충성고객의 가치

고객 충성도는 사람들이 경쟁사에 비해 동일한 브랜드를 얼마나 자주 후원하는지를 측정한다. 과거에는 소비자들이 주로 근처에 있는 기업에 충성도를 보였다. 그러나 물리적 위치는 더 이상 장벽이 아니며 선택의 폭도 넓다. 그렇기 때문에 오늘날 충성심은 그토록 드물고 탐나는 것이다.

반복 구매자를 유치하고 유지하는 데는 많은 가치가 있다. 우선, 현재 고객을 유지하는 것이 새로운 고객을 확보하는 것보다 저렴하다. 기업은 신규 고객을 유치하기 위해 최대 5배 더 많은 비용을 지출할 가능성이 높지만 이는 장기적으로 지속 가능하지 않다.

또한 충성도가 높은 소비자는 반복 구매를 하고 회사 제품에 더 많은 비용을 지출할 가능성이 높다. 그들은 가격이나 재고 여부에 쉽게 흔들리지 않으며 신뢰하는 제품에 더 많은 비용을 지불하려고 한다. Apple이 그토록 지배적인 기업인 이유 중 하나는 고객의 92%가 브랜드 충성도가 높기 때문이다. 이는 Apple이 앞으로도 계속해서 회사 제품을 구매할 것임을 의미한다.

고객 충성도는 입소문 마케팅을 개선하고 비즈니스 수익을 창출할 수도 있다. 동일한 브랜드를 반복적으로 구매하는 데 전념하는 사람들은 자연스럽게 다른 사람들에게 해당 브랜드를 추천하게 된다. 특히 신규 구매자가 브랜드에 대한 감정적인 연결을 형성하고 다른 사람을 추천하기 시작하면 이러한 추천이 금전적으로 미치는 영향은 상당할 수 있다.

AI가 고객 충성도를 높이는 6가지 방법

고객 충성도를 높이는 기본 아이디어는 고품질 제품, 우수한 서비스, 일치된 가치 및 즐거운 경험과 같이 고객에게 충성할 만한 무언가를 제공하는 것이다. 긍정적인 상호작용이 증가할수록 충성심도 커진다. AI를 통합하면 이러한 연결을 촉진하고 기업이 다음과 같은 방식으로 지속적으로 고객 기대치를 충족하는 데 도움이 될 수 있다.

1. 고객 요구 예측을 위한 예측 분석

AI 기반 예측 분석은 기업이 귀중한 고객 데이터를 활용하고 이를 분석하여 미래 행동을 예측하는 데 도움이 된다. 추세와 패턴을 이해하면 기업이 잠재적 이탈 위험을 식별하고 소비자 요구를 사전에 예측하여 전반적인 경험을 향상시키는 데 도움이 된다. 예를 들어 누군가가 이전처럼 비즈니스를 후원하지 않는 경우 알고리즘은 해당 사용자를 다시 참여시키기 위해 독점 할인 및 프로모션을 실행할 수 있다.

예측 분석을 배포하려면 구매자 여정에 대한 깊은 이해가 필요하다. 기업은 인식부터 구매 후 지원까지 중요한 터치포인트를 강조해야 한다. 이 접근 방식은 고객 만족에 대한 약속을 보여줍니다. 또한 고품질의 결과와 예측을 보장하려면 AI 시스템에 정확하고 시기적절한 데이터를 캡처하고 공급할 수 있어야 한다.

2. 개인화된 상호작용을 위한 AI

개인화된 경험을 제공하는 것은 모든 산업 분야에서 참여를 촉진하는 열쇠이다. 연구에 따르면 고객의 71%가 기업으로부터 맞춤형 서비스를 기대한다. AI는 기업이 맞춤형 고객 프로필을 개발하여 고객에게 최상의 서비스를 제공하는 방법을 더 잘 이해할 수 있도록 지원함으로써 이러한 기대를 충족하는 데 도움을 줄 수 있다. AI 지원 시스템은 또한 변화하는 선호도와 행동에 프로세스를 더욱 효율적이고 적응력 있게 만들어 판매자가 점점 더 경쟁이 치열한 시장에서 더욱 민첩하게 대응할 수 있도록 해준다.

개별화된 추천 제공은 웹사이트 방문, 이탈률, 구매 내역, 과거 상호 작용 등 다양한 소스에서 관련 데이터를 수집하는 것부터 시작된다. 제공된 정보를 기반으로 AI 모델은 개인화 수준을 알려주는 전체적인 프로필을 생성할 수 있다. 예를 들어, AI 시스템은 자연어 처리 및 과거 데이터를 활용하여 고객의 위치나 연령을 기반으로 타겟 커뮤니케이션을 만들 수 있다.

3. 실시간 지원을 위한 AI 기반 챗봇 및 가상 비서

고급 챗봇은 즉각적이고 효율적인 응답을 제공하여 고객 지원을 재창조하고 있다. 이러한 봇은 AI가 발전함에 따라 더욱 상황에 맞는 인식을 갖게 되며 인간 상담원 없이도 잠재 고객과 대화를 나눌 수도 있다. 당연히 2023년 기업의 56%가 일상적인 문의를 처리하고 문제를 해결하며 연중무휴 지원을 제공하기 위해 챗봇을 구현했다.

중요한 것은 이러한 챗봇과 가상 비서가 무엇을 관리할 수 있고 관리해야 하는지에 대한 명확한 목표를 갖는 것이다. 기업은 또한 자연스럽고 유용한 응답을 만들기 위해 다양한 상호 작용을 설명하는 대화 흐름을 계획해야 한다. 마지막으로, 봇이 필요에 따라 인간 에이전트에게 대화를 원활하게 전달할 수 있는 설정된 임계값이 있어야 한다.

4. AI 기반 고객 로열티 프로그램

충성도를 높이는 가장 좋은 방법 중 하나는 단골 고객에게 보상을 제공하는 것이다. 이런 방식으로 그들은 다시 돌아와 회사와 더 많이 상호 작용하도록 장려된다. 몇몇 기업에서는 이미 AI를 충성도 프로그램에 통합하여 상호 작용을 디지털화하고, 분석을 간소화하며, 더욱 강력한 관계를 구축했다.

좋은 예는 데이터 기반 혜택을 제공함으로써 AI로 강화된 보상 프로그램을 통해 1,300만 명의 활성 사용자를 육성한 스타벅스이다. 예를 들어 회사는 날씨, 위치, 연중 시간 등 여러 요소를 기반으로 잠재 고객에게 음료를 추천할 수 있다. 이는 그들이 브랜드를 애용하도록 동기를 부여하고 다른 사람들에게 해당 브랜드를 추천할 가능성을 높인다.

5. 자동화된 고객 피드백 분석

피드백은 특정 제품이나 서비스에 대한 구매자의 감정을 이해하는 강력한 도구이다. 고객이 시간을 내어 피드백을 남기는 것은 자신의 경험에 대해 언급할 만큼 관심을 갖고 있다는 좋은 신호이다. 기업은 AI를 활용하여 다양한 소스의 응답을 자동으로 수집하여 추세와 정서를 식별할 수 있다.

이는 목표한 변경을 구현하고 지속적인 개선에 대한 의지를 입증하기 위한 기반을 형성한다. 통계에 따르면 고객의 56%가 리뷰를 기반으로 비즈니스를 변경한 후 비즈니스에 대한 견해를 바꾸었다. 불만과 칭찬을 즉각적으로 파악하고 대응할 수 있는 실시간 분석 기능을 구현하여 적시에 의사 결정을 내리고 참여도를 높이는 것이 핵심이다.

6. 원활한 옴니채널 경험

구매 과정에서 여러 채널을 사용하는 쇼핑객이 점점 늘어나고 있다. 무려 87%의 소비자가 매장에서 구매하든 회사 웹사이트, 모바일 앱, 제휴 페이지에서 구매하든 일관된 경험을 기대한다. AI는 플랫폼 전반에 걸쳐 방대한 양의 데이터를 동기화하여 이를 실현할 수 있으며, 기업이 모든 접점에서 일관되고 통합된 경험을 제공하도록 보장한다.

기업은 다양한 상호 작용에서 원활한 전환을 제공하는 AI 지원 시스템을 구현해야 한다. 예를 들어, 고객이 웹사이트에 장바구니를 추가하고 소셜 미디어 페이지를 통해 결제 프로세스를 완료할 수 있는 전자상거래 매장을 생각해 보라. 다양한 채널에 적응하면 고객은 브랜드 충성도를 높일 수 있는 일관되고 맞춤화된 경험을 누릴 수 있다.

AI는 충성도 높은 고객을 구축하고 있다.

고객 충성도는 모든 성공적인 기업의 중추이다. 연구에 따르면 강력하고 장기적인 관계 구축에 투자하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 더 나은 성과를 낼 것이라는 사실이 반복적으로 나타났다. AI와 머신 러닝의 힘을 활용하면 기업은 고객의 요구 사항을 예측하고, 개인화된 경험을 창출하고, 실시간 지원을 제공하고, 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있다.

이러한 전략을 구현하면 고객 충성도를 향상하고 점점 더 경쟁이 심화되는 시장에서 지속적인 성공을 거둘 수 있는 비즈니스 위치를 확보할 수 있다.