고객 요구에 AI적용

이 기사는 프랑스 IT & 스마트팩토리 컨설팅회사인 Capgemini의 Adrian 컨설턴트와(23년 동안 Capgemni와 함께 자동차, 항공우주, 국방, 이산형 및 연속형 공정 기반 제조 공급망 컨설팅. 컨설팅 전문 분야는 비즈니스 모델, 운영 모델, 프로세스 개선 등 구매 및 공급망 전략)와 Duncan컨설턴트(북아메리카 Capgemini에서 마케팅, 영업, 상업 및 서비스 조직을 위한 부문 간 경험 전략, 설계 및 운영 모델 변혁을 추진)의 대담내용입니다.

새로운 역량이 제조업체에 도입됨에 따라 고객 경험은 어떻게 진화될 것으로 생각하나?
지금은 제조업자들에게 관심을 불러 일으키고 있는 시간이다. 디지털 혁신 프로젝트 수행조직은 고객과 소비자를 비즈니스 운영의 중심에 둘 수 있는 기회를 갖는다. 그리고 우리가 알고 있듯이, 강력하고 매력적인 고객 경험은 오늘날 시장의 주요 차별화 요인이 된다.
최근의 사태로 직접 대면 회의는 줄어들고 디지털 또는 비접촉식 계약은 더 필요할 것이고, 이는 고객 경험을 발전시키는 데 도움이 되는 새롭고 혁신적인 채널이 될 수 있다. 음성 검색, AR, AI는 모두 고객이 채널 사이와 내부를 원활하게 이동하여 일관된 경험을 유지하도록 유도한다.
흥미롭게도, 웹 사이트와 포털은 앞으로 덜 중요해질 것이다. 왜냐하면, 이러한 새로운 경험은 고객들이 정보검색 여행에서 “필요 곳”에서 정보와 서비스를 더 빠르고 직접적으로 찾을 수 있기 때문이다. 또한, 디지털 트윈이 제대로 만들어지면, 고객은 제조업체가 정한 제품 기준이 아닌, (고객 또는 최종 고객의 관점에서) 그들이 하고 싶은 또는 필요한 기술을 바탕으로 제품 선택을 할 수 있게 된다. 따라서, 대량의 데이터를 수집하고 보유하여 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있는 제조사는 경쟁 우위에 서게 될 것이다.

AI 유도 판매전략에 대한 개요를 간략히 설명하면?
AI 유도 판매를 통해 분석방법은 기술분석에서 예측 및 처방 분석으로 전환할 수 있다. 이 프로세스는 (규정된 판매 프로세스가 아닌) 구매자 프로세스와 행동을 이해하기 위한 과학적 데이터 중심 접근법에 고객 및 판매 데이터를 사용한 것이다. 이것은 고객 파이프라인 단계에 대한 보다 객관적인 견해를 창출한다. 또한 과거 및 성향 모델링을 기반으로 한 판매 프로세스에서 최적화를 통해 구매 가능성이 높은 고객과 구매 프로세스에서 탈락할 수 있는 고객을 식별할 수 있으며, 대부분 효과적으로 가능성이 높은 중재 및 권장 조치에 대한 경고도 확인할 수 있다. 또한 AI 기능은 영업 상담 계획을 최적화하고 그에 따라 계약을 조정할 수 있다.

또한 제조업체는 단순히 어떤 고객을 대상으로 어떤 채널을 통해 어떤 제품을 판매하는지(그리고 어떤 가격에 판매하는지) 뿐만 아니라 누가 제품이나 서비스를 구매할 것인지, 어떤 채널이 가장 잘 반응할 것인지, 그리고 어떤 메시지가 가장 잘 전달될 것인지를 살펴봄으로써 AI 판매 능력을 향상시킬 수 있다.

제조업체는 고객에 대한 보다 전체적인 시각(예: 고객 친밀도, 개인화, AI 유도 판매)을 창출하여 무엇을 얻을 수 있는가?
고려해야 할 두 가지 유형의 고객이 점점 증가하고 있다는 점을 구별하는 것이 중요하다. :

• 최종 고객: 제조업체의 최종 고객에 대한 보다 전체적인 관점은 제품 및 서비스 개선을 위한 소비자 중심의 중요한 통찰력을 제공하고 새로운 제품 개발/R&D 요구를 이해할 수 있다. 고객들에게 소리(정보)를 전달하여, 그리고 그들의 제품/서비스에 대한 감정과 인식을 이해함으로써, 더 나은 경험을 전달하는데 도움을 줄 수 있다.
• 1차고객: 제조업체는 고객을 보다 총체적으로 파악한 후 직접 고객 구매 패턴을 기반으로 cross-selling과 up-selling 기회를 식별할 수 있다. 세분화를 통해 행동, 태도 및 니즈를 더 잘 이해할 수 있다. 외관상 모델링을 통해 더 많은 잠재력을 공략할 수 있을 것이다. 직접 고객이 제조업체와 어떻게 상호작용하는지(즉, 언제 어디서)에 대한 통찰력을 개선하여 고객 선호도에 따라 참여 기회를 확장하는 데 도움이 될 것이다.

안전을 강조하는 기존 제조업의 경험이 오늘날의 환경에 도움이 된다고 생각하나, 아니면 과거 학습에서 끌어내기에는 너무 진부하다고 생각하는가?
그렇다, 판데믹 이전에 안전을 강화하는데 사용된 유용한 기존의 도구와 사례가 있으며 입증된 것으로 생각한다. 일부 사례를 보면 일관된 작업수행과 잘 문서화된 정책과 명확한 절차가 포함되어 있다. 그러나 여기서 살펴본 바와 같이, 완전히 통합되기 위해서는 많은 새로운 기능이 개발되어야 한다.

오늘날의 환경에서 우리가 겪고 있는 이러한 모든 변화에 적응하려고 노력하는 제조업체에게 해줄 조언은?
중요한 조언은 제조업체들이 관련 데이터와 통찰력을 얻기 위해 기술을 적절히 활용하고 있는지 확인하는 것이다. 일반적인 종이 기반 프로세스로는 이와 같은 종류의 귀중한 정보에 접근할 수 없기 때문에, 새로운 기능을 신뢰하는 것이 중요하다.

출처 : ManufacturingTomorrow
번역 : K-SmartFactory