WhatsApp은 더 이상 개인적인 소통만을 위한 채널이 아니라, 고객과의 소통을 개선하고 강화하는 데 가장 널리 사용되는 플랫폼 중 하나가 되었습니다. 이러한 인기를 발판으로, 생성형 AI를 메시징 시스템에 접목하면 더욱 개인화되고 풍부한 콘텐츠를 제공하여 고객 관계의 효율성을 크게 향상시킬 수 있다는 것이 이미 입증되었습니다. 단, 이러한 접근 방식이 제대로 구성되고 설계되어 투자 대비 높은 효과를 가져온다는 전제 하에 말입니다.
Meta는 WhatsApp의 비즈니스 사용에 엄격한 지침을 적용하고 있어, 효과적이고 관련성 있는 커뮤니케이션을 유지하는 데 어려움이 있습니다. 과도한 메시지 전송이나 사용자 프로필 외부에 메시지를 보내는 경우 제재를 받을 수 있습니다. 이러한 상황에서 생성형 AI는 확장성과 개인 맞춤형 서비스를 제공하며, 캠페인 언어를 지능적으로 조정하여 전략적 파트너로서 두각을 나타냅니다. 예측에 따르면 이 기술 기반 챗봇은 2025년에 166억 달러의 추가 수익을 창출할 수 있으며, 2030년에는 450억 달러를 넘어설 가능성이 있습니다.
생성형 AI는 메시지를 지능적으로 개인화하고 획일적인 접근 방식을 지양함으로써 사용자의 개인적인 공간을 존중하는 더욱 관련성 높은 커뮤니케이션을 지원합니다. 이는 거부감을 줄이고 참여도를 높이며 수집된 데이터의 품질을 향상시켜 해당 채널에서 브랜드 평판을 강화합니다.
구현의 복잡성은 기업의 규모와 구조에 따라 다릅니다. 소규모 기업은 기술적, 운영적 장벽에 직면할 수 있는 반면, 대기업은 확장 잠재력이 크지만 채널에 관계없이 고객 여정의 유동성을 보장하는 옴니채널 전략에 AI를 통합해야 합니다.
규모나 업종에 관계없이 누구나 사용할 수 있습니다. 하지만 투자 가치가 있는지, 실제로 효과적인지 판단하기 위해서는 세 가지 핵심 요소를 고려해야 합니다. 첫째, 고객과의 상호작용량이 투자 가치를 정당화할 만큼 충분한지 확인해야 합니다. 둘째, CRM과 같은 측정 도구를 통해 기업 데이터를 체계적으로 구축하고, 이러한 도구를 통해 안정적이고 실시간으로 데이터를 확보해야 합니다. 셋째, 고객 여정을 더 잘 이해하고, 생성형 AI를 활용하여 고객 경험을 개선하고, 고객 지원, 잠재 고객 발굴, 고객 유지 등 다양한 측면에서 어떤 이점을 얻을 수 있는지 파악해야 합니다.
생성형 AI는 단순히 연결만 하면 바로 사용할 수 있는 솔루션이 아니라는 점을 강조해야 합니다. 그 효과는 페르소나 매핑과 고객 여정의 핵심 순간에 대한 깊이 있는 이해를 포함한 잘 짜여진 계획에 달려 있습니다. 브랜드의 어조를 정의하고 이를 WhatsApp에 적용하는 것 또한 모든 접점에서 일관된 정체성을 유지하는 데 필수적입니다.
브랜드의 목소리 톤을 정의하고 이러한 요소를 WhatsApp에 통합하여 모든 커뮤니케이션에서 비즈니스 정체성을 강화하세요. 또한, 생성형 AI를 이 채널에 효과적으로 통합하려면 전문 파트너의 지원을 받는 것이 좋습니다. 이를 통해 양측 관계에서 해당 기술의 보안과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
인공지능은 역동적이며, 상호작용이 많을수록 지속적인 학습 능력이 향상됩니다. 따라서 인공지능은 끊임없이 모니터링하고, 개선 기회를 파악하여 정교하게 다듬고, CRM 및 ERP와 같은 측정 도구를 통해 수집된 실제 데이터를 기반으로 조정해야 합니다.
궁극적으로 WhatsApp에서 생성형 AI의 성공은 시스템 간의 연결뿐만 아니라 전략적 지속성에도 달려 있습니다. 전문가의 지원을 받아 메시지 전달 실패 시 대체 채널을 활성화하고 필요할 때마다 사람의 도움을 제공하는 지능형 백업 시스템에 투자하는 것이 고객이 적절한 메시지를 적절한 채널을 통해 적절한 시기에 받을 수 있도록 보장하는 핵심입니다.
