비즈니스 리더의 62 % 업계 전반에 걸쳐 직원을 돕기 위해 AI에 투자했습니다. 그 중 71%는 긍정적인 ROI를 보였으며 72%는 직원 생산성이 향상되었다고 보고했습니다.
하지만 AI는 어떻게 쌓이나요? 고객 경험 구체적으로 특별히?
AI 기반 고객 경험을 활용하는 방법과 이를 활용해야 하는 이유를 알아보려면 계속 읽어보세요.
AI가 고객 경험에 미치는 영향
데이터 기반 통찰력을 사용하여 AI가 지원, 마케팅, 영업 등을 통해 고객 경험에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 보여 드리겠습니다.
또한 AI 솔루션을 올바른 방식으로 구현할 수 있도록 잠재적인 단점에 대한 전문가의 통찰력을 공유합니다.
향상된 고객 서비스
사용의 중요한 이점 고객 서비스의 AI 연중무휴 24시간 지원을 제공할 수 있는 가능성이 있습니다. 사실 이게 가장 큰 장점인데, 설문 조사에 참여한 고객 서비스 전문가에 따르면 AI 현황 보고서.
서비스 내 AI/자동화의 세 번째로 가장 인기 있는 사용 사례는 XNUMX시간 지원을 촉진하기 위해 챗봇과 셀프 서비스 도구를 사용하는 것입니다. 담당자에게 요청 라우팅은 고객 서비스 전문가가 인용하는 가장 인기 있는 AI 사용 사례입니다.
또한 고객 서비스 담당자의 84%는 이러한 솔루션을 통해 지원 티켓에 더 쉽게 응답할 수 있다고 말합니다. 한편, 64%는 AI가 고객 상호 작용을 더욱 개인화하는 데 도움이 된다고 말합니다.
영향: 챗봇은 연중무휴 24시간 지원을 제공하는 지원 인프라를 제공하고, AI 솔루션은 담당자가 쿼리에 더 빠르게 응답하도록 돕습니다. 이는 고객이 일반적으로 대기 시간이 더 짧다는 것을 의미합니다.
게다가 서비스 에이전트로부터 더욱 맞춤화된 응답을 받을 수도 있습니다.
전반적으로 이는 지원 여정 전반에 걸쳐 불만을 줄여 마찰을 줄여줍니다. 그리고 이는 보다 원활한 고객 경험을 제공합니다.
잠재적인 단점: 고급 고객을 잃을 위험
"고객 서비스에 AI를 사용할 때의 주요 단점 중 하나는 '충분한' 지원 부족으로 인해 고급 고객을 잃을 가능성이 있다는 것입니다."라고 말합니다. 캐스 브랜드최고 마케팅 책임자 플린트폭스.
“오늘날 사람들은 일반적으로 AI 챗봇과 대화하는 데 괜찮지만, 고급 고객은 일반적으로 인간이 운영하는 전용 고객 서비스를 기대하며 AI 봇을 만나면 좌절감을 느낍니다.
Cath는 "저는 이것이 고객 서비스에 AI를 사용하는 데 있어 큰 단점이라고 생각합니다. 많은 기업이 이와 같은 상황으로 인해 고급 고객을 잃을 여유가 없다고 생각합니다."라고 경고합니다.
마케팅 및 영업 여정
점점 더 많은 사람들이 온라인에서 독립적으로 제품과 서비스를 검색하는 것을 선호합니다. B2B 영업 담당자의 경우 이는 주변에 고객의 5% 구매 여정 중 시간.
"대면" 상호 작용이 줄어들면서 담당자는 고객 결정에 영향을 미칠 수 있는 모든 기회를 활용해야 합니다.
고객의 온라인 마케팅 및 영업 여정 전반에 걸쳐 고객에게 타겟화된 옴니채널 지원을 제공하는 것도 중요합니다. 짧게 말하면? AI 솔루션은 여기서 가장 큰 동맹이 될 수 있습니다.
설문 조사에 참여한 마케팅 전문가 중 89%에 따르면 생성 AI는 일반적으로 콘텐츠 품질을 향상시킵니다. 그런 다음 블로거의 84%는 AI/자동화가 웹 콘텐츠를 검색 의도에 더 잘 맞추는 데 도움이 된다고 생각합니다.
→ 지금 다운로드: 마케팅 분야의 AI 현황 [무료 보고서]
영업 측면에서 AI의 가장 인기 있는 사용 사례는 콘텐츠 제작이며, 잠재 고객 지원이 그 뒤를 이었습니다. 영업 전문가 중 86%는 생성 AI를 사용하여 잠재 고객에게 메시지를 전달하는 것이 효과적이라고 보고했습니다.
그리고 72%는 잠재 고객과 더 빠르게 관계를 구축하는 데 도움이 된다고 말합니다.
영향: 더 나은 품질과 더 많은 타겟 콘텐츠가 사용자 경험을 향상시킵니다. 또한 사람들이 귀하의 제품이나 서비스를 독립적으로 조사하기 위해 알아야 할 모든 것을 제공합니다.
고객이 브랜드에 참여할 때 더욱 긍정적인 경험을 창출합니다. 가로질러 마케팅 채널(예: 소셜 미디어 또는 웹사이트)
그런 다음 효과적인 홍보 메시지를 통해 잠재 고객의 판매 여정에 영향을 줄 수 있습니다. 이는 빠른 고객-회사 관계와 결합되어 영업 담당자가 모든 상호 작용을 실제로 중요하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
잠재적인 단점: 관련 사용 사례를 찾기가 어렵습니다.
"AI 콘텐츠 제작의 한 가지 장애물은 봇이 실제로 관련된 실제 사례를 찾는 것이 어렵다는 것입니다."라고 말합니다. 윌 라이스, SEO 및 마케팅 관리자 측정마인즈.
“무언가의 이론을 설명하는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 누구나 알고 있습니다. 이것이 어떻게 작동했는지에 대한 실제적인 예를 보여줍니다. 현실 세계 사용자가 당신이 제시하는 요점을 어떻게 실행할 수 있는지 시각화하는 데 도움이 됩니다.”라고 Will은 말합니다.
Will의 경우 이러한 실행 가능한 실제 사례를 통해 좋은 콘텐츠와 훌륭한 콘텐츠가 구분됩니다. 그러나 “AI는 이것을 잘 할 수 없습니다. 특히 혁신이 핵심인 상대적으로 새로운 문제의 경우 더욱 그렇습니다.”
개인화 된 경험
소비자 중 56% 개인화된 쇼핑 경험 이후에 또 다른 구매를 할 가능성이 더 높습니다. 그리고 비즈니스 리더의 62%는 개인화로 인해 고객 유지율이 향상되었다고 보고합니다.
그러나 엔드투엔드 개인화된 고객 경험을 창출한다고 해서 단순히 매출과 유지율이 증가하는 것은 아닙니다. 또한 소규모 브랜드가 업계 거대 기업과 경쟁하는 데 도움이 됩니다.
핵심은? 대부분의 회사에는 개인화를 가능하게 하는 상세한 고객 그림을 그릴 수 있는 기반이 없습니다.
그러나 AI/자동화 도구를 활용하면 규모와 채널 전반에 걸쳐 개인화된 경험을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI가 브랜드가 보다 개인화된 고객 경험을 창출하는 데 도움을 줄 수 있는 세 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.
- 고급 고객 세분화. AI 기반 알고리즘은 고객 데이터를 분석하고 행동, 선호도, 구매 내역을 기반으로 고유한 세그먼트를 찾습니다.
- 실시간 개인화. AI 기반 시스템은 탐색 행동, 이전 구매, 위치 등의 실시간 데이터를 처리하여 즉각적인 개인화를 제공합니다.
- 예측적인 고객 통찰력. AI 분석은 과거 데이터와 현재 추세를 기반으로 고객 행동을 예측하여 브랜드가 요구 사항과 선호도를 예측할 수 있도록 합니다.
잠재적인 단점: 창의성이 부족함
"고객 서비스에 AI를 사용할 때의 주요 단점 중 하나는 창의성이 없다는 것입니다."라고 말합니다. 토비아스 리프쉬, 공동 설립자 Fintalent.io.
"AI 시스템은 미리 정의된 규칙과 알고리즘을 기반으로 작동하므로 고정관념에서 벗어나 생각할 수 있는 유연성이 부족합니다."
AI는 설정된 지침을 따르는 데 탁월하지만 "창의적이고 자발적인 문제 해결이 필요한 복잡하거나 미묘한 상황을 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다"라고 Tobias는 경고합니다.
고객 문제는 종종 독특하고 혁신적인 사고가 필요하기 때문에 AI에는 맞춤형 솔루션을 위한 창의성이 부족할 수 있습니다.
데이터 분석
AI 도구는 대량의 데이터에서 추세를 수집, 분석 및 파악할 수 있습니다. 이러한 데이터 통찰력에 액세스하면 성공을 발견하고 축하할 수 있습니다.
이는 또한 전반적으로 더 나은 고객 경험을 제공하는 방법을 포함하여 개선이 필요한 영역을 신속하게 식별할 수 있음을 의미합니다.
AI 현황 보고서 조사 결과에 따르면 AI/자동화는 전문가가 다양한 부서/직업에 걸쳐 데이터를 분석하는 데 도움이 되었습니다.
예를 들어, 고객 피드백을 수집하고 분석하는 것은 고객 서비스 전문가가 AI를 사용하는 두 번째로 가장 널리 사용되는 분야입니다. 그렇다면 데이터 분석/보고는 영업 전문가들 사이에서 인기 있는 사용 사례입니다.
영향: 고객 피드백 및 판매 데이터의 추세를 통해 고객 경험을 개선하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 구매 경험을 향상시키는 고객 설문조사의 반복 제안을 구현하는 것입니다.
또는 고객이 구독을 취소하는 일반적인 이유를 찾아 제품을 개선하고 이탈률을 낮출 수 있습니다.
잠재적인 단점: 고객과의 상호 작용 감소
상인 창업자이자 CEO인 Justin Silverman은 "고객 여정의 모든 단계에서" AI를 사용한다고 말합니다.
AI는 “가입 과정에서 수집한 정보를 기반으로 거의 즉각적인 맞춤형 전략 계획”을 통해 고객 만족도를 향상시켰습니다. 그러나 저스틴은 그 대가로 고객과의 인간적 상호 작용이 줄어들 것이라고 경고합니다.
따라서 Merchynt는 "우리 제품을 지속적으로 개선할 수 있는 방법에 대한 피드백을 수집할 귀중한 기회를 놓치고 있습니다."
AI를 활용하여 고객 경험을 개선하는 방법
계정 관리부터 콘텐츠 제작까지 회사에서 AI를 활용하여 고객 경험을 개선할 수 있는 10가지 방법은 다음과 같습니다.
회계관리
올바른 계정 관리는 고객이 가치 있다고 느끼게 하여 더 나은 경험으로 이어집니다. 더 나은 고객 경험은 고객 유지율을 높이고 교차 판매 및 상향 판매를 더욱 실현 가능하게 만듭니다.
그러나 계정 관리는 까다로울 수 있습니다. 돌려야 할 접시가 많고 행복을 유지해야 할 사람들이 많습니다. 특히 폭넓은 고객 기반이 있는 경우에는 더욱 그렇습니다. AI 솔루션은 영업, 마케팅, 서비스 전문가가 작업을 더 빠르게 완료하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이는 더 나은 고객-회사 관계를 구축하는 데 더 많은 시간을 할애한다는 의미입니다.
다음과 같은 AI 기반 도구 챗스팟 채팅 기반 명령에 응답합니다. 잠재 고객에게 후속 이메일 초안을 작성하는 데 도움을 요청하거나 기존 고객에게 감사 인사를 전할 수 있습니다.
이 도구는 회사의 CRM 데이터를 기반으로 보고서를 생성하고 메모와 함께 연락처를 HubSpot의 CRM에 추가할 수도 있습니다.
HubSpot의 ChatSpot 시작하기
현장 고객 질문 24/7
호비아 AI를 사용하여 B2B 및 B2C 부문에 훌륭한 경험을 제공합니다. 또한 이 브랜드는 이 기술을 사용하여 특정 벽지 벽화 요구 사항을 포함하여 제품 결과를 설명하는 데 도움을 줍니다.
“저희 서비스 데스크 제공업체는 사람의 입력이 거의 없이 복잡한 질문에 답할 수 있는 최초의 AI 솔루션을 보유하고 있습니다.”라고 말합니다. 잭 깁슨, 성장 책임자.
AI를 통해 Hovia는 대규모 고객 쿼리에 정확하게 응답하여 두 대상 모두에게 최상의 결과를 보장할 수 있습니다. Jack은 “FAQ 페이지에서 이에 대한 답변을 제공하고 있지만 이러한 질문을 실시간으로 처리할 수 있다는 사실을 알면 안심이 됩니다.”라고 설명합니다.
담당자에게 티켓 라우팅
담당자에게 티켓을 라우팅하는 것은 고객 지원에서 AI의 인기 있는 사용 사례입니다. 서비스에 대한 질문이나 고객 반품과 같은 기본 티켓을 챗봇에 맡길 수 있습니다.
(후자에 관해서는, SurveyMonkey 고객의 59%가 "구매한 제품을 반품하기 위해 AI를 사용할 것"이라는 사실을 발견했습니다.)
하지만 챗봇이 요청을 처리할 수 없는 경우 티켓을 올바른 부서나 담당자에게 라우팅할 수 있습니다. 고객이 상담원과 채팅을 원하는 경우 AI 도구가 지원 티켓을 제안할 수도 있습니다.
티켓과 쿼리의 우선순위를 정하세요
AI는 티켓을 담당자에게 라우팅할 수 있을 뿐만 아니라 긴급도에 따라 쿼리의 우선순위를 지정할 수도 있습니다. 이를 위해 AI 도구는 감정, 의도, 사용된 언어를 기반으로 티켓을 분석합니다. 그러면 담당자는 가장 불만족스러운 고객을 먼저 처리할 수 있습니다.
더 빠른 쿼리 우선순위 지정은 가장 큰 것 중 하나입니다. 고객 서비스 AI의 장점. 우선순위를 더욱 빠르게 지정하면 감정적으로 격앙된 상호 작용이 확대되는 것을 방지하고 각 고객 상호 작용을 극대화할 수 있습니다.
두 가지 모두 더 나은 고객 경험을 창출하는 데 도움이 됩니다.
콘텐츠제작
생성적 AI는 콘텐츠 제작 노력을 간소화하고 확장하는 데 도움이 됩니다. 그리고 인간의 전문 지식과 결합하면 고객에게 더욱 맞춤화된 마케팅/영업 여정을 제공할 수 있습니다.
이를 통해 영업, 마케팅, 지원 채널 전반에 걸쳐 더 나은 고객 경험을 창출할 수 있습니다.
다음과 같은 생성 AI 도구 콘텐츠 어시스턴트 잠재 고객 발굴, 마케팅 또는 서비스 티켓 응답을 포함한 고객 이메일을 더 쉽게 작성할 수 있습니다. 또한 정보를 수집하고, 아이디어를 생성하고, 블로그 콘텐츠를 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
HubSpot의 콘텐츠 지원 시작하기
언어 장벽 제거
AI 도구의 번역 기능을 사용하면 최소한의 리소스로 언어 장벽을 제거할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT를 사용하여 고객 서비스 쿼리를 번역하고 보다 맞춤화된 지원을 제공할 수 있습니다.
AI를 사용하여 지식 허브의 기사를 자동으로 여러 언어로 번역할 수도 있습니다. 이는 귀하의 웹사이트 방문자가 모국어로 지식에 접근하는 데 도움이 될 것입니다.
고객 세그먼트에 관련 메시지 전달
"AI는 고객 데이터를 분석하여 행동, 선호도, 참여 기록을 기반으로 고유한 세그먼트를 식별할 수 있습니다."라고 운영 관리자인 Matthew Smith는 말합니다. 티켓 압착.
Ticket Squeeze 팀은 이 데이터를 사용하여 다양한 세그먼트에 "더 관련성이 높고 매력적인 메시지를 전달"합니다.
예를 들어 AI를 사용하여 이메일 목록을 '스포츠 매니아' 및 '콘서트 애호가'와 같은 카테고리로 분류했습니다. 이제 각 세그먼트는 자신의 관심사에 맞는 콘텐츠를 받습니다.
Matthew는 보다 개인화된 접근 방식의 이점으로 "더 높은 오픈률 및 클릭률", "심층적인 고객 참여", "이메일 피로 감소"를 언급합니다.
적극적인 문제 해결
AI 분석은 브랜드가 사전 예방적인 솔루션을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다 전에 잠재적인 문제가 발생합니다. 사전 예방적인 솔루션은 원활한 구매 경험을 제공하기 위해 인기 품목을 재입고하는 것만큼 간단할 수 있습니다.
또한 AI 분석을 사용하여 미래 제품, 서비스 또는 개선 사항에 대한 수요를 식별할 수도 있습니다.
맞춤형 거래 및 추천
SurveyMonkey에 따르면 고객의 47%가 AI로부터 맞춤형 거래를 받는 데 관심이 있습니다. Z세대 인구 통계에서는 이 수치가 63%로 증가합니다.
딜과 추천은 보다 개인화된 고객 경험을 창출하는 방법입니다. 앞서 강조한 것처럼 이는 업계 최고의 기업과 경쟁하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI 기반 시스템/알고리즘은 맞춤형 제품 추천 및 할인을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 전에 고객은 자신의 요구 사항을 표현합니다. 결과? 고객은 가치 있는 존재라고 느낄 것입니다.
또한 원하는 제품이나 서비스를 검색하는 시간을 절약하여 더욱 즐거운 구매 경험을 선사할 수 있습니다.
직원 교육
AI는 감정 분석과 지식 기반 통합을 통해 고객 서비스 및 영업 담당자를 교육하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
감정 분석을 통해 팀은 고객 메시지 이면의 의도나 감정에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 AI가 지식 기반(예: 블로그 콘텐츠 또는 회사 핸드북)에 액세스할 수 있으면 관련 교육 시나리오를 팀에 제시합니다.
마지막으로 AI는 감정 분석과 지식 기반을 모두 염두에 두고 팀의 성과를 분석할 수 있습니다.
시작하기 위한 8가지 팁
우리는 고객 경험 여정을 개선하기 위해 이미 AI를 사용하고 있는 XNUMX명의 전문가와 이야기를 나눴습니다. AI 기술을 이제 막 시작하는 사람들을 위한 최고의 팁을 공유합니다.
1. 작은 작업부터 먼저 자동화하세요.
"초보자를 위한 중요한 팁 중 하나는 작게 시작하는 것입니다."라고 CEO인 Liam Lucas는 말합니다. 오프로드 천재. Off Road Genius의 고객 경험 여정에 AI를 적극적으로 통합한 Liam은 간단한 작업을 자동화하는 것부터 시작했습니다.
Liam은 챗봇을 통해 자주 묻는 질문에 답변하는 것을 소규모로 시작한 사례로 언급합니다. 이러한 간단한 자동화로 서비스 팀의 시간이 절약되었고, 고객에 대한 즉각적인 응답으로 "전체적인 경험"도 향상되었습니다.
2. 반복을 통해 AI 콘텐츠를 개선합니다.
크리스 에반스, SEO 전문가 E2E 스튜디오, AI를 사용하여 기술에 익숙하지 않은 고객에게 이메일을 작성합니다. Chris는 AI를 사용하여 일반인의 용어로 제품/서비스를 설명하고 판매 이메일을 단순화하여 보다 사용자 친화적으로 만들고 있습니다.
생성적 AI 콘텐츠는 "프라이밍하는 만큼만 좋습니다"라고 Chris는 경고합니다. “기본적으로는 'OK'일 것입니다. 하지만 당신이 원하고 달성하고 싶은 것을 준비하면 원하는 결과가 훨씬 더 나은 결과를 낳습니다.”
Chris의 가장 중요한 팁은 반복을 통해 콘텐츠를 개선하는 것입니다. "초안부터 시작하여 ChatGPT에 개선을 요청하고... 교정하고 수정한 다음 권장 사항에 따라 개선하도록 다시 요청하세요."
3. 기본적인 데이터 분석부터 시작하세요.
의 CEO 및 설립자 라이니언스, Kate Adams는 AI 기반 통찰력을 사용하여 마케팅 전략을 수립해 왔습니다.
Kate는 “AI 분석 도구를 사용하여 고객의 선호도와 행동을 깊이 이해하게 되었습니다.”라고 말합니다.
Kate는 초보자에게 "웹 사이트 트래픽, 소셜 미디어 상호 작용 및 판매 패턴을 모니터링하여 추세를 파악하는 것"과 같은 기본 데이터 분석부터 시작할 것을 권장합니다.
작게 시작하더라도 청중과 의미 있게 소통하는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
4. 프런트 로드 데이터 입력.
Hovia는 AI를 사용하여 고객에게 정확한 정보를 제공하여 고객 경험을 향상시킵니다. 이를 위해 회사는 AI를 사용하여 제품 제공에 대한 현장 쿼리를 수행합니다.
"도구 설정은 매우 간단했습니다."라고 성장 책임자는 말합니다. 잭 깁슨.
“우리는 자동화된 출력이 최대한 정확하도록 제품 제공, 재료 유형, 제조 공정, 배송, 디자인 등에 대한 세부 정보를 제공할 수 있습니다.”라고 그는 말합니다.
그러나 비즈니스에 AI 솔루션을 추가하는 것을 고려하고 있다면 Jack은 "가능한 한 많은 정보를 도구에 제공하도록 하세요"라고 조언합니다.
프롬프트가 많을수록 "결과의 관련성이 더 높아지기" 때문입니다. 단기적으로는 약간의 시간이 소요될 수 있지만 "최종 사용자에게 더 나은 경험"을 제공합니다.
5. 기존 도구를 실험해 보세요.
Pinar Arslan, 고객 성공 에이전트 전략, "우선순위를 정할 고객을 결정하기 위해" AI 도구를 사용해 왔습니다.
Pinar는 “OpenAI의 GPT-4 플러그인 Advanced Data Analytics가 매우 유용하다는 사실을 발견했습니다.”라고 말합니다. 팀에서는 플러그인을 사용하여 구독을 취소할 위험이 있는 고객을 식별하므로 우선순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.
HubSpot의 AI 도구 시작하기
6. 고객 중심 접근 방식을 채택하십시오.
“AI는 고객 경험의 다양한 영역에 적용될 수 있습니다.” 존 페니패커, 영업 및 마케팅 부사장 깊은 인지. 하지만 AI 사용은 “항상 고객을 바라보는 시선으로 이루어져야 한다”고 한다.
John은 기업이 브랜드 보이스를 완전히 장악하기보다는 AI를 사용하여 브랜드 보이스를 보완하고 강화할 것을 권장합니다.
John은 “고객이 자동화된 시스템을 다루고 있거나 일반적인 응답을 받고 있다는 느낌을 받지 않도록 하는 것이 중요합니다.”라고 경고합니다. 대신 “기업은 각 고객에게 고유한 경험을 제공하기 위해 노력해야 합니다.”
7. AI를 사용하여 프롬프트 개발을 돕습니다.
"원하는 결과를 얻는 데 어려움을 겪고 있다면 AI에게 프롬프트 작성을 도와달라고 요청하세요."라고 고객 교육 운영 관리자인 Eric Mistry는 말합니다. 더미.
Eric은 "문제를 설명하는 것부터 시작하고 문제 기준을 이해하기 위해 질문을 한 다음 프롬프트를 생성하는 것"을 권장합니다. Eric에 따르면 텍스트 제작 외에도 이 접근 방식은 "Dall-E 또는 Midjourney와 같은 AI 도구에서 환상적인 이미지를 생성하는 좋은 방법입니다."
8. 인간적인 손길을 유지하십시오.
COO 겸 마케팅 책임자 칸시다, 아지 아지미는 고객 지원, 영업, 마케팅 전반에 걸쳐 고객 경험 프로세스에 AI를 사용해 왔습니다. Azi는 “이러한 과정을 통해 인간적인 손길을 유지하려고 노력했습니다.”라고 말합니다.
예를 들어, AI가 중요한 역할을 하는 동안 CanXida는 필요할 때 고객이 실제 사람들과 연결할 수 있는 기회를 항상 제공합니다. CanXida 팀은 또한 “AI가 생성한 메시지를 개인화하여 더욱 인간적이고 진정성 있게 느껴지도록 했습니다.”
Azi는 이러한 "자동화와 인간 상호 작용 간의 균형"이 긍정적인 고객 경험을 창출하는 데 중추적인 역할을 한다고 언급합니다.
탁월한 고객 경험을 위해 AI 활용
검색부터 구매, 애프터케어까지 AI를 신중하게 구현하면 고객에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 완전한 탐색부터 구매, 사후 관리까지 고객 경험을 제공합니다.
예를 들어, 챗봇과 같은 AI 도구는 연중무휴 고객 지원을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 즉, 사람들은 시간대나 팀 가용성에 관계없이 쿼리에 대한 빠른 답변을 얻을 수 있어 원활한 지원 경험을 만들 수 있습니다.
AI 기술은 신규 고객과 기존 고객에게 고도로 맞춤화된 마케팅/영업 여정을 제공하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 이는 이탈을 줄이고 브랜드 평판을 강화하며 반복 구매를 장려합니다.
먼저 소규모 작업을 자동화하고, 데이터 입력을 프런트로딩하거나, 기존 도구를 실험하여 AI로 강화된 고객 경험을 시작할 수 있습니다.
그러나 어떤 접근 방식을 취하든 최상의 결과를 얻으려면 고객 중심을 유지하고 인간적인 손길을 유지해야 합니다.
- SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
- PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
- 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: https://blog.hubspot.com/marketing/how-ai-can-improve-your-customer-experience
