생성형 CRM이란 무엇이며 비즈니스에 어떤 의미가 있을까요?

여러분이 오늘 영업 담당자로서 새 계정을 배정받았다고 상상해 보세요. 회사 개요를 찾고, 최신 회사 뉴스를 확인하고, 적합한 연락 담당자를 찾고, 소개 이메일을 작성하는 데 몇 시간이 걸릴까요? 이번에는 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼이 이 모든 작업을 몇 초 만에 처리하여 이메일을 세밀하게 조정하고 더 빨리 보낼 수 있다고 상상해 보세요.

이것이 바로 생성형 인공 지능(AI)의 강력한 기능을 고객 데이터와 결합하여 팀의 생산성을 향상시키는 생성형 CRM이 여러분께 드리는 약속입니다.

Salesforce의 최고 디지털 전도사인 Vala Afshar는 이렇게 말합니다. "생성형 CRM은 CRM의 전기 자전거 버전입니다. 일반 자전거를 탈 수도 있지만, 굳이 그럴 필요가 있을까요?"

생성형 AI는 향후 몇 년 안에 부서 전반의 CRM을 재편할 것입니다. 이를 통해 기업은 영업, 서비스, 마케팅, 상거래 및 IT 상호 작용 전반에서 AI로 콘텐츠를 쉽고 빠르게 생성할 수 있습니다.

서비스 팀에서는 고객 문제를 이해하고 예측하며 이에 대응할 수 있는 더 스마트하고 개인화된 챗봇을 자동으로 생성할 수 있음을 의미합니다. 마케터라면 생성형 CRM을 통해 정확하고 매력적이며 검색 엔진에 최적화된 제품 설명을 더 빠르게 생성할 수 있습니다.

생성형 AI는 2022년 11월 ChatGPT 가 공개된 이후 많은 논의와 관심을 불러일으켰습니다. 이 기술은 기계 학습과 알고리즘을 사용 하여 텍스트, 오디오, 이미지, 코드 등의 콘텐츠를 생성합니다. Salesforce는 최근 세계 최초의 CRM용 생성형 AI인 Einstein을 출시했습니다.

살펴볼 내용:

• 생성형 CRM이란 무엇일까요?
• 생성형 CRM으로 생산성, 효율성 및 고객 관계를 향상시키는 방법
• 생성형 CRM은 실제로 어떻게 작동할까요?

생성형 CRM은 생성형 AI의 강력한 기능을 고객 데이터와 결합하여 생산성과 효율성을 향상시킵니다. 쿼리에 대한 답변, 대화형 텍스트 작성, 이메일 작성 등 수많은 기능을 수행할 수 있으며, 심지어 인간의 질병과 환경 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 이러한 기능을 더 많은 사람이 사용할수록 더 스마트하고 빨라질 것입니다.

생성형 CRM이 지루한 일상 업무를 대신 수행하면 사용자는 더 중요한 프로젝트에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다. 몇 초 만에 인터넷과 관련 데이터를 검색할 수 있기 때문에 고객 서비스 상호 작용 내에서 더 나은 답변을 작성하고 이러한 답변과 과거 상호 작용을 기반으로 지식 문서를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Salesforce의 AI 및 기계 학습 부문 수석 부사장인 Jayesh Govindarajan은 "아이디어에서 초안으로 넘어가는 과정에서 발생하는 번거로움을 획기적으로 줄여줍니다."라고 말합니다. "6회에 걸친 회의를 바탕으로 문서를 작성할 수도 있습니다. 또는 여러 대화 스트림을 요약하여 접근 방식을 개선하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 인사이트를 찾을 수도 있습니다."

사람들은 업무를 완료하기 위해 일상적인 작업에 많은 시간을 소모합니다. 새로운 소셜 마케팅 캠페인을 위한 신선한 광고를 구상하기 위해 데이터와 리서치를 샅샅이 뒤지고, 잠재 고객을 유치하기 위한 완벽한 이메일을 작성하고 또 다시 쓰며, 불만을 제기한 고객과의 대화에서 적절한 균형을 찾기 위해 고심합니다. 어떤 산업이나 부서에서 일하든 이 모든 과정을 간소화할 수 있는 도구가 있다면 어떨까요?

다양한 산업 분야에서 생성형 AI의 강력한 기능을 CRM과 결합하는 생성형 CRM 도구를 사용한다면 이는 곧 현실이 될 것입니다.

AI는 오래 전부터 사용되어 왔고, Salesforce의 Einstein은 매일 2천억 건 이상의 예측을 수행하고 있으며, 글쓰기용 ChatGPT 및 예술용 Dall-E 같은 생성형 AI 제품은 산업 전반의 사람들이 더욱 효율적으로 작업할 수 있도록 돕고 있습니다. 그렇다면 이것이 특히 고객 관계 구축 및 유지에 어떤 영향을 미치고 도움을 줄 수 있을까요?

"CRM용 생성형 AI의 강력한 힘은 궁극적으로 가치 실현 시간을 단축하는 것입니다."라고 Afshar는 말합니다.

이 기술은 많은 사람들이 인터넷에서 접하는 불필요한 정보를 걸러내는 데 도움이 될 것이라고 그는 덧붙입니다. 생성형 CRM은 올바른 질문을 하기만 하면 무엇을 검색해야 하는지 스스로 알아낼 만큼 지능적입니다.

야심 차게 신규 고객을 유치하고자 노력하고 있다고 상상해 보세요. 매력적인 영업 프레젠테이션을 만들기 위해 몇 시간 동안 데이터를 검토했는데, 알고 보니 데이터가 너무 오래됐다는 것을 발견합니다. 다음으로는 네트워크와 회사 웹사이트를 샅샅이 뒤져 가장 적합한 연락 담당자를 찾지만, 그가 2주 전에 퇴사했다는 사실을 알게 됩니다. 이러한 작업은 모두 새로운 관계를 구축하는 데 투입해야 할 귀중한 시간을 소모하는 반복적이고 지루한 작업입니다.

"CRM에서 수행되는 일반적 작업의 대부분은 반복적이고 자동화되어 있습니다."라고 Salesforce Futures의 수석 디렉터인 David Berthy는 말합니다. "이러한 작업의 속도를 높이면 더 빠르고 생산적으로 일할 수 있습니다. 그러면 대상 고객과의 관계 구축에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됩니다."

보안과 개인정보 보호 는 생성형 CRM의 핵심이 될 것입니다. 이는 생성형 AI에 대한 우려를 구체적으로 다루는 가이드라인과 함께 신뢰할 수 있는 AI를 위한 검증된 원칙을 기반으로 구축될 것입니다.

일부 생성형 AI 모델은 공개적으로 사용 가능한 데이터에만 의존하지만, 생성형 CRM은 공개 데이터와 안전한 개인 고객 데이터를 동시에 활용합니다. 이는 비즈니스에 신뢰할 수 있고 영향력 있는 기술을 만드는 데 있어 핵심적인 부분입니다.

"ChatGPT와 다른 시스템은 매우 강력하며 공개 데이터 출처를 기반으로 구축되었습니다."라고 Govindarajan은 말합니다. "하지만 기업에서 작동하려면 해당 조직에서 사용 가능한 데이터에 기반을 두어야 합니다. 공개 데이터와 개인 데이터를 통합할 수 있기 때문에 고객에게 더욱 신뢰할 수 있고 가치 있는 경험을 제공할 수 있습니다."

생성형 CRM을 활용하는 방법에 대한 더 많은 예시는 다음과 같습니다.

생성형 CRM은 지식 문서를 생성하고, 응답 시간을 개선하고, 고객 피드백을 분석하고, 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다. 고객과 가상 채팅을 하고 있다고 상상해 보세요. 고객이 메시지를 보내는 동안 Einstein이 수천 개의 웹 페이지와 데이터를 검색하여 최적의 답변을 작성합니다. 에이전트는 이 답변을 편집하여 고객이 기계가 아닌 사람과 대화하는 것처럼 느껴지도록 할 수 있습니다.

생성형 CRM은 리드 창출을 강화하고, 향후 판매 추세를 예측하고, 판매 데이터를 분석하고, 개인화된 커뮤니케이션을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 CRM은 회사에 대한 최신 정보를 찾아 회사 내 적절한 연락 담당자를 타겟팅할 수 있습니다. 그런 다음 이메일 초안을 작성하고 회사 또는 업계에 대한 최신 정보와 통계를 제공하여 미팅 준비에 도움을 줄 수 있습니다.

생성형 CRM은 검색 및 구매 기록을 기반으로 특정 고객을 타겟팅하여 시각적으로 매력적인 개인 맞춤형 광고를 디자인하고, 예측 모델을 구축하여 고객의 구매 행동을 예측하며, 인플루언서 캠페인을 생성합니다. 예를 들어, 텍사스주 오스틴의 인기 쇼핑 지역에 새로운 신발 매장이 생겼다고 상상해 보세요. 생성형 CRM은 해당 지역을 설명하는 소셜 미디어용 타겟 프로모션을 설계한 다음 과거 구매 또는 소셜 미디어 게시물과 댓글을 기반으로 매장을 방문할 가능성이 가장 높은 고객을 타겟팅할 수 있습니다.

"이것이 바로 생성형 AI가 데이터를 활용하여 실시간으로 방향을 안내하는 강력한 힘입니다."라고 Afshar는 말합니다. "궁극적인 이상향은 실시간 CRM의 생성 능력인 분석을 구체적 실행 전략으로 연결하는 것입니다."

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