비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 인공 지능 사용하기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 마케팅 팀이 고객과 더 효과적으로 소통하는 데 AI가 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아봅니다.
- AI가 영업팀의 시간 분배에 대한 우선순위를 정하고 워크플로를 간소화하는 데 어떤 도움을 줄 수 있는지 살펴봅니다.
- AI를 통해 서비스 및 지원을 원하는 고객에게 더 나은 고객 경험을 제공하는 방법을 이해합니다.
- AI를 통해 오프라인 매장 및 온라인 구매 고객에게 더 개인화된 고객 경험을 제공하는 방법을 이해합니다.
모두를 위한 서비스
첫 번째 유닛에서 배운 것처럼, 인공 지능은 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 결합할 수 있는 몇 가지 요소로 구성되어 있습니다. 현실적으로 대부분의 비즈니스에는 둘 이상의 레시피가 필요합니다. 마케팅 팀에서 직면하게 되는 문제는 고객 지원 팀에서 겪을 수 있는 문제와 매우 다르기 때문입니다.
비즈니스의 여러 부서에서 AI를 사용하여 비즈니스 성과를 개선할 수 있는 방법을 살펴보세요.
마케팅
잠재 고객이 많은가요? 이들에게 다가가는 데 도움이 필요하신가요? 일반적으로 기업은 커뮤니케이션을 타게팅하고 관련성 높은 메시지를 보내는 데 사용할 수 있는 많은 데이터를 보유하고 있기 때문에, 마케팅은 AI를 활용하기에 좋은 분야입니다.
이메일을 통해 마케팅 전략을 시행하는 경우, 캠페인에 큰 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 질문이 있습니다. 고객이 이메일을 열 것인가? 고객이 이메일을 클릭할 것인가? 고객이 실제로 특정 행동을 취할 것인가? 구독을 취소할 것인가? 이러한 질문은 AI가 향후 수신자를 예측하는 데 사용할 수 있는 예/아니요 질문입니다. 따라서 구독을 취소하지 않고 이메일을 열어볼 가능성이 높은 잠재 고객에게 이메일을 보낼 수 있습니다. 또한 이메일 대신 푸시 알림을 사용하는 등, 모든 고객에게 적합한 채널을 파악할 수 있습니다. 올바른 이메일 초안을 작성하는 데 도움이 필요한 경우 AI가 도움을 제공할 수 있습니다. Einstein에게 이메일 지원을 요청하면 관련 이메일 템플릿을 받을 수 있습니다. 이를 통해 작업을 빠르게 시작할 수 있습니다.
또한 AI는 보낸 시간 최적화를 사용하여 적시에 메시지를 전송하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 보낸 시간 최적화는 각 개인별로 가장 높은 응답률을 이끌어낼 수 있도록 커뮤니케이션 전송의 최적 시간을 예측하는 데 유용합니다. 또한 고객이 수신을 거부할 정도로 귀찮아하지 않을 만큼만 메시지를 전송해야 합니다. Einstein 참여 빈도와 같은 도구를 사용하면 AI가 과도하지 않고 적절한 커뮤니케이션 횟수를 예측합니다.
또한 AI는 질문에 대한 답변이 특정 방식으로 이루어지는 이유도 밝혀 낼 수 있습니다. AI를 통해 사람이 간과할 수 있는 시장 인사이트를 확보하여 고객의 공감을 불러일으키는 더 나은 커뮤니케이션을 구축하는 데 활용할 수도 있습니다. 20대와 시골 노인들에게 인기 있는 스웨터처럼, 우리에게는 분명하지 않을 수 있는 것이 AI를 통해 확실하게 보이게 되는 것입니다.
영업 생산성
AI는 판매 기록 데이터를 사용하여 최적의 판매 기회를 예측함으로써 영업 역량을 향상시킬 수 있습니다. 전환 가능성을 기준으로 정리된 리드 목록을 보유한 영업 담당자가 있다고 가정해 보겠습니다. 이 담당자는 상호 작용이 없는 리드를 피하고 우선 순위에 있는 고객과 연결하는 데 시간을 더 많이 투자할 수 있습니다.
계정 담당자(AE)도 AI의 이점을 누릴 수 있습니다. AE는 CRM에 데이터를 입력하는 대신 고객과 상호 작용하는 데 더 많은 시간을 보내는 편이 효율적입니다. 인공 지능은 오고 가는 이메일에서 관련성 높은 정보를 골라내고 CRM을 자동으로 업데이트함으로써 이들의 업무를 간소화해 줄 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 향후 24개월의 구독을 갱신하겠다는 이메일을 보내면 인공 지능이 해당 기회를 CRM에 자동으로 업데이트할 수 있습니다. 또한 AI는 유사한 고객의 구매 패턴을 기반으로 어떤 추가 제품을 추천할지 계정 임원에게 알려 줄 수 있습니다.
영업 관리자도 AI의 혜택을 누릴 수 있습니다. 예측을 사용하면 영업 담당자가 입력한 예상 수익이 기록 데이터 기반의 예측 수익과 일치하지 않을 경우 검토가 필요한 기회를 플래그 지정할 수 있습니다.
고객 서비스
고객 서비스는 AI가 기업에 도움을 줄 수 있는 또 다른 영역입니다. 기업은 매일 지원을 요청하는 고객으로부터 이메일을 받습니다. 많은 회사에서 누군가는 이러한 이메일을 읽고 적절한 담당자에게 전달해야 합니다. 실질적인 지원을 제공하는 데 사용할 수 있는 시간을 이메일 분류에 사용하고 있는 셈입니다. AI는 이메일을 읽고, 과거 문의를 기반으로 사례를 분류한 다음, 적절한 담당자에게 이메일을 자동으로 전달하는 방식으로 도움을 줄 수 있습니다. 이렇게 하면 적합한 에이전트에게 사례가 더 빨리 전달됩니다.
또는 신입 에이전트가 고객과 통화하면서 문제에 대한 메모를 작성하는 경우를 상상해 보세요. AI는 이러한 메모를 실시간으로 스캔하여 유사한 문제를 해결한 것으로 알려진 관련 문서를 추천할 수 있습니다. 또한 AI가 자동으로 생성된 답변을 제공하므로 해결 시간을 단축할 수 있습니다. 이 신입 에이전트는 업무 첫날부터 정확하고 풍부한 정보를 바탕으로 적절한 지원을 제공할 수 있습니다.
마지막으로, 문제를 스스로 해결하는 것을 선호하는 고객이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 고객은 에이전트와 연결하지 않고 챗봇과 대화를 시작할 수 있습니다. 챗봇은 AI를 사용하여 고객이 무엇을 묻는지 이해하고 유의미한 방식으로 응답하는 방법을 파악합니다. 따라서 에이전트는 직접적인 도움을 필요로 하는 고객에게 더 많은 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.
소매 및 커머스
구매자는 온라인 매장을 둘러볼 때 자신에게 딱 맞는 고객 경험을 원합니다. AI는 고객을 위한 개인화된 권장 사항을 제공하여 이러한 기대치를 충족할 수 있습니다. 기록 데이터는 어떤 제품 조합이 자주 함께 구매되는지 AI에게 알려 줍니다. 따라서 고객이 제품을 선택하면 사이트에서는 제품 페이지에서 바로 할인된 제품 번들을 자동으로 표시할 수 있습니다.
고객이 과거에 매장에서 구매한 적이 있는 경우, AI는 전체 사이트를 개인화하여 고객이 관심을 가질 만한 품목만 표시할 수 있습니다. 또한 고객이 검색창을 사용하는 경우 AI는 검색 결과를 재정렬하여 해당 고객과 가장 관련성이 높은 항목이 목록에서 가장 먼저 표시되도록 할 수 있습니다.
AI는 판매자에게도 유용한 인사이트를 제공합니다. 구매자가 가장 일반적으로 함께 구매하는 제품을 학습하고, 해당 정보를 사용하여 판매 위치와 방식에 관계 없이 더 관련성 높은 익스피리언스를 제공할 수 있습니다. 또한 AI는 사이트로 연결되는 인기 검색어를 찾는 등, 고객이 매장과 상호 작용하는 방식에 대한 인사이트를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 고객의 요구 사항을 충족하는 사이트를 조성할 수 있습니다.
매출을 늘리고 싶거나, 더 효과적으로 마케팅을 수행하고 싶거나, 고객에게 양질의 서비스를 제공하고 싶거나, 쇼핑 경험을 더욱 개인화하고자 하는 등의 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 AI 레시피가 있습니다. 몇 가지 검증된 솔루션으로 시작하면 여러분만의 멋진 AI 레시피를 만들어 낼 수 있을 것입니다.