와 같이 안전성을 극대화하도록 설계된 프레임워크를 살펴보세요.
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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. AI 에이전트의 자율적인 지원을 통해 팀을 확장할 수 있는 기회를 찾아보세요.
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직원 역량 강화: 팀에 필요한 스킬 세트를 식별하고 지속적인 학습과 적응의 문화를 조성하세요. 팀에서 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 올바른 도구를 갖추세요. 차세대 디지털 혁신 시대에 사람과 함께 일하는 에이전트를 만들고 맞춤화하세요.
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. 자동화된 에이전트가 변화하는 인력 환경에 합류하더라도 AI는 계속 진화하고 있으며 혁신가들은 성공을 위해 AI를 적용할 새로운 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 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.
리소스
- 블로그: 비즈니스 리더를 위한 생성형 AI 용어집
- 블로그: 비즈니스 리더를 위한 데이터 용어집
- Trailhead: 인공 지능 시작하기
- Tableau: 데이터 리터러시
- Trailhead: 윤리적인 데이터 사용 모범 사례: 빠르게 살펴보기
- 스마트 머니: 비즈니스를 변화시키는 AI와 머신 러닝