방대한 양 축적한 데이터 소스
쉬운 단어로 설명·대화하는 NLP 등
빅데이터와 AI를 도입하면 더욱 정확한 CX결과 나와

(사진=셔터스톡).
(사진=셔터스톡).

고객경험(CX, Customer eXperience)은 21세기 사업성공을 가르는 특징 중 하나다. 소셜미디어(SNS)의 보편화는 CX를 더욱 발전하게 만들었다. 일찍부터 MIT는 자체 조사를 통해 빅데이터와 AI를 도입하면 더욱 정확한 CX결과를 토대로 비즈니스를 성공시킬 수 있다고 강조해왔다. 미 경영전문지 앙트르프러너는 23일(현지시간) AI와 데이터가 협력해 보다 심층적이고 강력한 비즈니스 CX 참여 시스템을 구축하는 방법을 소개했다.

◆ 데이터 소스와 CX

최근 구글 검색엔진을 사용해봤다면 ‘내가 찾고 싶은 검색어를 미리 알고있나?’ 하는 착각을 하게 만든다. 사용자가 생각하는 방향으로 나아가게 하는 경향이 있기 때문이다. 이것은 우연의 일치라기보다 그만큼 어마어마한 양의 데이터로 고유한 CX 알고리즘 환경을 만들었다는 증거다. 기업은 쿠키 또는 모바일 애플리케이션에서 데이터를 수집하고 AI를 훈련시키면서 CX 환경을 개발한다.

◆ 고급 알고리즘 처리

IT전문매체 와이어드는 알고리즘이 특정 계산을 위한 일련의 단계라고 표현했다. 기존에는 알고리즘을 가장 단순한 형태의 수학 용어쯤으로 인식했지만 컴퓨터 과학에 적용되면서 AI의 핵심으로 자리잡았다. 대부분 알고리즘은 오늘날 인간관리자의 감독하에 관리되고 있지만 향후에는 자체적으로 실행 가능한 고급 알고리즘도 등장할 것이다. 고급 알고리즘은 소비자 행동의 뉘앙스를 포착하고 구매자의 심리적인 측면을 프로파일링할 수 있다. 생성된 데이터는 고객을 위한 관련 항목을 찾는 데 도움이 될 것이다.

◆ 자연어 처리(NLP) 기술

NLP 기술은 브랜드가 구매자와 상호작용하는 방식을 변화시킨다. 그것은 복잡한 인터페이스를 배울 필요가 없기 때문에 소비자 관점에서 AI를 훨씬 쉽게 다룰 수 있다. 이 시스템은 인간 소비자들에게 쉬운 단어를 사용해 말하고 피드백을 수집해 데이터 저장소에 추가한다. 챗봇의 경우, 비즈니스 웹 사이트에 도입하기 위한 개발 비용도 저렴하다.

◆ 컴퓨터 비전과 CX

고객들은 언제나 가장 효율적인 구매 방법을 찾는다. 일례로 상점 내 교통 데이터를 컴퓨터 데이터가 수집할 경우 이후 이 기술은 소비자들이 어디에서 시간을 보내고 있는지를 보여주는 히트 맵을 개발할 수 있다. 컴퓨터 비전 사용의 또 다른 훌륭한 예는 핀터레스트 렌즈 기능이다. 핀터레스트에 따르면, 렌즈는 사용자들이 스마트폰 카메라를 사용해 주변을 검색할 수 있게 해준다고 한다.

◆ CX와 함께 발전하는 AI-딥러닝

딥러닝을 쉽게 표현하자면 ‘사람처럼 생각하도록 가르치는 것’을 말한다. 딥러닝 알고리즘은 영업 기회를 창출하는 데 있어 매우 귀중한 요소다. 딥러닝을 CX에 도입한 좋은 예 중 하나가 ‘적시 상호작용’이다. 말 그대로 정확한 타이밍에 맞춰 인간고객과 상호작용하는 서비스를 뜻한다. 적시 상호 작용은 AI가 사용자 컨텍스트와 의도를 활용해 사용자가 원하는 방향대로 판단하고 실시간 작업에 대응할 수 있도록 도와준다.

◆ 지능적 AI 활용을 통한 CX 개선

회사의 수익은 소비자와 관계를 맺을 때 더 증가한다. 수익이 늘어날수록 회사 이미지와 브랜드 가치가 견고해지는 것은 당연하다. 예전 마케팅 방식은 인간 영업사원이 사용자에게 연락하고 그들의 요구를 이해하는 단순한 문제였다. 그러나 오늘날 AI를 도입한 상호작용은 더 많은 에너지를 필요로 한다. 기업은 빠르게 변해가는 현대적 비즈니스 환경에서 CX 환경을 단단히 구축하고자 한다면 이같은 흐름에 적응해야만 한다.

아무리 AI가 대세인 시대라지만 데이터 없는 AI는 연료 없는 자동차나 다름없다. AI 시스템이 학습하고 개발할 수 있는 충분한 데이터를 확보함으로써 기업은 CX에서 AI 잠재력을 최대한 활용할 수 있을 것이다.

 

AI타임스 박혜섭 기자 phs@aitimes.com

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