CRM & CS 데이터, 이제 대화로 추출하는 시대
안녕하세요,
기업의 데이터 통합과 실시간 분석 환경을 제공하는 디피니트입니다.
오늘은 기업의 성장 동력인 CRM 데이터의 전략적 활용과
첨단 AI 챗봇 기술을 통한 혁신적 데이터 추출 방법에 대해
심층적으로 살펴보겠습니다.
오늘의 목차입니다.
01. CRM 데이터 활용의 중요성
컨택센터나 고객상담 부서에서 일하시는 분들은 잘 아시겠지만, CRM 데이터 추출은 일상적인 업무입니다.
특히 최근 쿠키리스 환경으로의 전환으로 인해 CRM 데이터의 전략적 가치가 더욱 부각되고 있습니다.
그럼 먼저 CRM 데이터의 유형을 알아볼게요.
1) CRM 데이터의 주요 유형
고객 정보 데이터: 고객 이름, 연락처 등
참여 데이터: 고객과의 상호작용 기록
거래 데이터: 구매 이력, 금액, 빈도 등
행동 데이터: 웹사이트 방문, 앱 사용 패턴 등
운영 데이터: 상담 콜 수, 평균 처리 시간 등
이렇게 다양한 CRM 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지 한번 알아보겠습니다.
2) CRM 데이터 활용의 전략적 중요성
a. 초개인화 마케팅 실현
: 고객의 행동 데이터를 분석하여 실시간 맞춤형 경험을 제공합니다. 예를 들어, 넷플릭스의 개인화된 콘텐츠 추천 알고리즘처럼 각 고객에게 최적화된 서비스 경험을 제공할 수 있습니다.
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b. 고객 인사이트 도출
: 빅데이터 분석을 통해 고객 세그먼테이션을 고도화하고, 각 세그먼트의 니즈와 기대를 정확히 파악할 수 있습니다. 이를 통해 맞춤형 가치 제안을 개발하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
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c. 고객 서비스 개선 및 향상
: 고객의 문의사항, 리뷰, 구매 이력, 선호도, 행동 분석 등을 통해 개선된 서비스를 제공하고 새로운 아이디어를 발견할 수 있습니다.
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d. 보고서 작성 등 업무 보고
: CRM 데이터를 통해 시각적 차트로 변환하고 일일 운영보고서 작성 등 업무 보고에 활용합니다. 이를 통해, 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있습니다.
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이렇게 CRM 데이터를 활용하기 위한 전통적인 방식은 데이터베이스 관리자, 개발자에게 데이터를 요청하여 추출받아 활용하는 것입니다.
하지만 CRM 데이터를 데이터베이스 관리자나 개발자에게 요청하여
추출하는 전통적인 방식에는 다음과 같은 불편한 점이 있습니다.
• 시간 소요
: 데이터 추출 요청부터 실제 데이터를 받기까지 상당한 시간이 걸릴 수 있어, 신속한 의사결정이 어려워집니다.
• 업무 효율성 저하
: 영업팀이 데이터를 기다리는 동안 핵심 업무인 영업 활동에 집중하기 어려워집니다.
• 데이터 정확성 문제
: 수동으로 데이터를 추출하고 처리하는 과정에서 오류가 발생할 수 있어 부정확한 보고서로 이어질 수 있습니다.
• 실시간 데이터 접근 불가
: 데이터 요청과 추출 과정에 시간이 소요되어 실시간 데이터 기반의 의사결정이 어렵습니다.
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• 관리자의 팀 모니터링 어려움
: 데이터 접근이 제한되어 관리자가 팀의 성과를 실시간으로 파악하고 적절한 지원을 제공하기 어려워집니다.
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• 보고서 작성의 어려움
: 데이터를 스프레드시트로 다운로드하여 수동으로 보고서를 작성하는 과정이 시간 소모적이고 비효율적입니다.
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이러한 불편함으로 인해 CRM 데이터의 효과적인 활용이 제한되고, 결과적으로 고객 관리와 비즈니스 성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
02. 챗봇과 대화로 CRM 데이터 추출하기
챗봇을 CRM 시스템과 연동하여 데이터를 활용하는 방식은 데이터베이스 관리자를 통한 데이터 추출 환경의 단점을 해결하고 기업의 데이터 관리와 활용 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
챗봇을 CRM 시스템에 연동하면 사용자는 복잡한 데이터 추출 과정을 거치지 않고, 자연어로 대화만으로 필요한 데이터를 손쉽게 얻을 수 있습니다.
특히 디피니트의 다비스 챗봇은 CRM 데이터뿐만 아니라 여러 시스템들 속 데이터를 통합으로 추출할 수 있습니다.
그럼 어떻게 챗봇이 CRM 데이터를 손쉽게 추출하려면
어떤 도입 과정이 필요할까요?
손쉬운 데이터 추출을 위한 챗봇 도입 프로세스
1) CRM 데이터베이스 정리
: 정확하고 신뢰도 높은 데이터를 제공하기 위해 CRM 속 데이터베이스를 정리합니다. 중복 제거, 최신 정보 업데이트, 데이터 통합 및 일관된 양식 적용이 필요합니다.
2) 데이터 맵핑 혹은 CRM API 연동
: 생성형 AI 기반 챗봇과 CRM API를 통해 연동하거나, 직접 시스템 속 데이터베이스에 맵핑 시키는 방법이 존재합니다. 보안이 중요한 경우 온프레미스(On-Premise) 방식으로 구축합니다. 데이터 소스(DB 기반, 문서 기반 등)에 따라 API 연동 방식 또는 구축형 방식을 선택할 수 있습니다. 온프레미스 방식은 높은 보안이 필요한 환경에서 적합합니다.
3) 생성형 AI 모델 활용
: 자연어 처리(NLP) 및 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 사용자의 질문을 SQL 쿼리로 변환합니다. 이를 통해 비전문가도 복잡한 쿼리를 작성하지 않고 데이터를 요청할 수 있습니다.
4) 데이터 추출 및 가공
: 사용자가 문의한 내용을 챗봇은 SQL 쿼리로 변환하여 CRM 데이터베이스에서 데이터를 추출합니다. 추출된 데이터를 차트, 그래프, 스프레드시트 등 사용자가 이해하기 쉬운 형태로 가공합니다. 또한, 사용자의 질문에 대한 구체적이고 직관적인 답변을 생성합니다.
TEXT To SQL LLMCRM 시스템에 챗봇을 연동하면 데이터를 추출하는 것을 넘어, 고객 상담 부서의 업무 효율성을 전반적으로 개선할 수 있습니다.
애플은 'ASK'라는 이름의 AI 챗봇을 애플케어 부서에서 활용하고 있습니다. 이 챗봇의 주요 활용 방법은 다음과 같습니다.
1) 기술 문의 해결
: ASK 챗봇은 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 고객의 복잡한 기술적 문의를 이해하고 해석합니다. 머신러닝 알고리즘을 통해 지속적으로 학습하며, 새로운 제품 출시나 iOS 업데이트에 따른 문의사항에 대해서도 신속하게 대응합니다.
2) 지식 베이스 활용
: 애플의 방대한 사내 지식 베이스를 AI 기반으로 색인화하여, 밀리초 단위의 빠른 검색 속도를 제공합니다. 실시간으로 업데이트되는 제품 매뉴얼, 기술 문서, 내부 지침 등을 통합 관리하여 항상 최신의 정보를 제공합니다.
3) 문제 해결 방법 검색
: 딥러닝 기반의 패턴 인식을 통해 유사 케이스를 신속하게 식별하고, 최적의 해결책을 제안합니다. 고객의 디바이스 모델, OS 버전, 사용 환경 등을 고려한 맞춤형 해결책을 제시합니다.
4) 데이터베이스 통합
: 엔터프라이즈급 데이터 레이크를 구축하여 모든 고객 문의와 해결 방법을 중앙 집중화했습니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 적용하여 정확성과 신뢰성이 높은 답변을 생성합니다. 빅데이터 분석을 통해 자주 발생하는 문제점을 식별하고, 제품 개선에 활용합니다.
5) 다국어 지원
: 100개 이상의 언어로 실시간 번역 및 응답이 가능하여, 전 세계 고객에게 일관된 서비스를 제공합니다.
6) 보안 및 규정 준수
엄격한 데이터 암호화와 접근 제어를 통해 고객 정보를 안전하게 보호합니다.
오늘은 챗봇을 활용해 CRM 데이터를 쉽게 추출하는 방법에 대해 소개했습니다.
디피니트의 다비스 챗봇은 사용자별 데이터 접근 권한 설정을 통해 안전하고 효율적으로 데이터를 추출할 수 있는 환경을 제공합니다.
다비스 솔루션에 대한 더 자세한 정보가 궁금하시다면 아래 링크를 통해 확인해 보시기 바랍니다.감사합니다.
