2025년 개인화와 효율성의 새로운 엔진: 판매 및 고객 서비스에 대한 인공지능

인공지능이 판매 및 고객 서비스에 가져온 변화는 미래의 약속이라기보다는 기업 내에서 역할, 지표 및 기대치를 재편성하고 있는 실제 운영 현실입니다. 생성 모델과 대화형 솔루션의 빠른 채택은 일상적인 작업을 자동화하고, 인간 팀이 복잡한 문제를 해결할 수 있는 시간을 확보하며, 동시에 대규모로 상호작용의 개인화를 높이는 것을 가능하게 했습니다. 이러한 현상은 이미 판매 및 서비스 데스크 분야에서 AI의 대량 사용으로 나타나고 있습니다. 

실제로, 트렌드는 몇 가지 명확한 벡터를 중심으로 수렴합니다: 차세대 가상 비서, AI에 의해 향상된 에이전트 작업 흐름, 예측 개인화 및 검색과 답변 생성을 결합한 지식 모델. 전통적인 챗봇은 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기술을 통해 관련 문서를 검색하고 이 텍스트들을 사용해 보다 정확하고 환각이 덜 발생하는 답변을 생성하는 기업 지식 기반에 통합된 생성 모델 기반의 에이전트로 대체되고 있습니다. 

상업적 관점에서 AI는 자동화된 탐색, 리드 우선 순위 지정, 제안서 생성 및 고객 맞춤형 주장의 준비를 지원함으로써 판매 퍼널을 재구성하고 있습니다. 실시간 신호를 분석하는 도구들은 내비게이션 행동, 구매 이력, 디지털 채널에서의 상호작용을 분석하여 판매자에게 접근 방식과 심지어 협상 스크립트를 제안하여 상업적 사이클의 효율성을 높이고 있습니다. 

AI의 구매 행동에 대한 직접적인 영향은 또한 눈에 띄게 나타납니다: 프로모션 기간과 시즌 동안 디지털 도구와 어시스턴트는 온라인 판매를 촉진하고 전환 및 반품 패턴을 변화시켰습니다. Salesforce의 데이터에 따르면 소비자에 의한 챗봇 사용률이 증가하고 AI에 의해 생성된 추천에 영향을 받은 구매 결정의 비율이 증가하고 있다고 합니다. 이는 고객 서비스 및 판매 모델을 전자 상거래 및 CRM 층과 통합할 필요성을 강화하며, 가치 사슬을 완성합니다. 동시에 이러한 이익은 일부 세그먼트에서 반품 증가와 함께 물류 및 사후 판매 정책을 조정해야 하는 필요성과 같은 운영상의 도전 과제를 가져옵니다. 

그 동안 많은 조직들이 GenAI 파일럿에 막대한 비용을 지출했지만 여전히 프로젝트를 지속 가능한 가치로 전환하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 데이터 품질 문제, IT 유산과의 통합 부족, 또는 거버넌스 및 내부 역량의 격차 때문입니다. 

앞을 바라보면, 번창하는 기업은 반복적이고 대규모의 작업을 AI에 위임할 줄 아는 기업이 될 것이며, 가장 민감한 순간에는 인간의 대면 서비스를 포기하지 않을 것입니다. 성공적인 전략은 정밀한 응답을 위한 RAG 모델, 개인화를 위한 강력한 데이터 파이프라인, 판매자와 상담원을 위한 업스킬링 프로그램을 결합하여 사람과 기계가 응집력 있는 팀으로 작동하도록 할 것입니다. 2025년에는 판매와 서비스가 단순한 기술에 대한 논의에서 조직 구조의 전략적 실행으로 변화할 것이며, AI는 효율성, 혁신, 그리고 잘 관리될 경우 지속 가능한 경쟁 우위를 위한 레버리지로 작용할 것입니다.

*티아고 호르톨란은 Revenue Tech 솔루션을 개발하는 Sales Rocket의 스핀오프인 Tech Rocket의 CEO입니다. 인공지능, 자동화 및 데이터 인텔리전스를 결합하여 잠재 고객 발굴부터 고객 충성도에 이르는 전체 판매 여정을 확장하는 데 전념하고 있습니다. 그의 AI 에이전트, 예측 모델 및 자동화된 통합은 상업적 운영을 지속적이고, 지능적이며 측정 가능한 성장 엔진으로 변화시킵니다.