당근의 AX 사례로 마음이 따듯해졌어요
AI로 문제를 해결할 때 참고해야할 기준 5가지
미국 여행을 앞두고 며칠 전 당근에서 선글라스를 겟했습니다.(핑계)
저는 보통 거래 후 후기를 남길 때 코멘트를 따로 작성하지 않는데, 종종 상대방 분이 시간을 내어 코멘트를 작성하고 남겨주시면 훈훈함이 느껴지더라고요.
서비스를 이용하면서 느끼는 훈훈함, 이런 사소함이 모여 CX(고객 경험)이 되고 충성도로 이어지는데요.
이 날도 어김없이 만족했다는 버튼만 누르고 넘어가려던 차에 새로 생긴 AI 기능 ‘AI 채팅 요약‘을 발견했습니다. ⚡️
저와 거래하시는 분의 대화를 기반으로 거래 후기 초안을 써주는데 너무나 정확하더라고요.
‘일찍 출근하느라 바쁜 와중에도 문고리 거래를 챙겨주셔서 감사합니다’라는 포인트를 짚어주어 편리하게 후기를 남길 수 있었습니다.
아이디어도 좋았지만 AX 기획시 고려할사항들이 잘 반영된 사례로 보여 정리해보았습니다.
1️⃣ 문제 해결로부터 시작한다.
‘AI로 뭘 해볼까?’에서 시작하면 아이디어가 잘 떠오르지 않아요. ’사람들이 코멘트를 잘 안남기는데 어떻게 해결할 수 있지?’와 같은 문제점, 이것을 해결했을 때의 이점에서 시작하면 어떻게든 AI의 도움을 받는 방법을 찾게 됩니다.
2️⃣ 맥락 데이터를 잘 선별한다.
이 사례에서는 거래자 간의 채팅 기록을 기반으로 ‘감사할 점’을 잘 짚어 후기 초안을 작성해준 것이 편리했어요. AI 자동화시 활용할 수 있는 고객 데이터를 샅샅히 찾고, 잘 연결할 수록 이렇게 우수한 개인화 결과를 얻을 수 있게 됩니다.
실제로 많은 기업이 이 데이터 마련 단계에서 AX 기회를 많이 잃고 있죠.
3️⃣ 사용자 행동 패턴 적용
기획자 입장에서 이런 고민이 있을 것 같아요.
‘기존에도 착실히 후기를 작성하던 사람도 AI에 의존하게 되어 개인 고유의 색을 잃게 되면 어쩌지?’
실제 적용됐을지는 모르지만 이런 우려는 1) 평소 자발적으로 후기를 남기는 사람들에게는 AI 기능을 노출하지 않거나
2) 기존 후기 기록이 충분한 고객의 경우 기존 말투를 학습하는 등
의 개인화 적용이 가능해요.
4️⃣ 명확한 목표 설정 & 지속적인 개선
이 기능을 기획한 분은 이런 KPI들을 삼았을 거에요.
- 후기 작성의 증가율 전후 비교
- 초안 작성 후 실제 후기 등록율
- 전체 후기 작성 중 AI 사용율
이런 지표들의 변화를 살펴보면서 실제 의도한 결과가 나타나는지, 퀄리티 개선이 필요한지 모니터링하는 것이죠.
5️⃣ 거부감 없는 점진적 발전
새로 생긴 기능임에도 기존의 후기 작성 과정을 방해하지 않고 은은히 ‘혹시 필요하면 써!’와 같은 접근은 고객에게 스스로 선택할 수 있는 추가 가치라는 인상을 줄 수 있어요.
기업이 점차 이런 AX 기능 구현이 어렵지 않다는 것을 깨닫고
“AI로 뭔가를 해보자!”에서
“AI로 뭘 먼저, 어떻게 해야하지?”라는 시각으로 우선순위 설정에 관심사를 옮겨가는 중인데요. 위 기준들을 중심으로 판별해볼 수 있을 듯 합니다.
도메인 지식이 풍성한 실무 담당자에게 더 많은 아이디어들이 요구되기 시작했다는 점도 신이 나는 지점인데요. AI 관련 직무가 아니더라도 업무의 비효율, 고객이 겪는 불편에서 실마리를 찾는 시도를 이젠 누구나 할 수 있습니다.
실제 저는 AX 강의나 워크샵을 통해 AI 비전문가 직원 분들과 문제 정의 > 문제 시각화 > AI 솔루션 프론트엔드 구상까지 진행하고 있는데요. 회의실 자동 배정, 주차 관제 등 회사마다 너무나도 재미있는 아이디어들이 많이 나오더라고요!
� 여러분은 어떤 업무의 불편과 고객의 불만이 가장 먼저 떠오르시나요?
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