고객 관리와 경쟁사 동향 확인
B2B에서 고객을 잃는다는 것
신규 고객을 확보하기 위해서 투입되는 모든 것들을 비용으로 환산하면 어느 정도의 차이가 있을까. 상황과 조건에 따라 차이가 나겠지만 기존 고객 유지하는데 필요한 비용보다 적게는 5배에서 많게는 20배는 들어갈 수 있다. 새로운 고객을 찾기 위해 들어간 시간, 첫 계약을 얻기 위해 들어가는 비용 등을 감안하면 이 정도 차이는 충분히 날 것이다. 그렇다면 이렇게 신규 고객으로 확보한 B2B 고객을 다시 잃게 된다면 수년간 쌓아온 관계와 데이터, 미래 매출을 동시에 잃게 된다. 그리고 더 큰 문제는 이탈하는 고객은 우리 회사와의 거래가 끊기고 대부분 경쟁사의 고객이 된다는 점이다.
매월 5%씩 신규 고객을 확보하고 이탈률이 각각 1%, 3%라고 가정해 보자. 겨우 2% 포인트 차이지만 2년 후 A사는 B사보다 56%% 이상 많은 신규 고객을 보유하게 된다. 신규 고객의 확보만큼이나 중요한 것이 이탈률 관리다.
AI는 이 고객 이탈률 관리를 효율적으로 지원해 줄 수 있다. 과거에는 고객이 이탈한 후에야 문제를 인식했지만, 이제는 이탈 징후를 미리 포착할 수 있다. 고객 행동 패턴을 읽고 위험 신호를 감지하고 감지된 신호는 곧 경쟁사의 움직임의 일부를 유추해 볼 수 있게 된다.
이탈 징후를 포착하려는 기업
고객 이탈을 예측하는 방법의 전제조건은 이탈을 유추해 볼 수 있는 기존 고객 관련 데이터다. 수천, 수만 건의 기존의 잔류고객과 이탈 고객의 데이터를 학습하고 여기에서 이탈의 패턴을 찾아내는 방법이다. 업종과 상품, 경쟁 환경에 따라서 징후는 모두 다르게 나타날 것이다.
다른 물류 제공업체는 80,000건의 영업 통화를 분석했다. 생성형 AI 음성 분석 도구로 고객 의도와 에이전트의 행동을 평가했다. 시범 운영 결과, 전환율이 상승한다는 결과를 확인할 수 있었다. 시범 운영이 아니라 기업 전체로 확장하면 연간 추가적인 수익을 창출할 가능성이 있다.
키오스크 설루션 기업 제로아이즈는 XGBoost 모델로 고객 이탈을 예측했다. 점포와 고객의 데이터를 확보하고 각각의 특성을 파악했다. 언제 이탈할지, 어떤 상품을 선호하는지 분석하면서 개인화 마케팅의 토대를 마련했다.
AI가 만드는 고객 관리의 새로운 기준
B2B 고객 관리 플랫폼의 AI 기능은 단순 자동화를 넘어서고 있다. 영업 담당자가 고객 정보를 입력하면 AI도 데이터를 채워 넣기 시작할 수 있다. 예를 들어서 고객사를 입력하면 과거 구매 이력을 바탕으로 상품을 추천하거나, 새로운 영업 상품을 입력하면 최근 데이터를 바탕으로 가장 적절한 가격을 업데이트해줄 수 있다. 고객과의 회의록이나 통화 내용도 텍스트로 변환하고 변환한 내용을 요약하고 그중에서 이후에 해야 할 항목들을 정리해 줄 수 있다.
고객 여정에 대한 추적은 보다 더 정교해진다. 웹사이트 방문부터 이메일 열람, 제안서 검토, 계약 체결까지 모든 접점을 기록하고 분석할 수 있다. 분석하면서 결과에 유의미한 데이터를 구분하고 해당 데이터를 집중적으로 분석해서 어떤 경로를 거친 고객이 전환율이 높은지, 어느 단계에서 이탈이 많이 발생하는지를 확인시켜 줄 수 있다.
과거 구매 이력, 서비스 요청, 마케팅 반응, 재무 정보가 한눈에 들어온다. 영업 담당자는 고객과 통화하기 전에 모든 맥락을 파악할 수 있다.
시장에서 경쟁사가 하는 일
경쟁사에 대한 분석도 AI를 활용하면 수월하게 다양한 정보를 확인할 수 있다.
웹사이트와 SNS, 뉴스 기사를 자동으로 수집하고 분석한다. 확인하고 싶은 주제를 무엇이든 가능해진다. 뉴스 스크랩 기능은 이전에도 구현할 수 있었지만 스크랩 이후에 내용을 확인하고 핵심이 되는 내용만 요약해서 정확히 필요한 내용만 확인할 수 있게 된다. 여기에 더하여 경쟁사의 동향에 따른 대응 전략도 제안할 수 있다.
고객 리뷰 분석을 또 다른 인사이트를 확인할 수 있다. 경쟁사 제품에 대한 고객 리뷰를 확인해서 단점으로 확인되는 사항은 우리의 공략 전략으로 활용할 수 있고 잠점으로 확인되는 사항은 우리 제품과 비교해서 보완 항목으로 활용할 수 있다. 경쟁사가 놓친 기능, 개선이 필요한 서비스를 이런 리뷰에서 찾아볼 수 있다. 감성 분석을 통해 고객 만족도 추이까지 파악한다. 데이터가 많아서 실제 확인을 하는 것이 어려웠던 것을 AI를 활용해서 다른 내용들은 보지 않고 유의미한 데이터만 확인할 수 있게 된다.
재무 정보와 투자 동향도 놓치지 않고 경쟁사의 분기별 실적 발표, 투자 유치 소식, 인수합병 움직임을 추적한다. 그들이 어디에 투자하고 어떤 시장을 노리는지 알 수 있다. 채용 공고를 분석하면 조직 확장 방향과 신규 사업 계획까지 엿볼 수 있다.
고객 이탈과 경쟁사 동향의 교차점
진짜 위험은 두 가지가 만날 때 발생한다. 우리 고객이 불만을 느끼는 순간, 경쟁사가 더 나은 제안을 들고 나타난다. 이런 두 가지 데이터의 연관성을 AI를 통해서 확인할 수 있다. 실시간으로 확인하고 있는 데이터가 단순히 스크랩을 하는 것이 아니라 유의미한 정보를 확인한다. 고객의 사용 패턴 변화와 경쟁사의 영업 활동을 동시에 모니터링해서 이탈 징후로 추정되는 정보를 제공하는 것이다..
특정 고객의 로그인 빈도가 감소했고 동시에 경쟁사가 해당 산업군을 타깃으로 한 프로모션을 시작했다. AI는 이 두 신호를 연결한다. 고객 관리를 담당하는 조직에 해당 사항을 공유하고 알림을 보내고, 고객과의 우선적 접촉을 제안하며, 대응 전략까지 제시한다.
고객 피드백도 경쟁사 정보와 결합된다. 우리 제품에 대한 불만이 경쟁사 제품의 장점과 일치하는가? 고객이 요청한 기능이 이미 경쟁사에는 있는가? AI가 이런 질문에 답을 찾아준다. 개발 로드맵을 조정하는 데 활용할 수 있다.
시장 점유율 변화 예측도 가능해진다. 고객 이탈 패턴과 경쟁사의 성장 속도, 시장 트렌드를 종합 분석한다. 6개월 후, 1년 후 시장 지형이 어떻게 바뀔지를 시뮬레이션한다.
결국 AI 기반 고객 관리와 경쟁사 분석은 따로 작동하지 않는다. 하나의 통합된 시스템으로 기능한다. 시장을 읽고, 고객의 동향을 확인하고 경쟁 우위를 위한 정보가 연결되는 B2B 고객사 관리의 새로운 방법이 만들어지고 있다.