예측 AI 이해하기: 2024년 CRM 전략의 혁신

기술 발전의 새로운 시대에 접어들면서 인공지능(AI)은 산업을 혁신하고 비즈니스 전략을 재정의하고 있습니다. AI 시장은 2022년 869억 달러에서 2027년까지 4,070억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 AI가 효율성을 높이고 혁신을 주도하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 강조합니다.

예측 AI는 과거 데이터를 분석하여 미래 결과를 예측하는 인공지능의 한 분야입니다. 이는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터 세트 내의 패턴과 추세를 식별하여 기업이 예상되는 행동에 기반하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. CRM의 맥락에서 예측 AI는 고객 상호작용, 구매 이력 및 인구 통계 정보를 분석하여 마케팅 전략, 판매 전술 및 고객 서비스 접근 방식을 알리는 통찰력을 생성합니다.

예측 AI는 여러 주요 프로세스를 통해 작동합니다: 1. **데이터 수집**: CRM 시스템, 소셜 미디어 플랫폼, 웹사이트 분석 및 고객 피드백을 포함한 다양한 출처에서 과거 데이터를 수집합니다. 2. **데이터 처리**: 수집된 데이터는 분석을 위해 정리하고 구성하는 전처리 과정을 거치며, 여기에는 중복 제거, 오류 수정 및 형식 표준화가 포함될 수 있습니다. 3. **모델 훈련**: 기계 학습 알고리즘이 처리된 데이터에 적용되어 특정 결과(예: 고객 구매 또는 이탈)와 상관관계가 있는 패턴을 식별하기 위해 과거 데이터로 훈련됩니다. 4. **예측 생성**: 훈련 후, 모델은 새로운 데이터를 기반으로 예측을 생성합니다. 예를 들어, 어떤 고객이 제품을 구매할 가능성이 있는지 또는 어떤 리드가 전환될 가능성이 있는지를 예측할 수 있습니다. 5. **지속적인 학습**: 예측 모델은 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 개선되고 정제될 수 있어, 미래 결과 예측의 정확성과 관련성을 높입니다.

예측 AI와 생성 AI는 모두 인공지능의 범주에 속하지만, 서로 다른 목적을 가지고 있습니다: - **예측 AI**는 과거 데이터를 기반으로 미래 사건을 예측하는 데 중점을 두며, 기존 정보를 분석하여 고객 행동이나 시장 추세를 예측합니다. - **생성 AI**는 기존 데이터 세트에서 학습한 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠나 데이터를 생성하도록 설계되었습니다. 여기에는 텍스트(예: 챗봇), 이미지, 음악 또는 전체 기사 생성이 포함됩니다. 생성 AI는 예측 작업보다는 창의적인 응용 프로그램에 자주 사용됩니다. 이러한 구분을 이해하는 것은 AI 솔루션을 효과적으로 구현하려는 기업에 매우 중요합니다. 생성 AI가 창의성과 콘텐츠 생성을 향상시킬 수 있는 반면, 예측 AI는 CRM에서 전략적 결정을 내리는 데 필수적입니다.

아마존의 추천 엔진은 전자상거래 성공의 중요한 요소로, 전체 매출의 약 35%를 차지합니다. 이 고급 시스템은 예측 AI를 활용하여 방대한 데이터를 스캔하고 개인화된 제품 제안을 제공하여 쇼핑 경험을 향상시키고 전환율을 개선합니다. 이 엔진은 주로 항목 간 협업 필터링을 사용합니다. 이 방법은 사용자 데이터(예: 탐색 기록, 과거 구매 및 제품 평가)를 분석하여 실시간 추천을 생성합니다. 사용자 유사성에만 초점을 맞추는 대신 제품 간의 관계를 고려합니다. 예를 들어, 고객이 정원 가꾸기 책을 구매하면 시스템은 관련된 정원 도구나 함께 자주 구매되는 다른 책을 추천할 수 있습니다. 아마존은 A/B 테스트와 데이터 분석을 통해 이 엔진을 지속적으로 개선하여 클릭률 및 전환율과 같은 사용자 참여 지표를 기반으로 알고리즘을 향상시킵니다. 결과적으로 추천 엔진은 제품 발견을 간소화하고 매출을 크게 증가시켜 고객 만족도를 높입니다.

예측 AI를 CRM 시스템에 통합하면 여러 중요한 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다: - **향상된 고객 통찰력**: 예측 AI는 기업이 방대한 고객 데이터를 분석하여 선호도와 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다. 고객의 결정을 유도하는 요소를 이해하고 개인화된 경험을 창출함으로써 조직은 마케팅 및 판매 노력을 보다 효과적으로 조정할 수 있습니다. - **개선된 판매 예측**: 정확한 판매 예측은 비즈니스 성공에 필수적입니다. 예측 분석은 과거 판매 데이터와 현재 시장 추세를 분석하여 예측 정확도를 향상시켜 판매 팀이 자원을 효과적으로 할당하고 잠재 고객에 집중할 수 있도록 합니다. - **적극적인 고객 유지**: 고객 이탈은 많은 조직의 주요 관심사입니다. 예측 AI는 참여 수준과 구매 이력을 분석하여 이탈 위험이 있는 고객을 식별할 수 있습니다. 이러한 신호를 조기에 감지함으로써 개인화된 제안이나 적극적인 접근과 같은 목표 지향적인 유지 전략을 구현하여 가치 있는 고객과의 참여를 유지할 수 있습니다. - **최적화된 마케팅 캠페인**: 예측 분석을 통해 특정 고객 세그먼트를 대상으로 하는 효과적인 마케팅 캠페인을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 모델이 특정 인구 통계 그룹이 특정 제품 제안에 긍정적으로 반응할 것이라고 나타내면 마케팅 팀은 캠페인을 그에 맞게 조정할 수 있습니다. - **간소화된 리드 스코어링**: CRM 시스템에서 리드 스코어링은 전환 가능성에 따라 잠재 고객의 우선 순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 예측 분석은 과거 상호작용 및 인구 통계 정보를 분석하여 리드 스코어링을 향상시킵니다. 전환 가능성이 높은 리드에 집중함으로써 판매 팀은 효율성과 전체 전환율을 개선할 수 있습니다.

Vtiger CRM 플랫폼에 인공지능(AI)을 통합한 Calculus AI 기능은 기업이 고객과 상호작용하는 방식을 혁신하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. Calculus AI는 다양한 기능을 통해 의사 결정 및 고객 상호작용을 향상시키기 위해 예측 AI를 활용합니다: - **연락하기 가장 좋은 시간**: 적절한 시기는 리드 및 고객과의 효과적인 참여에 매우 중요합니다. '연락하기 가장 좋은 시간' 기능은 이메일, 전화 통화 및 기타 상호작용을 통해 과거 커뮤니케이션 패턴을 분석하여 상호작용을 위한 최적의 순간을 추천합니다. 이 이상적인 시간에 연락하면 참여율이 크게 향상될 수 있습니다. - **거래 스코어링**: 여러 거래를 관리하는 것은 특히 클라이언트와 동시에 소통할 때 어려울 수 있습니다. 거래 스코어링 기능은 각 거래의 성사 가능성을 평가하고 대화 품질 및 고객 행동과 같은 다양한 요소를 기반으로 점수를 부여합니다. 이를 통해 전략적으로 노력을 우선 순위화하여 전환 가능성이 높은 기회에 집중할 수 있습니다. - **다음 최선의 행동**: 다음 최선의 행동 기능은 판매 프로세스를 최적화하고 팀을 성공으로 안내하기 위한 지능적인 추천을 제공합니다. 판매원이 잠재 고객과의 다음 단계에 대해 확신이 없을 때, 이 기능은 후속 이메일 발송, 데모 일정 잡기 또는 추가 정보 제공과 같은 과거 상호작용에 맞춘 행동을 제안하여 판매 주기에서의 모멘텀을 유지하는 데 도움을 줍니다. 이러한 기능들은 조직이 예측 분석을 효과적으로 활용하여 경쟁이 치열한 환경에서 고객 관계를 강화하고 성장을 촉진할 수 있도록 합니다.

예측 AI는 전략적 의사 결정을 알리는 귀중한 통찰력을 제공함으로써 기업이 고객 관계 관리를 접근하는 방식을 혁신하고 있습니다. 과거 데이터를 분석하고 미래 행동을 예측하는 능력은 조직이 상호작용을 개인화하고 마케팅 노력을 최적화하며 판매 예측 정확도를 향상시키고 고객 유지 문제를 적극적으로 해결할 수 있도록 합니다.