마케팅과 AI: 챗봇이 브랜드 이미지를 개선할 때
게시 됨: 2020-12-01지난 몇 년 동안 인공 지능(AI)의 도래는 여러 영역에서 몇 가지 큰 혁신을 가능하게 했습니다. 마케팅도 예외는 아니었다. 2017년부터 챗봇의 발달로 대화형 마케팅은 고객 관계 측면에서 멈추지 않고 발전하고 있습니다. 이러한 대화형 로봇은 모든 비즈니스의 주요 자산이 되었습니다.
챗봇은 전자상거래, 은행, 인사, 숙박 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 결과적으로 이러한 봇은 인스턴트 메시징 응용 프로그램이나 웹 사이트에 통합될 수 있으므로 그들이 제공하는 지원의 종류와 용도가 다양하므로 어디에서나 소비자를 찾을 수 있습니다.
캡제미니 연구소(Capgemini Research Institute)가 수행한 연구에 따르면 은행 및 보험 부문의 100대 기업 중 49%가 이미 챗봇을 실행하고 있으며 그 중 23%는 소비재 부문, 15%는 자동차 산업에서 실행되고 있습니다.
지금부터 3년 후에는 소비자의 70%가 상점이나 은행에서 판매 대리점을 방문하는 대신 이러한 유형의 도우미 중 하나를 사용하게 될 것입니다.
아웃바운드와 대화 사이에서 챗봇의 사용은 마케팅의 필수 도구가 되고 있습니다. 이 새로운 형태의 기술이 기하급수적으로 증가하면서 인도의 챗봇 개발과 같은 이러한 도구를 전문으로 하는 에이전시가 전 세계적으로 생겨났습니다.
목차
- 챗봇이란?
- 회사에 어떤 이점이 있습니까?
- 고객 충성도와 브랜드 이미지
- 소비자 대 기업에 대한 더 나은 이해
- 아웃바운드 마케팅: 잠재 고객이 있는 곳에서 참여
- 몇 가지 불편한 점
- 기계 학습
- 개인정보 수집
- 봇의 인간화 및 작업의 로봇화
- 결론
챗봇이란?
채팅과 봇(작업 로봇)의 축소판인 챗봇은 인간과의 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있는 대화 에이전트입니다. 마케팅 측면에서 챗봇은 Messenger, Slack, WhatsApp과 같은 응용 프로그램에 쉽게 통합되거나 전자 메일, SMS 또는 웹 사이트에서 직접 작업할 수도 있습니다.
현재 다양한 종류의 챗봇이 존재합니다.
- 선형 챗봇
영형 스크립트가 먼저 초안이 작성되고 답변이 사전 정의된 단계로 제한되는 경우
- 비선형 챗봇
영형 자연어를 처리할 수 있지만 단계 수가 제한되어 있습니다. 이러한 제한된 종류의 챗봇은 개발하기 쉽지만 클라이언트의 관점에서는 빠르게 특정 한계에 도달합니다. 그러나 여전히 스크립트를 편차 없이 고수하는 봇에 대한 특정 제어를 보장하는 장점이 있습니다.
- 상황별 챗봇
영형 그들은 기계 학습에 의존하기 때문에 가장 흥미롭고 시간이 지남에 따라 인간과 대화를 나누며 상호 작용에 적응하고 발전할 것입니다.
챗봇은 탁월한 마케팅 자산일 뿐만 아니라 의료 분야를 포함하여 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 봇은 정신 병리를 감지하거나 불면증 환자를 동반하는 역할을 합니다. 한편, L'Oreal은 봇을 사용하여 인적 자원 팀과 채용 프로세스를 돕는 인공 지능을 사용했습니다.
이 작은 로봇에 대한 궁극적인 성공의 증거로서, 예를 들어 BotList와 같은 수많은 봇 스토어가 이미 존재합니다.
그럼에도 불구하고 대화를 챗봇의 기업가적 사용으로 리디렉션하려면 이러한 대화 에이전트가 고객 서비스 또는 FAQ를 자동화할 수 있을 뿐만 아니라 전환율을 높일 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
회사에 어떤 이점이 있습니까?
기업과 소비자 모두를 위한 챗봇의 구현과 관련된 많은 이점이 있습니다. 콜센터에서 일하는 인간 팀과 달리 봇은 밤낮 없이 언제든지 사용할 수 있으며 분노도 피로도 모릅니다. 언제 어디서나 응답을 받는 고객을 위해 더 이상 끊이지 않는 전화를 보류하지 마십시오. 한마디로 CRM의 효율적인 관리입니다.
고객 충성도와 브랜드 이미지
일반적으로 대화형 마케팅은 실시간 서비스를 가능하게 하여 고객 관계를 개선하는 동시에 소비자의 신속성 요구에 응답합니다. 행복한 고객은 다시 찾아오는 고객이기 때문에 고객에게 사실인 것은 귀하에게도 해당됩니다. 그러면 챗봇의 성능은 브랜드에 대한 더 나은 관점, 즉 더 효과적이고 효율적으로 응답하는 것으로 해석됩니다. 그들의 필요. 이러한 종류의 상호 작용은 일단 잘 작동하면 고객 충성도로 이어질 것입니다.
소비자 대 기업에 대한 더 나은 이해
이 교환은 양 당사자에게 유익한 것으로 판명되었습니다. 사실, 기업과 소비자는 서로를 더 잘 이해함으로써 이익을 얻습니다. Capgemini Research Institute의 보고서에 따르면 거의 58%의 기업에서 봇을 사용하여 얻은 이점이 "기대 이상"이라고 추정했습니다.
또한 봇을 잘 사용하면 사용자와 어느 정도 근접하게 되어 긍정적인 브랜드 이미지를 얻을 수 있지만 잠재적으로 고객의 행동에 영향을 줄 수도 있습니다. 후자는 기업과 직접 이야기할 기회가 거의 없으며 이제 가능합니다. 하지만 더 있습니다! 챗봇은 또한 회사에서 제공하는 제품이나 서비스의 개선과 관련된 귀중한 정보의 원천이 될 수 있습니다.
아웃바운드 마케팅: 잠재 고객이 있는 곳에서 참여
또한 아웃바운드 마케팅 접근 방식 덕분에 잠재 고객이 있는 곳에 브랜드가 존재하고 상호 작용이 촉진됩니다. 이를 통해 모바일 사용자가 평균 2~3개의 애플리케이션만 사용하고 수락률이 감소한다는 사실을 알고 있을 때 때때로 오래된 것으로 간주되는 일부 애플리케이션과 달리 자체 환경에서 언제든지 클라이언트에 연결할 수 있습니다. 푸시 알림의.
사용자에게 이것은 또한 일을 단순화합니다. 더 이상 앱을 다운로드하여 저장 공간을 사용할 필요가 없습니다. 대신에 필요한 모든 것을 하나의 대화 공간에서 찾을 수 있습니다. 게다가 소비자 동원이 어려운 애플리케이션을 이용하는 것보다 채팅을 통해 직접 알림을 보내는 것이 더 쉽다.
실용적인 관점에서 볼 때 이 프로세스는 또한 양 당사자가 대화를 추적할 수 있도록 하여 요구 사항을 더 잘 후속 조치할 수 있다는 이점이 있습니다.
KLM은 예약을 처리하고 잠재적인 질문을 하고 체크인을 진행할 수 있는 인공 지능 봇인 BB(Blue Bot)의 성공 사례입니다. Facebook Messenger와 Google Assistant에 설치된 BB는 매주 15,000건의 고객 서비스를 처리했습니다.
BB 사이트에서 KLM은 필요한 경우 인적 지원의 가능성을 강조하여 잠재적인 사용자를 안심시킬 수 있습니다.
몇 가지 불편한 점
이러한 챗봇의 장점은 부인할 수 없지만 몇 가지 불편한 점이 있는 이면도 있습니다. 대화형 에이전트를 잘못 사용하면 비즈니스에 치명적일 수 있습니다. 서비스를 제대로 사용하지 않으면 고객의 불만이 발생하고 결과적으로 브랜드 이미지가 나빠질 수 있습니다.
기계 학습
인공 지능은 다양한 대화를 통해 시간이 지남에 따라 개선되고 학습합니다. 이는 좋은 것일 수도 있고 나쁜 것일 수도 있습니다. 사실 이 부분은 양날의 검이다. 어떤 경우에는 알고리즘이 좋지 않은 대화의 영향을 받을 수 있으며 이는 완전히 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다.
이것은 2016년 Microsoft에서 인공 지능 봇 Tay와 함께 발생한 시나리오입니다. 그것은 발사된 지 얼마 되지 않아 모두 남쪽으로 갔다. 그녀는 인종차별주의자와 여성혐오자의 관점에서 언급하기 시작했습니다. 마이크로소프트와 봇은 이 사건으로 인해 브랜드에 대한 가엾은 이미지가 만들어지자 신속하게 오프라인 상태가 되었습니다.
이 예는 인공 지능이 부적절하게 제어될 경우 어떻게 변할 수 있는지에 대한 볼륨을 말해줍니다.
개인정보 수집
챗봇은 또한 사용자와 대화하는 동안 수집된 정보를 수집하고 활용할 수 있습니다. Capgemini Research Institute 보고서에 따르면 보컬 비서 및 채팅 사용자의 거의 절반이 더 나은 개인화를 위해 정보를 제공할 의향이 있습니다. 그러나 그들 중 대다수는 개인 데이터의 보안과 관련하여 우려를 표명했습니다.
그런 다음 투명성을 입증하고 특정 수준의 보안을 보장하는 것이 중요합니다. 유럽 연합 내에서 RGPD 법은 개인 데이터 보호를 보장합니다. 따라서 이를 존중하고 이 데이터를 수집하고 활용하는 방식에 대해 주의하는 것이 중요합니다. 이는 봇 제공업체와 반드시 상의해야 합니다.
봇의 인간화 및 작업의 로봇화
고객은 인간 수준에서 공감할 수 있는 챗봇에 감동을 받습니다. Forbes 잡지에 따르면 사용자가 로봇과 대화하고 있다는 사실을 깨닫는 경우 공감 능력이 떨어지고 지식이 부족한 것으로 인식되어 구매율이 79.7% 감소합니다. 이 작업을 성공적으로 수행하려면 유머, 아이러니, 문맥 이해의 힌트를 봇에 통합하여 봇을 가능한 한 "인간"처럼 만드는 것이 중요합니다. 일부 전문가는 챗봇에 고유한 개성이 있어야 하는지 자문하기도 합니다.
인공 지능의 진화와 마찬가지로 기계 학습과 기술 발전은 점차적으로 인간을 로봇으로 대체합니다. 마케팅도 예외는 아닙니다. 특정 작업을 자동화하면 시간이 지남에 따라 특정 작업이 위험해질 수 있습니다. 콜센터는 급격한 변화를 겪거나 완전히 사라지는 이러한 작업 환경의 일부를 구성합니다. 그러나 더 낙관적인 사람들은 이러한 직업이 단순히 자연적으로 변할 것이며 로봇은 수행해야 하는 작업을 보조하는 역할을 하고 인간은 다른 작업에 집중할 수 있을 것이라고 말할 것입니다. 그들은 실제로 특정 고객 쿼리를 필터링하여 인간에게 추가적인 도움으로 제공되어 실제로 시간을 절약합니다.
결론
대화형 마케팅을 설정하는 것은 고객에게 더 가까이 다가가기 위한 필수 기술이 되었습니다. 대화형 로봇의 구현 덕분에 요금 전환율을 높이고 메시징 플랫폼에서 자신의 공간에서 고객을 찾아 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 이것은 덜 자주 사용되는 경향이 있는 고가의 애플리케이션과 비교할 때 주요 자산입니다. 결론적으로 챗봇을 적절히 활용한다면 비즈니스에 중대한 기회가 될 수 있습니다.