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글로벌 유명 브랜드 기업들이 인간의 기술과 AI를 결합하여 고객 친밀도를 높이고 성장을 촉진하는 방법

인간 + 로봇: 우려와 기회 보고서 공동 제작:

MIT Technology Review Insights

© Copyright MIT Technology Review Insights, 2018. All Rights Reserved.

2

서문

이 조사를 수행하기 위해 MIT Technology Review Insights는 기업들의 디지털 트랜스포메이션 여정을 추적하여

고객 경험 혁신, 인공 지능과 같은 기술의 도입 및 기업이 달성한 비즈니스 성과를 검토했습니다. 우리의 조사는

2018년 7월에 실시한 18개국 대기업 및 중견기업의 고객 경험 책임자 599명을 대상으로 한 글로벌 설문조사 및

고객 리더십 역할을 담당하고 있는 고위 경영진과의 일련의 인터뷰에 기반한 것입니다. 글로벌 소프트웨어 기업

Genesys가 후원하는 이 보고서는 독립적으로 편집되었으며 MIT Technology Review Insights의 의견입니다.

시간을 내어 인사이트를 제공해 주신 다음 인터뷰 대상자들께 감사드립니다.

Oscar Cejudo, 최고 인사이트 책임자, 고객 경험 및 시장 전략, Seguros Monterrey New York Life, 멕시코

Albert Chan 박사, 부사장 및 디지털 환자 경험 최고 책임자, Sutter Health, 미국

Masayuki Chatani, AI 프로모션 부문 총괄 책임자, Rakuten, 일본

Nick Holdsworth, 호주 및 국제 서비스 제공 책임자, Telstra, 호주

Jeferson Honorato, 관리 책임자, Next, 브라질

Djamel Mostefa, AI 책임자, Orange Bank, 프랑스

Cory Wain, 자동화 고객 경험 담당 이사, Telus, 캐나다

Nicolas Wsevolojskoy, 고객 경험 담당 이사, Cielo, 브라질

Zhu Wenli, 스마트 고객 서비스 국제 비즈니스 책임자, Taobao (Alibaba), 중국

인간 + 로봇: 우려와 기회


3

목차

1. 전체 개요 4

2. 지능화된 고객 경험 5

방법론 5

3. AI와 고객 여정 7

변화하는 소비자 7

앞서가는 얼리 어답터 기업 8

보다 깊이 있는 고객 이해 9

4. AI의 가치 실현 13

AI와 고객 여정 14

높은 효율성 향상 성과 15

아직 개선이 필요한 NPS 16

5. 고객 친밀도 향상을 위한 탐색 18

감성을 위한 알고리즘? 19

차이를 만드는 감성 분석 21

6. 머신 러닝 실험실 23

7. 지역별 비교 26

8. 결론 29



4

1. 전체 개요

본 보고서 인간 + 로봇: 우려와 기회(Humans

+ bots: Tension and opportunity)는 전 세계

기업이 고객 여정 전반에 걸쳐 어떻게 AI를 사용하고 있으며

그 결과로 비즈니스 및 고객에게 어떤 혜택이 돌아가는지에

대해 조사했습니다.

599명의 임원을 대상으로 한 글로벌 설문조사 및

일련의 전문가 인터뷰에 기반한 이 보고서에 따르면

대다수의 기업(특히 ‘고객 중심’으로 알려진 기업)이 이미

고객 대면 업무 운영 및 고객 경험 관리 프로세스에 AI를

광범위하게 적용한 것으로 나타났습니다. AI를 활용해

프로세스를 자동화하고 고객 채널을 개선하는 데 가장 빨리

앞장섰던 기업들은 이제 효율성 및 규모의 이점뿐만 아니라

고객 충성도 및 기술 선도업체로서 인식되는 브랜드 인지도

측면에서 최고의 보상을 받고 있습니다. 보고서의 주요

조사결과는 다음과 같습니다.

• AI의 글로벌화

고객 경험 선도기업 및 대기업들은 AI 투자를 크게 늘리고

있으며 설문조사 대상 기업 10곳 중 9곳은 고객 여정에

AI ‘확장기능’을 추가했습니다. 전 세계적으로 AI 도입

수준에는 거의 차이가 없으며, 이는 전 세계 고객들이 기술

지원을 통해서만 제공될 수 있는 높은 수준의 서비스를

기대하고 있음을 보여 줍니다.

• 효율성이 주도

AI에 대한 투자는 주로 고객 경험 효율성을 향상시키기

위한 노력의 일환으로 이루어지며, 특히 선도 기업을

중심으로 AI의 전략적 초점은 고객 친밀도를 강화하는

방향으로 빠르게 이동하고 있습니다. 고객 경험 측면에서

가장 앞서 있는 기업들은 AI를 활용하여 고객 이해도를

높이고, 맞춤화되고 개인화된 고객 여정을 제공하고

있습니다.

• 신속한 운영 개선

AI를 통해 고객 경험 운영을 신속하고 효과적으로 개선할

수 있습니다. 설문조사 응답자 중 거의 90%가 AI 사용으로

불만 처리 속도가 눈에 띄게 향상되었다고 보고했으며,

80% 이상이 통화량 처리 능력이 향상되었다고

밝혔습니다.

• 고객 만족 향상으로 인한 매출 증대

고객 만족도 향상으로 매출 실적 및 고객 생애 가치가

향상되었습니다. 설문조사 응답자의 약 80%는 고객

만족도, 서비스 제공 및 콜센터 성과가 눈에 띄게

향상되었다고 보고했습니다.

• 감성 분석을 통한 비용 관리

설문조사 응답자의 대다수는 운영 비용이 증가했지만,

고객 감성 분석에 투자한 기업은 운영 비용이

감소했습니다. 자연어 분석과 같은 정교한 도구를

사용하는 기업은 일반적으로 고객 경험 기술 구현의

선두주자이며 이러한 투자를 통해 비용 개선 결과를

더 많이 볼 수 있습니다. 고객 이해도를 높이는 도구에

투자함으로써 보다 현명한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.



5

2. 지능화된 고객 경험

전 세계의 기업들은 인공 지능(AI)을 기꺼이

도입하고 있습니다. 이미 챗봇과 머신의

지원을 받는 상담사가 고객 여정 전반에 걸쳐 엄청난

생산성 향상을 가져오긴 했지만, 고객 경험 효율성을 위한

도구로서뿐만이 아니라 고객과의 관계를 더욱 공고히

하기 위한 수단으로 활용하고 있습니다. 고객 경험 중심

기업들은 보다 나은 정보와 인사이트를 바탕으로 고객

인터랙션 처리 시간 및 트랜잭션을 개선하기 위해 AI를

강력한 지렛대로 활용하고 있습니다. 그 이점은 비용 절감

및 서비스 결과 개선 측면에서 빠르게 실현되고 있습니다.

다시 말해, AI와 머신 러닝이 불러일으키는 놀라운 생산성의

변화는 고객의 미묘한 요구사항에 보다 잘 대응하고 고객의

기대에 보다 일관되게 ‘부응할 수 있는’ 역량으로 신속하게

전환되었습니다.

방법론

기업이 AI와 머신 러닝 도구를 사용하여 보다 고객

중심적인 서비스를 제공하고 고객과 보다 의미 있는

관계를 맺는 방법을 이해하기 위해 MIT Technology

Review Insights는 미주, 유럽 및 아시아 지역 18개국의

고객 경험 책임자 599명을 대상으로 글로벌 설문조사를

실시했습니다. 응답자들은 각 회사의 기술 투자 및 고객

여정의 어느 부분에 이러한 도구와 애플리케이션이

적용되었는지 자세히 설명했습니다. 또한 고객 관리

프로세스를 혁신하는 데 이러한 투자가 얼마나 중요했는지,

그리고 전반적인 성과를 측정하기 위해 어떤 방법을

사용하고 있는지에 대한 견해를 제공했습니다.

응답자 중 거의 2/3는 고객 경험 책임자(12%), 마케팅

또는 브랜드 책임자(29%), 영업 또는 비즈니스 개발 책임자

(23%) 등으로 고객 인게이지먼트의 ‘최전선’을 담당하고

있었습니다. 나머지 응답자는 CxO, 기술 및 전략 책임자

등이었습니다.

응답자는 10개의 다양한 산업군 출신으로 구성되어

있으며, 제조업과 소매업이 각각 22%와 18%로 가장

많았고 그 다음으로 금융 서비스, 정보 기술 및 통신 산업의

종사자가 많았습니다.

이 설문조사는 대기업 및 중견 기업의 응답을

수집했습니다. 응답자의 거의 절반은 50억 달러 이상 매출

규모와 3만 명 이상의 직원이 근무하는 대기업이었습니다.

응답자의 1/4 이상은 1,000~3,000명의 직원이 근무하는

회사였습니다.

고객 경험, 브랜드 인지도 및 재무 성과 측면에서 동종

업계 기업과 비교하여 ‘최고 수준’으로 평가된 설문조사

대상 기업 임원의 응답은 ‘고객 경험 선도기업’으로

지정되었습니다.

이 설문조사의 결과는 다양한 산업군의 글로벌

기업에서 고객 경험을 담당하고 있는 9명의 책임자와 심층

인터뷰를 통해 보완되었습니다. 이 인터뷰에서는 AI 기술의

구체적인 구현 방법, 그리고 도입한 기술을 광범위한 고객

관계 관리 및 브랜드 가치 목표에 적용하기 위해 이들이

수행하는 전략을 조사했습니다.

고객 중심 기업은

보다 유용한 정보와

인사이트를 바탕으로 고객

여정 및 트랜잭션을 개선하기

위해 AI를 강력한 지렛대로

활용하고 있습니다.



6

귀사의 글로벌 본사는 어느 지역에 있습니까?귀하의 직위/직책은 무엇입니까?

■북미

■유럽

■아시아 태평양

■중남미

■아프리카 및 중동

1%

36%

28%

27%

8%■ CX, 고객 관리 책임자

■마케팅, 브랜드, 커뮤니케이션 책임자

■영업, 비즈니스 개발 책임자

■기술 책임자

■전략 책임자

■사장, MD, CEO, COO, CFO

7% 12%

29%

23%

18%

11%

그림 1: 설문조사 응답자

귀사의 총 직원 수는 몇 명입니까?귀사의 2017년 글로벌 매출액(USD)은 얼마입니까?

출처: MIT Technology Review Insights 설문조사, 2018

■ 50억 달러 이상

■5억~10억 달러

■1억~5억 달러

■ 10억~50억 달러

■5천만~1억 달러

■ 5천만 달러 미만

16%

14% 1%

1%

49%

19%

■ 30,000명 이상

■1,001~3,000명

■3,001~10,000명

■ 10,001~30,000명

27%

17%

11%

45%

귀사가 속한 산업군은 어디입니까?

22%

18%

16%

13%

7%

7%

7%

6%

5%

제조

소비재, 소매

금융 서비스

IT, 통신

제약, 의료

운송, 물류

미디어, 마케팅

호텔, 관광, 레저

전문 서비스

본사 소재 국가는 어디입니까?

n = 121

n = 38

n = 37

n = 34

n = 33

n = 32

n = 31

n = 31

n = 31

n = 30

n = 30

n = 30

n = 30

n = 30

n = 30

n = 1

n = 31

미국

호주, 뉴질랜드

인도

스웨덴

캐나다

동남아시아

영국

한국

독일

프랑스

멕시코

일본

이탈리아

중국

브라질

아르헨티나

기타



7

3. AI와 고객 여정

최근 몇 년 동안 글로벌 기업들은 고객의

요구사항에 대한 이해를 높이고, 이를

충족시키며, 이에 따른 서비스 문제를 관리하기 위해

고객 여정 전반에 걸쳐 기술을 구현하는 데 큰 진전을

이루었습니다. 챗봇은 불과 몇 년 만에 고객(및 상담사)

여정을 빠르게 순환하며, 고객을 성가시게 하는 로봇

상담사에서 소중한 디지털 도우미로 진화하였습니다.

변화하는 소비자

소비자화(consumerization)는 기술 도입의 주요

동인이었습니다. 특히 조사기관 comScore에 따르면

미국에서 인터넷이 연결된 가정의 20%에 해당하는 약 1,900

만 가정이 음성 인식 스마트 스피커를 보유하고 있으며 이

수치는 전년 대비 2배 가까이 증가한 것으로 나타났습니다.

기술시장조사기관 eMarketer는 2018년에는 6,200만 명

이상의 미국 소비자가 어떤 형태로든 디지털 가상 비서

(digital assistant)와 월 1회 이상 인터랙션을 할 것이라고

말합니다. 2016년에는 이 수치가 4,500만 명이었습니다.

미국 소비자가 개인용 디지털 가상 비서를 도입하는

속도에서 글로벌 기준이 되고 있지만 다른 지역도 빠르게

따라잡고 있습니다. Juniper Research는 Alibaba와 같은

인터넷 상거래 기업 및 Xiaomi와 같은 스마트폰 제조사의

경쟁이 치열해지면서 AI 지원 스마트 스피커 및 음성비서가

올해 230억 달러 규모의 중국 스마트 홈 시장에서 상당

부분을 차지할 것으로 전망했습니다.1

점점 더 많은 소비자가 자동화된 채널을 사용하고자

합니다. 2018년 설문조사 챗봇의 현황(The State of

Chatbots)에 따르면 응답자의 절반 이상이 간단한

문제에 대한 빠른 답변을 듣기 위해 자동화된 가상 비서를

사용하겠다고 응답했습니다. 1/3은 상담사와 연결하는 데

도움이 된다는 것이 이점 중 하나라고 답했습니다.2

거의 모든 설문조사 응답자가 고객 여정의 일부 터치포인트에 AI 지원 기술을 도입했으며, 그 결과 고객 경험에서 즉각적인 성과를 보고 있다고 응답했습니다.

선도 기업들의 입장에서 AI는 고객 경험의 성과 향상을 위한 귀중한 자산이자 고객 경험 우수성에 대한 기업의 강력한 의지를 상징하는 요소로 빠르게 떠오르고 있습니다.

조사에 따르면 챗봇은 단순히 비용을 관리하는 것뿐만

아니라 매출 증대에도 많은 기여를 하고 있습니다. Jupiter

Research의 보고서에 따르면 Facebook의 Octane AI는

온라인 장바구니를 방치한 구매자의 90%를 끌어들여 이들

중 10%를 구매로 전환시켰습니다. Jupiter는 2023년까지 전

세계 소매 산업에서 챗봇이 115억 달러의 비용을 절감하고

1,120억 달러 이상의 매출을 창출할 것으로 추산했습니다.

이러한 트렌드는 지금까지 선도 기업의 기술 도입

전략에서 중요한 원동력이 되어 왔습니다. Genesys의

후원으로 제작된 2017년 MIT Technology Review Insights

의 설문조사 및 보고서 상징적 기업이 되는 길(Getting to

Iconic)에 따르면 고객 경험 및 데이터 분석을 개선하기

위해 AI 도구에 일찍 투자한 기업들은 브랜드 인지도, 시장

성과 및 고객 경험 우수성에서 많은 이득을 본 것으로

조사되었습니다.3

1 www.cbinsights.com/research/china-voice-assistants-smart-speakers-ai/2 www.drift.com/wp-content/uploads/2018/01/2018-state-of-chatbots-report.pdf

3 www.technologyreview.com/s/609208/getting-to-iconic



8

선도 기업들의 입장에서 AI는 고객 경험의 성과 향상을 위한

귀중한 자산이자 고객 경험 우수성에 대한 기업의 강력한

의지를 상징하는 요소로 빠르게 떠오르고 있습니다.

앞서가는 얼리 어답터 기업

고객 경험, 브랜드 인지도 및 재무 성과 면에서 업계

선두임을 자처하는 기업(고객 경험 선도기업)은 전체

설문조사 응답자의 평균보다 AI 도입에서 훨씬 더 앞서

있습니다. 고객 경험 선도기업의 2/3는 이미 최전선의 고객

인게이지먼트 채널과 ‘후방’의 분석 기능 모두에 대해 상당한

AI 투자를 해 왔습니다(기술 도입 또는 자체 R&D 노력을

통해 투자). 이는 전체 응답자의 30% 미만 만이 투자를

했다고 응답한 수치와 비교됩니다.

CX 프로세스에서 AI 사용에 대한 회사의 현재 전략을 설명해 주십시오

그림 2: 고객 프로세스 및 분석에 대한 AI 투자 전략


(응답자의 비율)

전방 고객 프로세스

고객 분석

■전체 응답자 ■CX 선도기업 ■대기업(직원 30,000명 이상)

0% 20% 40% 60% 80% 100%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

기본 자동화를 도입했음

현재 AI 역량을 확보 중

AI에 상당한 투자를 했음28%

26%

65%

61%

43%

41%

54%

47%

54%

49%

21%

30%

15%

23%

9%

6%

2%

10%기본 자동화를 도입했음

현재 AI 역량을 확보 중

AI에 상당한 투자를 했음



9

대기업은 당연하게도 대규모로 효율성을 달성하기

위해 규모에 비례하여 AI 투자를 추진하는 경향이 있습니다.

직원 30,000명 이상 기업의 응답자는 전방 인게이지먼트

시스템 및 고객 분석에 상당한 AI 투자를 했을 가능성이 50%

이상 높았습니다.

응답자의 거의 95%가 고객 경험 효율성을 개선하기

위해 AI 투자가 이루어진다고 응답한 가운데 규모가 큰

기업일수록 보다 거시적인 목표를 위해 AI를 추구하고

있습니다. 대기업의 경영진은 효율성을 추구하는 것 외에도

AI 투자의 목표로 고객 친밀도를 개선하는 데 더욱 집중할

가능성이 높습니다.

보다 깊이 있는 고객 이해

AI 도구에 대한 응답자의 친숙도가 높아지는 가운데,

응답자의 2/3 이상이 자동화된 셀프 서비스 채널, 인스턴트

메시징 챗봇 및 감성 분석 도구를 1년 이상 사용해 왔습니다.

또한 당연하게도 이러한 투자를 고객과의 관계를 개선하고

심화하기 위한 도구로 간주합니다. 직원 30,000명 이상의

대기업은 평균보다 더 오랫동안 AI를 사용했으며, 30%

이상이 2년 이상 이러한 도구를 사용해 왔습니다. 이는

전체 응답자의 1/4 미만 만이 그렇다고 응답한 수치와

비교됩니다. 고객의 요구와 과제에 대한 깊은 이해는 이제

다른 전략적 관점에서 고려됩니다. 즉, 그 자체가 목적이

아니라 고객과 가치를 공유하는 보다 광범위한 세트의

구성요소(중요한 원동력)인 것입니다. 고객 친밀도는

고객의 요구사항 및 선호사항을 세분화되고 개인화된

수준에서 이해하는 것이며, 이를 통해 기업은 고도로

맞춤화되고 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

그림 3: AI 투자의 전략적 초점

다음 내용에 대해 어느 정도 동의하십니까?(응답자의 비율)

■전체 응답자 ■대기업(직원 30,000명 이상) ■CX 선도기업

AI 투자는 CX 효율성을 개선하기 위해 이루어진다

AI 투자는 고객 친밀도를 개선하기 위해 이루어진다

94%

97%

97%

82%

91%

94%

출처: MIT Technology Review Insights 설문조사,



10

심층 분석: 광군제의 성공을 이끈 AI디지털 시장에서 승리하려면 판매량 뿐만 서비스

품질도 지속적으로 향상시켜야 합니다. 중국의

전자상거래 대기업 Alibaba는 AI를 활용해 이러한

목표를 달성했습니다. 이 회사는 고객 여정에 AI 사용을

최적화하기 위한 촉매제로 주요 고객 경험 ‘이벤트’를

활용했습니다. 특히 ‘광군제(독신절)’로 알려진 11월 11일은

중국의 비공식 쇼핑 축제 기간으로 최대 규모의 온라인

쇼핑이 이루어지는 이벤트입니다.

2017년, 이 회사의 Taobao 사이트는 250억

달러 이상의 매출을 기록했습니다. Taobao의 스마트

고객 서비스 국제 비즈니스 책임자 Zhu Wenli는

AI 지원 챗봇 도구를 통해 93% 이상의 고객 문의를

처리했다고 전하면서, “이는 1억 2천만 건 이상의 고객

대화에 해당하며 이를 처리하기 위해서는 83,000

명의 상담사가 필요했을 것”이라고 말합니다. 이러한

챗봇은 현재 AliCloud뿐만 아니라 Alibaba가 가맹점

파트너에게 제공하는 독립형 서비스로 제공되고

있습니다.

이 보고서의 설문조사에 응한 대부분의 기업은 고객

경험을 제공하는 프로세스 전반에 걸쳐 AI를 신속하게

구현했습니다. 평균적으로 글로벌 설문조사 응답자 10명

중 9명은 상위 6가지의 고객 경험 중심 AI 애플리케이션

및 도구를 도입하고 있습니다. 약간 낮은 도입률(응답자의

87%)을 보인 유일한 기술은 IVR(양방향 음성 응답)

시스템으로 아직 덜 성숙한(또한 보다 자본 집약적인)

기술입니다.

고객 경험 책임자가 고객 거래 및 프로세스 관리를

개선하기 위해 AI를 활용하는 사례가 증가하는 가운데,

이러한 도구가 고객 만족도 평가 프로세스에 통합되고

있습니다. 응답자의 2/3는 브랜드 목표를 염두에 두고 AI

도구를 설계했으며 성과를 평가하기 위해 채널 전반에

걸쳐 대화를 정기적으로 분석한다고 답했습니다(고객 경험

선도기업은 이보다 약간 높은 활동 수준을 나타냄, 그림

4 참조). 약 45%(고객 경험 선도기업은 3/4 이상)는 AI가

기업이 내세우는 브랜드 속성과 고객이 인식하는 브랜드

간의 격차를 이해하는 데 도움을 준다고 답했습니다.

이러한 AI의 향상된 통찰력은 고객 여정에 다시

반영되고 있습니다. 응답자의 80% 이상이 예측 AI를

사용하여 서비스 직원이 브랜드 메시지 및 고객 요구사항에

적절하게 대응할 수 있도록 상담사에게 프롬프트 및 정보를

제공합니다. 이러한 응답은 특히 직원 30,000명 이상의

고객 경험 책임자가 고객 거래 및 프로세스 관리를 개선하기 위해 AI를 활용하는 사례가 증가하는 가운데, 이러한 도구가 고객 만족도 평가 프로세스에 통합되고 있습니다.

기업에서 높게 나왔습니다.

그러나 선도 기업이라고 해서 모든 역량을 갖추고

있는 것은 아닙니다. 음성 응답형 AI 기술인 IVR도 응답자들

사이에서는 보편적이지 않습니다. 고객 경험 선도기업 집단

중에서도 20%만이 AI와 머신 러닝을 사용하여 음성 통화를

직접 지원한다고 응답했습니다.



11

AI 고도화 도구 및 애플리케이션이 다음 고객 인게이지먼트 기능에 적용된 지 얼마나 되었습니까?

그림 4: AI 도입 타임라인


■2년 이상 ■2년 미만 ■아직 적용되지 않음


전체 응답자 CX 선도기업

41%

38%

18%9%

73%56%41%

3%

자동화된 셀프 서비스

32%8%

60% 66%

28%챗봇

6%

56%

24%13%

63%

양방향 음성 응답3%

59%

25%

7%

68%

고객 여정 분석

3%

47%

11%5%

84% 47%

6%

감성 분석



12

브랜드 충성도 및 고객 감성 분석을 지원하기 위해 AI를 어떻게 활용하고 있습니까?

그림 5: AI를 활용하여 브랜드 포지셔닝 지원



0% 20% 40% 60% 80% 100%

■전체 응답자 ■CX 선도기업 ■대기업(직원 30,000명 이상)

예측 분석을 사용하여 브랜드 전략에 맞는 메시지로

상담사를 실시간으로 지원

소셜 및 디지털 채널의 자동화된 분석 사용

브랜드를 ‘확립’하기 위해 자체적으로 CX 도구를 설계

AI를 사용하여 브랜드 속성과 고객 인식 간의 차이 분석

AI 및/또는 머신 러닝 도구를 사용하여 음성 통화 지원 제공

자동화된 고객 거래가 브랜드에 미치는 영향을 측정하기 위한

측정기준 보유

46%

20%

7%

76%

21%

15%

48%

19%

6%

AI가 고객 경험을 향상시키고 고객 경험 만족도를

평가하는 도구로 사용되는 것은 분명하지만, 대부분의

응답자(선도 기업조차도)는 아직 이 둘을 연결하지 못하고

있습니다. 이는 고객 감성 분석의 초석입니다. 고객 경험

선도기업의 15% 미만(전체 응답자는 7%)이 AI를 활용한

고객 거래의 영향과 이에 대한 고객의 감정을 이해하기

위해 공식적인 측정 지표를 사용한다고 응답했습니다. “

감성적 인게이지먼트가 우리 유전자에 깃들어 있다

하더라도, 감성적 관계를 측정할 수 있는 고객 경험만을 위한

측정기준은 없습니다”라고 Taobao의 Zhu는 말합니다.

“우리의 가장 큰 관심사는 고객 문제를 해결하는 것이며,

우리는 매우 개인적인 방식으로 이를 처리하고 있습니다.”

Zhu에 따르면 감성은 Taobao 브랜드의 주요 속성 중

하나입니다.

83%85%85%

68%68%

64%

68%74%

71%



13

4. AI의 가치 실현

이 설문조사의 가장 중요한 발견 사항 중 하나는

응답자가 AI를 활용해 고객 경험 역량을

향상했을 때 긍정적인 결과를 즉시 경험할 수 있었다는

점입니다. 설문조사 응답자 중 거의 90%가 AI 사용으로

불만 처리 속도가 눈에 띄게 향상되었다고 응답했으며, 80%

이상이 통화량 처리 능력이 향상되었다고 밝혔습니다.

설문조사 응답자는 효율성, 프로세스 속도 및 거래량을 획기적으로 향상시키는 AI의 능력을 경험했으며, 이를 통해 고객 경험 혁신의 속도를 높이고 있습니다.

AI 투자로 인해 CX 프로세스 및 콜센터 운영이 어느 정도 향상되었습니까?

그림 6: AI가 프로세스 및 운영에 미치는 영향


CX 선도기업

■상당한 개선 ■일부 개선

0% 20% 40% 60% 80% 100%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

전체 응답자


!!

불만 처리 속도

불만 처리 속도

브랜드 인지도 및 가시성

브랜드 인지도 및 가시성

고객 통화 효율성(처리 통화량)

고객 통화 효율성(처리 통화량)

CX 프로세스에 대한 전반적인 상담사 만족도

CX 프로세스에 대한 전반적인 상담사 만족도

CX 프로세스에 대한 전반적인 고객 만족도

CX 프로세스에 대한 전반적인 고객 만족도

상담사/직원 지침

상담사/직원 지침

여러 채널 간 전환하는 고객 지원

여러 채널 간 전환하는 고객 지원

22%

13%

46%

34%

36%

27%

36%

44%

47%

59%

35%

53%

41%

53%

38%

35%

41%

56%

35%

44%

47%

67%

72%

37%

46%

39%

48%

31%



14

여러 채널 간 전환하는 고객을 지원하는 역량에도 비슷한

수준의 개선이 이루어졌으나, 1/4 이상은 이러한 이점을

뒷받침할 수 있는 측정기준을 갖추고 있지 않았습니다. 이는

AI 지원 채널 관리에 더 많은 규칙과 데이터를 적용해야 함을

시사합니다.

일반적으로 고객 경험 선도기업은 전체 설문조사

응답자와 비슷한 수준의 개선 수준을 보입니다. 자사의

성과를 “상당한 개선”으로 응답하는 경향이 어느 정도

크지만 한 가지 핵심 영역은 예외입니다. 선도기업의 경우

거의 절반이 AI 투자로 인해 브랜드 인지도 및 가시성이

상당히 개선되었다고 응답했습니다. 이 수치는 일반적인

응답자 풀(비슷한 수준의 대기업 포함)이 그렇다고 응답한

13%와 비교되며, 선도기업의 브랜드가 기술 얼리 어답터로

알려짐으로써 이득을 보았다는 사실을 시사합니다.

AI와 고객 여정

설문조사 결과에 따르면 설문조사 글로벌 샘플에서

전체 고객 거래의 10%~25%가 AI 도구를 통해 지원되는

것으로 나타났으며 설문조사 응답자의 1/4 이상은 AI가

고객 여정의 각 단계에서 AI가 지원하는 거래량은 어느 정도입니까?

그림 7: AI가 고객 거래에 미치는 영향



탐색

43% 46% 38%

2% 2% 4%

20%28% 25%

5% 3% 9%

1% 1% 1%

29% 20% 22%

고객 서비스

배송

구매

고려

■이러한 거래에 AI를 사용하지 않음

■전체 거래의 10% 미만을 AI가 지원

■전체 거래의 10%~25%를 AI가 지

■전체 거래의 25%~50%를 AI가 지원

■전체 거래의 50%~75%를 AI가 지원

■ 전체 거래의 75% 이상을 AI가 지원

34%33%

3%5%

31%27%

11%5%1%1%

20%

29%



15


고객 거래의 최대 50%를 지원한다고 답했습니다. 이렇게

답한 응답자의 수치는 대기업 응답자의 경우 30% 이상으로

증가합니다. 가장 높은 활용률을 보이는 것은 성숙 단계의

고객 경험 프로세스, 즉 고려, 고객 서비스 및 구매입니다.

응답자의 절반 이상이 전체 매출이 5% 이상 증가한

것으로 나타났으며, 30% 이상의 응답 기업에서 AI

사용 증가로 인해 10% 이상 매출이 성장한 것으로

조사되었습니다. 고객 생애 가치 및 브랜드 인지도의 경우

훨씬 더 높은 수준의 개선이 이루어졌습니다. 그러나 이러한

성장은 비용 없이 가능하지는 않았습니다. 응답자의 1/3

은 고객 응대 운영 비용이 소폭 증가했다고 보고했으며,

상당수는 5% 이상 비용이 증가한 것으로 나타났습니다.

지난 12개월 동안 다음 CX 속성의 변화를 수치화해 본다면 얼마나 됩니까?

그림 8: 비즈니스 성과 지표


■10%이상 감소 ■5%~10% 감소 ■변화 없음

■최대 5% 증가 ■10% 이상 증가

0% 20% 40% 60% 80% 100%

브랜드 인지도

전체 매출 실적

고객 생애 가치

채널 수익성

NPS(순고객추천지수)

고객 서비스 운영 비용

4% 11%

10%

10%

23%

32%

37%

35%

32%

30%

8%

7%

4%

50%

54%

57%

67%

56%

53%

3%

3%

3%

5%

5%

높은 효율성 향상 성과

설문조사 응답자는 고객 문의 자동화에서 상당한

진전을 이루었다고 보고합니다. 평균 응답자는 전체 문의의

25%~50%가 자동화된 채널을 통해 완전히 처리되고

있으며, 10명 중 1명은 대부분의 인바운드 고객 문의가

완전히 자동화되어 있다고 답했습니다. 이 비율은 고객 경험

선도기업의 경우에는 훨씬 더 높으며, 이는 고객 중심 기업이

고객 만족도의 손실 없이 완전한 고객 문의 자동화의 단계적

확대를 감당할 수 있음을 나타냅니다.

이 설문조사에서 조사된 대부분의 AI 성과 측면과

마찬가지로, 고객 경험 선도기업 집단의 응답자는 고객 경험

체인 전반에 걸쳐 AI 활용도가 훨씬 높습니다.



16

심층 분석: AI도입 과정의 관리기업은 인간의 감정을 보다 잘 이해하고 대응할 수

있도록 AI 기술을 훈련시키고 있으며, 훈련 방법은 인간

상담사를 가르치는 방법과 다르지 않습니다. 캐나다

이동통신 사업자 Telus의 자동화 고객 경험 담당 이사

Cory Wain은 고객과 직원의 감정 측정을 시작했을 때

“평판에 타격을 줄지도 모른다고 생각했습니다”라고

말하며, 고객이 회사의 챗봇에 대해 처음 등급을 매겼을

때 “대개는 가장 낮은 점수를 주었다”라고 회상합니다.

고객이 처음부터 챗봇을 완전히 수용하지는

않았지만 이것 때문에 고객이 이탈한다는 증거도

없었습니다. 사실, 데이터는 그 반대로 나타났습니다.

특히 Telus가 40%의 콜 감소를 달성하자 47,000

건의 콜이 줄었습니다. “솔직히 우리는 만족스럽지 않은

서비스 수준과 긴 대기 시간에 직면하고 있었습니다.

고객의 통화 처리 시간을 1시간에서 2분 30초로

단축하는 것은 고객의 감정 상태와 직결됩니다.”

이러한 감성적 향상이 본래 의도한 이점이기는 하지만,

운영 효율성도 상당히 향상됩니다. Wain은 Telus

가 600만 건 이상의 콜 감소 목표를 달성하면 690

만 달러의 콜센터 비용이 절감될 것으로 예상하고

있습니다.

AI 구현이 미치는 영향은 최전선에 있는 Telus

의 상담사들도 느낄 수 있었습니다. Wain은 AI가 처음

도입되었을 때는 상담사의 만족도도 매우 낮았다고

설명합니다. “우리의 고객 서비스 전문가들은 노조를

결성하고 AI가 자신들의 일자리를 빼앗는 것에 대해

우려했습니다”라고 Wain은 말합니다. 시간이 지나면서

데이터는 다시 다른 이야기를 들려주기 시작했습니다.

“6개월 만에 상담사의 만족도는 180도 달라졌습니다.

‘상담사의 목소리(Voice of the Agent)’ 설문조사

보고서에 따르면 상담사들은 AI 환경을 대단히 마음에

들어 했고, AI에 기초한 작업 전환으로 인해 늘어난 업무

과제에 큰 의욕을 보였습니다.”

선도기업 5곳 중 1곳은 고객 서비스 거래의 75% 이상이 AI를

통해 촉진된다고 응답했습니다.

응답자의 70% 이상이 AI를 활용하여 탐색, 고려 및 구매

프로세스 전반에 걸쳐 매출 증가에 따른 이득을 보았다고

응답합니다. 마찬가지로 대기업 집단은 구매 및 배송 거래

속도가 빨라졌다고 답했습니다. AI는 또한 설문조사 대상

기업이 고객 만족도, 충성도, 특히 고객 서비스 기능, 브랜드

선호도를 높이는 데 도움을 주었습니다.

고객 경험 및 비즈니스 성과에서 상당한 개선을 경험한

설문조사 응답자는 추가적인 성장 목표를 이야기합니다.

절반 이상이 향후 12개월 동안 매출 성장, 고객 생애 가치 및

브랜드 인지도를 10% 이상 향상할 계획을 세우고 있습니다.

2/3는 최소 5%의 NPS(순수추천고객지수, Net Promoter

Score) 향상을 통해 브랜드 선호도 개선을 기대하고

있습니다.

아직 개선이 필요한 NPS

다른 고객 만족도 지표와 비교하여 뒤처지는 한 가지

척도는 가장 중요한 고객 호감도 척도인 NPS입니다.

응답자의 약 40%가 이 점수가 변화가 없거나 소폭 감소한

것으로 응답했습니다. 그러나 고객 경험 선도기업은 훨씬

높은 NPS 개선율을 보입니다. 57% 이상이 NPS가 5% 이상

증가했다고 응답합니다.

정량적이며, 조사가 용이하고, 점차 산업 전반에 걸쳐

핵심 지표로 사용되는 NPS는 고객 경험을 측정하는 데

상당히 중요한 척도입니다. 글로벌 통신 회사 Telstra의

호주 및 국제 서비스 제공 책임자 Nick Holdsworth는 현재 AI

를 사용하여 고객 인사이트를 얻기 위한 파일럿 프로젝트를

진행하고 있습니다. AI 도구는 각 대화의 실시간 모니터링을

통해 Telstra의 상담사에게 통화에 대한 피드백을 제공하며,



17

자동화된 채널을 통해 처리가 완료되는 고객 문의 비율은 얼마입니까?

그림 9: 고객 문의 자동화


문제를 해결하고 경험을 향상시킬 수 있는 구체적인 조치를

안내합니다.

Holdsworth에 따르면 인공 지능은 “전술적 자원에서

전략적 자원으로” 진화했으며, AI의 사용은 Telstra가 고객

경험을 향상시키기 위해 기술을 사용하는 한 가지 방법일

뿐이라고 덧붙였습니다. Holdsworth는 “고객은 우리의

기술 경로에 대해 매우 긍정적인 반응을 보였습니다”라며,

“우리를 높아지는 고객의 기대에 부응하기 위해 전념하는

기술 브랜드로 인식하게 되었습니다”라고 말했습니다.

앞서 언급했듯이, 점점 높아지는 고객의 기대는 소비자의

일상 생활에서 AI 지원 기술이 빠르게 확산된 결과입니다.

“업계는 지난 30년 동안 소비자에게 이러한 새로운 기술을

받아들이도록 설득했습니다. 이제 고객은 우리보다 앞서

있으며 우리가 이에 부응하기를 기대합니다.”

전체 응답자 CX 선도기업

■75% 이상 ■50% ~ 75% ■25% ~ 50% ■10% ~ 25% ■10% 미만


“업계는 지난 30년 동안 소비자에게 이러한 새로운 기술을 받아들이도록 설득했습니다. 이제 고객은 우리보다 앞서 있으며 우리가 이에 부응하기를 기대합니다.”

Nick HoldsworthTelstra, 호주 및 국제 서비스 제공 책임자

1% 3%

32%

18%

10% 6 %

26%

49%

8%

47%



18

탁월한 고객 경험을 위해, 다음과 같은 사항이 향후에 얼마나 중요합니까? 더 많은 비용을 지불할 만한 가치가 있는 것은 무엇입니까?

그림 10: 고객 경험에서 가장 가치 있는 것

5. 고객 친밀도 향상을 위한 탐색

PwC의 2017년 고객 경험 설문조사에 따르면

효율성은 고객 만족의 가장 큰 원동력이며,

사람들은 가치 있는 경험을 위해 기꺼이 더 많은 비용을

지불할 의향이 있다고 합니다. 고객 경험의 속성으로서

인간 상호작용은 최신 기술 확보를 포함하여 몇 가지 다른

요소들보다 순위에서 밀리고 있습니다.

대부분의 응답자는 AI 투자가 효율성 및 고객 친밀도를 개선하기 위해 이루어진다고 말합니다. 고객 친밀도란 맞춤화되고 개인화된 솔루션을 제공하기 위해 고객의 요구사항을 깊이 이해하는 것입니다. 그러나 인간의 감성을 알고리즘으로 만드는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

PwC의 “2017/2018 고객 경험의 미래 설문조사(Future of Customer Experience Survey 2017/2018)” 데이터를 기반으로 MIT Technology Review Insights에서 작성


더 많은

비용을

지불할

만한

가치

고객 경험을 위한 중요도

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0%50% 60% 70% 80% 90%

친절한 서비스

최신 기술

사람과의 인터랙션

쉬운 모바일 환경

분위기

재미

독특한 경험

해박한 서비스

편의성

간편한 결제

브랜드 이미지

사회적 책임

효율성

자동화자선 여부

로열티 프로그램

디자인



19

다음의 내용에 대해 어느 정도 동의하십니까?

그림 11: AI 도입을 위한 전략적 우선순위


이 설문조사에서 우리는 또 한 번 AI 투자가 효율성을

개선하기 위해 이루어진다는 것을 알 수 있습니다. 그러나

이와 더불어, 전 세계의 거의 모든 응답자는 AI를 최전선

프로세스에 통합하면 고객 친밀도를 높일 수 있으며, 고객은

이러한 투자를 고객 경험을 개선하기 위한 조치로 인식하고

결과적으로 고객이 기업을 더 친숙하게 생각할 것으로 믿고

있습니다.

이러한 경향은 고객 경험 선도기업에서 더욱

두드러지는데, 다만 한 가지 중요한 차이점이 있습니다.

선도기업의 약 67%는 AI를 통해 워크로드를 재조정하고

프로세스를 재설계하여 고객과 보다 의미 있는 관계를 맺을

수 있을 것으로 기대합니다. 이 수치는 전체 응답자의 16%

만이 그렇다고 답한 것과 비교됩니다. 고객 경험 중심 기업은

AI가 인간 상호작용을 향상시키고 있으며 이를 대체하지

않는다고 평가합니다. 기업은 사람과 기계가 함께 일하는

‘블렌디드 AI’를 사용함으로써 인적 자원 및 기술 자원을

활용해 더 높은 성과를 낼 수 있습니다.

감성을 위한 알고리즘?

그러나 AI와 고객 친밀도를 연관성을 정의하는 정확한

지표가 아직 없기 때문에, 선도기업들조차 고객 친밀도를

높이기 위해 AI를 사용하는 전략적 방법은 아직 파악하기

어렵습니다. 이를 극복하기 위해, 많은 고객 경험 선도기업은

고객 여정 전반에 걸쳐 반복적인 방식으로 AI를 구현하여

단계별로 인사이트를 수집하고 프로세스 개선을 위해 이를


■매우 동의함 ■동의함

전체 응답자

0% 20% 40% 60% 80% 100%

AI를 통해 상담사는 고객과 ‘의미 있는 시간’을 더 많이 보낼 수 있습니다

AI 투자를 통해 우리는 훌륭한 CX 인재를 확보할 수 있었습니다

고객은 우리 기술이 그들의 경험에 미치는 중요성을 이해합니다

CX를 개선하려는 우리의 노력 덕분에 고객은 우리와 더 가까워졌습니다

16% 74%

45%

42%%

44%%

41%

41%

38%

CX 선도기업

0% 20% 40% 60% 80% 100%

AI를 통해 상담사는 고객과 ‘의미 있는 시간’을 더 많이 보낼 수 있습니다


고객은 우리의 기술이 그들의 경험에 미치는 중요성을 이해합니다.


29%

41%

39%

44%

68%

56%

55%

53%



20

활용합니다. 브라질의 최대 결제 및 신용카드 사업자 Cielo

의 고객 경험 책임자 Nicolas Wsevolojskoy는 자사의 AI

진행상황을 “’할리우드’ 버전의 인공 지능이 아닌 실용적 AI

에 기반한 효율성 추구”라고 설명합니다.

각 거래에 더 많은 가치를 부여하기 위해 지난 9년

동안 Cielo는 “거래 데이터를 요약하고 인간에게 도구를

제공한다는 간단명료한 목표”를 가지고 기술 전략을 추진해

왔다고 Wsevolojskoy는 말합니다. Cielo의 결제 단말기

고객들은 국내 전체 카드 거래의 약 45%를 중개합니다.

이를 통해 Cielo는 200개 이상의 다양한 산업군에 대한

풍부한 데이터를 제공받으며, 이를 정리하여 업종별로 각

고객이 단말기를 어떻게 사용하는지 이해할 수 있습니다.

Wsevolojskoy는 “AI의 도움으로 사용 패턴을 정의할

수 있습니다”라고 말합니다. 이를 기반으로 알고리즘을

작성하고, 판매 상담사는 이를 사용하여 온보딩 프로세스를

통해 고객을 안내하고, 각 판매 채널에 대해 사전 준비된

고객 제안을 개발하며, 고객 인게이지먼트 여정에서 최적의

다음 단계를 결정할 수 있습니다.

AI 지원 고객 인게이지먼트는 Cielo의 지속적인

프로세스입니다. “우리는 각 거래에 대한 고객 만족도와

CX 프로세스에서 감성 분석을 어떻게 사용하고 있습니까?

그림 12: 감성 분석 도구 사용



비정형 소셜 미디어 분석

자연어 도구를 사용하여 고객 메시지 분석

구조화된 고객 피드백 데이터(설문조사) 분석

예측 분석을 사용하여 인스턴트 메시징을 통한 고객 대응

현재 감성 분석을 사용하지 않음

자연어 도구를 사용하여 고객 대화(음성) 분석

0% 20% 40% 60% 80% 100%

69%

67%

63%

53%

33%

12%

고객 경험 선도기업의 67%는 AI를 통해 상담사가 고객과 의미 있는 시간을 더 많이 보낼 수 있다고 말합니다. 이 수치는 전체 응답자의 16% 만이 그렇다고 응답한 것과 비교됩니다.

전반적인 고객 만족도를 평가하고자 합니다”라고

Wsevolojskoy는 말합니다. 이 방법은 현장 담당자가

관리하는 간단한 설문지로, 스마트폰에 AI 지원 앱을

제공하여 “여정의 각 단계에 대해 NPS를 측정하고 모델의

데이터 양을 늘리기 위한” 것입니다. Cielo는 체크포인트의

수를 늘리고, 비효율 항목을 수정하며, 고객을 보다 잘

이해할 수 있도록 더 많은 데이터를 수집합니다.



21

따라서 이 알고리즘은 “고객 친밀도를 높이기 위한”

도구가 되었다고 Wsevolojskoy는 말하면서, 그러나 이는

간단한 과정이 아니라고 덧붙였습니다. “감성을 수학

방정식으로 만드는 것은 아직 해결하지 못한 과제입니다”

라고 Wsevolojskoy는 말합니다. 다양한 채널을 통해 수집된

데이터가 저마다 형식도 다르고 깊이도 다르기 때문입니다.

차이를 만드는 감성 분석

감성 분석, 특히 거래 중 고객의 반응을 분석하기 위해

음성 인식 기술을 사용하는 것은 브랜드 인식 및 고객과

고객 상담사의 관계를 개선할 수 있는 기업의 능력에 뚜렷한

영향을 미칩니다.

감성 분석은 전 세계 응답자가 고객에 대한 이해를

높이기 위해 구현하는 강력한 기능 모음입니다. 응답자의

2/3 이상이 구조화된 고객 설문조사 및 비정형 고객 피드백

(소셜 미디어 대화)을 분석하기 위해 감성 분석을 사용하며

고객의 인스턴트 메시지 구문을 분석하기 위해 자연어

도구를 사용합니다. 음성 상호작용에서 인사이트를 얻기

위해 자연어를 사용하는 것은 아직 널리 퍼지지 않았지만

(고객 경험 선도기업의 절반 이상은 이미 그렇게 하고

있지만), 전반적인 감성 기능은 잘 정착되어 있습니다.

이 기능을 전혀 사용하지 않는다고 응답한 기업은 12%

미만입니다.

AI 투자로 인해 CX 프로세스 및 콜센터 운영이 어느 정도 향상되었습니까?

그림 13: CX 및 운영 비용


CX 프로세스를 통한 전반적인 고객 만족도상담사/직원 지침

CX 프로세스를 통한 전반적인 상담사 만족도 브랜드 인지도 및 가시성


■그림 12의 5가지 감성 분석 옵션 중 4개를 선택한 기업 ■감성 분석을 사용하지 않음

75%67%77%

64% 65%81% 82%

81%



22

감성 분석 도구를 폭넓게 사용하는 응답자도 그렇지

않은 응답자보다 높은 수준의 브랜드 인지도와 고객 생애

가치를 나타내고 있습니다. 감성 분석을 폭넓게 사용하는

응답자의 약 1/3은 작년 한 해 동안 두 지표 모두 10% 이상

증가한 것으로 나타났습니다. 이러한 모든 성과는 해당

기능을 사용하지 않는 기업에 비해 훨씬 높지만, 특히

브랜드 인지도의 상대적 수준에서 뚜렷한 차이를 볼 수

있습니다. 디지털에 익숙한 소비자들이 소셜 미디어 채널을

통해 브랜드와의 관계 및 고객 서비스 수준에 대한 의견을

나누거나, 또는 단순히 고객 상담사의 전화 응대 방식에

실망하여 이에 대한 의견을 남기는 경우가 점점 많아짐에

따라, 고객 반응을 포착하고 관계에 대한 진정한 가치를

결정하는 것은 강력한 능력입니다.

또한 복잡한 (음성) 감성 분석 도구를 도입한 응답자는

이러한 도구를 구축하지 않은 응답자에 비해 고객 경험 운영

비용 증가폭이 크게 낮은 것으로 나타났습니다. 대다수의

응답자(2/3)가 운영 비용이 증가하고 있으며, 첨단 감성

도구를 도입한 기업의 10% 미만에서도 상당한(10% 이상)

비용 증가를 보이지만 증가폭은 이를 도입하지 않은 기업의

절반 수준입니다. 이는 필연적 인과관계는 아닙니다. AI 얼리

어답터는 일반적으로 기술 여정에서 멀리 앞서 있습니다.

하지만 고객 경험 기술 선도기업은 이제 이러한 투자로부터

더 많은 비용 성과를 볼 수 있다는 것을 의미합니다.


지난 12개월 동안 다음 비즈니스 성과의 변화를 수치화해 본다면 얼마나 됩니까?

그림 14: 감성 분석을 사용하는 기업의 비즈니스 성과


■그림 12의 5가지 감성 분석 옵션 중 4개를 선택한 기업■감성 분석을 사용하지 않음

전체 매출 실적

고객 생애 가치

채널 수익성

브랜드 인지도

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%

31%

30%

30%

19%

17%

9%

10%6%



23

6. 머신 러닝 실험실

Alibaba는 고객 인터페이스가 고객과의 정서적

유대감을 형성하는 데 중요한 역할을 한다는

점을 주목하고 있습니다. “Taobao는 재미있고 매력적인

인터넷 브랜드”라고 Zhu는 말합니다. 고객과 상호작용하는

데 사용되는 아이콘부터 챗봇이 사용하는 가벼운 언어에

이르기까지 “AI는 고객이 우리 문화에 연결하는 것을 돕기

위해 만들어졌습니다.” 여기에는 Taobao 고객 거래를 위해

설계된 인간 대 인간의 상호작용 패턴을 모방하고 특별한

이벤트에 대해 고객의 이야기와 사진을 공유하는 것이

포함됩니다.

자동화가 더 이상 고객 경험 관리에서 AI 확장기능의

핵심 목적으로 고려되지 않는 가운데 간단한 챗봇 기술

구현이 워크로드 및 프로세스에 미치는 영향은 상당합니다.

많은 경우 혁신으로 인해 완전히 새로운 유형의 업무가

창출되고 있으며, 역량을 갖춘 선도기업은 가치를 높이는

비즈니스 프로세스 혁신을 통해 더 많은 실험을 해 볼 수

있습니다.

Takeda Pharmaceutical의 유럽 및 캐나다 고객

경험 전략 및 운영 책임자 Hicham Naim은 “우리는 효율보다

효과를 강조합니다”라고 말합니다. Naim은 의약품 구매

주기에서 의사 및 기타 의료 전문가는 복잡하고 빠르게

변화하는 환자 또는 시설에 특화된 요구사항에 따라

결정을 내리기 때문에 회사는 고객의 프로파일을 파악하려

하지 않는다고 말합니다. 이는 성공적인 고객 상호작용을

측정하기 위해 사용되는 기존의 지표를 무의미하게

만듭니다. 그보다 AI의 역할은 제약 회사가 고객과 정보에

입각한 대화를 유지하게 하여 “고객에게 좀 더 솔직해지고,

이러한 과정을 통해 고객의 요구사항을 보다 잘 이해하고

그에 따라 적절하게 대응할 수 있도록 하는 것입니다.” 이를

강조하기 위해 Naim은 기존의 고객 만족도는 측정하지

않으며, 그 대신 신뢰, 적절성 및 간결성이라는 세 가지

디지털 효율성을 가치 제안의 핵심으로 삼고 자사의 운영방식을 R&D 플랫폼으로 사용하는 기업은 챗봇과 기타 AI 도구를 활용해 ‘브랜드 이미지를 확립’하기가 더 쉽습니다.

“우리는 전통적인 방식으로 AI 투자의 ROI를 이해하고자 했지만, AI의 보다 진정한 가치는 고객과 브랜드 간의 관계를 정의하는 데 있습니다.”

Nick HoldsworthTelstra, 호주 및 국제 서비스 제공 책임자

요소에 따라 고객 상호작용을 평가하는 “고객 경험 지수”를

사용한다고 말합니다.

Naim은 인공 지능을 통해 고객 경험에 대한 이러한

독점적인 관점을 훨씬 더 섬세한 도구로 바꿀 수 있다고

생각합니다. “AI는 충분한 데이터가 확보되면 우리에게

중요한 역할을 할 수 있습니다”라고 Naim은 말합니다.

그러나 이 과정은 옵션을 신중하게 평가하기 위해 수년이

걸릴 수 있습니다. Naim은 “우리에게는 검증해야 할 70

여 건의 사용 사례가 있습니다. 실험 중독이 되고 싶지는

않지만, 우리 업계에서는 혁신이 까다롭습니다”라고

설명하면서 의사로부터 피드백을 얻는 것이 매우 어려운

과정이라고 덧붙입니다. 개인정보보호가 중요한 의료

산업에서 데이터 세트를 구축하려면 세심한 주의가

필요합니다. 결과적으로 “우리 산업은 FMCG(일용소비재)

산업에 비해 7~10년 정도 뒤처져 있습니다.”



24

캘리포니아 북부에 위치한 비영리 의료 네트워크로

24개의 병원과 50,000명 이상의 직원, 12,000명의 의료진을

보유한 Sutter Health의 부사장 및 디지털 환자 경험 최고

책임자 Albert Chan 박사는 이러한 견해에 동의합니다.

“환자의 개인정보보호 요구사항이 항상 우리의 분석적

노력에 주의를 요하기 때문에 [감성적 영향]을 측정하는

것이 어려울 때가 있습니다”라고 Chan 박사는 말합니다.

이 보고서를 위해 인터뷰한 고객 경험 책임자들은 AI를

통해 수집된 인사이트가 고객 경험과 브랜드 간의 연관성에

대한 이해를 가속화하고 있다고 말합니다. “우리는 전통적인

방식으로 AI 투자의 ROI를 이해하고자 했지만, AI의 보다

진정한 가치는 고객과 브랜드 간의 관계를 정의하는 데

있습니다.”라고 Telstra의 Holdsworth는 말합니다. 머신

러닝 기술을 통해 고객 경험 인사이트를 추구하는 Google,

Facebook 및 기타 테크놀로지 기업들처럼 Holdsworth는

Telstra의 지속적인 AI 구현을 “끝나지 않는 투자의 지평선”

으로 보고 있습니다.

기업들은 AI의 도입 효과를 높이기 위해 새로운 전략을

위한 R&D 플랫폼으로 자체 운영방식을 사용하고 있습니다.

몇 가지 예는 다음과 같습니다.

심층 분석: AI에 따른 성장일본의 전자상거래 기업 Rakuten은 AI 개발

로드맵을 세 단계로 나누었습니다. 그 첫 단계는

대부분의 소비자 브랜드(특히 온라인 소비자 브랜드)

와 유사하게 일상적인 작업에 초점을 맞추고 있으며

대부분의 직원은 예외적인 작업만 처리합니다.

Rakuten은 2018년 4월 70개 제품 및 서비스

라인에 걸쳐 외부 고객과 직원을 대상으로 한 고객

서비스 채널에 챗봇을 도입한 이후 인바운드 콜의

3/4이 챗봇으로 이전된 것을 알게 되었습니다.

그러나 아이러니하게도 통화량에는 예상했던 변화가

발생하지 않았습니다. “상시 챗봇을 구현한 이후 업무

시간 외 문의가 큰 폭으로 증가했으며 매달 15,000

시간의 대화가 추가로 이루어지고 있습니다”라고

Rakuten의 AI 프로모션 부문 총괄 책임자 Masayuki

Chatani는 말합니다. 회사는 내부 프로세스 개선을

위해서도 챗봇을 광범위하게 사용하고 있습니다.

회사의 인도 법인 및 글로벌 IT 지원 센터 역할을 하는

방갈로르에서는 챗봇이 출장 예약 및 기타 HR 기능을

지원합니다. 2018년 9월 현재 AI 챗봇의 수는 50개를

넘었습니다.

Rakuten의 AI 두 번째 단계는 가상 쇼핑 도우미

프로토타입과 같은 의사결정 지원 도구를 구현하는

것입니다. 회사는 자연어 쇼핑 및 구매 프로세스를

통해 대화 문맥을 유지하는 음성 인식 상담사를

자체적으로 개발하여 모바일 고객을 대상으로 시범

운영을 하고 있습니다. 세 번째 단계에서 Rakuten

은 사업부 및 내부 부서 간에 협업 비즈니스 프로세스

실행을 지원하는 별도의 AI 기능을 도입할 계획입니다.

“회계 AI가 법무 AI에게 계약서 서명을 요구하는 예가

있을 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 시간을 절약할

수 있으며 보다 창의적이고 생산적인 업무에 집중할 수

있습니다”라고 Chatani는 말합니다.

Rakuten의 경우, “인간이 정의한 목표를

효과적으로 실행”할 수 있는 AI의 능력은 고객 관리

측면에서 보다 감성 주도적인 응대를 위한 여정에서의

진보를 의미합니다. 다양한 제품 및 서비스 라인을

보유한 대기업으로서 “고객 유지는 항상 어려운

일이며, 고객이 기대하는 바는 우리가 고객의 문제를

항상 빠른 시간 내에 해결해 주는 것입니다.” Chatani

는 AI의 주요 역할은 궁극적으로 AI와 인간(직원과

고객 모두) 간의 협업이 모든 거래에서 최적화되도록

지원하는 것이라고 믿습니다.



25

심층 분석: 규제 환경에서 AI 구축10만 명 이상의 고객을 보유한 동명의 프랑스

통신 사업자가 2017년에 설립한 모바일 은행 Orange

Bank의 인공 지능 책임자 Djamel Mostefa는 자사의

AI 로드맵을 고객 통찰력 증대를 목표로 하는 3단계

여정으로 설명합니다. 첫 번째 단계로 Mostefa는

“보다 나은 고객 경험을 위해 AI를 개발 중”이라고

말하며 고객 문의에 응대하고 금융 상품을 제안하기

위해 출시한 자연어 기반의 가상 도우미 Djingo의

출시를 언급합니다. 두 번째 단계는 이러한 상호작용을

통해 수집된 모든 데이터가 은행의 KYC(Know Your

Customer) 프로세스에 전달되도록 하는 것이며, 세

번째는 아직 계획 단계에 있지만 AI를 사용하여 사전에

위험을 평가하고 사기를 탐지하는 것입니다. 이는

복잡한 과제이기는 하지만 “데이터가 충분하면 모든 AI

문제를 해결할 수 있습니다.”

하지만 시장에서의 데이터 사용 규제 강화는 AI

개발에 지장을 줄 수 있습니다. 올해 5월부터 유럽에서

시행하는 GDPR(일반 데이터 보호 규정)은 개인 정보

수집 및 처리 목적을 위해 필요한 기간이 경과한 후에는

개인 정보를 더 이상 보관해서는 안 된다고 규정하고

있기 때문에 이에 따른 어려움이 있습니다. 그러나,

Mostefa는 복잡한 기술과 함께 진화하는 산업에서 “더 많은 데이터가 AI 노력을 보다 효과적으로 만들어

주는 것은 사실이지만, 우리는 아직 이러한 매개변수의

영향이 무엇인지 알지 못하며” 특히 금융 서비스

산업에서 데이터 사용에 대한 일부 제한은 항상 존재할

것이라고 말합니다. “이러한 것들은 복잡하고 규칙을

기반으로 한 인공 뉴런 시스템이며 여전히 일종의

블랙박스와 같습니다.”

• 기술 공급업체와의 협업: Sutter Health는 “기술

파트너에게 파일럿 및 확장을 위한 특별한 장소를 제공”

한다고 Chan 박사는 말하면서 초기 단계의 스타트업

기업부터 Google과 같은 성숙한 기술 기업과의 협업을

언급합니다. “우리는 환자와의 마찰을 줄이는 데 주력하고

있으며 Google Home 및 Alexa와 같은 AI 플랫폼을

사용하여 진단 및 응급 치료의 워크플로우 운영에 필요한

고객 정보를 제공합니다. 이러한 협업을 통해 환자를

적절한 장소 및 시간에 올바른 치료를 받을 수 있도록

연결할 수 있습니다.”

• AI R&D 활동을 진행 중인 비즈니스 프로세스와 통합:

브라질의 디지털 뱅킹 회사 Next의 관리 책임자 Jeferson

Honorato는 “우리는 내부적으로 구조화된 과거 데이터를

사용하여 대부분의 분석과 알고리즘이 내장된 대규모

데이터에 액세스할 수 있습니다”라고 말합니다. Honorato

는 이렇게 설명합니다. “이메일 및 채팅을 통한 고객

상호작용을 현재 NLP[자연어 처리]를 사용하여 분석하며

고객의 의도와 분위기를 파악하여 우선순위를 정할 수

있습니다. 또한 고객의 여정을 보다 정확하게 정의하기

위해 앱을 사용하여 고객 행동을 분석합니다.”

• 내부적으로 인재 및 역량 구축: Alibaba는 우수한

고객 상담사가 ‘AI를 훈련시키는’ 인재 개발 프로그램을

갖추고 있으며, 분석 팀과 엔지니어링 팀이 협력하여

가상 도우미에게 자연어 경로 및 에스컬레이션 절차를

학습시킵니다. 이 회사는 AI 트레이너로 2만 명 이상의

상담사(자체 상담사 및 가맹점과 기업 소속 상담사)를

인증했습니다.



26

7. 지역별 비교

IT 및 통신 인프라, 규제 및 정책 환경, 문화 및 고객

선호도와 관련한 지역별 또는 국가별 차이점은 기업이

고객 프로세스에서 기술을 사용하는 방식에 상당한 영향을

미칠 수 있습니다. 예를 들어, 브라질의 신용카드 및 결제

사업자 Cielo의 고객 경험 담당 이사 Nicolas Wsevolojskoy

는 “브라질 사람들은 대립하는 것을 별로 좋아하지 않아서

일부 고객만이 간접적으로 불만을 나타낼 뿐”이며 이로 인해

고객 경험을 분석하는 데 어려움이 있다고 말합니다.

흔히 인건비가 비싸고 인재가 부족하며 기술이 널리

보급된 시장(특히 북미 및 유럽)의 기업들은 고객 경험

솔루션에 발 빠르게 투자하고 이를 폭넓게 구현하는 것으로

알려져 있습니다. 여기에는 AI의 조기 도입, 특히 최전선

다음의 내용에 대해 어느 정도 동의하십니까?

그림 15: 지역별 AI 투자의 전략적 초점



■ 아시아 ■유럽 ■중남미 ■북미

50% 60% 70% 80% 90% 100%

AI 투자는 CX 효율성을 개선하기 위해 이루어집니다

AI 투자는 고객 친밀도를 개선하기 위해 이루어집니다

AI를 통해 상담사는 고객과 ‘의미 있는 시간’을 더 많이

보낼 수 있습니다


고객은 우리 기술이 그들의 경험에 미치는 중요성을 이해합니다


96%

95%

98%

92%

85%

84%

92%

87%

76%

82%

90%

87%

84%

83%83%

81%

90%

91%

90%

91%

76%

87%

87%

82%



27

인바운드 문의 및 디지털 채널 관리가 포함됩니다. 반면에

아시아 또는 중남미 시장의 기업은 그 반대의 이유로 이러한

기술을 늦게 도입하는 것으로 알려져 있습니다.

이러한 경향은 설문조사 결과에서 쉽게 확인할 수

있었지만, AI 도입률 및 이 기술이 고객 경험 향상에 기여한

정도에 대한 응답자 간의 격차는 2017년 고객 경험 우수성

보고서 상징적인 기업에 되는 길(Getting to Iconic)의 조사

결과에 비해서 많이 줄어들었습니다.

전 세계적으로 관찰된 고객 경험 기술 도입 수준의

이러한 수렴에는 상호의존적인 두 가지 중요한 이유가

있습니다. 첫 번째는 전 세계적으로 소비자들이 스마트폰을

폭넓게 채택하고 있으며 동일한 속도로 브랜드와 관계를

맺기 위해 인터넷 지원 채널을 선택하고 있습니다. 두 번째는

거래의 속도, 효율성 및 품질에 대한 디지털 소비자의 기대가

‘인터넷 시간’으로 가속화되었다는 것입니다.

북미 지역의 응답자는 다른 지역에 비해 효율성

추구보다는 높아지는 고객의 기대에 따라 AI 투자가

이루어진다고 답했습니다. 이는 모든 지역에서 가장

두드러진 차이점을 보여 줍니다.

북미 지역의 응답자는 또한 다른 지역의 응답자에 비해

자사 고객이 기업의 고객 경험 노력에 AI 투자가 중요하다는

점을 인식하고 있다고 생각합니다. 이는 미국과 캐나다의

소비자가 AI 지원 가상 비서를 비교적 많이 채택했기 때문일

수 있습니다. 북미 지역 응답자는 고객 거래 처리를 위한

자동화 사용도 훨씬 더 많은 편입니다. 응답자 10명 중 1

명은 인바운드 문의의 절반 이상이 AI 도우미에 의해 완전히

처리되고 있다고 답했습니다.

AI를 통해 처리가 완료되는 고객 문의 비율은 얼마입니까?

그림 16: 지역별 고객 문의 자동화



■10% 미만 ■10% ~ 25% ■25% ~ 50% ■50% 이상 ■75% 이상

11%

51%

1%

7%

31%유럽

15%

46% 31%

8%

아시아

1%

13%

58%27%

2%0%

중남미

6%

48%

10%

36%

0%

북미



28

유럽 지역 응답자는 AI 투자에 대해 비슷한 수준의

높은 기대를 갖고 있으며, 북미 지역 응답자에 비해 고객

친밀도를 높이기 위한 AI의 능력에 보다 기대를 걸고 있는

것으로 나타났습니다. 유럽 지역 응답자는 또한 다른

지역의 응답자에 비해 AI 도구를 통해 훌륭한 고객 경험

인재를 확보할 수 있다고 굳게 믿고 있습니다. 또한 다른

지역 응답자에 비해 작년 한 해 동안 AI를 사용하여 브랜드

인지도를 높인 경우가 많았으며, NPS의 상당한 개선을

포함하여 대부분의 다른 개선 지표에서 북미 지역 응답자를

추격하고 있습니다. 하지만 흥미롭게도 유럽의 고객 경험

책임자는 다른 지역에 비해 내년에도 AI를 통해 상당한

개선을 이어 갈 것이라는 기대는 낮았습니다.

중남미 지역 응답자의 답변은 다소 의외입니다. 이 지역

응답자는 다른 지역에 비해 고객 친밀도보다는 효율성을 AI

투자의 주요 동인으로 꼽고 있으며 고객 거래를 처리하는

데 자동화 수준이 가장 낮은 것으로 나타났습니다. 동시에

중남미 지역 응답자는 고객 생애 가치 및 매출 증가에서 가장

높은 수준을 나타냈습니다. 이는 다른 지역과 비교했을 때 AI

도입 곡선에서는 약간 뒤처져 있지만, 일단 이러한 도구를

구현한 후에는 비교적 높은 성과를 달성했음을 의미합니다.

아시아 지역 응답자는 중남미 지역과 마찬가지로

고객 친밀도보다는 효율성에 전략적 관심을 두고 있지만,

중남미와는 대조적으로 AI 지원 고객 경험 자동화 수준은

인간 상담사의 개입 없이 처리된 고객 문의 비율 측면에서

북미 지역 응답자 수준에 필적합니다. 이는 특히 중국과 같이

인구가 많고 디지털에 정통한 시장을 서비스하기 위해서는

대규모의 AI를 활용한 터치포인트가 필요하기 때문일 수

있습니다. 아시아 지역 응답자는 또한 현재까지 측정된 개선

지표에서 다른 지역을 바짝 추격하고 있으며 대부분의 다른

지역 응답자보다 AI가 향후 브랜드 인지도 및 고객 생애 가치

개선에 상당한 기여를 할 것이라는 확신을 가지고 있습니다.

100%

80%

60%

40%

20%

0%

지난 12개월 동안 비즈니스 성과의 변화를 수치화해 본다면 얼마나 됩니까?

그림 17: 지역별 비즈니스 성과


(개선을 보고한 응답자의 비율)

■북미 ■중남미 ■유럽 ■아시아

64%

48%

60%

51%

81%

87%87% 85% 83%

87% 87% 87% 86%87%90% 90%

고객 생애 가치매출브랜드 인지도NPS (고객 순 추천 지수)



29

8. 결론

본 보고서 인간 + 로봇: 우려와 기회(Humans

+ bots: Tension and opportunity)는 전 세계

기업이 고객 여정 전반에 걸쳐 어떻게 AI를 사용하고 있으며

그 결과로 비즈니스와 고객에게 어떤 혜택이 돌아가는지에

대해 조사했습니다. 599명의 임원을 대상으로 한 글로벌

설문조사 및 일련의 전문가 인터뷰에 기반한 이 보고서의

주요 조사결과는 다음과 같습니다.

1) 90%의 기업이 고객 여정의 일부분에 AI를 도입하고

있습니다. 고객 경험 선도기업의 경우에는 도입 규모가

훨씬 큽니다. 고객 경험 선도기업 중 약 2/3는 AI에

대한 상당한 투자를 이행했습니다. 이 수치는 전체

응답자의 1/3 미만 만이 투자를 이행한 것과 비교됩니다.

이와 유사하게 대기업에서 AI 도입률이 더 높습니다.

직원 30,000명 이상 기업의 40% 이상이 최전선 고객

프로세스 및 분석에 상당한 AI 투자를 해 왔습니다.

2) AI 투자는 효율성을 향상시키려는 노력, 그리고

선도 기업의 경우 고객 친밀도 개선을 동인으로

하여 이루어집니다. 효율성을 높이기 위한 노력은

고객 만족도 향상과 프로세스 속도에 극적인 결과를

가져오고 있으며, 대다수의 기업이 AI 노력에 집중하는

이유입니다. 고객 경험 선도기업은 또한 고객 친밀도

강화를 위해 AI를 사용하는 경우가 늘고 있으며,

고객에 대한 지식을 심화하는 동시에 보다 맞춤화되고

개인화된 서비스를 지속적으로 제공하기 위해 분석 및

감성 분석에 집중합니다.

3) 기업은 고객 접촉 채널에 AI를 구현한 후 급격한

처리량 증가를 경험합니다. 고객 채널에서 AI에 대한

초기 피드백이 좋지 않았음에도 불구하고 기업들은

인내심을 가지고 계속 노력했으며 지금은 이로 인한

이점을 누리고 있습니다. 이 조사 보고서를 위해

인터뷰한 임원들은 AI 도구 출시 이후 통화량 및 기타

채널을 통한 고객 인터랙션량이 크게 증가했다고

응답합니다.

4) 10개 회사 중 9개 회사에서 보다 빠른 통화 처리

및 불만 해결을 경험했습니다. 설문조사 응답자 중

거의 90%가 AI 사용으로 불만 처리 속도가 눈에 띄게

향상되었다고 응답했으며, 80% 이상이 통화량 처리

능력이 향상되었다고 밝혔습니다. 평균적으로 고객

문의의 25%~50%가 자동화된 채널을 통해 완전하게

처리됩니다.

5) 고객 만족도 향상으로 매출 실적이 개선되었습니다.

설문조사 응답자의 약 80%는 고객 만족도, 서비스 제공

및 콜센터 성과가 눈에 띄게 향상되었다고 응답합니다.

또한 설문조사 응답자의 70%는 지난 12개월 동안 고객

생애 가치가 5% 이상 증가한 것으로 나타났습니다.

6) 기업이 고객 채널에 지속적으로 투자함에 따라 운영

비용도 증가합니다. 전체 기업의 60%에서 고객 서비스

및 콜센터 운영 비용이 증가했습니다. 이 수치는 고객

경험 선도기업에서 훨씬 높으며, 약 80%의 고객 경험

선도기업이 지난 12개월 동안 운영 비용이 증가했다고

말합니다. 설문조사의 데이터는 기업들이 채널

수익성보다는 매출 창출에 우선순위를 두고 있다는 것을

보여 줍니다.

AI는 고객 만족도와 비즈니스 성과를 높이기 위한 도구로서

그 역할을 계속할 것입니다. 실제로 퍼스트 무버(선도자)

의 이점을 누린 기업들은 이제 효율성 및 규모의 이점뿐만

아니라 기술 선도업체로서 인식되는 브랜드 인지도

측면에서 최고의 보상을 받고 있습니다. 경쟁이 치열한

글로벌 시장에서 이 설문조사는 최고와 나머지를 구분 짓는

차별화 요소로서 기술이 중요한 역할을 수행하고 있음을

확인했습니다.



30

MIT Technology Review Insights 소개

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