AI를 통한 초개인화 지원 실현: 2025년 고객 기대 충족

고객 지원에 대한 개인화된 접근 방식은 이미 필수 사항이 되었으며 이를 제공하지 않는 회사는 가까운 미래에 심각한 문제에 직면할 수 있습니다. 사람들은 자신이 좋아하는 브랜드와 교류하면서 일반적인 답변을 받아도 만족하지 않습니다. 자신의 요구에 맞는 서비스를 받고 싶어하기 때문입니다.

이러한 변화는 기술적 진보, 도구 및 애플리케이션의 가용성, 개인적인 접촉을 보장하는 데이터의 존재에 의해 주도되었습니다. AI는 개인화된 경험을 제공하는 데 중요한 역할 중 하나이며, 이러한 추세는 2025년에도 계속해서 증가할 것입니다.

고객 기대치의 진화

사후 대응에서 사전 대응 지원으로의 전환

고객의 기대치는 특히 최근 들어 많이 바뀌고 발전했습니다. 이전에는 고객에게 제공되는 지원이 다소 반응적이어서 AI 개인화가 없었습니다. 답변은 일반적이었고 크게 바뀌지 않았습니다. 그러나 CRM 시스템이 등장하고 가치, 요구 사항, 선호 채널에 따른 고객 세분화가 이루어지면서 모든 것이 바뀌었습니다. 개인화가 중요해졌습니다.

새로운 표준으로서의 적극성

요즘 사람들은 기업의 능동적인 활동과 개인화를 기대합니다. 오늘날 피드백 공유가 쉽기 때문에 기업은 일반적으로 가상 플랫폼에서 평가됩니다. 따라서 높은 평점과 뛰어난 초개인화 지원을 갖춘 기업은 시장 점유율이 높습니다. 마지막으로, 다양한 애플리케이션과 기술의 가용성으로 인해 사람들은 AI 개인화를 통해 특정 요구 사항을 충족하는 원활하고 원활한 옴니채널 경험을 기대합니다.

기대 변화의 주요 동인

1. 경쟁 : 사람들은 나쁜 서비스나 기대에 부응하지 못하는 회사와 논쟁을 벌이며 시간을 보내고 싶어하지 않습니다. 그들은 단지 경쟁자보다 더 나은 경쟁자를 선택할 것입니다.
2. 기술 발전 : 고객 지원 솔루션, 스마트폰, 소셜 미디어를 위한 AI는 사람들과 비즈니스의 상호 작용을 변화시켰습니다. 기업이 디지털화되지 않으면 문제가 발생하고 고객이 부족할 수 있습니다.
3. 인식 : 요즘 고객은 자신의 힘을 느끼고 규칙을 지시하며 개인화와 높은 수준의 서비스를 요구합니다.

디지털 시대의 역량 강화

진화하는 기대의 이면에 있는 중요한 요소는 고객 역량 강화입니다. 소셜 미디어와 온라인 플랫폼은 고객의 목소리를 증폭시켜 기업을 지속적으로 조사하게 만듭니다. 하나의 부정적인 리뷰는 회사에 부정적인 결과를 가져올 수 있지만, 긍정적인 리뷰는 신뢰도를 높입니다. 이로 인해 기업은 충성도 구축을 위해 초개인화된 서비스를 제공해야 하는 긴급 상황이 발생합니다.

개인화에서 AI의 역할

기계 학습(ML)과 자연어 처리(NLP)를 통해 예측 분석이 한 단계 더 발전합니다. 방대한 양의 데이터를 사용할 수 있는 상황에서 기업은 AI를 활용하여 다른 방법으로는 식별하기 어려운 추세와 패턴을 식별합니다. 이 분석은 서비스 수준을 향상하고 개인화를 추진하는 데 필수적입니다.

AI를 지원하는 데이터 소스

AI 알고리즘은 다음과 같은 과거 데이터를 기반으로 귀중한 통찰력을 제공합니다.

• 고객과의 상호작용
• 소셜 미디어를 통한 커뮤니케이션 및 리뷰
• 구매 내역

이 데이터를 통해 알고리즘은 고객 행동을 예측하고 선호도를 식별할 수 있습니다. 이러한 프로필을 활용하면 기업은 고객의 기대에 더 잘 부응할 수 있습니다.

요구 사항 예측을 위한 예측 분석

예측 분석은 개인화된 경험을 제공하는 데 필수적인 도구입니다. 맞춤형 권장 사항과 솔루션을 제공하여 기업이 고객 요구를 예측하는 데 도움을 줍니다. 2025년에는 고객 요구가 발전함에 따라 예측 분석의 기능과 확장성이 모두 향상될 것입니다.

AI를 통한 적극적인 참여

AI는 고객 상호 작용 패턴을 분석하여 적극적인 참여를 촉진합니다. 예를 들어 구독 서비스는 사용자에게 갱신에 대해 경고하거나 사용 추세에 따라 맞춤형 패키지를 제안할 수 있습니다. 이 접근 방식은 시간을 절약하고 고객 선호도가 진정으로 가치가 있음을 보여줍니다.

맞춤형 고객 지원 제공

AI 기반 챗봇과 가상 도우미를 통해 고객 지원팀은 활동을 활용하여 현재 및 미래 고객의 기대를 충족할 수 있습니다. 주로 이러한 도구는 NLP를 사용하여 인간 에이전트와의 통신과 유사한 대화를 통해 쿼리를 이해하고 응답합니다. 다시 한 번 언급된 도구는 기록 데이터와 고객 프로필을 사용하여 고객 지원에 대한 이 정보의 중요성을 강조합니다.

AI 응용 사례

• 교차판매 및 상향판매 : 플랫폼은 구매 내역을 활용하여 유사하거나 보완적인 상품을 추천합니다.
• 금융 서비스 : 은행은 고객 요구에 맞는 맞춤형 금융 패키지를 제공합니다.

실시간 응답성

최신 AI 도구는 실시간 지원을 보장하여 고객 상호 작용의 지연을 제거합니다. 또한 AI는 고객 경험을 모니터링하고 필요한 경우 즉각적인 개입을 위해 인간 상담원에게 경고하여 만족도와 신뢰를 향상시킬 수 있습니다.

동적 자원 할당

성수기에는 AI 시스템이 리소스를 동적으로 할당하여 증가된 수요를 처리합니다. 예를 들어 의료 분야에서는 실시간 분석을 통해 환자의 긴급한 우려 사항을 파악하고 즉시 해결함으로써 신뢰도와 신뢰성을 모두 향상시킵니다.

과제 및 고려 사항

AI 사용의 주요 문제는 데이터 프라이버시입니다. 조직은 고객의 개인 정보를 보호하고 이 정보를 책임감 있게 사용해야 합니다. 고객의 신원은 절대로 손상되어서는 안 되며, 이를 위해 회사는 사이버 보안 조치를 계획하고 GDPR과 같은 규정 및 업계 표준을 준수해야 합니다. 투명성과 강력한 보안 절차는 필수입니다. 게다가 윤리도 중요합니다. 고객과 소통할 때 편견과 선입견을 피해야 합니다. 이 부분을 해결하기 위해 윤리적 지침과 공정성을 권장합니다.

미래 동향

미래의 기대 사항 중 일부는 다음과 같습니다.

1. AI 기반 통찰력 : 더 나은 맞춤형 지원을 제공합니다.
2. 초개인화 : 실시간으로 맞춤형 도움을 제공합니다.
3. 음성 및 시각 AI : 증강 현실 및 음성 비서.

결론

대체로 미래에는 고객 기대치가 계속해서 발전할 것이며 AI 도구에서도 같은 일이 일어날 것입니다. 기대 수준은 더 높아질 것이지만, 비즈니스에서 사용할 수 있는 새로운 도구를 사용하면 이러한 모든 새로운 요구 사항이 높은 수준의 정밀도와 정확성으로 해결될 것입니다.