2017년이 자동화의 해가 되는 이유

'인간은 일상적인 상호작용을 처리하기에는 너무 느리고 비용이 많이 듭니다'

NFV, SDN 및 5G 기술이 등장함에 따라 네트워크 자체의 지속적인 발전과 함께 네트워크 전반에 걸쳐 수집되는 정보의 양은 근본적으로 증가된 자동화에 대한 요구를 생성했습니다.

인간은 이제 많은 일상적인 상호 작용을 처리하기에는 너무 느리고 비용이 많이 듭니다. 밀레니얼 세대와 그 이하 세대는 어쨌든 콜센터 직원과 의사 소통하는 것을 좋아하지 않습니다.

그러나 고객은 여전히 ​​자신이 서비스를 구매하는 회사에서 자신이 보살핌을 받고 있다고 느끼고 싶어합니다. 2017년에는 4가지 트렌드가 결실을 맺어 성공적이면서도 점점 더 자동화된 고객 상호 작용으로 이어질 것입니다.

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1. 기계 학습 및 인공 지능

수익성을 유지하면서 고객에게 풍부한 경험을 제공하려는 조직의 경우 자동화가 유일한 해답입니다.

그러나 자동화 솔루션의 부정적으로 보이는 많은 비인간성은 머신 러닝과 인공 지능의 효과적인 활용으로 은폐될 수 있습니다.

예를 들어 머신 러닝이 배포되면 시스템은 특정 행동 패턴이 다음에 일어날 일을 암시한다는 것을 학습할 수 있습니다. 이동통신사의 경우 사기 또는 고객 불만이 임박했다는 신호일 수 있습니다.

머신 러닝을 통해 시스템은 다음 단계를 피하기 위해 상호 작용이 필요하다는 것을 이해하고 인공 지능을 적용하여 이전에 학습된 고객의 선호도에 따라 올바른 응답을 결정할 수 있습니다.

기업들이 이미 투자를 하고 있기 때문에 이는 2017년에 중요할 것입니다. 분석 회사인 ABI Research는 지금부터 2021년까지 모바일 사업자가 빅 데이터 및 머신 러닝 분석에 500억 달러 이상을 지출할 것으로 예상하며 가장 큰 성장은 예측 분석입니다.

이 회사는 머신 러닝이 이상 징후를 발견하는 데 탁월하므로 머신 러닝을 기반으로 하는 예측 분석 시장이 CAGR 50% 가까이 성장하여 5년 내에 120억 달러에 이를 것으로 예상한다고 지적했습니다.

2. 개인화

우리는 수십만 또는 수백만 명의 고객 중 하나일 뿐이지만 서비스 제공업체로부터 개인으로 대우받기를 기대한다는 기대가 점점 커지고 있습니다.

더 이상 같은 연령 그룹이나 지리적 위치의 모든 사람을 하나로 묶는 조잡한 인구통계학적 세분화로 처리하기에 충분하지 않습니다.

이전 구매 활동, 특정 제안에 대한 관심 가능성, 고객이 선호하는 커뮤니케이션 방식, 고객이 선호하는 채널을 고려하여 제공업체의 초개인화된 상호 작용이 기대됩니다.

오늘날의 다중 채널 세계에서 조직의 과제는 고객의 선호도에 따라 이러한 모든 채널에서 일관된 방식으로 커뮤니케이션하는 것입니다.

2017년에는 모든 것이 긍정적이지는 않은 과거 경험과 마케팅 및 고객 커뮤니케이션을 하나의 시장으로 세분화하는 새로운 기술을 활용함에 따라 기업의 개인화 활동이 점점 성숙해질 것입니다.

개인화 게임이 진행되었습니다. 고객은 더 이상 숫자가 되는 것을 받아들이지 않습니다. 그들은 그들이 선택한 방식으로 해결되기를 원하고 그들에게만 매력적인 제안을 하기를 원합니다.

3. 디자인 주도 CX

고객 경험(CX)은 시스템과 프로세스에 의해 주도되고 제어되지만 개인화의 증가가 고객의 선호도가 되면서 고객 커뮤니케이션의 한계가 더욱 부각되고 있습니다.

고객이 여전히 매력적이지 않은 형식의 커뮤니케이션으로 접근한다면 인공 지능, 옴니채널 일관성, 빅 데이터 분석 및 머신 러닝에 투자하는 것은 역효과입니다.

디자인 주도 커뮤니케이션을 통해 기업은 고객과 대화할 수 있어 고객이 알고 있고 관심을 갖고 각 고객이 보고 싶어하는 것을 이해한다는 인상을 줍니다.

디자인 주도 CX는 고객에게 매력적인 경험을 의미하고 고객이 더 많은 선호도를 드러내도록 장려하여 기존 관계에 깊이를 더할 수 있습니다.

그런 다음 신호를 받은 감정에 따라 적절한 목소리 톤으로 구성된 가장 관련성 높은 콘텐츠를 전송하여 추가할 수 있습니다.

2017년에는 디자인 주도 CX가 주류가 될 것입니다. 디자인은 그동안 간과되어 온 고객 경험의 주요 영역이기 때문입니다. 좋은 디자인은 고객 경험에 많은 가치를 더하며 비교적 간단하게 비즈니스 전체에 적용할 수 있습니다.

4. 채팅 봇 및 자연어

이제 기업은 자연어 이해를 제공하고 이를 고객에게 제공하는 옴니채널 경험에 구축해야 합니다.

자연어 이해를 통해 사용자는 일상적인 언어로 질문하고 원하는 응답을 얻을 수 있습니다.

그러나 효과적으로 달성하기가 어렵습니다. 복잡한 서비스 제공업체의 다중 제품, 다중 장치, 다중 제공 카탈로그에서 고객이 찾고 있는 것을 이해할 수 있는 도메인별 알고리즘이 필요합니다.

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자연어 이해 알고리즘은 우버 택시나 모든 트리밍이 포함된 피자를 주문하는 고객의 경우, 둘 다 단순한 상호 작용인 고객이 적절한 금액을 제공하는 특정 서비스 플랜이 포함된 새로운 모바일 장치를 원하는 고객과 상당히 다르게 보입니다. 필요한 데이터를 적절한 가격에 제공합니다.

2017년에는 자연어 이해가 소비자 서비스에서 더 중요한 역할을 할 것입니다. 스마트 TV와 스트리밍 서비스, IoT와 스마트 홈이 이러한 변화의 시작을 보게 될 것입니다.

최초의 상업용 자연어 이해 기반 앱은 2016년에 시장에 등장하기 시작했습니다. 밀레니얼 세대는 전화 통화를 피하면서 스마트폰 앱과 웹 앱에 끌릴 것입니다.

Siri 및 기타 개인 디지털 비서는 계속 개선되어 다양한 산업에서 고객의 자연어 요청을 이해해야 하는 부담을 더 많이 줄 것입니다.

이제 서비스 제공업체가 공급업체에 연락하여 자체 도메인별 자연어 이해 알고리즘 및 접점을 개발하도록 돕거나 더 잘할 수 있는 회사에 의해 상품이 될 위험이 있습니다.

출처:Alan Coleman, Brite:Bill CEO