고객 경험 최적화를 위한 AI 활용 방법, 사례, KPI 측정 방안

AI, 특히 AI 에이전트는 단순한 유행어로 끝날 수도 있고, 실질적인 비즈니스 혁신으로 이어질 수도 있습니다. 그 선택은 결국 기업에 달려 있습니다. 성공적으로 AI를 도입한 기업에게 AI는 고객 경험을 획기적으로 바꾸는 게임 체인저가 됩니다. 빠르게 변화하는 디지털 환경 속에서 AI 에이전트는 이제 단순한 기술 트렌드를 넘어, 고객 서비스를 위한 필수 도구로 자리 잡고 있습니다.

2025년에는 그 중요성을 더욱 공고히 할 몇 가지 혁신을 보게 될 것입니다. 이번 포스팅에서 AI를 고객 경험 전략에 통합하여 실질적인 비즈니스 성과를 거두는 방법을 소개합니다.

학습 내용

• 고객 경험에서 AI의 역할
• B2B, B2C 등 비즈니스 모델에 맞게 AI 맞춤화하기
• 실제 고객 경험 AI 활용 사례
• 고객 경험 AI를 시작하는 방법
• 비즈니스 지표 및 KPI로 성과 측정하기
• 2025 고객 경험 AI 트렌드 예측
• 성공적인 고객 경험 AI 도입을 위한 준비

먼저 AI의 다양한 유형과 고객 경험에 미치는 영향에 대해 살펴봅시다. AI는 예측 AI, 생성형 AI, AI 에이전트의 세 가지 주요 카테고리로 분류할 수 있습니다. 각 유형은 비즈니스가 고객과 연결하는 방식을 개선할 수 있는 고유한 이점과 애플리케이션을 제공합니다.

• 예측 AI: 이 유형의 AI는 고객 행동을 예측하고 리소스를 최적화로 할당하여 운영 효율성을 향상시키는 데 유용합니다. 예를 들어 예측 AI는 고객에게 필요한 것이 무엇인지 예측하고, 교대 근무에 적합한 직원 수를 파악하고, 가장 일반적인 고객 문의 사유를 예측하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 효과적인 사전 예방적 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.
• 생성형 AI: OpenAI의 ChatGPT와 같은 생성형 AI 툴을 통해 고객과 비즈니스 간의 상호작용을 더욱 자연스럽고 매력적으로 만들 수 있습니다. 개인화된 콘텐츠와 응답을 생성하여 고객 서비스 경험을 향상시켜 보세요. 예를 들어 AI는 개인화된 응답을 생성하고 대화를 요약하며 실시간 데이터 인사이트를 제공함으로써 고객 서비스 담당자 업무를 지원합니다.
• AI 에이전트: 가장 최신의 가장 진보된 형태의 AI로, 세일즈포스의 에이전트포스 같은 툴이 AI 에이전트 분야를 선도하고 있습니다. AI 에이전트는 대규모 작업 모델을 통해 복잡한 작업을 수행함으로써 기존의 워크플로를 뛰어넘습니다. 복잡한 프로세스를 자동화하고, 고객 상호작용을 기반으로 작업을 시작하며, 비즈니스가 설정한 범위 내에서 다양한 데이터 소스를 원활하게 통합할 수 있습니다. 에이전트포스는 Salesforce의 메타데이터 기반 플랫폼을 사용하여 데이터 신뢰와 운영의 우수성을 보장합니다. AI 에이전트는 상호작용할 수 있기 때문에, 고객 경험에서 이전에 볼 수 없었던 완전히 새로운 AI의 가능성을 열어줍니다!

고객 경험에서 AI를 활용하는 것은 B2B 환경과 B2C 환경에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 기업이 AI를 최대한 활용하려면 이러한 차이점을 먼저 이해해야 합니다.

B2B 고객 서비스 분야에서는 개인화가 필수입니다. 연구 결과에 따르면, 서비스 전문가의 81%가 B2B 고객이 이전보다 더 개인적인 접촉을 기대한다고 말합니다. 고객과 깊고 개인화된 관계를 구축하는 것은 고객 충성도를 높이는 데 매우 중요합니다. AI는 고객의 행동, 선호도, 요구사항에 대한 상세한 인사이트를 제공하여 기업이 개인화된 솔루션과 선제적인 고객 서비스를 제공할 수 있도록 돕습니다.

전문가 Tip: 에이전트포스는 AI가 생성한 응답에 기업의 어조, 스타일, 브랜드를 적용하여 보다 개인적이고 일관된 느낌을 줄 수 있습니다.

반면 B2C 기업은 운영 효율성과 확장성에 중점을 두면서도, 개인화된 경험을 제공하는 것처럼 보여야 합니다. AI는 고객과의 상호작용을 자동화하여 인간의 개입 필요성을 줄이고 고객 데이터를 기반으로 개인화된 추천을 제공하는 방식으로 업무를 효율화합니다. 예를 들어 에이전트포스 같은 AI 에이전트는 일상적인 고객 문의와 복잡한 고객 문의를 모두 처리하고, 거래도 처리합니다. 또한 상품 추천을 제공하여 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

B2B와 B2C 비즈니스의 공통점은 수백 가지의 운영 작업을 신속하고 정확하게 대규모로 처리해야 한다는 점입니다. AI는 이 분야에서 탁월한 능력을 발휘하여, 유관부서의 업무량을 조절해 줄 수 있습니다.

전문가 Tip: Slack 커뮤니티의 서비스 블레이저는 B2B 및 B2C 고객 서비스 팀 리더가 고객 경험에서 AI를 활용하기 위한 모범 사례를 배울 수 있는 훌륭한 리소스입니다. 또한 다음에 채용할 동료를 찾을 수 있는 좋은 장소이기도 합니다. 지금 바로 가입하세요!

세일즈포스는 매년 6천만 건 이상이 방문하는 도움말 페이지(Help Page)에 문제가 있었습니다. 담당자들이 비밀번호 재설정 같은 사소한 업무에 쫓겨 복잡한 문제 해결이 지연되고 있었죠. 효율성을 개선하기 위해 세일즈포스는 24시간 연중무휴로 운영되는 AI 컨시어지인 에이전트포스를 세일즈포스 플랫폼에 도입했고, 단 두 달 만에 에이전트포스를 배포했습니다. 에이전트포스를 통해 일상적인 고객 문의를 처리하고, 일반적인 작업을 수행하고, 복잡한 문제의 전체 맥락을 파악해 담당자에게 이관할 수 있도록 만들었습니다. 이러한 세일즈포스 CRM과 Data Cloud와의 통합을 통해, 에이전트포스는 방대한 양의 데이터에 액세스하고 그데이터를 분석해 즉각적이고 개인화된 답변을 제공할 수 있습니다.

현재까지 세일즈포스 사이트 내 고객 문의의 83%가 인간 담당자의 개입 없이 에이전트포스로 처리되어 문의 응답 대기 시간이 크게 줄었습니다. 에이전트포스는 일상적인 작업 처리, 상황에 맞는 정확한 답변 제공으로 담당자가 보다 심층적인 고객 관계 구축에 집중할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 전반적인 고객 만족도와 충성도가 향상될 수 있습니다.

이 기업은 고객층이 빠르게 확장되면서, 증가하는 서비스 수요를 처리할 수 있는 확장 가능한 솔루션이 필요했습니다. 연중무휴 24시간 스마트홈 기기 문제 해결을 제공하고 고객 지원 효율성을 향상하기 위해 세일즈포스의 에이전트포스를 선택했습니다. 처음에는 사전 구축된 솔루션에 회의적이었던 이 회사는, 에이전트포스가 기존 시스템과 매끄럽게 통합되며 자사에서 자체적으로 구축하려던 방식보다 훨씬 강력하고 확장성 높은 대안이라는 점을 깨달았습니다.

에이전트포스는 일상적인 고객 문의와 문제 해결을 자율적으로 처리합니다. 기업의 지식 베이스, 서비스 클라우드 및 IoT 장치에서 데이터를 가져와 상황에 맞는 정확한 응답을 제공합니다. 인간의 개입이 필요한 문제인 경우, 전체 맥락을 파악한 실시간 담당자에게 전체 맥락과 함께 전달하여 고객에게 매끄러운 고객 경험을 제공합니다. 이러한 AI 에이전트와 인간의 통합 방식을 통해 문제 해결 처리 시간을 단축합니다. 에이전트포스를 도입함으로써 이 기업은 서비스 담당자의 효율성 개선, 비용 간소화, 더욱 개인화된 고객 응대 효과를 얻었습니다.

한 럭셔리 여행사는 팬데믹 이후 서비스를 확장하면서 높은 고객 기대치를 동시에 충족하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. 80명의 고객 서비스 담당자가 연간 약 18만 건의 연락처를 관리하고 있어, 더욱 효율적인 시스템이 필요했습니다. 2022년에 Einstein 봇을 도입하여 쿼리의 10%를 자동으로 해결했습니다. 하지만 여전히 개인화된 고객 요청에는 서비스 담당자의 인적 지원이 필요했습니다.

효율성을 개선하기 위해 이 기업은 일상적인 고객 서비스 작업을 자동화하고 워크플로를 간소화하는 에이전트포스를 구현했습니다. 에이전트포스를 활용해 실시간 채팅을 통해 고객 요청의 30%를 AI 에이전트가 자율적으로 해결하게 되었습니다. 효율적인 통합으로 이전에는 6개월이 걸렸던 AI 에이전트 구축과 출시 작업이 단 2주 만에 완료되었습니다. 이를 통해 이 여행사는 더 빠르고 효율적인 고객 지원이 가능해졌습니다. 그 결과 증가하는 다양한 고객층의 수요를 충족하면서, 원활한 고품질 고객 경험을 제공할 수 있게 되었죠.

AI 에이전트를 생산적으로, 안전하게, 대규모로 활용하는 방법에 대한 인사이트를 찾고 계신가요? CRM 기능, 신뢰할 수 있는 데이터, AI, 그리고 분석 기능이 하나로 통합된 강력한 플랫폼. 이것이 바로 세일즈포스가 구축한 ‘Salesforce Advantage’입니다. 이처럼 모든 요소가 유기적으로 연결되어 있기 때문에 고객들은 AI 도구를 활용해 더 큰 비즈니스 성공을 거둘 수 있습니다.

앞으로 기업은 어떤 업무와 프로세스가 자동화에 적합한지, 인간의 개입이 필요한지 파악하는 역량을 갖춰야 합니다. 간단한 자동화부터 시작하여, AI 기술의 숙련도가 높아짐에 따라 점차 더 복잡한 AI 애플리케이션으로 발전하는 것이 앞으로의 방향입니다. 이러한 반복적인 접근 방식을 통해 기업은 AI 시스템에 대한 신뢰를 쌓고 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 고객 경험 관리 전략에 AI를 효과적으로 통합하려면 다음 단계를 고려하세요:

1. 주요 문제점 파악: 고객 여정에서 가장 중요한 문제점을 파악하는 것부터 시작해야 합니다. AI를 활용해 응답 시간 단축, 개인화 개선, 일상적인 작업 자동화 등의 문제를 해결하세요.
2. 데이터 클라우드 사용: AI 모델이 정확한 종합 데이터에 액세스할 수 있도록 하세요. 세일즈포스 Data Cloud를 사용하여 다양한 소스 데이터를 통합해 AI 이니셔티브를 위한 견고한 기반을 제공할 수 있습니다.
3. 워크플로 자동화: 세일즈포스 워크플로를 사용해 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하세요. 고객 서비스 담당자의 인지 부하가 줄어들고 서비스 운영 효율성이 향상됩니다.
4. 보안 구축: 데이터 보안과 신뢰성을 보장하기 위해 보안 레이어(Trust Layer)를 구축하세요. 이를 통해 조직 내부와 고객 모두에게 AI 기반 의사결정과 행동에 대한 신뢰를 얻을 수 있습니다.
5. 개인화된 상호작용: AI를 활용해 개인화된 상호 작용을 대규모로 제공할 수 있습니다. B2B든 B2C 환경이든, 개인화는 강력한 고객 관계를 구축하고 고객 만족도를 향상시키는 데 핵심적인 요소입니다.
6. 모니터링 및 반복: AI 이니셔티브의 성과를 지속적으로 모니터링하고 피드백과 데이터 인사이트를 기반으로 반복하세요. 이를 통해 AI 전략이 효과적이고 비즈니스 목표에 부합하게 작용하고 있는지 파악할 수 있습니다.

고객 경험에 있어 AI는 프로세스 자동화, 비용 절감, 고객 서비스 혁신의 잠재력이 있습니다. 하지만 결함이 있는 프로세스를 자동화한다면 비효율성이 확대될 뿐입니다. 예를 들어 자동화된 고객 프로세스의 80%가 잘못된 프로세스를 바탕으로 하고 있다면, 결국 고객 경험의 불만족도가 더욱 높아질 것입니다. 최상의 고객 경험을 제공하려면 자동화할 프로세스가 완전히 최적화된 상태인지 확인하는 것이 매우 중요합니다.

전문가 Tip: 혼자서 모든 걸 해결하려 하지 마세요. 고객이 직접 아이디어를 제안하고 귀사의 계획을 확인할 수 있도록 참여시키세요. 이때 중요한 역할을 하는 것이 지식 관리입니다. 명확하고 이용 가능한, 정확한 정보가 뒷받침되지 않으면 향후 고객 경험을 개선하기 위한 모든 노력이 위태로워질 수 있습니다.

고객 경험에서 AI의 효과를 측정하려면 기업은 다음과 같은 핵심 성과 지표(KPI)에 집중해야 합니다:

• 비용 절감: AI의 주요 장점 중 하나는 운영 비용을 절감할 수 있다는 점입니다. 일상 작업을 자동화함으로써 기업은 인건비를 절감하고 리소스를 더욱 효율적으로 사용할 수 있습니다.
• 고객 만족도: 비용 절감은 중요하지만, 그 때문에 고객 만족을 희생해서는 안 됩니다. AI는 프로세스를 간소화하고 빠른 응답을 제공할 수 있지만, 그러면서도 전반적인 고객 경험도 향상시켜야 합니다. 고객이 AI를 통해 도움을 받고 있나요, 아니면 불만을 느끼고 있나요? 정기적인 고객 만족도 조사와 효과적인 피드백 관리는 AI 활용과 관련해 무엇이 비즈니스에 효과가 있고 반대로 무엇이 개선되어야 하는지 파악하는 데 도움이 됩니다.
• 매출 성장: AI를 포함한 많은 비즈니스 이니셔티브의 주요 목표는 매출 성장을 촉진하는 것입니다. AI는 영업 프로세스를 개선하고, 마케팅 활동을 개인화하며, 고객 서비스를 향상시킴으로써 이러한 목표에 기여할 수 있습니다. 이러한 개선이 실제 수익으로 어떻게 연결되는지 추적하는 것이 중요합니다. AI 기반 추천이 매출 증대로 이어지고 있나요? 개인화된 마케팅으로 전환율이 향상되었나요? 이러한 지표를 면밀히 모니터링하면 AI가 비즈니스 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있는지 확인할 수 있습니다.

전문가 Tip: 위 3 가지 KPI 외에 'AI 에이전트 유지율 및 만족도’ 의 중요도가 높아지고 있습니다. 기업이 고객 NPS 를 측정하는 것처럼, 이제 글로벌 탑 기업들은 직원들의 NPS를 추적합니다. 효과적인 AI 활용은 반복적인 저부가가치 업무의 부담을 덜어주어 고객 서비스 담당자의 번아웃을 줄여줍니다. 또한 에이전트포스는 AI 데이터 분석가, 개인화 전문가, AI 도입 전문가 등 새로운 고객 서비스 직무 역할과 역량을 확장할 수 있는 길도 열어줍니다.

고객 경험 개선에 AI를 활용하려면 지속적인 시스템 개선과 비즈니스 지표 조정이 필수적입니다. 정기적으로 효과적인 AI 요소와 그렇지 않은 요소를 평가함으로써, 기업은 고객 경험에 대한 AI 투자의 정당성을 확보할 수 있으며 더 나은 성과를 위한 전략을 정교하게 다듬을 수 있습니다.

2025년의 고객 경험 AI 트렌드를 예측해 볼 때, 고객 경험에 AI를 통합하는 방식은 계속 발전할 것입니다. 다음은 AI가 고객 경험을 어떻게 변화시킬지에 대한 네 가지 주요 예측입니다:

1. AI 에이전트 도입 증가: 기업은 복잡한 작업을 자동화하고 운영 효율성을 높이기 위해 AI 에이전트를 점점 더 많이 도입할 것으로 예측됩니다. 이를 통해 원활하고 개인화된 고객 상호작용이 더욱 잘 이루어지고, 고객과 '대화'하는 AI 에이전트가 등장할 것입니다
2. B2B 분야 개인화 강화: B2B 기업은 AI를 활용해 고객과 더욱 깊고 개인화된 관계를 구축할 것입니다. AI는 고객 행동에 대한 상세한 인사이트를 제공하여 기업이 맞춤형 솔루션과 사전 예방적 지원을 제공할 수 있도록 지원합니다.
3. B2C 분야 운영 효율성 강화: B2C 기업은 운영 효율성과 확장성을 개선하기 위해 AI를 사용하는 데 주력할 것입니다. AI는 문의를 처리하고, 거래를 처리하고, 개인화된 추천을 제공하여 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.
4. 진화하는 직무 역할: 고객 서비스에 AI를 통합하는 것은 기술뿐만 아니라 사람에 관한 문제이기도 합니다. AI 고객 경험 전략가, AI 데이터 분석가, AI 트레이너와 같은 새로운 직무가 등장하고 있습니다. 이미 많은 기업이 이미 AI 관련 인재를 유치하고 혁신을 주도하는 매력적이고 기술 지향적인 직책을 신설하고 있습니다. 이러한 직무 역할의 진화는 AI 시스템을 관리하고 최적화하는 데 있어 인간의 전문성이 얼마나 중요한지를 나타냅니다.

전문가 Tip: 생성형 AI 가 인간과 같은 방식으로 말하며 , 고객이 선호하는 언어로 고객을 이해하기를 기대합니다.

고객 경험의 미래는 지능적인 AI 통합에 달려 있습니다. 이에 세일즈포스는 비즈니스 전반에 걸쳐 모든 형태의 AI 사용을 가속화할 수 있는 통합된 플랫폼을 구축했습니다. 이러한 세일즈포스 플랫폼의 장점은 비즈니스 및 IT 리더들에게 핵심 차별화 요소로 인정받고 있습니다.

다양한 유형의 AI와 AI 애플리케이션을 이해함으로써, 기업은 앞으로 더욱 개인화되고 효율적이며 영향력 있는 고객 상호작용 경험을 제공할 수 있습니다. 세일즈포스의 강력한 AI 에이전트 도구와 프레임워크는 이러한 진화를 성공적으로 탐색하는 데 필요한 모든 지원을 제공합니다.

AI 시대 성공하는 기업은 고객 경험에 빠르게 AI를 도입하는 기업입니다. 지금 바로 조치를 취하세요. AI 기반 혁명의 선두에 서서 장기적인 성공과 고객 충성도를 확보할 수 있습니다!