AI의 확산으로 고객의 디지털 기대치가 높아졌지만, 개인화의 발전으로 브랜드는 더 잘 듣고, 니즈를 파악하고, 공감하며 대응할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다.
알아야 할 사항은 다음과 같습니다:
공상 과학 책이나 영화에서 배웠던 튜링 테스트를 기억하시나요? 일반적으로 윤리 및 행동 게임과 같이 기계가 인간처럼 작동할지 여부를 결정하는 작업으로 구성됩니다. 수십 년 동안 이 테스트는 인간의 지능과 컴퓨터의 능력을 측정하는 표준으로 사용되어 왔으며, 많은 사람들은 컴퓨터가 이 테스트를 통과할 수 없을 것이라고 오랫동안 생각했습니다. ChatGPT-4는 2024년 초에 '불가능한 일'을 조용히 해냈습니다.
그 영향은 이미 인상적이고 광범위하게 나타나고 있습니다. 오늘날 AI 기반 응답은 실제 사람보다 공감과 같은 긍정적인 인간 특성을 더 잘 표현하는 것으로 입증되고 있습니다. 바쁜 의사로부터 환자로서 따뜻한 답변을 받는 것이 얼마나 어려운 일인지 잘 알고 있지만, 의사도 사람입니다(당연히). 하지만 최근 JAMA 내과학에 발표된 연구에서는 흥미로운 새로운 발견을 발견했습니다: ChatGPT가 의사보다 더 길고, 더 많은 정보를 제공하며, 더 공감하는 답변을 제공한다는 것입니다.
ChatGPT의 평균 공감 평점과 밀도별 의사 응답의 차이는 거의 정반대입니다. 즉, ChatGPT는 공감형 응답을 제공하는 데 훨씬 더 효과적입니다.
네, 맞습니다: 사람이 아닌 AI 시스템이 디지털 상호작용에서 공감의 기준을 크게 높였습니다. 이러한 지각변동은 의료 분야를 넘어 브랜드와의 일상적인 상호작용 전반을 변화시키고 있습니다. 예를 들어, 이제 고객은 쇼핑 뮤즈와 같은 AI 기반 어시스턴트와 상호 작용하여 일상적인 언어를 사용하여 원하는 상품을 더욱 원활하게 찾을 수 있습니다. 이는 시간이 지남에 따라 학습할 뿐만 아니라 NLP(자연어 처리), 이미지 인식, 행동, 문맥 및 선호도 데이터를 사용하는 개인화된 알고리즘을 활용하는 다면적인 머신 러닝 모델 덕분입니다. 결과는? 각 고객은 가장 특이한 검색어에 맞는 상품 추천과 큐레이션된 번들을 받을 수 있습니다.
쇼핑 뮤즈와 같은 AI 기반 어시스턴트는 자연어 처리, 이미지 인식, 개인화된 알고리즘을 사용하여 고객의 구어체를 맞춤형 제품 추천으로 번역하여 대면하는 듯한 인간적인 경험을 재현합니다.
이와 같은 고급 AI 기반 경험이 증가함에 따라 고객들은 점점 더 정교한 경험을 원하고 있으며, 모든 상호작용에서 브랜드에 더 많은 것을 기대합니다. 이는 이러한 브랜드에게 중요한 기회를 제공합니다.
감정은 고객이 내리는 모든 결정을 주도합니다. 따라서 수요 충족은 고객의 마음 상태를 이해하고 고객의 현재 니즈에 따라 대응할 수 있는 브랜드의 능력에 달려 있습니다.
이 과정은 공감의 핵심이며, 브랜드가 지속적이고 깊은 감정적 관계를 형성할 수 있도록 지원합니다. 고객들이 이를 증명하고 있습니다: 예를 들어, Forrester는 기업이 자신의 필요와 감정을 이해한다고 믿는 고객 중 87%(% )가 브랜드 충성도를 유지한다고 밝혔습니다.
개인화 기술을 통해 마침내 위의 목표를 달성할 수 있게 되었습니다. 이제 브랜드는 클릭 수, 선호도, 이벤트 순서, 최근성 등의 행동 데이터를 활용하여 고객의 감정 상태를 자동으로 파악하고, 단일 세션 내에서도 고객의 행동이 호기심에서 관심으로 변화함에 따라 타겟팅을 동적으로 조정할 수 있습니다.
공감할 수 있는 디지털 경험 만들기
개인화를 통해 공감을 전달하는 방법을 더 잘 전달하기 위해 "공감할 수 있는" 경험을 만드는 요소를 더 세분화해 보겠습니다. 인간은 세 가지 기준을 충족할 때 공감할 수 있는 경험이라고 느낍니다:
개인화의 세계에서는 다음과 같이 보입니다:
공감 기반 오디언스별로 타겟팅을 식별하고 동적으로 조정할 수 있는 개인화 기술을 사용하여 공감형 디지털 경험을 제공하고 고객과 감성적인 관계를 구축할 수 있습니다.
1. 세심한 경청
가족 여행에 필요한 캠핑 장비를 고르기 위해 아웃도어 용품 판매업체의 웹사이트를 방문한다고 가정해 보겠습니다. 개인화 엔진은 클릭 및 선호도와 같은 디지털 상호 작용을 통해 사용자의 명시적 및 암시적 신호를 수집하고 계산하여 사용자의 행동을 주의 깊게 '청취'합니다. 이 기술은 자가 학습이 가능하므로 이벤트 시퀀스를 기반으로 실시간으로 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 이번 주에 두 번째로 아동용 캠프 의자 제품 페이지를 둘러보고 있거나 세 페이지의 리뷰를 읽은 후 휴대용 쿨러를 장바구니에 추가했다는 사실을 파악할 수 있습니다.
2. 신분증 필요
엔진은 사용자의 요구 사항을 파악하고 이를 다른 사이트 상호 작용 조합과 비교 분석하여 사용자의 마음 상태를 유추합니다. 그런 다음 각 브랜드별 고객의 복잡한 행동 패턴을 모델링하여 공감 기반 고객 세그먼트를 자동으로 생성하고 동적으로 업데이트합니다. 사용자의 행동을 통해 사용자가 집중하고 있는 상태임을 파악하고 해당 오디언스로 자동 분류할 수 있습니다. 신나는 캠핑 여행에 필요한 모든 것을 구매하기 직전이지만 브랜드나 제품이 자신에게 맞는지 확인하고자 하는 경우입니다.
3. 공감적 반응
마지막으로, 엔진은 공감으로 반응하여 집중된 상태의 사용자들이 잘 반응한 콘텐츠, 추천 및 기능을 표시하여 캐츠킬 여행에 가장 적합한 장비를 찾을 수 있도록 도와줍니다.
이 모든 것이 오늘날의 개인화 기술을 통해 디지털 방식으로 가능합니다. 마케터는 각 소비자의 고유한 심리 상태에 따라 고객을 타겟팅하고 AI 기반 개인화 경험과 추천을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 각 심리 상태의 소비자가 다양한 경험에서 일반적으로 반응하는 방식을 기반으로 향후 상호 작용을 최적화할 수 있습니다.
우리는 공감이 더 이상 브랜드의 립서비스가 아닌 디지털 고객 경험의 근간이 되는 미래를 눈앞에 두고 있습니다. 기업이 전 세계에서 고객과 진정성 있고 의미 있는 관계를 구축하여 모든 상호 작용과 채널에서 고객이 환영받고 이해받는다고 느끼는 세상을 상상해 보세요. 공상 과학 소설이 아닌 오늘날의 개인화는 목적에 맞게 설계된 AI를 활용하여 이를 현실로 만들 수 있습니다.
이미 고급 AI 기능을 도입한 브랜드는 그렇지 않은 브랜드에 비해 평균 30%(% ) 더 높은 상승률을 보이고 있습니다. 또한, 2026년에는 목적에 맞게 설계된 개인화 AI를 도입하는 브랜드가 3배 더 많은 수익을 창출할 것으로 예상합니다. 하지만 이러한 이점을 충분히 누리고 높아지는 고객의 기대치를 충족하기 위해서는 브랜드가 손 놓고 있을 수 없으며, 진정으로 공감할 수 있는 경험을 만들기 위해 AI의 힘을 받아들여야 합니다.
