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[이커머스 혁신 2021] 고객반응 기반 이커머스 매출 확대 방안, 제네시스의 해법은?

강민혜

윤준경 제네시스코리아 CX(Customer Experience) 솔루션 컨설턴트. (사진=디디튜브 웨비나 화면 캡처)
윤준경 제네시스코리아 CX(Customer Experience) 솔루션 컨설턴트. (사진=디디튜브 웨비나 화면 캡처)

[디지털데일리 강민혜 기자] 제네시스코리아가 개인화된 맞춤 서비스 확장을 강조했다.

25일 <디지털데일리>의 버추얼 컨퍼런스 플랫폼 ‘DD튜브’를 통해 진행한 “CS경영, 이커머스를 위한 디지털 인프라 혁신 전략” 행사에서 “컨택센터 혁신을 통한 이커머스 구매 전환 확대 및 고객 경험 향상 전략” 주제 발표자로 나선 윤준경 제네시스코리아 CX(Customer Experience) 솔루션 컨설턴트는 고객 반응 데이터 누적 기반 경험 제공에 따른 매출 확대 방안을 공유했다.

윤 컨설턴트는 팬데믹 이후 새로운 기준이 필요한 뉴노멀 시대, 리테일·이커머스 시장도 변화는 필수라며 온오프라인 매장 연계와 고객 접점 강화 등에 따른 옴니채널(omnichannel, omni+channel, 모든 것+채널)의 중요성을 강조했다.

이에 따라 버추얼(virtual, 실제와 다를 바 없는) 쇼핑은 소셜 채널이나 실시간 영상 채널과 같은 온라인의 다양한 채널을 통해서 쇼핑이 이뤄진다. 또한, 지불 옵션도 늘어난다. 모바일 페이·디지털 지갑 등을 활용, 선구매 후지불 형식도 자리잡았다. 구독·오프라인 구매 후 매장에서 고르는 등의 새 모델도 확대된다.

이에 따라 인공지능(AI) 기반 챗봇이나 음성봇을 통해서 주문을 하게 될 것이고 가상·증강현실 기술을 이용한 메타버스(meta+universe) 플랫폼을 이용하는 새로운 경험을 하게 된다. 또, 물류 자동화·풀필먼트를 통해 당일배송, 유연한 배송 등이 확대될 것이다.

디지털 전환에 대한 변화가 가속화 되면서 고객은 이러한 변화들을 빠르게 받아들이고 있으며 그들이 선택할 수 있는 옵션 또한 다양해지면서 기업에 대한 기대치도 매우 높아지고 있는 셈이다.

시장 확장에 대비하기 위해 제네시스는 예측 기반 참여 유도(Predictive Engagement) 솔루션을 구축했다.

화상회의·IP전화기를 제공하는 폴리콤은 채팅당 발생하는 비용을 72% 절감했다. 가망고객 발굴에 발생하는 비용을 62% 줄이는 효과를 냈다.

웨어러블 무선 센서 제품·솔루션 제공 업체 쉬머는 제네시스 도입 후 90일 이내에 고객만족도가 15% 증가했다. 고객과의 인게이지 비율은 78% 올랐다.

뱅크오브아일랜드는 고객만족도가 5점 만점에 4.43으로 향상했다. 채팅 요청의 11%가 지점방문 약속이나 콜백 예약 등 긍정적인 효과를 봤다.

(왼쪽)고객이 홈페이지 움직임을 (오른쪽)관리자 페이지에서 확인할 수 있다. 고객이 접속한 위치, 과거에 방문했던 적이 있는지 등을 확인 가능하다. 고객의 활동을 세부적으로 모니터링하면서 고객이 어떤 것 때문에 구매를 포기하는지 등을 관리자 페이지에서 모니터링 가능하게 한다. 이를 기반으로 고객에게 인게이지할 시점을 제안한다. (사진=디디튜브 웨비나 화면 캡처)
(왼쪽)고객이 홈페이지 움직임을 (오른쪽)관리자 페이지에서 확인할 수 있다. 고객이 접속한 위치, 과거에 방문했던 적이 있는지 등을 확인 가능하다. 고객의 활동을 세부적으로 모니터링하면서 고객이 어떤 것 때문에 구매를 포기하는지 등을 관리자 페이지에서 모니터링 가능하게 한다. 이를 기반으로 고객에게 인게이지할 시점을 제안한다. (사진=디디튜브 웨비나 화면 캡처)

윤 컨설턴트는 인게이지 향상 방안으로 고객 방문 이력 기반의 커뮤니티 채널 옵션 사용 가능성 등을 제시했다. 고객 움직임을 AI 학습 기반으로 예측하며 필요 서비스로 유도할 수 있게 돕는다.

이전에 고객이 로그인해 방문한 이력이 있다면 모니터링 화면에 장바구니, 특정 메뉴, 마케팅 이벤트 등 채널 옵션을 활용하도록 돕는다.

고객이 원하는 메뉴를 찾지 못해 나가려는 움직임이 있을 때에는 AI가 미리 예측해 새 메뉴나 챗봇을 띄워 잡는다.

관리자는 자신의 프로그램에서 고객이 언제, 어떻게 선택을 하고 얼마나 머무르는지 확인 가능하며 고객 활성도가 떨어지기 전 AI가 개입하는 것을 확인할 수 있다.

이에 따라 상담사 등 인력이 고객에게 반응할 필요가 없어 인력은 축소되고 고객 목적에 따른 정확도는 올라간다. 고객사 내부의 지식서버와 기간계가 어떻게 준비되어 있는지에 따라서 봇에서 자체 답변 처리할 수 있는 능력이 달라진다. 답변하지 못하는 사례를 분석해서 지속적으로 개선할 필요가 있다.

제네시스는 이를 위해 멀티 클라우드 전략을 기반으로 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애져(Microsoft Azure), 기타 국내 클라우드 등과 협업한다.

여기에 축적한 데이터를 기반으로 고객 선택 맥락을 파악하고 결과를 예측, 자연어 기반 챗봇, 음성봇, 예측 기반 서비스 등을 제공한다.

고객이 각 서비스를 이용, 종료하는 시점에 데이터를 계속 업데이트한다.

단순 반복 업무 중심으로 챗봇, 음성봇으로 전환하며 복합 문의나 전문 질의는 상담사에게 연결한다. 현재의 음성 인식으로는 단순 서비스, 특화 서비스에 제한 제공한다.

다만 현재 제네시스는 텍스트 분석(TA) 솔루션은 제공하지 않는다. 국내외 전문 파트너사에 음성, 메타 데이터를 실시간으로 제공하며 TA 솔루션 활용을 지원하는 방식으로 움직인다.

자연어 이해 엔진은 아직 한글을 지원하지 않는다. 한글지원은 구글 다이얼로그 플로우(Dialogflow), 국내 챗봇 엔진과 연동을 통해서 지원한다.

윤준경 컨설턴트는 “챗봇으로 완벽한 서비스를 제공하는것은 현 시점에서 기술적인 한계가 있다”며 “중요한것은 고객의 여정에 중단이 발생하지 않도록 하는 것이고 제네시스는 고객의 해당 문제를 가장 잘 해결해 줄 수 있는 상담사를 찾아서 심리스한 연결을 제공한다”고 말했다.

강민혜
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