CRM 데이터 분석과 마케팅, AI 챗봇으로 쉽게하세요
STORY
데이터 요청이 왜 이렇게 어렵죠? 답답한 기업의 데이터 추출 현실
(아래 내용은 실제 사례를 기반으로 만들어진 스토리입니다.)
O2O 플랫폼 기업의 고객감동팀에서 근무하는 김지원 대리는
• 고객 만족도를 높이고
• 고객 이탈 방지 및 재구매율 증가를 위해
고객 상담 데이터를 추출해 분석하라는 업무 지시 받았습니다.
하지만 필요한 CRM 데이터를 직접 추출할 수 없고, IT 부서의 DBA 담당자에게 요청해야만 합니다.
Scene #1. 데이터 요청 과정
김지원 대리는 IT 부서의 DBA 담당자인 박민수 사원에게 필요한 데이터를 요청합니다.
Image FX로 생성한 이미지
김지원: “박민수님, 지난 3개월간의 고객 상담 이력과 주요 문의 유형 데이터를 추출해 주실 수 있을까요?”
박민수: “어떤 기준으로 뽑아드릴까요? 필요한 컬럼이나 조건을 좀 더 자세히 알려주세요.”
김지원: “음… 상담 유형별 분포와 고객별 문의 횟수도 포함되면 좋겠어요.”
Scene #2. 긴 대기 시간
박민수는 DBA 업무 외에도 다양한 요청을 처리해야 하기 때문에, 김지원의 요청을 바로 처리하기 어렵습니다.
김지원은 며칠 동안 데이터를 기다리지만, 업무는 계속 밀려갑니다.
Scene #3. 잘못된 데이터 제공
마침내 박민수에게서 데이터가 도착하지만, 필요한 컬럼이 빠져 있거나 원하는 형식이 아닙니다.
김지원: “어? 이 데이터에는 고객별 문의 횟수가 없는데요… 그리고 날짜 범위도 2개월치만 들어있어요.”
박민수: “음… 요청하신 조건을 다시 확인해 볼게요. 그런데 다시 추출하려면 또 시간이 걸릴 수 있어요.”
Scene #4. 비효율적인 반복 요청
김지원은 다시 요청을 해야 하지만, 기다리는 시간이 길어지고 업무가 지연됩니다.
이 과정이 반복되면서 업무 효율성이 크게 떨어지고, 중요한 고객 응대 업무 등이 늦어집니다.
오늘의 목차입니다.
✅ 기업에서 CRM 데이터 활용 목표
CRM(Customer Relationship Management) 데이터는 고객을 더 잘 이해하고, 비즈니스 목표를 달성하기 위해 활용되는데요.
구체적으로 다음의 목표를 위해 CRM 데이터를 조회해 분석합니다.
✔ 고객 만족도 및 NPS(Net Promoter Score) 향상
고객의 주요 불만 사항 분석
고객별 만족도 조사 결과 활용
상담 이력 기반으로 서비스 품질 개선
✔ 이탈 고객 방지 및 재구매율 증가
최근 6개월간 구매 내역 없는 고객 리스트 확보
고객의 불만 경험이 많았던 케이스 분석 후 사전 대응
VIP 고객 및 충성 고객 대상 혜택 제공
✔ 고객 맞춤형 마케팅 전략 수립
고객의 관심 제품이나 서비스 분석
고객 세그먼트별 맞춤 프로모션 기획
특정 고객군(예: 20~30대 여성, 프리미엄 고객)에 대한 타겟 마케팅
✔ 서비스 운영 효율화
상담사가 자주 받는 질문 유형 분석하여 FAQ 개선
응대 속도 및 해결률 분석을 통한 CS 효율 증대
특정 제품이나 서비스 관련 클레임이 많은 경우 내부 부서와 협의하여 개선
✔ 매출 및 수익 극대화
구매 빈도가 높은 고객군 분석 및 추가 상품 추천 전략 수립
장기 고객을 위한 멤버십 제도 개선
특정 시즌별 고객 패턴 분석하여 프로모션 최적화
결론적으로, CRM 데이터는 고객을 더 깊이 이해하고, 만족도를 높이며, 기업의 매출과 성장을 이끄는 중요한 도구로 활용됩니다. �
하지만 CRM 데이터를 관련 업무 담당자가 획득하기 까지는 위의 스토리처럼 비효율적인 요소들이 많습니다.
01. 전통적인 CRM 데이터 추출 방식
✅ CRM 데이터 추출의 비효율적 요소
1)DBA 의존성
: CRM 데이터를 활용하려면 반드시 IT 부서의 DBA에게 요청해야 하므로, 업무 속도가 DBA의 일정에 좌우됩니다. 데이터 요청이 몰리는 경우, 요청 처리에 시간이 오래 걸려 업무 지연이 발생할 수 있습니다.
2) CRM 데이터 추출 시간 소요
: 요청한 데이터를 받기까지 평균적으로 수 시간에서 수일이 걸리는 경우가 많아, 신속한 의사결정이 어렵습니다. 데이터 요청 후 수정이 필요할 경우, 다시 요청하고 기다려야 하는 반복적인 비효율성이 발생합니다.
3) SQL 언어에 대한 전문성
: 필요한 CRM 데이터는 일반 직원이 직접 추출하기 어려우며, SQL과 데이터베이스에 대한 이해가 필요합니다. 비전문가가 데이터를 활용하려면 DBA의 도움을 받아야 하므로, 업무의 자율성이 낮아지고, 의사결정이 지연됩니다.
4) CRM 데이터에 대한 제한된 접근성
데이터 보안 정책과 권한 문제로 인해 비즈니스 부서 직원들은 직접 CRM 데이터를 조회할 수 없는 경우가 많습니다. 필요한 정보를 실시간으로 확인할 수 없기 때문에, 분석 및 전략 수립이 지연될 수 있습니다.
5) DBA의 수동 처리로 인한 인적 오류
: DBA가 수동으로 데이터를 추출하는 과정에서 필터 조건, 컬럼 선택, 날짜 범위 등의 오류가 발생할 가능성이 있습니다. 잘못된 데이터가 제공되면, 다시 요청해야 하고 이 과정이 반복되면서 업무 효율이 급격히 떨어집니다.
해결책이 필요합니다.
이러한 비효율적인 데이터 요청 과정에서의 문제를 해결하기 위해서는 CRM 데이터의 접근성을 높이고, 비즈니스 운영 부서에서도 손쉽게 데이터를 추출할 수 있는 AI 기반의 솔루션이 필요합니다.
02. 챗봇으로 CRM 데이터 쉽게 활용하기
디피니트는 다비스 챗봇을 개발하여 위와 같은 스토리에서 발생하는 비효율적인 데이터 추출 과정을 제거해줍니다.
다비스 챗봇에 CRM 시스템을 연동시키면
자연어 기반으로 CRM 데이터를 손쉽게 추출해
마케팅 업무 등에 신속히 활용할 수 있습니다.
CRM 데이터 추출, 왜 디피니트의 다비스 챗봇이 필요할까요?
다비스는 AI 기반 챗봇으로, sLLM 및 RAG 기술을 적용하여 누구나 쉽고 빠르게 CRM 데이터를 활용할 수 있도록 도와줍니다.
✅ 1. 챗봇과 대화만으로 복잡한 데이터 빠르게 추출
복잡한 SQL 문법을 몰라도 자연어로 질문하면 필요한 데이터를 즉시 제공합니다.
예) “지난 3개월간 고객 문의 유형별 건수를 알려줘” → 즉시 데이터 추출!
IT 부서나 DBA에게 요청할 필요 없이, 셀프 서비스 방식으로 데이터를 확인할 수 있습니다.
✅ 2. 차트, 시트, 그래프로 데이터 시각화 제공
추출한 데이터를 차트, 시트, 그래프 등 직관적인 형태로 시각화하여 분석이 용이합니다.
원본 데이터뿐만 아니라 트렌드 분석, 패턴 인사이트까지 쉽게 확인할 수 있습니다.
복잡한 데이터도 한눈에 파악할 수 있어, 빠른 의사결정이 가능합니다.
✅ 3. 특허받은 TEXT TO SQL 기술로 정밀한 데이터 검색
다비스는 TEXT TO SQL 특허 기술을 활용해 정확한 데이터 검색이 가능합니다.
애매한 질문에도 챗봇이 자동으로 SQL을 생성하여 원하는 데이터를 빠르게 제공합니다.
데이터 요청 시 누락되거나 잘못된 정보가 제공될 확률이 낮아, 업무 효율성이 극대화됩니다.
이렇게 챗봇을 활용해 손쉽게 데이터를 추출하기 위해선
기업의 CRM 시스템과 챗봇이 완벽히 연동되야 합니다.
디피니트는 기존 LLM에 독자적인 미세조정 기술을 적용하여,
기업의 무겁고 복잡한 CRM 시스템이라도 완벽하게 연동이 가능합니다.
뿐만 아니라, 다비스 챗봇은 비정형 데이터인 문서를 통합하여
고객상담에서 필요한 문제해결 관련 문서를 신속히 조회하는데에도 활용할 수 있습니다.
아래의 애플 상담부서에서 활용하는 것처럼 다비스 챗봇을 활용해보세요~!
✅ CRM 데이터 추출, 이제 기다리지 말고 다비스 챗봇으로 즉시 해결하세요!
IT 부서의 지원 없이도 간단한 고객 데이터는 챗봇을 활용해 빠르고 쉽게 추출해보세요. CRM 데이터 분석이 필요한 기업이라면, 다비스 챗봇이 필수입니다. �
오늘은 전통적인 CRM 추출방식에서 발생하는 문제점들을 스토리로 살펴보고, 이에 대한 해결책으로 다비스 챗봇 활용방법을 소개해드렸습니다.
비효율적인 데이터 추출 방식은 이제 과거의 문제로 남겨두세요. 다비스 챗봇은 CRM 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 강력한 도구로, 기업의 경쟁력을 한 단계 끌어올릴 것입니다. 지금이야말로 혁신적 변화를 시작할 때입니다!
감사합니다.
디피니트의 다비스 챗봇 도입 사례가 궁금하시면 아래 링크를 클릭해주세요.
