"고객 경험 개선, AI 적용의 스윗스팟"··· 의료·소매 기업 4곳의 사례

등록일: 10.06.2020 15:52:51  |  조회수: 845
고객 경험 향상은 팬데믹 이전에도 IT의 주요 우선순위로 부상하고 있었다. 그러나 코로나 19와 그에 따른 비즈니스 모델의 변화는 이러한 전략적 행보를 더욱 가속화시켰다.

긍정적인 고객 경험을 제공하는 것이 이제는 훨씬 더 중요해졌다. 재택근무자들이 많이 늘어나고 전자 상거래 거래가 증가하는 한편 기업과 고객들 사이의 디지털 상호작용이 전례 없이 급증하고 있기 때문이다.  


이에 따라 특히 헬스케어, 소매업 등의 분야에서 인공지능이 빠르게 부상하고 있다. AI를 통해 다양한 업종의 기업들이 업무 처리 방식을 가속화하고, 고객 행동과 선호에 대해 더 많은 통찰력을 얻고, 고객들에게 보다 만족스러운 거래를 할 수 있는 새로운 인터페이스를 제공함으로써 고객 경험을 향상시키고 있다.

4개 기업이 AI를 어떻게 배치해 더 나은 고객 경험을 제공하고 있는지 살펴본다.

가상 대기실 및 문자 메시지 챗봇
300개의 클리닉과 1,500명의 의사들이 6개 주에 걸쳐 100만 명 이상의 환자를 진료하는 네트워크를 가진 헬스케어 기업인 배너 헬스(Banner Health)는 문자메시지 기반의 챗봇을 제공하는 라이프링크(LifeLink)의 기술에 기반한 ‘가상 대기실’을 출시했다.

모바일 챗봇은 배너의 환자와 대화형식으로 상호작용해 디지털화된 양식을 작성하고 교육을 제공하며 모든 원격진료 및 직접 방문 시 원격 체크인 기능을 가능하게 한다.

이러한 노력은 배너 헬스가 팬데믹에 대응하여 환자에게 어떻게 진료를 제공하는지를 ‘새롭게 상상’하려는 전략의 일환이다. 배너 헬스의 제프 존슨 디지털비즈니스 부사장은 모든 환자가 안전하고 사적이며 편리한 경로를 통해 의사를 만날 수 있도록 신속하게 혁신하고자 한다고 전했다.

특히 대기실로 걸어 들어가 서류 양식을 작성하고 검사를 기다리는 전통적인 사전 방문 절차는 바뀌어야 했다고 그는 강조했다. 챗봇은 이미 수십만 환자들의 응급실 방문을 도왔기 때문에 모바일 챗봇 어시스턴트와 함께 정기적인 의사 방문으로까지 기술을 확대하자는 발상은 당연한 수순이었다. 

이전에 직접 처리된 작업을 원격으로 완료하기 위해 자동 대화 메시징을 사용하여 모바일 기기 또는 데스크톱 컴퓨터에서 환자와 상호 작용함으로써 챗봇은 원격 가상진료 및 직접 방문 환자들을 맞이한다.

존슨은 “고객들이 다른 소비자용 서비스와 동급의 사용하기 쉬운 경험을 기대한다는 것을 잘 알고 있다. 치료에 접근하고 관리하는 복잡성을 줄이고 제거해야 한다. 우리의 디지털 전략은 모바일 앱이든, 음성 어시스턴트든, 문자 메시지든, 챗봇이든, 심지어 전화 통화든, 그렇게 쉽게 제공할 수 있는 상호작용의 유형을 지원하고자 한다”라고 말했다.

배너 헬스가 큰 가치를 보고 있는 또 다른 분야는 AI가 지원하는 디지털 트리아징(digital triaging) 서비스다. 존슨은 “고객들이 간강문제나 증상에 대해 무엇부터 해야 하는지 혼란스러워하곤 한다”라고 말했다. 

이 회사는 부이 헬스(Buoy Health)와 협력해 AI 증상 평가 제품을 통합했다. 존슨은 “코로나 동안 많은 예비 진단 툴이 등장했다. 지난해 초 부이와 함께 작업을 시작했으며, 어떤 유형의 치료가 필요한지, 어디서 받을 수 있는지에 대한 결정을 돕기 위해 광범위한 분야의 고객 지원 툴로 설계했다”라고 말했다.

개인이 증상 검사기를 이용할 때, 배너는 자사의 긴급 치료 사이트난 의료 그룹의 1차 진료 의사에 대한 안내에 더해 증상의 잠재 원인이나 자가 치료 방법, 여타 해결 방법을 제공한다.

존슨은 “권고사항이 대단히 구체적이다. 응급 치료 방문이 권장되는 상황일 경우 고객의 위치를 살펴보고 응급 치료 스케줄링 툴에 고객을 연결시켜 가장 가까운 위치, 다음 이용 가능한 시간 및 예약 옵션을 하나의 편리한 디지털 트랜잭션에 모두 표시한다. 앞으로도 비용 및 가격 정보를 치료 옵션에 포함시켜 완벽한 고객 의사 결정 툴을 제공할 계획”이라고 말했다.

존슨은 “AI를 단일 전략, 단일 도구로 보지 않는다. 고객에게 다각적으로 개인맞춤화 되도록 함으로써 우리가 제공하는 모든 디지털 서비스와 상호작용에 잠재적으로 역할을 할 수 있다”라고 말했다.

온라인 작업을 분석하여 서비스 향상
빠르게 변화하는 오늘날의 소매업 환경에서 웹사이트 방문자를 충성 고객으로 만드는 것이 필수적이다. 그러나 쉽지 않은 과제이기도 하다. 팬데믹 기간 동안 랙 룸 슈즈(Rack Room Shoes)에게는 전자상거래 전략을 강화해 추가 매출을 일으키는 것이 필수 생존 방침으로 부상했다

이 신발 소매업체는 팬데믹 이전부터 AI 기반 툴을 사용하여 온라인 쇼핑 시 고객들의 경험에 대한 통찰력을 얻기 시작했다. 그러나 코로나19 위기는 “소비자들의 전자상거래로의 이동을 상당히 가속했으며, 고객들이 우리의 전자상거래 플랫폼과 어떻게 상호작용하고 있는지를 정확하게 이해해야 하는 필요성도 가속화시켰다”라고 이 회사의 디지털 프로젝트 책임자인 케빈 맥널은 말했다.

랙 룸 슈즈는 다이너트레이스(Dynatrace) 등이 공급하는 AI 기술을 사용하여 클릭, 탭 또는 스와이프 등의 웹사이트에 대한 영향까지 모든 고객 여정을 자동으로 분석하고 있다. 다이너트레이스의 플랫폼은 발생하는 이상 징후나 문제에 대한 정확한 근본 원인을 경고해 주며, 이는 잘못된 긍정적 판단을 줄이고 소매업체가 보다 원활한 고객 경험을 제공할 수 있도록 도와준다.

맥널은 “다행히 우리는 전자상거래 여정에 비교적 앞선 편이었다. 지속적으로 고객 경험을 최적화하는 방법을 찾아냄으로써 온라인 상점에 새로운 수익 창출 기능을 훨씬 더 빠르게 도입할 수 있었고 대화율도 25% 향상됐다”라고 말했다.

랙 룸 슈즈는 사용자에게 초점을 맞춘 고객 경험에 대해 신중하게 접근했다고 맥널은 전했다. 그는 “우리의 모든 디자인은 사용자 행동에 중점을 두고 있다. 우리 팀이 하는 모든 것을 이끌어 주는 3가지 핵심 축이 있다. 사용자 행위와 그들의 행동에 대한 초기 및 지속적 집중, 이러한 행동에 대한 경험적 측정, 반복 설계가 그것이다”라고 말했다.

AI 툴은 이들 핵심 축을 지원하는 데 필수적이다. 설계에 영향을 주는 데 사용된 응답 시간과 클릭을 정확하게 측정할 수 있게 해준다. 맥널은 “우리는 거기서부터 모든 것을 반복하고, 테스트하고, 우리의 플랫폼으로 다시 되돌려 보냈다”라고 말했다.

‘AI’가 공급업체들 사이에서 유행어가 된 점을 감안할 때, AI에 기반한 모든 기술의 적용은 실용성을 기반으로 하고 실제 사용 사례를 갖춰야 한다고 그는 조언했다. 맥널은 “고객 경험을 주목할 만하게 향상시키고 비즈니스를 성장시키는 데 도움이 되어야 한다”라고 말했다.

온라인 차량 구매를 더 쉽게
자동차 전문 디지털 시장을 운영하고 있는 카닷컴(Cars.com)의 경우, 팬데믹으로 인한 타격이 직접적이었다 .이에 따라 AI 전략이 얼마나 중요한지를 실감했다고 기업 기술 및 운영 담당 부사장인 마이크 호스테틀러는 말했다. 

호스테틀러는 “우리는 소비자 데이터를 통해 코로나 19가 고객들이 자동차를 구매하려는 방법에 대한 기대를 실제로 변화시켰다는 것을 알아냈다. 딜러십은 디지털 채널을 통해 고객에게 서비스를 제공하는 방향으로 빠르게 변화하고 있다. 코로나 19는 이러한 변혁을 가속화했다”라고 말했다.

동시에 카닷컴은 팬데믹으로 많은 자동차 구매자들의 구매 일정이 앞당겨지는 것을 목격했다. 자동차를 소유하고 있지 않은 많은 소비자들은 이제 대중교통 이용이 줄거나 중단되었기 때문에 차를 사는 것을 고려하고 있으며, 그들은 온라인에서 비교적 빨리 거래를 할 수 있을 것으로 기대하고 있었다.

소비자가 카닷컴 사이트에 접속하면 AI로 구동되는 도구가 소비자 니즈에 따라 관련 정보를 안내해준다. 그 중 하나는 대화다. 온라인 챗봇이 쇼핑객을 맞이하고, 일반적인 질문에 답한다. 자동차 딜러들을 대신해 잠재 고객 정보를 캡처해 사업 기회를 놓치지 않도록 하는 것이다.

AI 활용의 핵심 원칙은 소비자의 삶을 보다 쉽게 만들도록 한다는 것이다. 호스테틀러는 “예를 들어, 쇼핑객이 새 중형 SUV를 찾기 시작할 때, 우리의 웹사이트를 통한 경험이 중형 SUV에 대한 구체적인 정보와 이러한 차체 스타일을 전달하는 브랜드를 확실히 제공하도록 한다”라고 말했다.

소비자들이 카닷컴 쇼핑 플랫폼을 통해 이동함에 따라, 그들의 행동은 회사의 독자적인 활동 추적 툴을 통해 좀 더 잘 포착된다. 이 툴은 쇼핑객들이 구매에 관심을 가질 만한 차량들을 추천하게 된다.

호스테틀러는 “자동차 쇼핑에서 가장 어려운 점은 선택을 좁히는 것이다. 우리의 베스트 매치(Best Match) 툴은 AI 기반 알고리즘을 사용하여 자동차 구매자들이 특징, 차체 스타일, 가격, 색상 등을 기준으로 선택 범위를 좁힐 수 있도록 돕는다. 이를 통해 우리의 쇼핑 플랫폼은 쇼핑객들에게 그들의 요구에 부합하는 기능을 가진 자동차만을 보여주고 관련성의 순서에 따라 순위를 매길 수 있도록 해준다”라고 말했다.

호스테틀러는 팬데믹이 시작된 이후 디지털 시장에 대한 소비자들의 기대, 소비자 행동, 소비자 경험 등이 모두 바뀌었다고 강조했다. 그는 “이에 따라 우리는 쇼핑객들이 올바른 차량을 찾을 수 있도록 알고리즘을 향상시키기 시작했다”라고 말했다.

빠르고 효과적인 서비스에 대한 요구가 증가함에 따라, 카닷컴은 온라인에서 고객들과 더 잘 거래할 수 있도록 도와주는 제품에 대한 딜러들의 수요가 증가했다고 호스테틀러는 말했다. 2018년 인수한 IT 기업인 딜러 인스파이어(Dealer Inspire)의 경우 팬데믹 기간 동안 자동차 딜러들로부터 AI로 구동되는 채팅 툴에 대한 문의가 65%나 증가했다고 보고하기도 했다.

이 팬데믹은 카닷컴이 지원하는 많은 딜러들의 디지털 소매 전략을 가속했다. 호스테틀러는 “이제 온라인에서 자동차 구매 절차의 많은 부분을 수행하는 데 있어 소비자들이 점점 더 편안하게 이용할 수 있도록 딜러들은 조치를 취하고 있으며 그들의 웹사이트를 최적화하고 있다”라고 말했다.
 

데이터 입력을 봇으로 옮겨 효율성 추가
인터마운틴 헬스케어(Intermountain Healthcare)는 고객 경험 전략의 일환으로 급성 및 외래 등록 및 임상 양식의 작성을 자동화하는 기술을 구현했다.

인터마운틴의 라이언 스미스 CIO는 RPA를 사용하여 특정 유형의 방문 상황이 발생할 때 필요한 임상 양식을 포함하는 개인화된 문자 메시지를 환자에게 전송한다고 설명했다. 

스미스는 “등록은 동의나 보험과 같이 특정 환자에게 필요한 정보를 드러나게 한다. 방문을 앞두고 진료에 필요한 시간을 줄이고 있어 환자들이 크게 만족하고 있다. 우리 환자들은 자신들이 편할 때 이 일을 끝내는 것을 좋아한다”라고 말했다. 

시스템 측면에서 인터마운틴은 간병인이 하던 데이터 입력 작업을 봇이 하도록 바꾸고 있으며 이는 상당한 효율성과 비용 절감을 가져온다고 스미스는 전했다.

인터마운틴은 자동화 노력과 함께 사용자 선호도와 간단한 규칙 엔진에 초점을 맞추고 있다. 예를 들어, AI는 환자에게 문자를 보낼 최적의 시간을 결정한다.

스미스는 “우리의 CX 전략은 소비자가 어떻게 혜택을 얻는가에 초점을 맞추고 있다. 우리의 목표는 의사와 환자 사이에 컴퓨터를 두는 것보다 환자와 직접 대면하는 데 더 많은 시간을 소비하는 것, 또한 치료가 더 안전하게 제공되어 잠재적 오류를 줄이는 것을 포함한다”라고 말했다.

인터마운틴은 의료인 워크플로우에 자동화 및 AI를 도입할 수 있는 다른 방법도 고려하고 있다. 의료인 지시와 노트 자동화가 가능한 한 가지 영역이다. 스미스는 “시간이 지남에 따라 봇들은 지시와 노트에 대한 임상적 계기와 입력 정보를 배우게 될 것이며, 이는 회사의 EMR 시스템에 입력될 것이다. 그리고 의료인에 의해 승인, 변경 또는 거부된 사항을 봇에게 가르치면서 오류율을 줄이고 각 의료인에 대해 더 맞춤화 된 접근법을 만들 수 있다”라고 기대했다. 

이 회사가 탐구하고 있는 또 다른 영역은 OCR의 사용으로, 시각적 인식을 이용하여 봇이 통찰력을 추론할 수 있는 능력이다. 예를 들어, 그것은 PDF를 읽고 제약 브랜드명을 찾고 동등한 복제약을 제안할 수 있다. 

그리고 배너헬스와 마찬가지로 인터마운틴도 AI로 구동되는 증상 감지기를 도입해 증상에 따라 환자에게 올바른 치료 장소를 전달할 수 있게 했다. 이를 통해 헬스케어 제공업체는 간호 핫라인의 통화량을 30% 줄일 수 있었다.

앞으로 인터마운틴은 진단에 대해 수집된 데이터 세트에 머신러닝을 적용하여 치료에 대한 후속 질문을 제시하도록 할 방침이다. 스미스는 “이러한 흐름은 환자들을 가장 비용 효율적인 진료 지점으로 안내하고 스케쥴링, 메시지 발송 또는 영상 방문을 통한 연결을 위한 여정으로 안내할 것이며, 최대한 매끄럽고 신속하고 편안하게 치료받게 될 것이다”라고 말했다. 

<출처 : CIO KOREA>




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