기업들은 그 어느 때보다 많은 고객 데이터를 보유하고 있지만, 많은 경험은 여전히 일반적이고 단절되어 있으며 응답이 느립니다. 고객의 요구, 행동, 의도는 한 번의 상호작용마다 변하며, 미리 정해진 여정과 정적인 세그먼트는 그 속도를 따라잡기 어렵습니다.
Concentrix는 고객 인텔리전스, 개인화, 여정 오케스트레이션, 추천 엔진, 경험 분석을 결합하여 경험이 순간에 반응하고 모든 상호작용에서 배우며 지속적으로 더 관련성 있게 만들 수 있도록 돕습니다.
참여도와 전환 증가
고객의 요구와 상황이 변할 때마다 대응하세요
모든 상호작용을 더 관련성 있게 만드세요
여정 전반에 걸쳐 효과적인 개인화를 확장하세요
충성도와 고객 평생 가치를 강화합니다
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고객 인사이트, 맥락, 행동 및 선호도를 활용하여 콘텐츠, 제안, 상호작용을 여정 전반에 걸쳐 맞춤화하여 관련성과 측정 가능한 가치를 높이세요.
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AI 지원, 인간 주도, 하이브리드 상호작용을 채널 간 간 조정하여 여정이 고객의 요구, 행동, 의도에 반응하도록 합니다.
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고객 맥락과 예측 모델을 활용해 디지털 경험 전반에 걸쳐 차선책 행동, 콘텐츠, 제품, 제안을 안내하세요.
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행동 신호, 고객 피드백, 성과 데이터를 연결하여 무엇이 효과적인지 이해하고, 새롭게 떠오르는 요구를 파악하며, 각 후속 상호작용을 형성하는 의사결정을 개선합니다.
혁신을 불러오는 사고적 리더십과 연구
적응형 경험은 각 고객의 맥락, 행동, 의도 및 이전상호작용에 반응합니다. 그들은 데이터, 분석, AI, 의사결정, 여정 조정을 활용해 가장 관련성 높은 경험이나 차선책을 결정하고 제공한 뒤, 그 결과로부터 학습합니다.
개인화는 고객, 청중 또는 맥락에 대해 알려진 정보를 바탕으로 상호작용의 요소를 맞춤화합니다. 적응형 경험은 개인화를 분석, 의사결정, 추천, 여정 조정과 연결하여 고객의 요구, 행동, 의도 변화에 따라 더 넓은 경험이 반응할 수 있도록 합니다. 개인화는 기능의 한 부분이며; 적응은 전체 경험이 감지하고, 결정하며, 반응하고, 배우는 방식이다.
유용한 데이터에는 고객 프로필, 거래 내역, 행동, 여정 이벤트, 서비스 상호작용, 선호도, 동의 등이 포함될 수 있습니다. 가치를 창출하기 전에 모든 소스를 연결할 필요는 없습니다. 올바른 출발점은개선하고자 하는 상호작용의 결정에 달려 있습니다. 필요한 최소 데이터를 식별하고, 그 품질과 가용성을 평가하며, 적절히 사용되도록 합니다. 더 나은 관련성은 단순히 데이터 양이 아니라 맥락과 타이밍에 달려 있습니다.
여정 오케스트레이션은 고객 맥락, 행동, 의도에 따라 채널 간 상호작용을 조정합니다. 이 도구는 다음에 어떤 일이 일어날지, 어떤 경로를 통해서인지, 그리고 상호작용이 자동화될지, AI 지원일지, 아니면 사람이 처리할지 결정하는 데 도움을 줍니다. 효과적인 오케스트레이션은 연결된 데이터, 명확한 의사결정 논리, 사용 가능한 콘텐츠, 통합 워크플로우, 그리고 거버넌스를 필요로 합니다. 여러 시스템과 팀이 참여하더라도 고객이 여정을 일관성 있게 느낄 수 있도록 해야 합니다.
추천 엔진은 고객 및 맥락 신호를 사용하여 관련 제품, 콘텐츠, 제안, 행동 또는 지침을 선택합니다. 추천이 진정한 필요를 해결할 때 발견, 전환, 채택, 고객 가치를 향상시킬 수 있습니다. 이들의 성과는 좋은 데이터, 명확한 목표, 적합한 모델, 그리고 지속적인 테스트에 달려 있습니다. 또한 추천이 여정 내 어디에 나타나는지, 그리고 그것이 비즈니스 규칙, 고객 동의, 인간의 의사결정과 어떻게 상호작용하는지도 고려합니다.
각 상호작용이나 여정에 대해 명확한 기준선과 명확한 결과를 설정하는 것으로 시작하세요. 측정 지표에는 작업 완료, 참여도, 전환율, 평균 주문 가치, 유지율, 고객 노력, 만족도, 그리고 거래 수요 유지율 등이 포함될 수 있습니다. 검사 및 대조군은 영향 분리에 도움이 될 수 있습니다. 경험과 비즈니스 지표를 연결하여 팀이 다양한 고객에게 효과적인 대응을 배우고 미래 상호작용을 형성하는 결정을 지속적으로 개선할 수 있도록 합니다.
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