고객 성공 관리를 위한 AI 솔루션 및 활용 사례

고객 성공 관리 분야에서 AI의 도입이 빠르게 확산되고 있습니다. 기업들은 다양한 AI 도구를 통해 고객 이탈률 감소, 응답 속도 개선, 셀프서비스 강화 등 CX 핵심 지표를 실질적으로 개선하고 있습니다. 글로벌 기업들의 AI 활용 사례를 통해, AI가 고객 전략을 어떻게 성장시키고 있는지, 그리고 이를 실무에 어떻게 적용할 수 있을지 확인해 보세요.

비밀번호를 재설정하거나 문제가 생겨 빠르게 해결해야 했던 경험, 누구나 한 번쯤 있으시죠? 이럴 때 바로 세일즈포스 도움말 페이지가 큰 힘이 됩니다. 연간 6천만 회 이상의 방문 수를 기록하는 이 페이지는 단순한 문제 해결부터 개발자 지원까지 다양한 상황에서 활용할 수 있습니다. 하지만 도움이 필요할 때 더 빠르고 개인화된 지원을 받을 수 있다면 어떨까요?

세일즈포스는 고객 성공에 AI를 접목해 고객 경험을 한층 더 향상시킬 기회를 발견했습니다. Agentforce를 사용해 반복적인 요청을 간소화하고, 고객 지원 담당자가 보다 복잡하고 중요한 문제에 집중할 수 있도록 했죠. 이를 통해 세일즈포스는 고객 스스로 해결할 수 있는 환경을 강화하고, 대기 시간을 줄이며, 담당자가 보다 가치 있는 1:1 고객 지원에 집중할 수 있는 기반을 마련했습니다.

오늘날 AI는 고객 경험(CX) 리더의 핵심 고객 성공 지표를 변화시키는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 기업이 고객의 니즈를 예측하고, 경험을 간소화하며, 참여도를 높이는 데 도움을 줍니다. 방대한 데이터 세트를 분석함으로써, CX 리더가 이전과는 전혀 다른 방식으로 핵심 성과 지표(KPI)를 최적화할 수 있도록 지원합니다.

고객 성공을 위한 AI: 모든 기업이 혜택을 누릴 수 있는 AI

AI의 혜택을 누리는 것은 기술 대기업만이 아닙니다. 기업의 규모와 업종을 막론하고, 다양한 조직들이 AI 도구를 사용해 고객 경험을 혁신하고, 핵심 성과 지표(KPI)를 개선하고 있습니다. 실제 AI 활용 사례를 통해 확인해 보세요.

실제 AI 활용 사례

OpenTable은 전 세계 6만 개 이상의 레스토랑과 협력하며, 연간 17억 건이 넘는 좌석 예약을 지원하는 레스토랑 기술 선도 기업입니다. 이들은 AI와 Agentforce를 통해 예약변경, 포인트 적립과 같은 반복적인 작업을 자동으로 처리합니다. 덕분에 상담원들은 복합적인 상황에서 탁월한 서비스를 제공하는 데 집중할 수 있었죠.

Adecco Group은 세계 최대 규모의 인재 솔루션 기업 중 하나로 연간 3억 건의 지원서를 처리하고, 매일 100만 명 이상의 인재를 글로벌 기업에 연결하고 있습니다. 이들 또한 AI를 통해 행정 업무를 자동화해 채용 담당자가 지원자에게 더 집중할 수 있는 환경을 만들었습니다.

UserTesting은 디지털 경험에 대한 고객 피드백을 빠르게 제공하는 플랫폼 기업입니다. 이들은 AI를 활용해 사용자 인터뷰 영상 속에서 반복적으로 나타나는 주제나 핵심 인사이트를 자동으로 추출하고 있습니다.

“이제 더 이상 몇 시간씩 영상을 보며 메모하고, 핵심 내용을 찾아 헤맬 필요가 없어요. AI가 대화에서 반복적으로 나타나는 내용과 공통된 의견을 알려주니까요.” – UserTesting의 최고 제품 책임자(CPO) 미셸 엥겔(Michele Engel) AI 덕분에 그녀의 팀은 분석 시간을 대폭 줄이고, 인사이트의 질을 한층 끌어올릴 수 있었습니다.

AI가 없으면 놓치는 것들

AI는 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 트렌드를 예측하는 강력한 역량을 갖추고 있습니다. 이러한 능력은 1) 고객 경험을 직접적으로 개선하는 동시에, 2) 성과 지표 측정 방식에도 큰 변화를 가져옵니다.

먼저, 고객에게 보다 매끄럽고 개인화된 경험을 제공해 참여도, 만족도, 그리고 충성도를 높일 수 있습니다. 동시에 AI 도구는 실시간으로 방대한 데이터를 분석해, 핵심 지표를 더 정밀하게 추적하고 측정할 수 있도록 도와줍니다. 경험 향상과 정밀한 측정이 맞물리면서, 기업은 전략을 더 정교하게 다듬고 성과를 높일 수 있는 강력한 경쟁력을 갖추게 되는 것이죠.

주목해야 할 KPI와 AI의 역할

어떤 AI 도구를 도입할지 고민하기 전에, 먼저 우리가 주목해야 할 핵심 지표들과 AI가 어떻게 이것을 개선할 수 있는지 간단히 살펴보겠습니다.

• 고객 만족도(CSAT): 고객이 제품이나 서비스에 얼마나 만족하는지를 측정합니다. AI는 설문 데이터와 피드백을 분석하여 트렌드를 파악하고 만족도를 높일 수 있습니다.
• 순 고객 추천 지수(NPS): 고객이 브랜드를 추천할 가능성을 측정합니다. AI는 추천자와 비추천자의 행동 패턴을 분석하고, 그에 기반한 실질적인 개선안을 제시합니다.
• 고객 노력 지수(CES): 고객이 문제를 해결하거나 거래를 완료하는 데 얼마나 수월했는지를 나타냅니다. AI는 복잡한 프로세스를 간소화하고, 자동화된 응답 시스템을 통해 고객의 부담을 줄일 수 있습니다.
• 최초 문의 해결률(FCR) 및 평균 해결 시간: 최초로 발생한 문제가 해결된 비율과 고객 요청을 처리하는 데 걸리는 평균 시간을 나타냅니다. AI 챗봇이나 실시간 데이터 기반 지원 도구는 즉각적인 응답을 제공하거나 상담원에게 실시간 인사이트를 전달함으로써 문제 해결 시간을 단축시킬 수 있습니다.
• 이탈률/유지율: 서비스를 중단하는 고객과 계속 이용하는 고객의 비율을 보여주는 지표입니다. AI는 고객 이탈을 예측하고, 사전에 대응할 수 있는 유지 전략을 설계하는 데 도움을 줍니다.
• 참여율: 고객이 브랜드와 얼마나 활발히 소통하고 있는지를 나타냅니다. AI는 참여 데이터를 추적하고 분석해, 개인화된 전략을 제안함으로써 상호작용을 촉진하게 되는 것이죠.

결국 고객 추천 지수(NPS), 고객 생애 가치(CLV), 이탈률 등 개선하고자 하는 KPI가 무엇이든 간에, AI를 잘 활용하면 그 효과는 분명합니다. 이제 실제 어떤 도구와 사례들이 있는지 좀 더 구체적으로 살펴볼까요?

고객 경험 개선을 위한 AI 도구: AI 활용 사례별 정리

아래에서는 고객 경험(CX)에서 자주 마주하는 과제를 유형별로 나누고, 이에 적합한 AI 도구를 함께 소개합니다. 각 도구가 어떻게 문제를 해결하고 지표를 개선하는지 살펴보세요.

1. AI를 통한 고객 행동 예측 개선

영향을 받는 CX 지표: 고객 만족도(CSAT), 고객 유지율, 재구매율

기업이 고객 행동을 이해하고 예측할 수 있다면, 더 나은 고객 경험을 미리 설계하고 선제적으로 대응할 수 있습니다. 예측 분석은 과거 및 실시간 데이터를 바탕으로 구매 패턴, 이탈 가능성, 제품 선호도 등을 예측해줍니다.

도구: 예측 분석 플랫폼

이 플랫폼은 머신러닝 알고리즘을 통해 고객 행동의 트렌드를 찾아내고, 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. CRM 시스템과 통합되어 고객 프로필을 지속적으로 업데이트하며 정교한 예측을 가능하게 합니다.

AI 활용 사례: 럭셔리 유통 브랜드 Saks는 AI와 자사 데이터를 활용해 온라인, 모바일, 오프라인 매장에 이르기까지 고객 맞춤형 쇼핑 경험을 제공합니다. 이러한 개인화 전략은 고객 충성도를 높이고, 프리미엄 쇼핑 경험을 한층 고도화하고 있습니다.

2. 개인화를 통한 고객 유지 강화

영향을 받는 CX 지표: 고객 유지율, 고객 생애 가치(CLV), 평균 주문 금액(AOV)

AI 기반 개인화 도구는 고객의 행동, 선호도, 과거 데이터를 분석하여 채널 전반에 걸쳐 고객 상호작용을 맞춤화합니다. 이러한 도구는 고객 개개인이 이해 받고 존중받고 있다고 느끼게 합니다.

도구: 개인화 엔진

이 AI 도구는 검색 기록, 구매 데이터, 피드백을 분석해 실시간 콘텐츠 추천, 맞춤형 이메일 캠페인, 타깃 프로모션 등 다양한 방식으로 고객 경험을 세밀하게 조율합니다.

AI 활용 사례: 보험 및 금융 서비스 기업 Nationwide는 AI를 고객 데이터 플랫폼 및 디지털 자산 관리 시스템과 연계해, 한층 정교한 개인화 전략을 펼치고 있습니다. 그 결과, 캠페인과 웹 경험이 고객 한 명 한 명에게 꼭 맞는 것처럼 느껴지는 ‘맞춤형 연결’을 실현하고 있죠. 중요한 것은 고객의 참여율을 높이고, 재방문을 유도하는 연결고리를 만드는 것입니다.

3. AI를 통한 고객 이탈 방지 및 인사이트 향상

영향을 받는 CX 지표: 이탈률(Churn Rate), 순 고객 추천 지수(NPS), 고객 노력 지수(CES)

AI 기반 감정 분석 도구는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 채팅 기록, 이메일, 소셜 미디어 등을 분석하고, 고객의 감정과 불만을 미리 파악합니다. 이러한 플랫폼은 방대한 피드백 데이터를 처리하여 실시간 인사이트와 시각적 대시보드를 제공합니다. 이를 통해 기업이 선제적으로 문제를 해결하고 고객 이탈을 줄일 수 있도록 돕습니다.

“고객이 직접 말하지 않아도, 그들이 플랫폼을 어떻게 탐색하고 경험하고 있는지를 많은 데이터를 통해 파악할 수 있어요. 기존에는 낮은 NPS 점수, 고객 만족도(CAT) 설문, 혹은 화난 고객의 이메일처럼 고객이 문제를 말해줄 때까지 기다려야 했습니다. 하지만 지금은 그런 문제가 발생하기 전에 감지할 방법이 많이 생겼죠.” – BetterUp의 고객 성공 부문 수석 부사장(SVP) Sarah Parker

도구: 감정 분석 소프트웨어, VoC 분석 플랫폼

AI 기반 감정 분석 소프트웨어와 VoC 분석 플랫폼은 기업이 고객 이탈을 사전에 방지하고 인사이트를 강화할 수 있도록 지원합니다. 이 도구들은 자연어 처리(NLP)를 통해 고객 피드백의 감정을 점수화하고, 테마와 트렌드를 시각화해 보여줍니다. 이를 통해 고객의 불만을 조기에 파악하고 대상의 우선순위를 정할 수 있도록 합니다. 또한 방대한 양의 피드백을 분석해 주요 주제와 트렌드를 파악하고 메시지를 개선하고 고객 참여 전략을 정교화하도록 돕습니다. 이처럼 AI 도구는 많은 플랫폼에서 시간 흐름에 따른 감정 변화를 시각화하는 대시보드를 제공하여 기업이 데이터 기반의 의사결정을 통해 고객 경험을 향상할 수 있도록 지원합니다.

AI 활용 사례: 한 숙박 브랜드는 TripAdvisor와 Google 리뷰를 분석해 체크인 대기 시간에 대한 반복적인 불만을 발견하고, 운영 프로세스를 조정해 지연 문제를 해결했습니다.

4. AI 자동화를 통한 고객 지원 최적화

영향을 받는 CX 지표: 최초 응답 시간, 문제 해결 시간, 운영 효율성

AI 기반 자동화 도구는 반복적인 작업을 효율적으로 처리해줍니다. 이로 인해 고객 요청이 더 빠르게 해결되고, 상담원은 복잡한 문의에 집중할 수 있어 전반적인 운영 효율성과 일관된 서비스 품질이 향상됩니다.

도구: 자율형 에이전트 (Autonomous Agents)

자율형 에이전트는 독립적으로 일련의 작업을 수행할 수 있는 고도화된 AI 도구입니다. 이들은 업무를 처리하며 점차 데이터를 학습해 성능을 개선해 나갑니다.

AI 활용 사례: 한 소매 기업은 자율형 에이전트를 교육해 전체 고객 문의 중 70%를 자동으로 처리하게 했습니다. 제품 재고나 반품 정책에 대한 질문을 스스로 처리하고, 해결이 어려운 경우에는 관련 맥락과 함께 상담원에게 자동으로 전달됩니다. 그 결과 상담원의 업무 부담이 크게 줄고, 응답 품질이 향상되었습니다.

5. 셀프서비스 역량 강화

영향을 받은 CX 지표: 최초 문의 해결률, 고객 노력 지수(CES), 운영 비용

AI 도구는 고객이 스스로 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이는 상담원에 대한 의존도를 줄이면서도 높은 수준의 서비스를 유지하는 데 기여합니다.

도구: 서비스 클라우드 셀프서비스

Agentforce는 고객이 언제 어디서든 필요한 정보를 빠르게 찾고, 개인화된 지원을 받을 수 있도록 연결해줍니다. 규모에 상관없이 일관된 셀프서비스 경험을 제공하는 것이 장점입니다.

AI 활용 사례: 금융 기관에서는 Service Agent와 같은 AI 기반 셀프서비스 도구를 도입해 고객 만족도를 높이고, 문의 건수를 효과적으로 감소시키고 있습니다. 이러한 도구는 고객에게 선제적이고 빠른 해결 방안을 제공해, 스스로 문제를 해결할 수 있는 역량을 강화합니다.

AI 에이전트가 이러한 활용 사례를 하나로 모으는 방법

AI 에이전트가 계속해서 발전함에 따라, 고객 성공 전략에 미치는 영향은 점점 더 커지고 있습니다. AI 기반 인사이트를 활용하면 고객의 니즈를 사전에 파악학도, 맞춤형 상호작용 전략을 세우며, 핵심 성과 지표(KPI)를 효과적으로 개선할 수 있습니다. 이처럼 AI는 행동을 예측하고, 경험을 개인화하며, 운영을 간소화하는 능력을 바탕으로 탁월한 고객 경험을 제공하기 위한 필수 도구로 자리 잡고 있습니다. 이 도구를 적극적으로 도입하는 기업은 단순히 KPI를 높이는 데 그치지 않고, 더욱 깊고 충성도 높은 고객 관계를 구축하게 될 것입니다.