고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어는 고객 및 잠재 고객과의 상호작용을 관리하는 데 필수적입니다. 예측 분석과 같은 인공 지능(AI) 기능을 통합하면 CRM을 한 단계 업그레이드할 수 있습니다. AI 예측 분석은 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 데이터를 분석하고 패턴을 식별합니다. 이를 통해 기존 분석 방법보다 더 정확한 예측과 세분화가 가능합니다.
효과적으로 활용하면 AI 예측 분석은 영업, 마케팅, 고객 서비스 전반에 걸쳐 상당한 이점을 제공합니다. AI를 활용하는 기업은 하이퍼 개인화, 최적화된 리소스 할당, 향상된 성과를 통해 경쟁 우위를 확보합니다. 그러나 구현에는 신중한 데이터 통합과 모델 개발이 필요합니다.
CRM에서 AI 예측 분석의 힘
CRM 시스템에는 고객 데이터의 보물 창고가 있습니다. CRM의 AI 예측 분석은 미묘한 패턴을 감지하고 예측을 하는 기계 학습 알고리즘을 통해 이 데이터의 가치를 잠금 해제합니다. CRM 시스템에 통합되면 AI 분석은 고객 데이터를 분석하여 주요 기능을 알리고 최적화하는 통찰력을 생성할 수 있습니다.
IDC에 따르면, 빅데이터와 비즈니스 분석 분야의 전 세계 매출은 2019년 1,890억 달러에서 2022년 2,740억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상되며, 이는 연평균 성장률 13.2%를 기록할 것으로 예상됩니다.
CRM에서 AI 예측 분석을 통해 가능해진 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 개인화된 추천
- 예측 리드 스코어링
- 이탈률 분석
- 다음으로 좋은 조치
- 판매 및 마케팅 최적화
빅데이터와 분석 지출이 엄청나게 증가한 것은 기업들이 AI 기반 통찰력이 CRM 기능 전반에 걸쳐 엄청난 가치를 제공할 수 있다는 것을 인식하고 있다는 것을 보여줍니다.
엄청난 양의 고객 데이터를 활용하여 CRM의 AI 예측 분석은 기존 분석 방법보다 더 정확한 예측과 세분화를 제공합니다. 이를 통해 브랜드는 각 고객 또는 세그먼트에 맞게 참여를 조정하고 경험을 개인화할 수 있습니다.
전반적으로 AI 예측 분석을 CRM 시스템에 통합하면 기업은 고도로 개인화된 경험을 제공하고, 리소스 할당을 최적화하고, 영업, 마케팅, 고객 서비스 전반에 걸쳐 성과를 개선할 수 있습니다.
판매 예측의 이점
CRM에서 AI 예측 분석의 주요 이점 중 하나는 더 정확한 판매 예측 및 파이프라인 예측입니다. 이는 몇 가지 주요 방법으로 달성됩니다.
- 여러 데이터 소스 분석 – AI는 과거 판매 데이터만 보는 것이 아니라 고객 참여 지표, 기업 통계 데이터, 시장 동향 등을 고려합니다. 이를 통해 360도 시야가 생깁니다.
- 패턴과 추세 식별 – 머신 러닝 알고리즘은 고객 데이터에서 미묘한 패턴을 감지하여 통찰력을 발견할 수 있습니다. 이를 통해 인간 분석가가 놓칠 수 있는 추세를 알 수 있습니다.
- 오류 감소 – AI 예측 분석은 전통적인 수동 예측에 스며드는 인적 오류와 편향을 크게 줄여줍니다. 이를 통해 더 정확한 예측이 가능해집니다.
- 외부 요인 통합 – 알고리즘은 판매에 영향을 미치는 경제적 요인, 산업 동향, 시장 역학 및 기타 외부 요인을 고려할 수 있습니다.
McKinsey에 따르면 AI 기반 판매 예측은 예측 정확도를 최대 50%까지 개선할 수 있습니다. 보다 정확한 예측을 통해 영업팀은 리소스 할당을 최적화하고 파이프라인 전환율을 높일 수 있습니다.
또한 AI 분석은 온라인 행동을 분석하여 프로세스 초기에 고객 구매 신호에 대한 가시성을 제공합니다. 여기에는 웹사이트 트래픽, 콘텐츠 다운로드, 프로필 방문 및 이메일 참여 모니터링이 포함됩니다. 이러한 신호는 영업팀이 잠재고객 관심 수준과 구매 의도를 더 빨리 이해하는 데 도움이 됩니다.
AI로 구동되는 보다 정확한 예측을 통해 영업 리더는 노력을 집중할 곳에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 영업 담당자는 적절한 시기에 적절한 리드를 팔로우업하여 더 많은 파이프라인을 성사된 거래로 전환할 수 있습니다. 전반적으로 AI 기반 예측을 통해 조직은 영업 활동을 최적화하고 가장 높은 잠재 기회에 리소스를 할당할 수 있습니다.
CRM의 AI 예측 분석은 고가치 고객 그룹을 보다 효과적으로 식별할 수 있게 함으로써 세분화 측면에서도 빛을 발합니다. 머신 러닝 알고리즘은 브랜드가 각 세분화된 그룹에 맞게 참여를 조정하고 경험을 개인화할 수 있도록 지원합니다.
Aberdeen Group에 따르면, AI 기반 고객 세분화를 활용하는 회사는 고객 유지율이 15% 증가하는 것으로 나타났습니다.
AI가 고객 세분화를 개선하는 주요 방법은 다음과 같습니다.
- 타겟 그룹 식별 – AI는 데이터를 분석하여 고객 세그먼트를 정의하는 공통 속성, 행동 및 가치를 찾습니다. 이를 통해 보다 미묘하고 효과적인 그룹화가 이루어집니다.
- 개인화된 마케팅 – 핵심 세그먼트가 식별되면 브랜드는 해당 그룹에 가장 잘 공감되는 메시지로 타겟팅된 캠페인을 만들 수 있습니다.
- 정확한 타겟팅 – 예측 분석을 통해 브랜드는 프로모션이나 오퍼에 호의적으로 반응할 가능성이 가장 높은 세그먼트를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 정확한 타겟팅을 통해 결과를 최적화할 수 있습니다.
전반적으로 AI 기반 고객 세분화는 마케팅 ROI를 개선하고, 판매를 늘리고, 개인화를 통해 참여를 강화하려는 브랜드에 큰 이점을 제공합니다.
데이터 통합 과제 극복
CRM에서 AI 예측 분석의 힘을 최대한 활용하려면 브랜드가 CRM 시스템을 다른 고객 데이터 소스와 통합해야 합니다. 그러나 이질적인 시스템을 연결하고 데이터 품질을 보장하는 데는 몇 가지 주요 과제가 있습니다.
- 레거시 시스템 – 많은 회사가 최신 CRM 플랫폼과 쉽게 통합되지 않는 레거시 시스템에 데이터를 잠그고 있습니다. API와 커넥터는 통합에 필수적입니다.
- 데이터 일관성 – 중복 레코드, 서식 문제, 누락된 값과 같은 문제는 데이터 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 강력한 데이터 거버넌스 및 관리 정책이 있어야 합니다.
- 지속적인 관리 – 시간이 지남에 따라 데이터 볼륨이 증가함에 따라 데이터 파이프라인과 자동화를 사전에 모니터링해야 합니다. 이를 통해 데이터 품질을 유지하고 AI 모델 성능을 극대화합니다.
가트너에 따르면, 2023년까지 AI를 프로세스에 통합하려는 노력의 75%는 초기 추정치보다 적어도 두 배 이상 시간이 걸릴 것으로 예상된다. 이는 대체로 데이터 품질 부족과 통합 문제 때문이다.
이러한 데이터 통합의 장애물을 극복하기 위한 몇 가지 솔루션은 다음과 같습니다.
- 원활한 연결을 위한 강력한 API 및 데이터 파이프라인 개발
- 윤리, 규정 준수 및 품질을 보장하기 위한 데이터 거버넌스 프레임워크 구현
- 지속적인 모니터링 및 개선 프로세스 구축
AI와 함께하는 미래
앞으로 CRM의 AI 예측 분석은 CRM 기능 전반에 걸쳐 혁신과 가치를 계속 끌어낼 것입니다. 다음은 기대할 수 있는 몇 가지 주요 트렌드입니다.
- 하이퍼 개인화 – AI 알고리즘은 각 고객의 고유한 선호도와 행동에 따라 개인 수준의 추천과 맞춤형 상품을 제공합니다.
- 필요성 예측 – AI는 미묘한 신호를 감지하여 고객의 다가올 요구 사항을 예상할 수 있습니다. 때로는 고객 스스로 깨닫기도 전에 예상할 수도 있습니다!
- 적극적인 참여 – AI는 단순히 사건에 대응하는 것이 아니라 기업이 데이터 기반의 의사 결정을 내려 추세와 기대에 앞서 나가는 미래 지향적인 접근 방식을 가능하게 합니다.
IDC에 따르면, 2025년까지 AI 증강으로 인해 영업 및 마케팅 캠페인, 고객 서비스 운영 등 CRM 프로세스 전반에 걸쳐 970억 달러의 수익과 1,210억 달러의 비용 절감 효과가 발생할 것으로 예상됩니다.
AI의 이점을 누리세요
AI 예측 분석으로 가능해진 경쟁 우위는 분명합니다. 기회를 활용하기 시작하려면:
- 데이터 인프라를 평가하고 AI 분석의 사용 사례를 파악하세요.
- 데이터 과학 및 AI 전문가와 파트너십을 구축하여 모델을 개발합니다.
- 작은 시범 프로젝트부터 시작해서 시간이 지남에 따라 규모를 확대해 최대의 사업 효과를 얻으세요.
AI를 활용하여 CRM을 혁신하는 미래지향적인 브랜드의 증가에 동참하세요. 올바른 전략과 실행을 통해 개선된 예측, 세분화 및 고객 경험의 이점은 엄청납니다.
