AI, CX 혁신의 핵심 동력으로 부상하다

인공지능(AI)이 고객 경험(CX) 혁신의 핵심 동력으로 부상하고 있다. 최근 발표된 2024년 CX 트렌드 보고서에 따르면, 기업들은 AI를 활용해 고객 서비스와 CX를 개선하고 직원 경험(EX)을 향상시키는 데 주력하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 AI 도입 과정에서 여러 과제에 직면하고 있어 실질적인 가치 실현까지는 아직 갈 길이 먼 것으로 보인다.

보고서에 따르면 CX 및 컨택센터 의사결정자들의 87%가 생성형 AI 도입이 고객 서비스와 CX 팀의 핵심 전략이라고 응답했다. 또한 91%는 AI 기술이 재정적 압박 속에서 CX 전략을 최적화하는 데 도움이 될 것이라고 믿고 있다. 이는 AI가 CX 혁신의 필수 요소로 자리 잡고 있음을 보여준다.

그러나 AI에 대한 높은 기대에도 불구하고 실제 도입은 아직 초기 단계인 것으로 나타났다. 응답자의 62%가 AI 기술을 부분적으로 구현하고 일부 사용 중이라고 답했지만, 완전히 구현하고 광범위하게 사용 중인 기업은 22%에 불과했다.

AI 도입의 주요 동기로는 ‘업무 자동화를 통한 효율성 및 상담원 생산성 향상'(44%), ‘AI 챗봇 및 개인화된 추천 시스템을 통한 CX 개선'(43%), ‘예측 분석을 통한 고객 행동 및 트렌드 파악'(39%) 등이 꼽혔다. 이는 기업들이 복잡한 AI 활용 사례보다는 빠르게 효과를 볼 수 있는 기본적인 사용 사례에 초점을 맞추고 있음을 보여준다.

AI 도입 과정에서 기업들은 예상보다 높은 비용에 직면하고 있다. 응답자의 63%가 AI 기술 구현 비용이 예상보다 높았다고 답했다. 특히 ‘기존 시스템과의 통합 비용'(49%), ‘AI 기술/인프라 유지 비용'(43%), ‘AI 기술 유지 관리 팀 비용'(42%) 등이 예상보다 높은 것으로 나타났다.

이는 많은 기업들이 AI 도입에 필요한 인적 투자를 충분히 고려하지 않았음을 시사한다. AI 기술을 관리하고 운영하며 가치를 창출하기 위해서는 전문 인력이 필요하다는 점을 간과한 것이다.

AI 도입의 또 다른 과제는 투자 대비 수익(ROI) 측정의 어려움이다. 응답자의 27%가 AI 투자의 ROI를 측정하는 방법을 모른다고 답했다. 또한 37%는 자사의 비즈니스 요구에 가장 적합한 AI 유형을 파악하는 데 어려움을 겪고 있다고 밝혔다.

이는 AI에 대한 교육과 이해도가 개선되고 있음에도 불구하고 여전히 많은 기업들이 AI의 실질적 가치를 파악하고 측정하는 데 어려움을 겪고 있음을 보여준다.

AI 도입과 함께 CX 데이터 수집 및 분석 방식도 변화하고 있다. 기업들은 점차 요청된 피드백(solicited feedback)에 대한 의존도를 낮추고 있다. 2022년 79%, 2023년 71%에서 2024년에는 64%로 감소했다. 반면 요청되지 않은 피드백(unsolicited feedback)과 요청된 피드백을 동등하게 사용하는 기업의 비율은 2023년 20%에서 2024년 25%로 증가했다.

이는 기업들이 고객의 소리(VoC)를 더 포괄적으로 이해하기 위해 다양한 데이터 소스의 가치를 인식하고 있음을 보여준다. 특히 대화 내용 분석(conversation transcriptions) 사용이 전년 대비 15% 증가한 48%, 통화 녹음(call recordings) 사용이 14% 증가한 42%를 기록했다.

그러나 CX 데이터 분석 자동화 수준은 여전히 낮은 편이다. 응답자의 60%만이 자동화된 프로세스를 사용해 CX 데이터를 분석하고 있다고 답했다. 이는 전년도의 55%에 비해 소폭 상승한 수치지만, AI 도입과 관심이 높아진 것에 비해 큰 변화는 아니다.

CX 데이터 수집이 증가하고 있지만 이를 효과적으로 활용하는 데는 여전히 어려움을 겪고 있다. 응답자의 68%가 데이터 기반 의사결정을 위해 CX 데이터를 사용하려고 노력하고 있지만, 29%는 이를 실행하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다.

또한 33%는 고객 요구를 예측하고 충족시키는 데 어려움을 겪고 있으며, 32%는 고객 이탈 원인을 파악하는 데 데이터를 효과적으로 사용하지 못하고 있다고 밝혔다. 이는 데이터 사일로, 데이터 품질 문제, 효과적인 분석 도구의 부족 등 다양한 요인에서 비롯된 것으로 보인다.

CX 데이터의 효과적인 활용을 위해서는 리더십의 역할이 중요하다. 응답자의 90%가 이사회나 리더십의 CX 데이터 활용이 개선될 필요가 있다고 답했다. 특히 새로운 기술 도입(38%)과 제품 및 서비스 업데이트(20%) 결정에 CX 데이터를 더 잘 활용해야 한다고 지적했다.

이와 관련해 최근 많은 기업들이 AI 위원회나 협의체를 구성하고 있다. 이는 AI 도입과 구현을 더 효과적으로 관리하기 위한 노력이지만, 일부 기업에서는 오히려 의사결정을 지연시키고 AI 도입을 늦추는 결과를 낳기도 한다.

AI에 대한 우려는 점차 줄어들고 있다. AI가 기업을 보안이나 규정 준수 위험에 노출시킬 수 있다는 우려는 2023년 45%에서 2024년 38%로 감소했다. 브랜드 평판 훼손 우려도 39%에서 36%로, AI가 편향되거나 차별적인 응답을 할 수 있다는 우려는 41%에서 35%로 각각 감소했다.

특히 주목할 만한 점은 응답자의 90%가 AI 기술이 직원들의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 핵심적인 역할을 할 것이라고 믿고 있다는 것이다. 이는 AI가 직원을 대체하기보다는 역량을 강화하는 도구로 인식되고 있음을 보여준다.

AI는 상담원의 성과를 향상시키고 EX가 CX에 긍정적인 영향을 미치도록 하는 데 활용되고 있다. 39%의 기업이 AI 기반의 편향되지 않은 고객 상호작용 및 상담원 성과 평가를 실시하고 있으며, 46%는 고객 상호작용 중 실시간 가이드를 제공하고 있다.

또한 기업들은 그룹 및 개인 교육에 더 많은 비중을 두고 있다. 정기적인 그룹 교육을 실시하는 기업의 비율이 2023년 35%에서 2024년 51%로 크게 증가했으며, 맞춤형 1:1 코칭을 제공하는 기업도 18%에서 35%로 증가했다. 이는 기업들이 AI를 통해 얻은 상담원 성과 관련 인사이트를 바탕으로 실행 가능한 데이터 기반 피드백을 제공하고 있음을 시사한다.

AI의 CX 혁신 잠재력은 분명하지만, 이를 실현하기 위해서는 여러 가지 중요한 과제들을 극복해야 한다. 먼저, 전략적 정렬이 필수적이다. 리더십은 CX 데이터를 효과적으로 활용하여 AI 도입과 통합 과정을 주도해야 한다. 이를 위해서는 조직의 전반적인 목표와 일치하는 명확한 AI 전략을 수립하고, 이를 바탕으로 AI를 전략적으로 배치하여 다양한 고객 피드백 소스로부터 유의미한 인사이트를 도출해내야 한다.

두 번째로, 전문가의 활용이 중요하다. 많은 기업들이 자체 AI 솔루션 개발에 매달리지만, 서드파티 AI 솔루션을 활용하면 더 빠른 속도로 AI를 구현할 수 있으며 대개 인프라 및 유지보수 비용도 절감할 수 있다. 따라서 자체 개발에 대한 집착을 버리고 AI의 실질적인 가치와 투자 수익(ROI) 창출에 초점을 맞추는 것이 바람직하다.

마지막으로, 인간 중심의 접근이 필요하다. AI의 잠재력을 최대한 끌어내기 위해서는 결국 인간의 역할이 핵심적이다. 조직은 AI 기술을 효과적으로 관리하고 운영하며 이를 통해 실질적인 가치를 창출할 수 있는 인재를 확보하고 육성해야 한다. 특히 고객과 직접 대면하는 최전선의 직원들에게 AI는 그들을 대체할 위협이 아닌 역량을 강화해주는 도구라는 인식을 심어주는 것이 중요하다. 이를 위해 적절한 교육 프로그램을 제공하고, AI를 활용한 효율적인 워크플로우를 구축하여 직원들의 성과와 고객 가치를 함께 향상시켜 나가야 할 것이다.

이러한 과제들을 성공적으로 해결해 나갈 때, 기업들은 AI를 통해 CX를 진정으로 혁신하고 경쟁우위를 확보할 수 있을 것이다. AI 도입은 단순한 기술 구현을 넘어 조직 전반의 변화와 혁신을 수반하는 과정이며, 이를 위해서는 리더십의 명확한 비전과 전략, 전문성의 활용, 그리고 무엇보다 인간 중심의 접근이 필수적이다.

AI는 CX 혁신의 핵심 동력으로 자리 잡고 있지만, 그 잠재력을 완전히 실현하기까지는 아직 갈 길이 멀다. 기업들은 AI의 가능성을 명확히 인식하고 있으며, 현재는 업무 자동화나 챗봇 개선 등 빠른 성과를 낼 수 있는 사용 사례에 집중하고 있다. 이는 향후 AI 기술의 ROI가 입증되면 더 고도화된 사용 사례로 확장될 것임을 시사한다.

그러나 AI 도입 과정에서 예상치 못한 비용 증가, ROI 측정의 어려움, 데이터 활용의 한계 등 여러 과제에 직면하고 있다. 이를 극복하기 위해서는 전략적 접근, 전문가 활용, 인간 중심 접근이 필요하다.

AI는 CX와 고객 서비스를 혁신할 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 올바른 전략 수립, 목표 지향적 투자, 지속적인 학습을 통해 기업들은 AI의 잠재력을 최대한 활용하여 고객 경험을 혁신하고 우수한 비즈니스 성과를 달성할 수 있을 것이다.

AI 도입 현황은 산업과 국가에 따라 차이를 보이고 있다. 금융 서비스 업계가 AI 구현에 가장 앞서 있는 것으로 나타났다. 금융 서비스 기업의 31%가 AI를 완전히 구현했다고 응답해, 헬스케어(20%)와 소매업(15%)을 크게 앞섰다.

금융 서비스 업계의 AI 도입이 앞선 이유로는 고도로 규제된 환경에서 리스크 관리와 규정 준수의 필요성을 들 수 있다. CX 데이터를 활용해 잠재적 리스크를 사전에 파악하고 공식적인 불만 제기로 이어지기 전에 대응할 수 있기 때문이다.

반면 헬스케어 업계의 AI 도입이 상대적으로 더딘 이유로는 데이터 프라이버시 및 보안 문제, 레거시 시스템에 대한 의존도, 관료주의와 예산 제약 등을 들 수 있다. 특히 공공 부문 헬스케어 조직들은 새로운 기술에 대한 투자가 쉽지 않은 상황이다.

국가별로는 프랑스 기업들의 AI 도입이 가장 앞서 있는 것으로 나타났다. 프랑스 기업의 69%가 AI를 적어도 부분적으로 구현하고 있다고 응답해, 독일(66%), 미국(62%), 영국/아일랜드 및 남아프리카공화국(55%)을 앞섰다.

그러나 AI를 완전히 구현한 기업의 비율로 보면 미국이 27%로 가장 높았고, 영국/아일랜드가 21%로 뒤를 이었다. 반면 남아프리카공화국은 13%에 그쳐 다른 국가들에 비해 크게 뒤처진 것으로 나타났다.

AI에 대한 우려도 국가별로 차이를 보였다. 영국/아일랜드 기업들은 AI로 인한 브랜드 평판 훼손 우려가 전년 대비 11% 감소한 반면, 독일 기업들의 우려는 소폭 감소에 그쳤다. AI가 편향되거나 차별적인 응답을 할 수 있다는 우려도 영국/아일랜드와 미국에서 크게 감소한 반면, 독일에서는 거의 변화가 없었다.

AI의 CX 혁신 잠재력을 실현하기 위해서는 여러 가지 중요한 노력이 필요하다. 우선 전사적 협력 강화가 필수적이다. AI 도입은 기술 부서만의 문제가 아니며, CX, 고객 서비스, 마케팅, IT, 인사 등 다양한 부서가 협력하여 AI 전략을 수립하고 실행해야 한다. 이 과정에서 AI 위원회나 협의체가 오히려 의사결정을 지연시키지 않도록 주의해야 한다.

데이터 품질 개선도 중요한 과제다. AI의 성능은 학습 데이터의 품질에 크게 좌우되므로, 고품질의 CX 데이터를 수집하고 관리하는 것이 필수적이다. 특히 요청되지 않은 피드백의 가치를 인식하고 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 모색해야 한다.

조직 전반의 AI 리터러시 향상도 간과할 수 없다. 특히 리더십과 최전선 직원들의 AI 이해도를 높이는 데 주력해야 한다. AI의 가능성과 한계를 정확히 이해하고 있어야 효과적인 도입과 활용이 가능하기 때문이다.

AI 도입에 있어 점진적 접근도 권장된다. 모든 것을 한 번에 해결하려 하기보다는 단계적으로 접근하는 것이 바람직하다. 빠른 성과를 낼 수 있는 사용 사례부터 시작해 점차 확장해 나가는 전략이 효과적일 수 있다.

윤리적 고려 역시 중요하다. AI 도입 시 편향성, 차별, 프라이버시 침해 등의 문제가 발생하지 않도록 주의해야 한다. AI 윤리 가이드라인을 수립하고 이를 철저히 준수하는 것이 필요하다.

마지막으로 지속적인 모니터링과 개선이 필요하다. AI 시스템의 성능과 영향을 지속적으로 모니터링하고 개선해 나가야 한다. 특히 ROI 측정 방법을 명확히 하고 이를 바탕으로 AI 투자의 효과성을 평가해야 한다.

AI는 CX의 미래를 근본적으로 바꿀 수 있는 강력한 도구다. 그러나 이는 AI 기술 자체만으로 이루어지는 것이 아니다. 조직의 문화, 프로세스, 인력이 함께 변화해야 진정한 혁신이 가능하다. AI를 단순한 기술 도입이 아닌 비즈니스 혁신의 관점에서 접근한다면, 기업들은 AI를 통해 고객 경험을 획기적으로 개선하고 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것이다.

결론적으로, AI는 CX 혁신의 새로운 지평을 열고 있다. 그러나 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 여러 과제를 극복해야 한다. 전략적 접근, 데이터 품질 개선, 조직 문화 변화, 윤리적 고려 등 다각도의 노력이 필요하다. AI의 진정한 가치는 기술 그 자체가 아닌, 이를 통해 고객과 직원 경험을 어떻게 혁신하느냐에 달려 있다. CX 리더들은 이러한 도전과 기회의 시대에 AI를 효과적으로 활용하여 차별화된 고객 경험을 제공하고 비즈니스 성과를 극대화할 수 있을 것이다.

콜마이너의 보고서는 링크에서 확인할 수 있다.

본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

관련 콘텐츠 더보기