생성형 AI를 통해 고객 가치를 높이는 세 가지 방법

그동안 생성형 AI를 활용해 실무자의 업무 생산성을 향상시키는 다양한 방안과 교육 사례들을 소개해왔습니다. 컨설팅 기업 딜로이트의 조사에 따르면, 대부분의 기업 리더들은 여전히 생산성 향상에 대한 큰 기대를 하고 있습니다. 그러나 이와 동시에 생성형 AI가 생산성 향상을 넘어 고객 가치를 극대화할 수 있는 방향으로 발전할 가능성에 대한 질문도 많이 제기되고 있습니다. 이 글에서는 생성형 AI를 활용하여 고객에게 어떻게 더 큰 가치를 제공할 수 있는지에 대한 방향을 탐구하고 공유하고자 합니다.

고객 가치를 높이는데 필요한 세 가지

기업이 고객에게 더 높은 가치를 제공하기 위해서는 세 가지 주요 요소가 필요합니다.

첫째, 고객의 요구를 깊이 이해하고, 이를 바탕으로 제품을 개발하거나 개선해야 합니다. 이를 위해 방대한 고객 데이터 분석이 필수적이며, 이를 이해하는 역량이 요구됩니다.

둘째, 고객 데이터에 기반하여 고객에게 맞는 콘텐츠를 적시에 제공해줄 수 있어야 합니다. 이는 디지털 환경에서 특히 요구되는 것으로 고객에게 제공되는 제품 그 자체 뿐만 아니라 고객이 자사의 제품을 탐색하는 웹페이지 등 고객의 접점 전반에 해당되는 사항입니다.

셋째, 실무자가 고객 가치 제공에 집중할 수 있도록 지원해야 합니다. 실무자들은 데이터 취합, 가공, 보고서 작성 및 기타 행정적 작업에 많은 시간을 소모하고 있으므로, 이러한 반복 작업을 최소화하여 고객 가치를 높이는 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 해야 합니다.

I. 데이터에 기반한 고객의 이해

고객의 요구를 정확히 이해하는 것이 중요하다는 것은 모두가 인식하고 있습니다. 문제는 단순히 몇 줄의 고객 의견을 읽거나 엑셀로 처리 가능한 양의 데이터일 때가 아니라, 수십만 건 또는 수백만 건에 이르는 방대한 고객 데이터를 분석해야 할 때 발생합니다. 이런 경우 Python과 같은 전문적인 데이터 분석 기술이 필요하지만 대다수 실무자들은 이러한 기술을 익히기 어려워 분석을 시작조차 하지 못하는 경우가 많습니다.

그러나 생성형 AI를 활용하면 서비스 기획자나 제품 담당자가 Python을 깊이 있게 배우지 않아도 쉽게 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 서비스 기획자나 제품 담당자도 생성형 AI를 활용하면 쉽게 Python 코드를 작성하여 다량의 데이터를 분석할 수 있고, 이를 기반으로 고객에 대해 더 깊게 이해할 수 있습니다. 이러한 깊은 고객 이해는 신규 제품을 기획하거나 기존 제품을 개선하는 것을 가능하게 합니다. 이 접근법은 IT 산업에만 한정되지 않고, 제조, 유통 등 다양한 산업에도 적용이 가능합니다.

II. 고객별 개인화된 콘텐츠 생성

고객의 요구를 정확히 파악했다고 해도, 각 고객에게 맞춤화된 콘텐츠를 제공하기 위해 필요한 알고리즘 개발은 상당한 자원을 요구합니다. 그러나 생성형 AI 기술을 활용하면 이전과 비교해 훨씬 적은 자원으로도 개별 고객 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있게 됩니다. 이는 특히 웹과 앱을 통해 제품을 제공하는 IT 기업에게 중요한 요소이지만, 이러한 기술의 적용은 IT 산업에만 국한되지 않습니다. 최근 모든 산업에서 고객 접점이 디지털 환경으로 이동하고 있으며, 이는 데이터 기반으로 고객에게 맞춤형 콘텐츠와 서비스를 제공하는 것이 고객 경험을 향상시키는 핵심이 될 수 있음을 의미합니다.

이를 실현하기 위해서는 서비스 기획자나 마케터가 생성형 AI를 보다 깊이 이해하고 활용할 수 있어야 합니다. 개발자 수준의 기술이 필요하지는 않지만 기획자와 마케터가 어떤 기능이 가능하고 무엇이 불가능한지를 이해하며, 이를 바탕으로 AI를 활용한 개인화된 서비스와 마케팅 캠페인을 효과적으로 기획할 수 있도록 지원하는 교육이 필수적입니다.

II. 고객 가치에 집중할 수 있도록 실무자의 생산성 높이기

고객 가치에 집중하는 것의 중요성을 인식하고 있지만, 현실적으로 실무자들은 반복적인 작업에 많은 시간을 소모하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 생성형 AI를 활용하여 단순 반복 작업을 자동화하는 봇을 개발함으로써 실무자의 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 이렇게 되면 실무자는 고객 가치를 높이는 활동에 더 많은 시간과 노력을 할애할 수 있습니다. 실제로, 데이터 취합 및 정리, 반복적인 커뮤니케이션과 같은 작업에 소요되는 시간을 줄임으로써 고객을 더 깊이 이해하고, 이를 바탕으로 새로운 아이디어를 도출하고 실행하는 데 집중할 수 있게 됩니다.

이를 위해 실무자가 개발자 수준의 기술을 갖추지 않더라도, VBA나 Python을 활용해 자신의 업무를 자동화할 수 있는 기초적인 코딩 기술을 배울 수 있도록 지원하는 교육 프로그램이 필요합니다. 이런 교육을 통해 실무자들은 생성형 AI 기술을 활용하여 업무 효율성을 극대화하고, 결과적으로 고객에게 더 큰 가치를 제공하는 방향으로 업무를 재구성할 수 있습니다.

생성형 AI가 기업 생산성 향상에 광범위한 영향을 미치는 것은 분명합니다. 하지만 앞서 알아본 것과 같이 실무자가 현재 수행하는 업무의 질을 향상시켜 결과물을 고도화하고, 결국 고객에게 제공할 수 있는 가치를 높이는 데에도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 과거에는 시간, 자원 그리고 역량의 문제로 분명 더 큰 가치를 만들어 낼 수 있음에도 불구하고 시도하지 못했던 것들이 생성형 AI의 도움으로 이제는 시도해볼 수 있게 되었습니다.

HRD 담당자로서 어떻게 하면 실무자들이 생성형 AI를 활용하여 더 높은 수준의 결과물을 만들어 낼 수 있도록 교육할 것인지를 고민하고 계시다면, 코멘토의 생성형 AI 교육 로드맵을 살펴보거나 직접 문의해 보는 것을 추천 드립니다. 이 교육 로드맵은 실무자가 AI 기술을 이해하고, 실제 업무에 적용하여 고객 경험을 개선하는 방법을 구체적으로 배울 수 있는 기회를 제공할 것입니다.