AI로 고객 마음 사로잡는 은행들, 초개인화로 카드 고객 이탈 막는다

Driving loyalty with experience: How banks can attract more customers
with a winning card strategy

고객 4명 중 3명이 떠날 준비됐다, AI 기반 초개인화가 해결책

카드 소지자의 74%가 이탈 위험에 놓여 있다. 캡제미니(Capgemini)의 세계 리테일 뱅킹 보고서 2025에 따르면, 카드 소지자의 단 26%만이 자신의 카드에 만족하고 있으며, 이는 은행들이 급변하는 경쟁 시장에서 고객 충성도를 높이기 위한 새로운 전략이 시급함을 보여준다. 디지털 지갑과 즉시 결제 서비스의 인기가 높아지는 상황에서, 은행들은 카드를 단순한 결제 수단 이상의 가치를 제공하는 도구로 탈바꿈시켜야 한다.

특히 고객들의 초개인화된 경험에 대한 기대가 높아지면서, 단순한 거래 기반 혜택만으로는 충분하지 않게 되었다. 캡제미니 보고서에 따르면 고객의 73%는 현재 보상 프로그램이 충분히 개인화되어 있지 않다고 느끼고 있으며, 36%는 은행 및 카드 경험이 원활하지 않다고 평가했다. 이러한 상황에서 인공지능(AI)과 머신러닝 기술은 개인화된 카드 경험을 제공하는 핵심 도구로 부상하고 있다.

AI가 분석하는 소비 패턴과 온라인 쇼핑객에게 자동 캐시백 제공하는 초개인화 혁명

전통적인 제품 중심 또는 오퍼 중심 접근 방식에서 벗어나 인간 중심 설계(HCD) 프레임워크를 통해 진정한 초개인화 경험을 제공하는 것이 중요하다. 이는 AI와 머신러닝을 활용하여 실시간 고객 소비 행동을 분석하고, 이를 바탕으로 동적으로 진화하는 초개인화된 혜택을 제공하는 것이다.

정적인 보상에서 AI 기반 동적 개인화로 전환하는 것이 핵심이다. 전통적인 공동 브랜드 카드 프로그램은 여행, 식사, 연료와 같은 미리 정의된 지출 카테고리에 기반한 표준화된 보상을 제공한다. 그러나 인간 중심 설계는 AI와 머신러닝을 활용해 실시간 고객 소비 행동을 분석하고 동적으로 진화하는 초개인화된 혜택을 제공한다. 예를 들어, 고객이 온라인 쇼핑을 자주 한다면, 카드는 자동으로 피크 지출 기간 동안 전자상거래 구매에 대한 더 높은 캐시백을 제공할 수 있다.

또한 반응적 참여에서 예측적 로열티로 전환하는 것도 중요하다. 전통적인 공동 브랜드 프로그램은 고객이 수동적으로 오퍼를 추적하고 상환해야 하는 반응적 참여에 의존한다. 그러나 인간 중심 설계는 예측 분석을 통해 고객 니즈를 예상하는 방식으로 로열티 프로그램을 전환한다. 예를 들어, 사용자가 휴가 시즌에 일관되게 여행을 예약한다면, 은행은 휴가 예약 전 몇 개월 동안 특별 항공권 할인을 사전에 제공하여 경험을 직관적이고 개인화된 것으로 느끼게 할 수 있다.

고객 86%가 데이터 공유 의향 있지만 맞춤형 혜택은 절반만 받고 있어

리포트에 따르면 고객의 86%가 더 나은 추천과 보상을 받기 위해 개인 정보를 공유할 의향이 있지만, 단지 절반(52%)만이 보상을 최대화하는 방법에 대한 개인화된 알림이나 조언을 받고 있다. 은행들은 AI와 생성형 AI를 활용하여 고객 데이터를 보다 효과적으로 활용할 수 있다.

머신러닝과 생성형 AI는 개인화된 콘텐츠 생성과 동적 오퍼 제공을 가능하게 한다. 기존의 정적 충성도 프로그램과 분산된 콘텐츠 생성 프로세스는 더 이상 진화하는 고객 기대를 충족시키기에 충분하지 않다. 마케팅 팀은 다양한 채널에서 필요한 콘텐츠의 양과 복잡성에 압도되고 있으며, 60%가 콘텐츠 생성을 가장 큰 과제로 꼽고 있다. 이러한 상황에서 콘텐츠 생성 자동화는 더 이상 선택사항이 아닌 필수 요소이다.

생성형 AI는 속도, 규모 및 개인화를 향상시킴으로써 콘텐츠 공급망을 변화시킨다. 은행은 콘텐츠 생성과 캠페인 브리프를 자동화하여 수동 프로세스에 대한 의존도를 줄이고 시장 출시 속도를 높여야 한다. 또한 생성형 AI와 AI 기반 태깅을 사용하여 고객 세그먼트와 행동에 따라 오퍼를 동적으로 업데이트하고 콘텐츠를 개인화할 수 있다.

AI 챗봇이 금융 조언하고 휴가철 항공권 할인 미리 제안하는 대화형 고객 경험

은행 고객 서비스는 전통적으로 정적이고 반응적이었으나, AI 기술은 개인화되고 사전 예방적인 지원을 제공함으로써 고객 여정을 변화시키고 있다. 카드 충성도를 강화하기 위한 지능적이고 항상 접근 가능한 참여를 개발하기 위해 은행은 실시간 금융 지침을 제공하는 AI 기반 대화형 뱅킹 어시스턴트를 구현하고, AI 챗봇과 라이브 지원을 결합하여 원활한 자동화된 문제 해결을 제공해야 한다.

성공적인 로열티 프로그램은 지속적인 참여 주기로 기능하며, 지속적인 고객 피드백과 행동 모니터링을 기반으로 한 지속적인 개선이 이루어진다. 이 순환 구조는 먼저 AI 기반 인사이트를 활용하여 상황에 맞는 온보딩 제안을 제공하는 획득 단계로 시작한다. 다음으로 실시간 개인화된 추천을 통해 참여를 유지하며, 표준 캐시백을 넘어서는 경험적 보상으로 고객에게 감동을 선사한다. 마지막으로 프로그램이 관련성과 가치를 유지하도록 지속적으로 반복하여 발전시킨다.

디지털 시대의 승자, AI로 고객 마음을 읽는 은행이 된다

디지털 우선 고객들이 초개인화되고 원활한 경험을 기대함에 따라, 은행들은 로열티 전략을 변화시키기 위한 즉각적인 조치를 취해야 한다. 선도적인 기관들은 이미 AI, 머신러닝, 동적 개인화를 보상 생태계에 통합하고 있다. 지연하는 은행들은 더 민첩한 경쟁자들에게 지갑 점유율을 잃을 위험이 있다.

목적 지향적 충성도에 집중함으로써 은행은 고객과 더 깊은 감정적, 거래적 유대를 형성하여 장기적인 참여와 지속적인 수익 성장을 보장할 수 있다. 카드 로열티 프로그램이 단순한 거래적 관계를 넘어 AI 기반의 개인화된 경험을 제공할 때, 은행은 진정한 고객 충성도를 구축하고 디지털 시대의 경쟁에서 우위를 점할 수 있을 것이다.

FAQ

Q: 은행이 카드 로열티 프로그램에 AI를 도입하면 어떤 이점이 있나요?

A: AI를 도입하면 실시간 고객 소비 행동 분석을 통한 초개인화된 혜택 제공, 예측 분석을 통한 선제적 오퍼 제안, 그리고 콘텐츠 자동화를 통한 마케팅 효율성 증대 등의 이점이 있습니다. 이를 통해 고객 충성도와 카드 사용률이 높아집니다.

Q: 고객 데이터 공유에 대한 소비자의 태도는 어떠한가요?

A: 캡제미니 보고서에 따르면 고객의 86%가 더 나은 추천과 보상을 받기 위해 개인 정보를 공유할 의향이 있습니다. 그러나 은행들은 이러한 데이터를 활용하여 실제로 개인화된 경험을 제공하는 데 아직 부족함을 보이고 있습니다.

Q: 성공적인 카드 로열티 프로그램의 핵심 요소는 무엇인가요?

A: 성공적인 카드 로열티 프로그램은 AI 기반 동적 개인화, 실시간 디지털 오퍼 통합, 감정적 및 라이프스타일 개인화, 그리고 예측적 로열티 모델을 포함합니다. 이러한 요소들은 함께 작용하여 고객에게 목적 지향적인 충성도 경험을 제공합니다.

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이미지 출처: 캡제미니

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.