머신 러닝과 실시간 데이터를 통해 탁월한 고객 경험을 전달하는 방법

하드웨어, 소프트웨어 및 서비스 제공 업체를 비롯해 점점 더 많은 첨단 기술 기업이 고객 구매 행동 변화와 경쟁 압박, 글로벌 무역 분쟁 및 공급망 교란에 대응하기 위해 민첩성을 최우선 과제로 삼고 있습니다.

업계는 지속적인 성장을 위해 구독 서비스, 엣지 AI와 IoT 등의 혁신적인 기술 결합과 더불어 파트너 에코시스템 확대와 같은 새로운 비즈니스 모델을 모색하고 있습니다.

이 어려운 상황 속에서 첨단 기술 기업 마케터는 비즈니스 성공을 위해 고객 관계를 지속적으로 강화하는 동시에 신규 고객을 유치하고 장기간 유지해야 한다는 압박감에 시달리고 있습니다. 이러한 고객 관계를 구축하려면 잠재 고객과 기존 고객을 식별, 유치 및 육성하는 데 필요한 모든 디지털 데이터를 수집하는 역량이 매우 중요합니다. 또한 이 데이터는 하나의 플랫폼에 통합될 때 더욱 효과적입니다.

보통 조직 내 부서들은 저마다 다른 고객 여정을 가지고 있습니다. 예를 들어 전형적인 마케팅 및 광고 채널을 통해 잠재 고객의 구매 전환을 유도하는 팀이 있는 반면, 블로그를 통해 고객 기반을 구축하거나 기존 고객을 통한 매출 증대에 집중하는 팀도 있습니다. 그러나 모든 팀이 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리더라도 고객에 대한 전체 그림을 놓치기 쉽습니다. 그 이유는 부서 간 데이터를 통합하여 일관된 고객 경험을 제공하지 못하기 때문입니다. 분산된 데이터 저장소는 곧 단절된 고객 경험을 의미합니다.

고객 데이터 프로파일을 통합하면 고객 여정 전반에서 고객의 상황에 맞게 경험을 개인화하여 비즈니스 성과를 개선할 수 있습니다. 예를 들어 고객은 제품 구매를 위해 손쉽게 등록할 수 있으며, 갱신 시 만료되는 가상의 신용카드를 사용하고 있는 경우 손쉽게 취소할 수 있습니다. 즉 고객 여정에서 고객이 구매를 포기할 가능성이 있는 지점을 식별하여 원활한 경험을 제공할 수 있어야 합니다. 또한 잠재 고객이 무료 체험을 구독으로 전환하는 시점이나 브랜드와 더 깊은 관계를 맺는 시점을 파악하여 다음 단계로 안내하기 위한 적절한 정보, 할인 혜택 또는 넛지 전략을 적시에 제공해야 합니다.

데이터 가치를 극대화하려면 두 단계의 프로세스를 거쳐야 합니다. 먼저 고객이 자신의 정체성과 취향에 대해 제공한 모든 단서와 신호를 수집합니다. 그런 다음 ML, AI 및 자동화 기술을 통해 수집된 데이터를 활성화하여 고객에게 중요한 경험을 적시에 전달합니다.

고객의 니즈와 기회를 파악하기 위해 역동적인 통합 고객 프로파일 생성

오늘날 선도적인 첨단 기술 기업은 데이터 기반의 마케팅이 아닌 데이터 기반의 운영 모델로 옮겨가고 있습니다. 이 접근 방식을 통해 제품 관리 및 엔지니어링 팀부터 마케팅, 영업 및 고객 지원 팀에 이르기까지 모든 팀은 고객 여정의 모든 접점에서 고객과 브랜드의 상호 작용 방식을 파악할 수 있습니다.

보통 다양한 부서의 데이터를 서로 연결하는 것은 매우 어려운 일입니다. 예를 들어 마케팅 팀이 다양한 단계에서 고객의 행동을 확인하려면 IT 또는 분석 팀에 많은 도움을 받아야 합니다. 또한 다양한 시스템에서 데이터를 가져와 이를 수동으로 통합하는 번거로운 작업이 필요하며, 그 결과 엄청난 양의 스프레드시트가 생성됩니다.

이제 이러한 문제는 해결할 수 있습니다. 지난 5년간 데이터 관리 기술은 크게 발전했으며, 많은 첨단 기술 기업이 모든 고객 데이터 흐름을 연결하는 플랫폼에 투자하고 있습니다. 어도비 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform)은 기업이 고객 경험을 제공하기 위해 사용하는 모든 시스템의 데이터를 관리하기 위한 플랫폼으로, 모든 개별 고객을 위한 다이내믹한 통합 프로파일을 생성할 수 있습니다. 특히 CRM 및 ERP 시스템의 데이터를 고객 행동, 거래, 재무 및 운영 데이터와 결합하면 실시간으로 액세스 가능한 최신 프로파일을 작성할 수 있습니다. 또한 고객 기반을 신속하게 세분화 및 분석하고 콘텐츠를 맞춤화하여 각 세그먼트 또는 개별 고객에 최고의 다음 경험을 실시간으로 제공할 수 있습니다. 이때 고객 데이터의 개인 정보 보호 및 보안은 안전하게 유지됩니다.

적시에 구매 전환으로 유도하는 경험 제공

고객이 원하는 경험은 브랜드와 이전에 나눈 모든 상호 작용을 기반으로 한 맞춤 경험입니다. 고객 여정은 비선형 여정이므로, 브랜드와의 첫 접촉부터 첫 구매에 이르는 여정이 다른 고객의 경험과 크게 다를 수 있습니다. 예를 들어 신규 구독자에서 충성도 높은 브랜드 지지자가 되는 것은 매우 특별한 경우입니다. 고객은 브랜드가 자신을 한 명의 개인으로 이해하고 대우해 주길 원합니다. 세그먼트 기반의 개인화는 개별 고객의 특수한 상황을 고객 경험에 반영하지 못합니다.

고객에 관한 모든 데이터를 포함하고 고객의 최신 행동을 기반으로 업데이트되는 통합 고객 프로파일을 사용하면 개별 고객에 대한 이해가 더욱 쉬워집니다. 하지만 고객의 요구를 적시에 충족하는 경험을 제공하려면 통합 프로파일만으로는 충분하지 않습니다. 데이터를 실시간으로 활성화해야 하기 때문입니다. 실시간 또는 거의 실시간으로 유지 및 활성화되는 통합 고객 프로파일은 경험 플랫폼의 기본 기능입니다.

이 수준에서 지능적인 경험을 제공하면 검색 결과, 개인화, 세분화 및 고객 여정 전반에서 연관성을 크게 개선하여 모든 단계에서 고객에게 적합한 콘텐츠 및 제안을 제공할 수 있습니다. 첨단 기술 기업들이 일찍이 데이터 플랫폼과 인텔리전스 플랫폼을 도입한 이유는 고객 인사이트를 통해 자사의 비즈니스 전략과 개인화를 실현할 수 있음을 알았기 때문입니다. 어도비 익스피리언스 플랫폼은 경험 전달을 위한 차세대 첨단 기술입니다.

어도비 익스피리언스 플랫폼이 앱 경험을 어떻게 최적화하는지 실제 사례를 통해 살펴보려면 이 동영상을 시청해보세요.

어도비 센세이(Adobe Sensei)를 통해 머신 러닝 기술이 결합된 어도비 익스피리언스 플랫폼은 DXC 테크놀로지(DXC Technology)에서 그 가치를 입증하고 있습니다. DXC 테크놀로지는 어도비 익스피리언스 클라우드(Adobe Experience Cloud)와 어도비 익스피리언스 플랫폼을 함께 사용하여 어디에서나 정확한 타이밍에 연관성 높은 콘텐츠를 고객에게 전달하고 있습니다.

글로벌 IT 서비스 및 솔루션 선두업체인 DXC는 수년간 소셜 및 디지털 광고 채널에서 실험해온 머신 러닝 기술을 바탕으로 최근 새로운 웹 사이트를 런칭했습니다. DXC는 랜덤 포레스트(random forest) 모델을 사용하여 지역 및 브라우저 유형 등 사이트 이탈에 영향을 미치는 요인을 정확히 찾아냈습니다. 그런 다음, 또 다른 문제인 문의사항 전달을 해결하는 데 집중했습니다.

크리스 마린(Chris Marin), DXC 테크놀로지 디지털 마케팅 부문 이사는 “우리는 방문자가 제출한 연락처 양식을 영업, HR, 대외홍보 또는 IT 팀 등 유관 팀에 곧바로 전달해야 했다. 따라서 양식 정보를 기반으로 문의사항이 전달될 곳을 정확히 예측한 다음, 실시간으로 실행 가능 코드를 자동 생성하는 ML 모델을 구축했다.”라고 전했습니다.

데이터를 통한 시너지 효과

플랫폼 접근 방식과 통합 고객 프로파일은 크게 두 가지 방식으로 데이터 가치를 높일 수 있습니다. 우선 데이터 투자 가치를 극대화하여 고객의 정체성과 온라인 행동 및 구매 정보에 대한 내부 팀의 이해도를 개선하고, 이 인사이트를 바탕으로 더 나은 고객 경험을 설계할 수 있습니다. 두 번째로는 강력한 머신 러닝 기술을 활용하여 놀라운 속도로 고객 데이터를 분석하고, 모든 단계에서 고객을 식별하고 참여를 유도하여 만족스러운 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 따라서 고객과 기업이 모두 윈윈하는 시너지 효과를 얻을 수 있습니다.