CRM의 AI 에이전트 : 약속과 현실 사이

콘라드 울펜슈타인

2일 전

CRM의 AI 에이전트 : 약속과 현실 이미지 사이 : Xpert.Digital

CRM의 AI 에이전트 : 생성 AI 시스템이 한계에 도달하는 이유

고객 관계 관리에서 AI 개발

고객 관계 관리에서 인공 지능의 환경은 흥미로운 변화입니다. 수많은 공급 업체가 CRM 지역에서 AI 에이전트의 혁신적인 가능성을 광고하지만, 자세한 외관은 높은 비행 약속과 이러한 기술의 실제 성능 사이의 상당한 불일치를 보여줍니다. 생성 AI 시스템에 대한 풍성한 열정의 단계 후에, 많은 초기 기대치를 충족시킬 수 없었기 때문에 특정 환멸이 발생했습니다.

생성 AI 솔루션의 초기 행복감은보다 현실적인 평가를위한 공간을 만들었습니다. 수많은 전문가와 분석가들은 현재 현재 생성 AI 접근 방식이 현대 기업의 복잡한 요구 사항을 충족시킬 가능성이 있는지 근본적으로 의문을 제기하고 있습니다. 희망은 이제 새로운 세대의 인공 지능 인 AI 요원을 목표로하고 있습니다. 이러한 고급 시스템은 정보를 제공하고 질문에 대한 답변을 제공해야 할뿐만 아니라 독립적으로 결정을 내릴 수 있으며 복잡한 작업을 자율적으로 관리 할 수 있습니다.

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AI 에이전트 : 다음 개발 단계

AI 요원은 인공 지능의 개발에서 중요한 도약을 나타냅니다. 주로 데이터 분석 및 패턴 인식을 향한 기존의 AI 시스템과 달리 AI 에이전트는 독립적으로 행동하고 결정을 내릴 수 있습니다. 인간의 개입없이 복잡한 작업을 수행하고 지속적으로 성과를 향상시키기 위해 경험을 통해 배울 수 있습니다.

이 새로운 세대의 AI 시스템은 분명한 숙성 과정을 거칩니다. 그들은 규칙적으로 기반 보조원으로 시작하여 점차 독립적 인 결정을 내릴 수있는 조율 된 자율 단위로 발전합니다. 개발의 첫 번째 단계에서 주로 구조화되지 않은 데이터를 처리하고 정보를 분류하며 지식을 추출하지만 엄격한 워크 플로우를 따르는 자동화 보조원 역할을합니다. 이에 대한 일반적인 예는 메시지를 분류하지만 자체 답변을 공식화하지 않는 AI 기반 이메일 분류 시스템입니다.

다음 단계에서 AI 에이전트는 상황 관련 결정을 내리기 시작하지만 구조화 된 워크 플로 내에서 계속됩니다. 정보를 비교하고 불일치를 인식하며 행동에 대한 권장 사항을 제공 할 수 있습니다. 이에 대한 예는 사기 비용을 확인하고 추가 검토를 위해 이상을 표시하는 금융의 AI입니다.

가장 높은 수준의 개발은 도구와 가드 레일을 가진 자율적 인 에이전스에 도달합니다. 이 AI 에이전트는 더 이상 작업 만 수행 할뿐만 아니라 목표를 달성하기 위해 올바른 도구와 워크 플로를 동적으로 선택합니다. 한 가지 예는 인프라 문제를 인식하고 독립적으로 최상의 솔루션을 선택하고 구현 한 AI 기반 DevOps 조수입니다.

고객 관계 관리의 잠재력

CRM (Customer Relation Management)은 AI 에이전트를위한 특히 유망한 신청 분야로 판명되었습니다. 점진적인 디지털화에도 불구하고 마케팅, 영업 및 고객 서비스에는 여전히 중요한 인간 작업이 필요합니다. 이것은 AI 요원이 종종 피곤하고 인간에게 실수를하기 쉬운 반복적 인 작업을 수행함으로써 자신의 강점을 연주 할 수있는 곳입니다.

마케팅, 영업 및 고객 서비스에는 AI 에이전트의 자동화에 이상적인 수많은 반복 활동이 있습니다. 여기에는 고객 데이터의 입력 및 업데이트, 이메일 추적, 약속 조정 및 마케팅 캠페인 관리가 포함됩니다. AI 시스템은 피곤하지 않고, 부주의 한 실수를하지 않으며, 일정한 품질로 24 시간 내내 이러한 작업을 수행 할 수 있습니다.

CRM 영역에서 AI의 또 다른 결정적인 장점은 다량의 데이터로부터 귀중한 통찰력을 자동으로 얻는 능력입니다. 이러한 결과는 고객과의 개인화 된 상호 작용을 설계하여 고객 충성도를 강화하는 데 사용될 수 있습니다. 경제 활동의 증가가 생산에서 서비스로의 전환과 긴밀한 고객 관계의 중요성, 서비스 부서에 대한 압력, 점점 더 나은 성과가 증가한다는 점을 고려하여. AI 에이전트는 일상적인 작업을 수행하고 인체 직원을위한 자유를 창출함으로써 여기서 중요한 역할을 할 수 있으며, 이는 고객 관리의보다 복잡하고 창의적인 측면에 집중할 수 있습니다.

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CRM의 AI 에이전트의 특정 응용 프로그램 예

고객 서비스 및 지원

고객 서비스에서 AI 에이전트는 회사가 고객과 상호 작용하는 방식을 혁신합니다. 최신 AI 고객 서비스 에이전트는 간단한 챗봇의 기술을 훨씬 뛰어 넘고 다양한 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 예를 들어 고객 데이터 업데이트, 상환 편집 또는 암호 변경과 같은 사용자를 대신하여 행동 할 수 있습니다. 고객 상호 작용 및 선호도를 분석하면 개인화 된 제품 권장 사항을 제공하고 판매 가능성을 높일 수 있습니다. 복잡한 기술 지원 질문을 진단하고 해결하는 능력은 특히 인상적이므로 인간의 개입의 필요성을 줄이고 응답 시간이 줄어 듭니다.

고객 서비스에서 AI를 성공적으로 사용하는 특정 예는 렌터카 서비스 제공 업체 인 Sunny Cars를 제공합니다. 이 회사는 효율적이고 고품질의 고객 문의가 증가하는 도전에 직면했습니다. Sunny Cars는 AI 솔루션을 사용하여 서비스 프로세스를 최적화하고 고객 경험을 크게 향상시킬 수있었습니다. AI 지원을 통해 직원은 고객 문의에 더 빠르게 반응하고 복잡한 문제를보다 효율적으로 해결할 수 있습니다.

영업 및 리드 관리

판매 영역에서 AI 에이전트는 전체 판매 프로세스를 지원하고 최적화 할 수 있습니다. 그들은 고객 데이터를 분석하고, 잠재적 리드를 식별하고, 결론을 이끌어 낼 확률에 따라 우선 순위를 정합니다. 리드의 자동 평가를 통해 영업 직원은 가장 유망한 연락처에 시간과 자원을 집중시킬 수 있습니다.

AI 판매에 대한 특히 귀중한 신청 영역은 리드 육성입니다. 이 분야에서 뛰어난 서비스를 제공하는 회사는 50% 더 기꺼이 33% 더 낮은 비용으로 이어집니다. AI 에이전트는 잠재 고객과의 커뮤니케이션을 자동화, 개인화 및 최적화하고 전체 고객 여정에서 약속을 최적화 할 수 있습니다. 실제로 AI 마케팅 담당자의 51%가 이미 선두를 개선하기 위해 사용하고 있으며 63%는 전환율이 증가했습니다.

Conversica AI Assistant 주소와 같은 AI 에이전트는 이메일 및 SMS에 대한 개인화 된 자연스러운 대화를 통해 이어집니다. 이 도구는 인간의 메모를 유지하면서 반복되는 작업을 자동화하여 영업 팀이 고품질 활동에 집중할 수 있도록 설계되었습니다.

마케팅 및 캠페인 관리

마케팅 부문에서 AI 에이전트는 캠페인의 계획, 구현 및 분석을 지원할 수 있습니다. 고객 데이터를 분석하여 대상 그룹을 분류하고 개인화 된 마케팅 메시지를 만들 수 있습니다. 캠페인 성능의 지속적인 모니터링 덕분에 최적화 제안을 실시간으로 제공 할 수 있습니다.

마케팅 영역의 고급 AI 에이전트의 예는 Salesforce의 캠페인 최적화입니다. 이는 AI를 사용하여 전체 캠페인 수명주기를 자동화하여 회사의 비즈니스 목표를 기반으로 마케팅 캠페인을 분석, 생성, 개인화 및 최적화합니다. 고객 데이터를 분석함으로써 에이전트는 대상 그룹의 개별 선호도 및 요구에 맞는 개인화 된 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

마케팅의 AI 기반 개인화는 알고리즘을 사용하여 고객 데이터를 실시간으로 분석 하고이 데이터를 기반으로 컨텐츠를 재생합니다. 행동, 고객의 선호도 및 상호 작용에 따라 AI는 제품 권장 사항, 컨텐츠 조정 및 대상 광고 캠페인과 같은 마케팅 활동을 최적화하는 개별 프로필을 만듭니다. 이 기술은 다른 채널에서 개인화 된 주소를 가능하게하고 대상 그룹의 컨텐츠의 관련성을 높입니다.

데이터 분석 및 의사 결정 지원

AI 에이전트는 많은 양의 고객 데이터를 분석하고 귀중한 지식을 얻을 수 있습니다. 인간 분석가에게는 인식 할 수없는 패턴과 트렌드를 식별 할 수 있습니다. 이 연구 결과는 회사가 건전한 결정을 내리고 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

의사 결정 지원을 위해 AI를 사용하는 예는 리드 및 기회 점수입니다. AI는 인구 통계 학적 기능을 고려하고 웹 사이트의 동작을 분석하고 이전의 판매와의 초기 상호 작용을 분석합니다. 동시에, 그녀는 대상 그룹과의 접촉이 산업, 회사 규모 또는 기능을 기반으로하는지 여부를 확인합니다. 또한 회사 데이터베이스와 같은 외부 소스는 필요한 경우 평가로 유입됩니다. 예측 분석의 도움으로 리드가 얼마나 관련이있을뿐만 아니라 기회의 결론이 얼마나되는지를 보여주는 역동적 인 점수가 만들어집니다. 평가는 CRM에서 직접 자동으로, 지속적으로 그리고 실시간으로 이루어집니다.

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이 AI 플랫폼은 조달 관리, 비즈니스 개발 및 인텔리전스의 3 가지 결정적인 비즈니스 영역을 결합합니다.

CRM에서 성공적인 AI 에이전트의 구체적인 예

Salesforce Agentforce

Agentforce 플랫폼을 통해 Salesforce는 CRM의 AI 에이전트 분야에서 선두를 차지했습니다. 이 플랫폼을 통해 회사는 24 시간 내내 직원과 고객을 지원하는 개별적으로 적응 된 자율 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 에이전트는 기존 CRM 시스템에 완전히 통합되어 있으며 다른 역할, 산업 및 응용 프로그램에 대해 구성 할 수 있습니다.

사용 가능한 에이전트에는 다음이 포함됩니다.

- 서비스 에이전트 :이 에이전트는 AI를 사용하여 사전 프로그래밍 시나리오없이 전체 서비스 프로세스를 관리하고보다 효율적인 고객 서비스를 보장합니다.

- SDR (Sales Development Prodrication) :이 에이전트는 이해 당사자와 24 시간 내내 상호 작용하고 질문에 답변하며 반대 의견을 무효화하며 회의 일정을 인수합니다. 이런 식으로 영업 직원은 고객 관계의 유지에 전적으로 집중할 수 있습니다.

- 영업 코치 : 영업 팀을위한 개인화 된 역할 게임을 제공합니다. Salesforce 데이터 및 생성 AI를 기반으로 한 영업 직원은 특정 상점의 영업 대화를 최적화하고 무효화하는 법을 배웁니다.

-Merchandiser : 전자 상거래의 판매자는 웹 사이트를 목표로 설정하고 개인화 된 광고 캠페인을 제품 설명 및 데이터 기반으로 쉽게 설정할 수 있도록합니다.

Salesforce Agentforce의 성공적인 사용의 구체적인 예는 Saks Fifth Avenue의 고객 서비스에 사용되는 자율 AI 에이전트 인 Sophie입니다. 예를 들어, 고객이 잘못된 크기로 스웨터를 주문한 경우 소피에게 전화하여 전체 반품 및 교환 프로세스를 통해 그를 이끌 수 있습니다. Sophie의 특별한 점은 사전 정의 된 스크립트를 따를뿐만 아니라 고객의 개별 요구에 응답하고 유연하게 반응 할 수 있다는 것입니다.

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서비스 용 Microsoft Copilot

Colecilot for Service를 통해 Microsoft는 CRM 시스템에 포함 된 AI 에이전트를위한 솔루션을 제공합니다. 이러한 에이전트를 사용하면 고객 서비스 직원이 고객과 직접 채팅하고 생산성, 정확성 및 고객 만족도를 높일 수있는 생성 AI 기반 지원 콘텐츠를 제공 할 수 있습니다.

AI 에이전트는 더 나은 성능을 위해 실시간 지침으로 서비스 직원을 지원하며 기존 작업 프로세스에 원활하게 통합 될 수 있습니다. 더 빠른 문제 해결책을 돕고 Salesforce, Servicenow 또는 Zendesk와 같은 다양한 CRM 시스템에 포함시킬 수 있습니다.

Microsoft Copilot은 또한 판매 직원이 긴 이메일이나 회의 프로토콜을 검색하지 않고도 고객 통화를 신속하게 준비 할 수있는 자동 대화 요약을 제공합니다. AI는 모든 관련 정보를 고객에게 요약하고 직원에게 제공합니다.

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AI 에이전트가있는 Viger CRM

Viger CRM은 고객 관계 관리의 다양한 측면을 최적화하기 위해 AI 에이전트를 CRM 플랫폼에 통합했습니다. 이 에이전트는 데이터를 요약하고 컨텐츠를 생성하며 리드 및 고객과 상호 작용할 수 있습니다.

Viger CRM의 AI 에이전트는 기존 LLM 모델을 확장하고 회사의 개인 또는 전문 애플리케이션에 유용하고 관련된 특정 프로세스 프로세스로 이끌었습니다. 그들은 목표를 달성하기 위해 조치를 취하고 복잡한 작업을 자율적으로 처리 할 수 있습니다.

Viger CRM에서 AI 에이전트의 사용의 예는 리드의 자동 자격입니다. 에이전트는 잠재 고객의 행동을 분석하고, 기꺼이 구매에 대한 의지를 평가하고 이에 따라 우선 순위를 지정합니다. 이런 식으로 영업 직원은 가장 유망한 리드에 시간과 자원을 집중시킬 수 있습니다.

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CRM의 AI 에이전트 : 현실이 여전히 약속 뒤에있는 이유

CRM에서 AI 에이전트의 도전과 한계

CRM 영역에서 AI 에이전트의 큰 잠재력에도 불구하고, 이러한 기술이 잠재력을 최대한 발휘하기 전에 극복해야 할 수많은 도전과 한계가 여전히 있습니다.

기술적 과제

기존 CRM 시스템에 AI 에이전트를 통합하는 것은 특히 오래된 시스템 인 경우 기술적으로 요구 될 수 있습니다. 호환되지 않는 데이터 형식, 구식 API 및 제한된 통신 프로토콜과 같은 문제는 구현을 지연 시키거나 방해 할 수 있습니다.

AI 모델의 복잡성과 에너지 소비도 큰 도전을 나타냅니다. 고도로 개발 된 AI 시스템에는 엄청난 컴퓨팅 용량이 필요하므로 응용 프로그램을 제한 할 수 있습니다. 또한 생성 CI는 때때로 잘못된 결과를 생성하여 신뢰성을 제한합니다.

또 다른 문제는 확장 성입니다. AI 에이전트는 통제 된 환경과 특정 작업에서 잘 작동 할 수 있지만 더 크고 더 복잡한 시나리오에서 확장하기가 어렵습니다. 사용자 수 또는 작업의 복잡성이 증가하면 서비스가 줄어들 수 있습니다.

윤리적 및 데이터 보호 문제

CRM에서 AI 요원을 사용하면 윤리적 인 의문도 제기됩니다. AI 알고리즘이 편견을 증가시키고 차별로 이어질 수 있다는 우려가 있습니다. 훈련 데이터에 왜곡이 포함되어 있으면 AI 에이전트의 결정에 유입 될 수 있습니다.

데이터 보호도 중요한 주제입니다. AI 에이전트는 많은 양의 고객 데이터를 처리하여 보안 및 민감한 정보 보호에 대한 의문을 제기합니다. 회사는 AI 시스템이 해당 데이터 보호법을 충족하고 고객의 개인 정보를 존중하도록해야합니다.

AI 결정의 투명성과 설명 성은 또 다른 중요한 지점입니다. AI 에이전트가 자율 결정을 내리면 의사 결정 과정을 이해하고 설명하기가 어려울 수 있습니다. 이로 인해 기술의 수용을 불신하고 방해 할 수 있습니다.

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클레임과 현실 사이의 Clepch

CRM의 AI 에이전트 분야에서 가장 큰 과제 중 하나는 공급자의 약속과 시스템의 실제 성능 사이의 격차입니다. 많은 공급자들은 복잡한 작업을 자율적으로 습득 할 수있는 혁신적인 솔루션으로 AI 에이전트를 칭찬합니다. 그러나 실제로 이러한 시스템 중 많은 부분이 여전히 이러한 약속을 이행하는 것과는 거리가 멀다.

현실 점검에 따르면 CRM 영역의 대부분의 현재 AI 에이전트가 여전히 첫 번째 또는 두 번째 개발 수준에 있음을 보여줍니다. 의사 결정에서 특정 작업을 자동화하고 지원할 수 있지만 아직 완전히 자율적으로 행동하고 복잡한 문제를 해결할 수는 없습니다.

대규모 제공 업체의 대다수는 현재 특정 작업에 최적화 된 예측 AI 및 조립식 AI 에이전트에 의존하고 있습니다. Agentforce 플랫폼을 통해 Salesforce만이 회사의 개별 요구에 적응할 수있는 자체 AI 에이전트를 만들기위한 광범위한 기회를 제공합니다.

CRM의 AI 에이전트에 대한 향후 전망

현재의 도전과 한계에도 불구하고 AI 요원은 CRM 영역에서 유망한 미래 전망을 제공합니다. 기술의 지속적인 개발로 인해 AI 에이전트는 점점 더 강력 해지고 있으며 점점 더 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다.

기술 개발

인공 지능 분야의 기술 발전은 빠르게 진행되고 있습니다. 새로운 알고리즘, 개선 된 컴퓨팅 전력 및 혁신적인 접근 방식은 AI 에이전트의 성능을 높이고 응용 프로그램을 확장하는 데 도움이됩니다.

유망한 접근 방식은 모든 기술의 강점을 사용하고 약점을 보상하기위한 다양한 AI 기술의 조합입니다. 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 기타 AI 기술을 통합함으로써보다 강력하고 다양한 AI 에이전트를 개발할 수 있습니다.

적은 데이터에서 배울 수있는 AI 에이전트의 개발은 또 다른 중요한 추세입니다. 이를 통해 제한된 양의 데이터를 가진 소규모 회사는 AI의 장점으로부터 혜택을받을 수 있습니다.

새로운 응용 분야

기술의 추가 개발로 인해 CRM 영역의 AI 에이전트에 대한 새로운 분야도 열릴 것입니다. 고객 서비스, 영업 및 마케팅과 같은 이미 확립 된 영역 외에도 AI 에이전트는 고객 관계 관리의 다른 영역에서도 사용할 수 있습니다.

유망한 응용 분야는 이탈 관리, 즉 고객 마이그레이션의 예측 및 예방입니다. AI 에이전트는 가능한 고객 마이그레이션의 징후를 인식하고 고객을 유지하기위한 해당 조치를 시작하는 "조기 경고 시스템"역할을 할 수 있습니다.

다른 채널과 플랫폼을 사용할 수있는 AI 에이전트의 개발은 또 다른 중요한 추세입니다. 이 에이전트는 모든 터치 포인트에서 완벽한 고객 경험을 제공하여 고객 충성도를 강화할 수 있습니다.

기존 시스템에 통합

AI 에이전트를 기존 CRM 시스템 및 기타 회사 소프트웨어에 완벽하게 통합하는 것은 성공적인 사용에 중요한 요소가 될 것입니다. 제공 업체는 다양한 CRM 플랫폼과 AI 솔루션을 호환하고 간단한 통합 옵션을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

AI 에이전트의 통합을위한 표준 및 인터페이스의 개발은 기술적 문제를 극복하고 구현을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 소규모 기업은 광범위한 기술 자원을 투자하지 않고도 AI의 장점으로부터 혜택을받을 수 있습니다.

RPA (Robotic Process Automation) 및 사물 인터넷 (IoT)과 같은 다른 기술과 AI 에이전트의 조합은 더욱 강력하고 다재다능한 솔루션으로 이어질 수 있습니다. 이러한 통합 시스템은 고객 데이터를 분석 할뿐만 아니라 물리적 프로세스를 모니터링하고 제어 할 수 있습니다.

CRM에서 AI 에이전트의 미래

AI 에이전트는 기본적으로 고객 관계 관리를 변경하고 회사가 고객 관계를 강화하고 효율성을 높일 수 있도록 도와줍니다. 현재의 도전과 클레임과 현실 사이의 격차에도 불구하고, AI 요원이 미래의 CRM 영역에서 점점 더 중요한 역할을 할 것이라는 유망한 개발이 있습니다.

그러나 CRM에서 AI 에이전트를 성공적으로 구현하려면 현실적인 접근이 필요합니다. 기업은 공급자의 약속에 비판적으로 의문을 제기하고 실제 기술의 가능성에 대한 기대치를 적응시켜야합니다. 작고 명확하게 정의 된 프로젝트로 시작하고 경험을 통해 배우는 동안 AI 전략을 점차 확장해야합니다.

궁극적으로 CRM에서 AI 에이전트의 성공은 회사와 고객에게 실제 부가가치를 얼마나 잘 창출 할 수 있는지에 달려 있습니다. 고객 경험을 향상시키고 효율성을 높이며 새로운 비즈니스 기회를 개발할 수 있다면 현대 고객 관계 관리에 없어서는 안될 부분이 될 것입니다.

CRM의 미래는 전체 자동화와 인간 직원의 교체가 아니라 인간 전문 지식과 인공 지능의 지능형 조합에 있습니다. AI 에이전트는 일상적인 작업을 수행하고 귀중한 지식을 제공함으로써 인간 직원을 지원하고 보충합니다. 이런 식으로 직원은 공감, 창의성 및 전략적 사고와 같은 인간 능력이 필요한 고객 관계 관리 측면에 집중할 수 있습니다.

고객 관계가 점점 더 중요 해지고 고객의 관심과 충성도에 대한 경쟁이 점점 더 집중적이되고있는 세계에서 AI 에이전트는 결정적인 경쟁 우위가 될 수 있습니다. 이 기술의 잠재력을 사용하고이를 CRM 전략에 성공적으로 통합하는 회사는 고객에게 더 나은 경험을 제공하고 장기적이고 수익성있는 관계를 구축 할 수 있습니다.