Einstein Next Best Action 시작하기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- Einstein Next Best Action이 무엇이고 어떤 문제를 해결하는지 설명할 수 있습니다.
- Einstein Next Best Action의 이점에 대해 설명할 수 있습니다.
- Einstein Next Best Action에 적용할 수 있는 여러 사용 사례에 대해 설명할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스의 부상
이제 기업은 그 어느 때보다도 많은 고객 통찰력을 접합니다. 이 풍부한 정보를 관리하고 이 정보에 입각하여 미래를 생각하는 비즈니스 결정을 내리는 것은 모든 산업에서 생존하는 데 그치지 않고 번영하기 위해 중요합니다. 어떻게 여기까지 왔는지, 여러 기업에서 지난 40년 동안 통찰력을 어떻게 사용해 왔는지 간단히 살펴보겠습니다.
메인프레임이 보편화되기 시작했던 1980년대에는 메인프레임의 용량이 턱없이 부족했습니다. 기업이 중요한 데이터를 분석하기 위해서는 직원들이 메인프레임에서 한 달에 한 번 정도만 출력되는 보고서를 사용해야 했습니다. 이런 보고서는 지금의 비즈니스 인텔리전스라는 용어의 시초가 되었고, 보고서에는 리더들이 비즈니스에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있도록 총 수익 창출, 월별 마감 거래 수 등과 같은 중요한 KPI가 포함되었습니다. 1990년대부터 2000년대 초까지는 보고서가 점점 강력해지기 시작했습니다. 기업은 디지털 보고서를 볼 수 있었고, 데이터를 시각화하는 대시보드의 인기가 높아졌습니다.
2010년이 다가오자 기업은 비즈니스 인텔리전스를 예측 모델과 결합하여 기업에서 일어나고 있는 일은 물론 그 이유도 이해할 수 있었습니다. 기업은 예측 모델을 사용하여 관리자들이 인적 자원을 최적으로 배치할 수 있도록 특정 분야의 실적(예: 산업별 판매 할당량)을 미리 예측할 수 있었습니다.
이제 인텔리전스는 어디에나 있습니다. 여러 회사는 모든 사업부, 산업 또는 부문에 대한 비즈니스 인텔리전스 또는 예측 모델을 전문으로 합니다. 기업에서는 데이터 과학자 또는 비즈니스 분석가들로 구성된 팀을 통해 인텔리전스를 사내에서 개발하기도 합니다. 우리 주위에는 사실상 즉각적으로 사용할 수 있는 데이터와 통찰력과 지식이 풍부합니다. 차트에는 Salesforce와 파트너 에코시스템이 보유한 통찰력의 몇몇 출처가 예로 제시되어 있습니다.
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Salesforce |
파트너 에코시스템 |
| Marketing Cloud 참여 개인화 |
IBM Watson |
| Einstein 예측 빌더 |
Conga |
| Einstein Discovery |
Cogito |
| Commerce Cloud Einstein |
nCino |
| Commerce Cloud B2B |
Google BigQuery |
통찰력 출처에는 다양한 시나리오에 대해 취하는 조치에 관한 비즈니스 규칙과 전술 및 전략도 포함될 수 있습니다. 예를 들어 기업은 미국 동해안이나 캘리포니아 주에 거주하는 고객과 거래하는 경우에만 특정 할인을 제공할 수 있습니다.
풍부한 통찰력으로 인해 발생하는 여러 새로운 문제
통찰력의 출처가 이렇게 많으면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
- 통합: 모든 통찰력 출처를 하나의 보기로 통합하려면 어떻게 해야 하나요?
- 전달: 통찰력을 각각 적절한 사람과 함께 이 사람이 가장 잘 이해할 수 있는 상황에서 적시에 공유할 수 있으려면 어떻게 해야 하나요?
- 활성화: 사람이 통찰력을 얻은 후에 이 통찰력에 대해 빨리 행동을 취하려면 어떻게 해야 하나요?
Einstein Next Best Action을 사용하여 권장 사항 개선
시장에서 선두를 차지하기 위해서는 통찰력 출처를 통합하는 허브(영업, 서비스, 마케팅 및 기타 수익 창출 부서를 모두 보는 눈)가 필요합니다. 무엇을 언제 어느 채널에서 권장할지 분명히 결정해야 하는데, Einstein Next Best Action을 사용하여 이렇게 할 수 있습니다.
정보통신 회사에서 에이전트로 일하고 있다고 상상해 보세요. 장기 고객 중 한 명인 Anna Van Loan의 전화를 받고 이 고객의 연락처 페이지를 불러옵니다. Anna의 질문에 답하고 연락처 페이지에 업데이트를 기록합니다. 하지만 전화를 끊기 전에 연락처 페이지 오른쪽에 Anna의 이탈 가능성이 높다는 내장형 Einstein 예측 빌더 구성 요소의 메시지가 보입니다. 이 예측 때문에 Anna에게 자동 갱신 플랜을 제안할 것을 권장하는 다른 Einstein Next Best Action 구성 요소의 메시지가 표시됩니다. 그래서 Anna에게 통화료를 매달 20% 절감할 수 있는 자동 갱신 플랜에 관심이 있냐고 물어봅니다. Anna는 기뻐서 즉시 수락합니다. 권장 사항에 대해 Accept(수락)를 클릭하여 Anna의 이메일로 확인서를 보냅니다. Anna는 수락하고 자동 갱신 플랜에 가입됩니다. Anna의 연락처 페이지를 다시 로드하여 이렇게 되었는지 확인하니 자동 갱신 필드가 자동으로 선택되어 있습니다.
축하합니다. 고객 만족도를 크게 높이고 고객과 거래를 유지하셨습니다!
통찰력 출처 통합
첫 번째 문제인 통합은 Einstein Next Best Action을 사용해 Salesforce 데이터와 비-Salesforce 데이터, 비즈니스 규칙, 행동 전략, 전술, 예측 모델 및 더 많은 비즈니스 통찰력을 한 곳에 통합하여 해결할 수 있습니다. 다시는 데이터 분석가가 만든 예측 모델의 Excel 스프레드시트를 불러와서 Salesforce에서 대시보드와 나란히 비교하지 않아도 됩니다.
실용적인 인텔리전스 표시
두 번째 문제인 전달을 해결하려면 통찰력을 각각 적합한 사람에게 그 사람이 사용할 수 있는 형식으로 빨리 전달할 방법도 필요합니다.
Einstein Next Best Action을 사용하면 다양한 사람이 각자의 작업 위치에서 곧바로 쉽게 사용할 수 있는 방법으로 권장 사항을 정의할 수 있습니다. 서비스 에이전트에게 통화가 끝날 때마다 미국 고객에게는 ‘thank you’라고 인사하거나 멕시코 고객에게는 ‘gracias’라고 인사해야 함을 상기시키는 권장 사항부터 추가 서비스를 구입할 가능성이 높은 고객에게 제안서를 보낼 것을 갱신 에이전트에게 권장하는 권장 사항에 이르는 다양한 권장 사항이 있습니다.
권장 사항을 자동화에 연결
동료 직원이나 직원이 권장 사항을 수신한 후 빨리 행동에 옮길 방법이 필요합니다.
Anna Van Loan에게 자동 갱신을 제안하는 예로 돌아가면, Einstein Next Best Action이 없었다면 에이전트가 Anna에게 제안을 전달하기 위해서는 수동 프로세스를 모두 진행해야 했을 것입니다. Einstein Next Best Action을 사용하면 에이전트가 수락을 클릭하기만 하면 됩니다. Lightning Flow(Salesforce 내장 기능)는 제안 이메일을 자동으로 패키지에 넣어 Anna에게 보내므로, 에이전트는 연락처 페이지에서 나갈 필요가 없어 시간이 절약되고 컨텍스트 안에 계속 있게 됩니다.
여러 사업부별 애플리케이션
다음은 표시할 수 있는 권장 사항 유형의 몇 가지 예입니다.
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영업 |
서비스 |
마케팅 |
커머스 |
| 고객에게 계약이 만료될 예정이라는 알림 보내기 |
방금 전화한 고객에게 CAST 설문조사 보내기 |
예측 실적이 좋지 않을 경우 캠페인 보류 |
교류가 적은 고객에게 가장 많이 권장되는 제품에 대해 자세히 설명하는 이메일 보내기 |
| 요건을 충족하는 고객에게 제품 또는 서비스 업셀 |
요건을 충족하는 고객에게 제품 또는 서비스 업셀 |
참여 가능성을 기준으로 고객에게 맞춤 제안 보내기 |
고객 집단의 평균 주문 금액을 기준으로 각기 다른 제안 보내기 |
| 예상 매출을 기준으로 리소스 할당 방법 권장 |
이탈 위험이 높은 고객에게 제안 보내기 |
SNS에서 브랜드를 잘 대변하는 고객에게 제안 보내기 |
구매 데이터에 따라 권장되는 번들 제품 패키지 구성 |
| 새로운 유망한 리드가 있거나 고객과 후속 연락하기로 약속한 경우 알림 |
상품을 수리해야 할 가능성이 높은 경우 고객에게 점검 알림 보내기 |
웹 사이트에서 쇼핑카트를 방치한 고객에게 할인 제안 보내기 |
반품 가능성을 기준으로 고객에게 적절한 교류 제안 |
| 참여 가능성을 기준으로 잠재 고객에게 맞춤 제안 보내기 |
사례를 SNS에 에스컬레이션할 가능성이 높은 고객에게 맞춤 교류 제안/메시지 보내기 |
특정 고객을 특정 캠페인에 추가할 것을 권장 |
웹 사이트에서 보낸 시간을 기준으로 고객과 교류할 것을 권장 |
대부분 Salesforce AppExchange 에코시스템에 참여하고 있는 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)도 Einstein Next Best Action을 토대로 고객의 사업부와 관련된 권장 사항을 표시할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.
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Salesforce ISV/파트너 |
Einstein Next Best Action 사용 사례 |
| nCino |
금융 서비스 고객을 위해 제작되었고, Einstein Discovery를 사용하여 만든 예측 모델을 토대로 텀 론부터 고객과 했던 골프 약속에 대한 리마인더에 이르는 모든 것을 권장합니다. |
| Cogito |
고객 서비스 통화 중에 음성 분석으로 고객 감정을 감지하고 서비스 에이전트에게 고객과 교류하는 가장 좋은 방법을 실시간으로 권장합니다. |
| Conga |
고객 계약을 면밀히 살펴보고 표현, 구술 및 조건이 올바르게 전달되도록 하는 데 중요한 권장 사항을 계약 관리자에게 제시합니다. |
Einstein Next Best Action을 받는 방법
쉽게 Einstein Next Best Action을 사용해 보고 얼마나 많은 차이를 가져올 수 있는지 확인할 수 있습니다. Setup(설정) 페이지로 이동하고 왼쪽에 있는 Process Automation(프로세스 자동화) 드롭다운을 클릭한 후 Einstein Next Best Action을 클릭하기만 하면 됩니다.
다음 유닛에서는 Einstein Next Best Action의 작동 방식에 대한 배경 정보를 확인합니다.
