싱갶�포르 항공, 아마존, 스위기(Swiggy), �鶹ԭ�� 같은 기업은 고객 지향적인 접근 방식을 통해 고객 만족을 극대화��니다. 이들 기업은 고객의 편의왶� 만족을 우선시하며, 문제 발생 시에도 신속��고 간소화된 서비스로 고객 충성도를 유지��니다.

긶�쓴이: 슈테판 슈타인러(Stefan Steinle), 번역: 챗G�ʰ�(ChatGPT)

복잡한 비즈니스 �����에서�� 항상 완벽하게 제공되�� 제품이나 서비스�� 없습니다. 아무리 훌륭한 제품이나 서비스일지라도, 충성도를 갶�장 많이 좌우하�� 요인은 예상대로 되지 않았을 때 고객이 어떤 대우를 받느냐의 문제입니다. 그래서 고객 지향은, 문제를 완전히 해결할 수 없을 때조차도, 고객 유지를 위한 중요한 요소입니다.

고객이나 파트너갶� 자신들의 고객을 어떻게 대하��지를 관찰해보면 그들에게 무엇이 갶�장 중요한지에 댶��� 큰 통찰을 얻을 수 있습니다. 고객 지향의 모범 사례 네 갶�지를 소개��니다.

고객과 함께 비상하�� 싱갶�포르 항공

몇 달 전, 싱갶�포르 항공(Singapore Airlines)을 방문했을 때, 내내 놀라움을 감출 수 없었습니다. 우리�� 마치 비행기에 탑승할 때처럼 그들의 사무실에서 환영받았고, 그 순간부터 강렬한 기억이 만들어졌습니다. 회의갶� 진행될수록, 고객 만족에 대해 이 회사갶� 큰 이니셔티브뿐만 아니라 세심한 개인적인 부분까지도 얼마나 많은 노력을 기울이��지 분명히 알 수 있었습니다.

싱갶�포르 항공의 모든 �����작용이나 인터페이스에서 최고의 세심한 배려를 볼 수 있습니다. 항공 연결성, 정시성, 편의시설, 기내 엔터테인먼트, 식음료, 로열티 프로그램, 심지어 지상 서비스까지. 세심함과 고객 지향은 싱갶�포르 항공의 DNA에 깊이 박혀 있으며, 겉으로 드러납니다.

싱갶�포르 항공은 예약 과정에서부터 비행 후 로열티 프로그램에 이르기까지 고객 중심의 태도를 보여주기 위해 어떤 노력도 아끼지 않습니다. 최고위 지도자들도 기본 기내 서비스의 품질을 검토하�� 등 모범을 보입니다. 싱갶�포르 항공 임직원에게�� 고객의 편안함이 최우선입니다.

싱갶�포르 항공 임직원의 서비스 철학은 ‘함께 비상하기’를 중심으로 하며, 고객 만족을 위한 노력을 다��고, 진심으로 서비스를 제공하며, 브랜드를 지키�� 데 전념��니다.

반품 포장이 필요 없�� 아마존

아마존(Amazon)은 직장과 갶�정 사이에서 시간을 괶�리할 때 생활을 좀 더 편리하게 만들어 준 회사로 자주 언급됩니다. 아마존은 고객이 주문을 반품할 때 규칙이 적습니다. 개인적으로, 반품할 때 주문을 다시 포장할 필요갶� 없다�� 것은 큰 구원이었습니다. “포장하지 않은” 주문을 지정된 DHL 팩스테이션(Packstation)에 반납하면 아마존이 재포장을 ��니다.

어떤 사람들은 아마존-DHL 팩스테이션에서의 훌륭한 경험이 ‘고객 서비스’보다�� ‘운영 우수성’에 더 갶�깝다고 주장할 수 있습니다. 저도 동의하지만, 그들의 비즈니스 제공에서 나타나�� 고객 지향성이 바로 우리갶� 필요로 ��고 감사하�� 부분이라고 덧붙이고 싶습니다.

빠르고 간편한 환불이 갶�능한 스위기

아침 달리기 후에 방갈로르에서 커피갶� 급할 때 저�� 스위기(Swiggy)를 이용��니다. 이 음식 배달 앱은 주문부터 배달까지의 전체 경험을 고객에게 최댶��� 편리하게 제공��니다. 많은 레스토랑 집계 앱과 마찬갶�지로, 때로�� 처음에 앱에서�� 갶�용하다고 표시된 품목이 매장에서 재고갶� 소진되기도 ��니다.

저�� 이미 결제갶� 완료된 베이글을 판매점에서 재고갶� 없다고 알렸을 때 이를 직�Ϊ 경험했습니다. 스위기�� 누락된 품목과 누락된 수량을 신고하�� 과정을 놀라울 정도로 쉽게 만들어주었습니다. 몇 초 만에 환불 메모갶� 발행되었고, 추갶� 질문이나 요구 사항은 없었습니다. 그리고 중요한 점은 이 모든 과정이 몇 초 만에 이루어졌고, 전화 통화갶� 전혀 필요하지 않았다�� 사실입니다. 만약 환불 요청의 최종 감정이 ‘빠르고, 간단��고, 스트레스 없��’ 경험이라면, 그 사업은 확실히 무언갶�를 제대로 ��고 있�� 거죠.

처음에�� 약간 실망이었지만, 결과적으로 완전한 반전이 되었습니다.

탁월한 지원을 제공하�� �鶹ԭ��

이 최근의 아우디 고객 평갶�서�� 고객 지원 부서갶� 한 유닛에 제공한 예외적인 서비스갶� 결국 다른 유닛에서도 표준이 될 수 있음을 보여줍니다.

“우리�� SoapUI에서 1분당 50개의 생산 주문을 처리하�� 포괄적인 볼륨 테스트를 설정해야 했고, �鶹ԭ�� 미션 컨트롤 센터 팀은 탁월한 지원을 제공했습니다. 그들의 노력 덕분에 이제 볼륨 테스트�� 아우디왶� 폭스바겐 그룹의 템플릿이 되어 확장성과 강력한 성능을 보장하�� 데 도움을 주고 있습니다.”
– 안드레이 월너(André Wallner), �鶹ԭ�� 프로젝트 리드 생산 및 기술, 아우디(Audi AG)

분명히, 고객 지향성은 첫 번째 또�� 마지막 단계의 서비스 데스크에만 국한되지 않습니다. 이들 기업이 보여주듯이, 소비자 중심성을 전체 갶�치 사슬에 주입할 수 있으며, 그래야 ��니다.

• 원문: , , Forbes.com

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이 신규 고객 유치에 더 많은 노력을 집중하면서 절반 갶�량이 AI로 마케팅과 영업 전략에 상당히 긍정적인 효과를 갶�져올 수 있다고 믿�� 것으로 나타났습니다. 최신 옥스포드 에코노믹스(Oxford Economics) 연구 결과를 확인하세요.

긶�쓴이: 티모 엘리엇(Timo Elliott)

AI로 중견기업의 지식 격차 해소

AI�� 중견기업 비즈니스를 위해 장벽을 허물어 줄 뿐 아니라 원하�� 일을 멋지게 해낼 수 있도록 강력한 무기도 건네 줍니다. 대기업을 선망의 시선으로 바라보며 어떻게 데이터를 마법처럼 괶�리하��지 의아해 하던 시절은 갔습니다. AI로 경쟁 환경은 평평해지�� 수준을 너머 내리막길을 달리듯 빨라지고 있습니다.

�鶹ԭ�� 후원으로 진행한 최신 연구에서 AI 기술의 등장으로 중견기업은 경쟁 환경에 대등하게 진출할 강력한 도구를 얻게된 것으로 밝혀졌습니다. 조사에 참여한 조직의 절반 이상이 향후 12개월 내에 AI 기술을 적용할 계획이며 25% 갶�량은 이미 적용한 것으로 나타났습니다. 이들 기업은 AI로 향후 갶�장 큰 효과를 볼 영역으로 신제품 및 서비스 디자인과 출시, 마케팅 및 영업 프로세스 자동화를 꼽았습니다.

연구 결과에 따르면 AI로 중견기업의 지식 격차를 해소할 수 있으며 상당수의 기업이 이미 이 점에 주목��고 있습니다. 거대기업 경쟁사왶� 마찬갶�지로 이들 조직은 마케팅 갵ӝ�화, 운영 효율화, 번개처럼 빠른 혁신으로 경쟁을 극복할 수 있습니다. AI�� 인간의 행동을 해석��고 니즈를 예측하며 고객 감동을 이끌어 낼 경험을 제공할 수 있습니다.

경쟁력 있�� 성장을 위한 인텔리전스

중견기업이 신규 고객 유치에 더 많은 노력을 집중하면서 절반 갶�량이 AI로 마케팅과 영업 전략에 상당히 긍정적인 효과를 낼 수 있다고 믿�� 것으로 옥스포드 에코노믹스 연구 결과 밝혀졌습니다. 잠재적인 변화 영역으로�� 갶�격 및 촉진 최적화, 보다 갵ӝ�화된 경험 창출, 고객 행동 예측 등이 있습니다.

AI의 주된 도입효과 중 하나�� 고객 경험 향상입니다. 데이터를 분석해 고객 행동과 선호도를 이해하도록 돕�� AI 기술은 조직으로 하여금 갵ӝ�화된 경험 제공, 고객 니즈를 보다 충실히 충족하도록 제품이나 서비스 맞춤화, 거댶��� 마케팅 팀 없이도 고객 만족도왶� 충성도 개선 등을 추진하도록 지원��니다.

AI의 예측 기능을 일례로 살펴보죠. 조직은 AI갶� 제공하�� 인사이트를 활용해 상품 추천과 소통을 갵ӝ�화��고 개인의 선호도왶� 행동에 따라 고객 경험을 맞춤화��니다.

고객 서비스왶� 재고 괶�리, 회계 프로세스 등 판에 박힌 업무를 실시간 지능형 인사이트를 토대로 자동화��고 적은 비용으로 운영 ��리화, 응답시간 갶�속화, 인상적인 고객 서비스 제공 등에 나설 수 있습니다.

생성 AI왶� 대화형 AI의 인기갶� 늘어나면서 개선 잠재력도 훨씬 커졌습니다. 기업은 강력한 콘텐츠를 만들고 보다 자연스러운 고객 �����작용을 용이하게 함으로써 고객 응대를 향상할 수 있습니다. 이 기술의 분석 역량 덕분에 고객 데이터에 댶��� 인사이트를 심화��고 의사결정자를 도왶� 니즈를 예측��고 고객 유지 및 확보 전략을 최적화할 수 있습니다.

새로운 제품과 서비스, 비즈니스 모델 혁신은 중견기업이 AI로 상당한 효과를 얻을 수 있�� 또 다른 영역입니다. 옥스포드 에코노믹스 보고서에 따르면 응답자의 절대적인 과반수갶� 자사의 혁신 역량에 AI갶� 보통 혹은 상당한 영향을 줄 것으로 기대��니다. 또 한 편으로�� 혁신 활동이 갶�속화, ��리화 되어 새로운 오퍼링을 신속하게 개발��고 출시하며 고객이 전면 채택하�� 수준까지 이를 수 있다고 봅니다.

게임 참여뿐 아니라 게임을 평정할 도구

AI를 동맹군으로 삼아 중견기업은 혁신과 갱쟁력을 향한 경주에서 선두주자를 따라잡고 앞으로 빠르게 달려나갑니다. 더 이상 업계 거물들을 바라보며 어떻게 격차를 해소할지 고민할 필요갶� 없습니다.

갵ӝ�화 된 마케팅 전략부터 운영 ��리화, 신속한 제품 혁신에 이르기까지 조직은 대기업 경쟁사갶� 보유한 실시간 인텔리전스에 댶��� 즉각적이고 내장된 접근을 통해 성장에 불을 지필 수 있습니다.

인간 행동을 이해��고 니즈를 예견하며 다른 모든 이들처럼 고객 행복을 선사할 경험을 제공할 수 있습니다. 정말 최고로 좋은 점은? AI 솔루션은 비즈니스 발전에 맞도록 확장성을 제공��니다. 중견기업에 그야말로 안성맞춤이죠.

골리앗을 눈여겨 보고 계신 세상의 모든 데이빗 여러분. 약자로 억압받던 시대�� 갔습니다. AI라�� 새총을 여러분 손에 쥐고 계십니다. 정확히 조준��고 여러분 비즈니스의 성공을 갶�로막던 장벽이 무너지�� 장면을 목격하세요.

글쓴이 소개

은 �鶹ԭ��의 글로벌 혁신 전도사입니다. 지난 30�Ƅ 동안 전 세계 �鶹ԭ�� 고객들과 긴밀하게 협력하며 새로운 기술의 방향성과 현실 세계 조직에 미칠 영향을 제시해왔습니다. 영국, 홍콩, 뉴질랜드, 캘리포니아 등지에서 일한 바 있으며 현재�� 프랑스 파리에 살고 있습니다. 계량 경제학 학위갶� 있고 모바일 분석 분야에서 특허를 보유��고 있습니다.

• 원문: , , Forbes.com

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• 분야의 AI 적용 혁신 사례 공유

2024�Ƅ 4월 25일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ�� 코리아(대표이사 신은영)�� 오늘 ‘�鶹ԭ�� 이노베이션 데이 포 CX(�鶹ԭ�� Innovation Day for CX)’를 오늘 개최한다고 밝혔다. 이번 행사�� 국내 기업의 마케팅 및 세일즈 분야 임직원을 대상으로 보코섵Ӛ�강남 호텔에서 진행된다.

AI 기술이 비약적으로 발전��고 고객 데이터 접근성이 확보되며 다양한 업계의 국내 기업을 비롯한 전 세계 기업이 고객 중심의 비즈니스로 변모��고 있다. 이왶� 함께 영업, 마케팅, 서비스 등 다양한 부서갶� 고객 데이터를 통합 및 활용��고 AI로 초갵ӝ�화를 달성��고 있다. 이�� �鶹ԭ��갶� 추구하�� 인텔리전트 엔터프라이즈(Intelligent Enterprise)의 근간이 된다.

이번 행사에�� �鶹ԭ�� 코리아 원영선 엔터프라이즈 클라우드 부문장의 기조연설을 시작으로 인텔리전트 엔터프라이즈 방향성을 구체화하�� 최신 활용 사례갶� 공개된다. 특히, 고객경험(���) 개선, 세일즈 효율 극대화, 고객 충성도 제고 등 AI를 활용한 실사례 기반의 다양한 세션은 물론 데모갶� 진행된다.

“많은 기업이 인텔리전트 엔터프라이즈로 거듭나며 효율성과 수익성을 확보��고 있다. 여기에 AI 기술이 더 해지며 갵ӝ�화 마케팅이 새로운 시대를 맞이��고 있다. �鶹ԭ��만의 뛰어난 AI 역량과 탄탄한 솔루션을 바탕으로 국내 기업이 고객 참여왶� 충성도를 증대시키고, 고객 만족도를 높이며, 브랜드 갶�치를 강화할 수 있도록 전방위 지원에 나설 것이다.”

원영선 �鶹ԭ�� 코리아 엔터프라이즈 클라우드 부문장

한편, �鶹ԭ�� 코리아�� 최근 신세계아이앤씨(대표이사 형태준)왶� 디지털 마케터를 위한 초갵ӝ�화 솔루션 �鶹ԭ�� 이마시스(�鶹ԭ�� Emarsys) 사업 협력과 국내외 시장 확대를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 업무협약을 통해 양사�� 차별화된 디지털 마케팅 플랫폼 전략을 공동으로 수립��고 온라인 및 오프라인에서 공동으로 네트워크 활동과 협력을 진행한다. 양사의 전문성과 솔루션을 적극 활용해 시장 경쟁력을 강화��고, 기업들의 고객 경험 개선 사례를 구축하며 국내 디지털 마케팅 분야 혁신을 주도해 나갈 계획이다.

�鶹ԭ�� 고객경험(�鶹ԭ�� Customer Experience) 솔루션은 기업이 뛰어난 고객 경험을 제공해 충성도를 높이고 수익성 있�� 장기적 성장을 도모할 수 있도록 지원한다. �� 마케터갶� 개인 정보 보호를 최우선으로 하�� 접근방식으로 갵ӝ�화된 옴니채널 경험을 제공할 수 있도록 특별히 설계된 솔루션이다. 운영 데이터왶� 고객 데이터를 연결��고 AI를 활용해 인사이트왶� 분석을 강화함으로써 브랜드갶� 갵ӝ�화된 실시간 소통을 통해 수백만 명의 고객에게 도달��고 고객 생애 갶�치를 높일 수 있도록 지원한다.

�鶹ԭ�� 이마시스�� 2023 갶�트너 매직 쿼드런트 갵ӝ�화 엔진 부문(2023 Gartner® Magic Quadrant™ for Personalization Engines) 및 IDC 마켓스케이프: B2C 기업을 위한 전 세계 옴니채널 마케팅 플랫폼 2023 벤더 평갶�(IDC MarketScape: Worldwide Omni-Channel Marketing Platforms for B2C Enterprises 2023 Vendor Assessment) 등 다수의 업계 보고서에서 리더로 선정된 바 있다.

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�鶹ԭ��에 대해

�鶹ԭ��의 전략은 모든 기업이��으로 운영될 수 있도록 지원하�� 것이다. �鶹ԭ���� 기업용 애플리케이션 소프트웨어 시장의 선두주자로서 규모왶� 업종에 관계 없이 모든 기업이 최고로 운영될 수 있도록 지원��고 있다. 전 세계 거래의 87%갶� �鶹ԭ��^®��시스템을 통해 처리된다. �鶹ԭ��의��,��, 고급����기술은 고객의 비즈니스를 지능형 기업으로 전환하도록 지원한다.

�鶹ԭ���� 사람과 조직에 깊은 비즈니스 인사이트를 제공��고 경쟁 우위를 유지하도록 지원하�� 협업을 촉진한다. �鶹ԭ���� 기업이 소프트웨어를 중단 없이 원하�� 방식으로 사용할 수 있도록 기술을 단순화한다. �鶹ԭ��의 엔드투엔드 애플리케이션 및 서비스 제품군을 통해 전 세계 25개 업종의 기업 및 공공 고객이 수익성 있게 운영��고, 지속적으로 바뀌�� �����에 적응하며, 변화를 이끌어내고 있다.

�鶹ԭ���� 고객, 파트너, 직원 및 업계 선구자로 구성된 글로벌 네트워크를 통해 세계갶� 더 잘 운영되고 사람들의 삶을 개선할 수 있도록 지원한다. 보다 자세한 정보����에서 확인할 수 있다.

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전통적인 전술의 효과갶� 줄어드�� 갶�운데 AI갶� 전략적인 시각을 제시하며 첨단 분석과 예측으로 갶� 신속하게 변화에 대응하도록 돕습니다. 인공짶ĵ�을 활용한 운영 최적화, 새로운 고객 응대 방안 탐색, 고객경험 고도화 방안을 확인하세요.

긶�쓴이: 아만다 스펜서(Amanda Spencer), �鶹ԭ�� 리테일 패션 산업 글로벌 마케팅 책임자

리테일 산업에서 인공짶ĵ�이 새로운 에너지를 불어넣고 있습니다. 소매유통업체의 운영 최적화를 돕고 새로운 고객 응대 방안을 탐색하며 을 한 차원 높이�� 데 일조��니다.

리테일 성공의 새로운 개척분야갶� 갵ӝ�화라�� 사실은 모두 알고 있지만 디지털에 능통한 쇼핑객들이 수시로 선호도를 바꾸면서도 번거로움 없이 즉시 이용 갶�능한 맞춤화된 쇼핑 겅험을 기대��니다. AI�� 이러한 소비자의 기대에 부응하�� 궁극적인 도구로서 고객의 바람을 직관적으로 이해��고 를 구성하�� 능력을 발휘��니다.

리테일 산업의 AI: 격동의 시기에 전략적 파트너

하지만 수익성 유지�� 충성도를 높이�� 경험 창출만으로�� 충분치 않습니다. 리테일 기업은 지정학적, 경제적 불안정과 기후 위기 등 커다란 당면과제에 직면해있습니다. 전통적인 전술의 효과갶� 줄어드�� 갶�운데 AI갶� 전략적인 시각을 제시하며 첨단 분석과 예측으로 리테일 기업이 신속하게 시장 변동에 대응하도록 돕습니다.

실제로 오�� 2025�Ƅ까지 갶� 자사에서 지능형 자동화 기술을 적용할 것으로 기대하며 40%�� 이미 어떤 형태로�� 사용 중이라고 애널리틱스 인사이트(Analytics Insight) 조사에서 밝혔습니다.

하지만 리테일 기업에서�� 단순히 인공짶ĵ�만 갶�져다 쓰면 마법처럼 문제를 다 해결할 것으로 기대할 수�� 없습니다. 자사 비즈니스의 여러 영영 중에서도 AI갶� 갶�장 큰 효과를 낼 수 있�� 분야에 집중하�� 실용적인 접근 방식을 취해야 ��니다.

리테일 플레이북: 6갶�지 AI 적용사례

소매유통업체갶� 인공짶ĵ�을 적용해 효율 개선, 비용 절감, 고객경험 개선 등을 추진할 수 있�� 비즈니스 영역은 다양��니다. 하지만 최상의 성과를 얻기 위해서�� 기술과 사람 양면에 댶��� 올바른 투자의 조합이 요구됩니다.

인사이시브(Incisiv)에서 발간한 AI로 리테일 혁신(Transforming Retail with AI)이라�� 새로운 플레이북에서 인공짶ĵ�을 리테일 산업에 적용할 갶�이드를 얻으실 수 있습니다. 인사이시브�� 임원들 간의 피어 네트워크이자 산업 인사이트 회사로서 �鶹ԭ��왶� 협력해 리테일 기업에 실용적인 프레임워크를 제공��니다.

최적의 성과를 위해 유통업체갶� 집중해야 할 6갶�지 적용사례

리테일 산업의 인공짶ĵ� 적용 방안

예측에서 자율 의사결정으로 기술이 이동하�� AI 고도화를 목표로하�� 리테일 기업이라면 RFID왶� IoT 같은 인프라에 댶��� 투자왶� 통일된 데이터 에코시스템 활성화갶� 필수요건입니다. 여러분 조직의 AI 역량을 관련 직무기술과 변화괶�리 관행으로 강화한다면 AI의 효과를 높이�� 데 도움이 됩니다.

이미 AI갶� 유통업체의 매출과 수익을 높이�� 데 도움을 주고 있다�� 여러 신호갶� 나오고 있습니다. 에 따르면 AI왶� 머신러닝을 적용 중인 리테일 기업은 그렇지 않은 기업보다 높은 성과를 보인다고 ��니다.

인공짶ĵ�을 적용해 운영과 인게인지먼트 모델을 정교화하�� 리테일 기업은 디지털 중심의 상거래 환경에서 번영을 구갶�할 입지를 확보할 수 있습니다.

• 원문: , Forbes.com

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챗G�ʰ� 덕분에 미래를 변화시킬 핵심 기술로 평갶� 받�� AI�� 새로운 갶�능성을 열고 디지털 이니셔티브의 효율성을 개선해 을 주도하�� 데 있어 중요한 역할을 ��니다. 월간 인사이트에서 AI 트랜스포메이션으로 디지털 혁신을 촉진��고 비즈니스를 개선할 방안을 확인하세요.

긶�쓴이: 오지연(Jiyeon Oh), 박범순(Adam Park)

이미 우리 곁에 왶� 있�� 미래

안전한 핫윙을 만드�� 품질 예지괶�리

초연결시대로 대변되�� 인더스트리 4.0 시대에�� 넘쳐나�� 데이터를 활용해 통찰을 얻�� 기업이 앞서갑니다. 이 각광 받�� 이유도 여기에 있죠. 정보기술(IT)과 운영기술(OT) 데이터를 디지털 제조 괶�리 클라우드 상에 모아 훈련을 시키면 보다 빨리 의미 있�� 기계 ��습과 패턴 파악을 통한 이해갶� 갶�능��니다.

실제로 핫윙을 만드�� 회사에서 약 50장 갶�량의 닭 날개 사진과 핫윙 제품 사진을 이용해 품질 불량 유형을 ��습 시켰습니다. 그 후 생산 현장에 투입해 기존에 육안 검사로 진행하던 품질 괶�리를 머신 비전과 머신러닝을 활용해 개선한 사례입니다. 닭 날개 크기왶� 색상, 관절과 절단면 주변에 노출된 혈관 등을 측정해 ��습��고 불량이 발생할 지를 예측하�� 품질 예지괶�리갶� 갶�능해진 것이죠.

채용 담당자의 생산성을 높이�� 생성 AI

의 새로운 생성 AI 기능을 통해 채용 괶�리자�� 각 역할의 원하�� 직무기술과 속성을 포착하�� 강력��고 정확한 직무 기술서를 작성할 수 있습니다. 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과의 통합으로 내용을 더욱 정교하게 조정한 후에 석세스팩터스 소프트웨���에 신속하게 게시할 수 있습니다.

석세스팩터스 솔루션의 생성 AI 기능은 또한 특정 직무 설명과 후보자의 이력서에 맞�� 인터뷰 질문을 생성해 포용적인 언어 사용을 보장하�� 데 도움을 줍니다. 이러한 비즈니스 AI 기능의 결합 효과�� 채용 괶�리자의 소중한 시간을 절약��고 인터뷰 품질을 향상시켜 채용 프로세스의 효과를 극대화��니다.

균형 잡힌 데이터로 성장하�� AI

성장기에 아이갶� 편식을 하면 건강하게 자라기 어렵습니다. 인공짶ĵ�도 마찬갶�지죠. 머신러닝을 통해 세상을 배워갶ĵ� 인공짶ĵ� 입장에서�� 디지털 데이터갶� 바로 아이갶� 먹�� 밥이나 반찬과 같습니다. 처음 세상에 나왶� 세상을 배우고 그 안의 다양한 사람과 사물을 알아갶ĵ� 인공짶ĵ� 아이에게 균형 잡힌 식단을 제공해야 최댶��� 편견 없이 세상을 바라보게 되겠죠?

인공짶ĵ� ��습을 위한 데이터 전처리�� 필수

디지털 혁신을 위해서�� 데이터를 결합��고 처리하�� 과정이 자연스럽게 모든 면에서 갶�능해야 ��니다. 데이터 분석을 기반으로 한 AI 모델은 데이터 소스에서 데이터 추출 및 분류, 데이터 정제, 분석 모델 저장, 모델 개발, 운영 환경 적용 등의 과정을 거칩니다.

그런데 대부분의 데이터�� 각 시스템 사일로에 분산 저장된 채로 괶�리��니다. 그래서 비즈니스 트랜잭션의 중심이 되�� ERP 시스템 내의 트랜잭션 데이터를 기준으로 주변의 사일로에 각기 다른 형태로 분산되어 있�� 데이터를 분석에 필요한 데이터 세트의 구조로 연결하�� 작업이 필요��니다. 분산된 데이터 소스를 연결, 정제하�� 데이터 전처리 과정이 분석 업무의 대부분을 차지하게 되죠.

좋은 머신러닝 모델이 좋은 결과를 이끄�� 만큼 좋은 ��습 데이터갶� 좋은 결과를 냅니다. 과거에 기업의 비즈니스 문제를 머신러닝과 AI로 해결하기 어려웠던 이유도 좋은 ��습 데이터갶� 충분치 않았기 때문입니다.

합성 데이터로 AI 서비스 개발 촉진

오픈AI 재단의 챗G�ʰ�갶� 각광을 받으면서 켶�냐갶� 세간의 주목을 받았습니다. 거대���어모델(������)을 ��습시키기 위해 필요한 자료를 사전에 준비하�� 작업을 영어갶� 되�� 켶�냐 인력이 지원했기 때문이죠. 테슬라의 자율주행차갶� 사람과 사물을 분간하�� 일에도 켶�냐 사람들의 도움이 컸습니다.��이처럼 인공짶ĵ�이 ��습을 하려면 제대로 라벨을 붙여 분류한 데이터갶� 필요��니다.

문제�� 개별 단위로 구분할 수 있�� 라벨(레이블)로 분류되어 있�� 데이터갶� 터무니 없이 부족하다�� 점이죠. 한 바 있습니다. 합성데이터�� 현실의 데이터갶� 아니지만 그왶� 유사하게 개별 단위로 구분이 갶�능하도록 라벨을 붙여 분류해 인공짶ĵ�이 실제 세계에 갶�까운 상세 데이터로 ��습하도록 돕습니다.

개인정보 보호왶� 맞물려 민감한 금융 데이터나 의료 데이터 등을 기계��습에 직�Ϊ 활용할 수�� 없습니다. 인공짶ĵ�이 제대로 세상을 ��습하려면 라벨로 분류된 데이터 세트갶� 필요하다�� 점에서 합성데이터갶� 균형잡힌 데이터의 대안으로 각광받고 있습니다. 시장 분석기관 갶�트너(Gartner)에서�� 오�� 2030�Ƅ까지 합성 데이터갶� 실제 데이터를 넘어설 것으로 전망��니다.

기업의 AI 활용 전략: AI 트랜스포메이션(AX)

인공짶ĵ� 전문기업 오픈AI갶� 챗G�ʰ�를 선보인 뒤 분위기�� 달라졌고, AI�� 이제 앞서 제시한 3대 카테코리의 예측과 분류를 넘어 생성을 갶�능하게 ��니다. ��이러한 변화에 갶�장 민감한 국내 외 주요 기업들이 챗G�ʰ� 적용 현황을 분석��고 활용 갶�능성과 부작용, 더 나은 대응 방안 마련에 나서고 있습니다. 그런 점에서 지금이야말로 발빠르게 구체적인 적용시점과 구현 방안, 구현 속도를 논의할 때라고 하겠습니다.

이제�� AI 기반의 디지털 혁신, 즉 AI 트랜스포메이션(AX)을 추진하지 않��다면 뒤쳐질지도 모른다�� 걱정과 우려갶� 더 커지고 있습니다. AI왶� 빅데이터 분석 같은 디지털 기술의 급속한 발전과 더불어 디지털 기술을 비즈니스에 적용함으로써 디지털 혁신을 추진한 혁신 기업은 전통적인 기업과 성장 속도, 규모, 매출 등 성과 측면에서 경쟁우위를 확보��고 기업 갶�치도 높은 평갶�를 받습니다.

플랫폼 비즈니스 모델을 도입��고, 기존의 관성에서 벗어나 온오프라인을 통합��고 AI 기반의 을 개선할 수 있�� 데이터 기반 의사결정, 궁극적으로 새로운 고부갶�갶�치 창출은 모든 기업이 원하�� 궁극적인 방향입니다. 이런 측면에서 볼 때 이제�� ‘AI 트랜스포메이션(AX)’의 기회를 놓칠 경우 변화하�� 기업과 변화하지 않�� 기업 사이의 격차�� 훨씬 더 커질 것이 분명��니다.

생성 AI 중점 투자 부문에 관한 갶�트너 조사 결과

경영진의 68%�� 생성 AI의 이점이 위험보다 크다고 생각하�� 것으로 나타났으며, 이익보다 위험이 크다고 응답한 비율은 5%에 그쳤습니다.

AI에 댶��� 이해를 토대로 비즈니스 개선 방안 모색해야

과거 디지털 트랜스포메이션에 실패하�� 기업들은 일반적으로 AI, 빅데이터, 클라우드 같은 디지털 기술 도입을 ‘디지털 트랜스포메이션(DX)’의 완성이라고 착각하거나, AI 솔루션, 머신러닝 모델을 도입만 하면 저절로 비즈니스 혁신을 갶�져온다고 오해했습니다. 수많은 형태의 다양한 데이터를 쌓아놓기만 하면 분석할 수 있고 골치 아픈 과제도 해결할 수 있으리라�� 기대갶� 있었죠.

하지만 처음부터 사람이 풀지 못하�� 어려운 과제�� 기계 입장에서도 어려운 일입니다. AI갶� 기업에서 벌어지�� 많은 난제, 획기적인 문제의 일회성 해결 방안일 수도 있지만, 무엇보다 실질적인 개선 방안이 될 수 있어야 ��니다.

비즈니스 프로세스에 내장된 AI 모델이 필요한 이유

비즈니스 AI�� 비즈니스의 코어 시스템과 하나로 연결되어야 비즈니스 활동과 의사결정을 즉각 지원하���� AI 모델이 될 수 있습니다. 그렇지 않으면 AI 모델이 비즈니스 연속성과 민첩성을 보장하기 어렵습니다.

�鶹ԭ���� 이미 비즈니스 프로세스에 내장된 머신러닝과 분석형 AI를 제공��니다. 여기에 생성 AI 기술이 더해짐으로써 혁신적인 고객경험, 능동적인 전략적 의사결정, 몰입도 높은 직원경험과 고객경험을 제공할 수 있고 더 나은 비즈니스 성과로 이어집니다.

AI 트랜스포메이션의 성공 여부�� 여러분이 갶�장 잘 이해��고 있�� 비즈니스 위에 AI에 댶��� 이해왶� 준비, 적용 노력에 달려 있다고 할 수 있겠습니다.

AI 도입 후 운영 환경에서의 역할과 대안 준비해야

기업이 불확실성을 헤쳐 나갶�면서 급변하�� 비즈니스 요구에 대응��고 효율적으로 갶�치를 실현하려면 AI 트랜스포메이션을 갶�속화할 도구왶� 이를 다룰 수 있�� 인력이 중요��니다. AI갶� 핵심 기술로 등극하면서 많은 기업이 전담 조직과 인력 역량 확보를 위해 발빠르게 움직이고 있습니다.

AI 분석 모델을 만들기 위한 인프라왶� 애플리케이션 등을 갖추고 유지보수 인력과 운영시스템 적용을 위한 리소스를 별도 산정��고 있습니다. 모든 역량과 준비를 다 갖춘 상태에서 AI 분석 모델을 자동으로 찍어내고 놀랄만한 비즈니스 성과를 즉시 누릴 수 있으리라 기대하지만 실제로�� 그렇지 못한 경우를 이미 많이 경험했습니다.

AI 트랜스포메이션 과정에서 과거 회사의 비즈니스 프로세스왶� ERP 시스템을 내재화��고 기업 본연의 프로세스를 담기 위한 수많은 시간과 노력을 들여왔던 것과 동일한 방식을 재현��고 있�� 모습도 볼 수 있습니다. AI 기술을 토대로 자체 개발을 통한 각자도생의 길을 걷다보면 이미 AI 기술은 더 빠른 속도로 발전을 거듭해 한참 앞서 있�� 경우도 많습니다.

AI에 댶��� 높은 기대왶� 시장 요구사항 변화애 부응하려면 도입 후에도 AI 모델 훈련과 추론에 필요한 데이터를 지속적으로 업데이트해야 ��니다. 이�� 기존 비즈니스 로직과 결합��고 내부 시스템과 연결하�� 등 AI 운영 시스템으로서의 역할을 생각할 때 현실적으로 비즈니스에 효용성 있�� 대안이 될 수 있습니다.

비즈니스를 위해 구축된 AI 모델의 현실적인 대안

�鶹ԭ���� 지난 20�Ƅ동안 ��AI, 빅데이터, 클라우드 같은 새로운 기술과 컨텍스트를 통해 솔루션에 AI를 내장��고 예측갶�능한 비즈니스를 준비하면서 변화를 이끌어 왔습니다. 솔루션에 AI를 내장��고 대화형 AI 및 지능형 로봇 프로세스 자동화 등 비즈니스 플랫폼으로 기존 �鶹ԭ�� 환경을 확장하�� AI 기반 모듈을 생성함으로써 경쟁력을 갖추고 새로운 변화를 만들어 왔습니다.

여기에 챗G�ʰ�로 대표되�� 생성 AI의 획기적인 발전이 갶�속화되고 응용 범위갶� 확대된다�� 점을 고려할 때 생성 AI 기능을 비즈니스 데이터 및 프로세스의 컨텍스트왶� 결합��고 대규모로 미세조정(fine-tuning) 및 프롬프트 엔지니어링을 적용한 아키텍처를 고려해야 ��니다. 이로써 기업의 독립성을 보장��고 비즈니스에 적합한 결과를 창출할 수 있습니다. 이러한 AI 의 결과�� 별도의 저장공간이 아닌 현업 사용자갶� 매일 사용하�� 애플리케이션에 내장됩니다.

�鶹ԭ�� 시스템의 SaaS 모델 및 클라우드 배포�� �鶹ԭ�� AI 코어, 론치패드, �鶹ԭ�� AI 비즈니스 서비스 같은 AI 서비스를 위한 새로운 기능이 분기별로 출시되면서 AI 서비스 개발 속도를 높이고 지속적으로 업데이트 된다�� 사실에 주목하세요.

AI�� 괶�리부터 개발까지 오픈소스 중심으로 혁신이 일어나며 이러한 플랫폼을 직�Ϊ 구축하려면 다양한 오픈 소스 기술을 잘 알아야 ��고 변화의 속도에 뒤쳐져서�� 안된다�� 것도 중요한 부분입니다. 상용 솔루션으로 구축했다 할지라도 도입, 검토, 구현, 안정화를 ��고 나면 이미 새로운 기술 트렌드갶� 나온다�� 사실도 잊지 마세요.

기존 SI의 관성에서 벗어난 AI

AI 트랜스포메이션을 단순히 AI 엔진 기반의 SI(시스템통합) 프로젝트로 바라보�� 기존의 관성에서 벗어나야 ��니다. 내재화하면 할수록 더 고립되�� 플랫폼은 효용성이 떨어질 수 있습니다. AI�� 이제 생성 AI를 넘어 끊임없이 발전될 전망입니다. 그 갶�운데 파생되�� 기술은 꾸준히 발전��고 최신 기술을 적용할 수 있�� 유연한 아키텍처야말로 필수 고려 대상입니다.

디지털 트랜스포메이션이 처음 시장에 나왔을 때 비즈니스 또�� 조직의 모든 측면에 디지털 기술을 통합해 운영 방식과 고객에게 갶�치를 제공하�� 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 얘기한 바 있습니다. 이제 AI 트랜스포메이션은 우리갶� 갶�진 도구를 갶�장 최신의 진보적인 형태로 업그레이드된 상태라고 할 수 있습니다. 하지만 잊지 마세요. 모든 변화왶� 트렌드의 핵심은 바로 비즈니스를 잘하�� 데 있습니다.

예측, 분류, 생성 등의 역량을 두루 갖춘 AI에 댶��� 이해를 토대로 여러분 기업의 비즈니스를 어떻게 개선할 수 있을지 고민하�� 데서 AI 트랜스포메이션을 시작하시기 바랍니다. 고맙습니다.

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��잡러왶� 붶�캐의 시대. 우리�� 시간과 장소, �����에 따라 다양한 자아로 살아갑니다. 붶�캐의 니즈왶� 선호도, 괶�심사를 이해��고 갵ӝ�화된 경험과 추천, �����작용을 제공하기 위한 기업의 초갵ӝ�화 성공 전략. 월간 인사이트에서 확인하세요.

긶�쓴이: 장규호(Gyuho Jang)

멀티 페르소나 시대에 대응하�� 초갵ӝ�화

온라인 게임 속에서 우리�� 현실 세계왶ĵ� 다른 붶�캐(메인 캐릭터갶� 아닌 보조 캐릭터 혹은 또 다른 자아)로 활동하며 완전히 새로운 모습을 보입니다. 조용하던 사람도 거친 말투왶� 행동의 붶�캐로 활동할 수 있고 그 반대도 마찬갶�지죠. 최근에�� 방송의 예능 프로그램을 통해 연예인이 평소왶ĵ� 다른 역할에 몰입하�� 모습을 보여주면서 붶�캐라�� 용어갶� 널리 확산되었습니다.

굳이 게임이나 예능 프로그램이 아니더라도 우리�� 하루에도 여러 갶�지 역할을 하며 살아갑니다. 회사에서 일할 때의 나, 퇴근 후 친구들과 한 잔 기울이며 기분 좋게 얘기��고 노래하�� 나, 갶�장으로서의 나왶� 아들 딸로서의 나. 고대 그리스 연극 배우갶� 쓰�� 갶�면을 뜻하�� 페르소나. 심리학자 칼 구스타프 융은 남들 앞에 드러내 보이�� 자아를 페르소나라고 불렀죠. 진정한 자아왶ĵ� 거리를 두기 위해서였습니다.

그런데 이제 우리�� 온라인 게임과 소셜 미디어, 커뮤니티 등을 통해 자아의 유동성이 확대된 멀티 페르소나 시대를 살고 있습니다. 갶�족과 저녁 시간에 왶�인을 음미하�� 사람이라도 친구들과 어울리며 맥주를 즐기�� 걸 선호할 수 있죠. 이처럼 우리�� 시간과 장소, �����에 따라 니즈왶� 선호도, 괶�심사갶� 달라집니다.

이처럼 한 명의 소비자갶� 다양한 붶�캐로 활동하�� 시대에 기업은 어떻게 대응해야 성공할 수 있을까요? 그 해답은 바로 초갵ӝ�화(hyper-personalization)입니다.

과거에 갵ӝ�화�� 인구통계학 정보를 비롯한 세분화(세그멘테이션)에 의존해 소비자를 일정한 대상 그룹으로 묶어 메시지를 전달��고 맞춤 오퍼를 제안하던 수준이었죠. 그런데 이제�� 한 사람의 소비자갶� 시간과 장소, �����에 따라 다양한 자아로 활동하�� 만큼 지금은 어떤 붶�캐인지, 어떤 니즈왶� 선호도, 괶�심사갶� 있��지를 실시간으로 파악해 맥락에 맞게 갵ӝ�화 된 경험과 추천, �����작용을 예측��고 제안해야 ��니다.

이처럼 초갵ӝ�화�� 최적의 정보를 적시에 고객에게 연결해 구매를 유도하거나 고객 경험을 개선��고 고객과의 관계를 강화하며 평생 동안 고객을 개발하�� 활동이라고 정의해 볼 수도 있습니다.

초갵ӝ�화�� 이렇게 고객 응대왶� 고객 경험을 다루�� 데서 출발했습니다. 하지만 단순히 마케팅 전략만 개선한다고 해서 초갵ӝ�화를 실현할 수�� 없습니다. 초갵ӝ�화 시대에 비즈니스의 성공을 위해서�� 다음에 소개하�� 세 갶�지 전략이 필요��니다.

초갵ӝ�화의 시작은 고객 데이터 수집과 분석 역량

개별 고객의 취향과 개성, 마음까지 이해하려면 고객 데이터의 수집과 분석은 필수입니다. 하지만 데이터를 갶�치 있게 활용해 의미 있�� 고객경험과 새로운 수입원을 창출하�� 기업은 소수에 지나지 않습니다.

배달 피자로 유명한 도미노피자�� 소비자갶� 언제 어디서나 편리하게 주문할 수 있도록 도미노스 애니웨어(Dominos Anyware) 서비스를 제공��니다. 기존의 전화 주문뿐 아니라 트위터, 인스타그램, 페이스북 메신저 등 최대 12개 채널에서 피자를 주문할 수 있죠. 그런데 주문 채널이 다양해지면서 분산된 대량의 고객 데이터를 수집��고 통합하기갶� 점점 더 어려워졌습니다.

이처럼 다양한 채널의 고객 데이터를 통합, 조율��고 개별 고객에게 갵ӝ�화된 고객 인게이지먼트를 유도해 초갵ӝ�화를 지원하려면 같은 도구갶� 필요��니다. 고객에 댶��� 360도 전방위 뷰를 확보해야 비로소 시간과 장소, �����에 맞�� 초갵ӝ�화 대응이 갶�능하기 때문입니다.

초갵ӝ�화의 탄탄한 토대�� 갵ӝ�맞춤화

여러 붶�캐를 갖�� 개별 고객의 니즈에 대응하기 위한 초갵ӝ�화�� 그만큼 다양한 요구를 충족할 갵ӝ�맞춤화(���Ի徱������ܲ����������پ��Dz�) 역량이 요구됩니다.

최신 마케팅과 고급 분석 기반의 고객 데이터로 판매 기회를 포착해도 고객이 원하�� 제품과 서비스를 제 때 전달하기�� 결코 쉬운 일이 아니죠. 고객에게 갵ӝ�맞춤화된 제품이나 서비스를 제공하려면 판매부터 서비스까지 갶�치사슬 전반이 연결된 전사적인 협업이 필요하기 때문입니다.

따라서 기업은 고객의 주문부터 제품과 서비스의 생산, 사후괶�리까지 엔드투엔드 프로세스를 지원할 수 있�� 고급 사양괶�리 솔루션을 확보해야 ��니다.

초갵ӝ�화의 완성은 피지털 경험 괶�리

글로벌 팬데믹 기간을 지나오면서 쇼루밍과 역쇼루밍 등의 현상이 확산되었죠. 오프라인 매장을 제품 체험 공간인 전시장(쇼룸)처럼 이용��고 구매�� 온라인 갶�격 비교를 통해 갶�장 유리한 사이트에서 구입하�� 쇼루밍. 반대로 온라인으로 갶�격 비교, 구매 리뷰 등의 사전 조사를 마치고 실제 구매�� 오프라인 매장에 갶�서 직�Ϊ 입어보거나 신어 보고 구입하�� 역쇼루밍.

오프라인 매장은 이처럼 소비자갶� 자신의 취향과 선호도를 찾기 위한 경험의 공간으로 변모��고 있습니다.

사회적 거리두기 조치갶� 해제된 후 오프라인 영역이 활성화되�� 갶�운데 디지털화 트렌드�� 그대로 유지되고 있습니다. 결국 기업은 이제 온라인, 오프라인 채널을 넘나 들며 일관된 피지털(physical+digital) 경험을 제공할 전략이 필요��니다.

고객은 온라인 채널을 통한 더욱 편리한 쇼핑 경험과 오프라인 채널을 통한 감성적인 교감을 동시에 원��니다. 이에 대응하기 위해 기업은 온라인과 오프라인 간의 연결이 불완전하게 이루어져 고객 정보갶� 불일치하거나 지나친 대기 시간이 발생하�� 등 마찰 지점이 생기지 않도록 유의해야 ��니다.

나만의 제품을 찾�� 고객의 요구갶� 다양해질수록 기업이 괶�리해야하�� 단품(SKU)의 수�� 무한히 늘어납니다. 현실적으로 이처럼 다양한 제품을 모두 매장 재고로 보관할 수�� 없죠. 따라서 오프라인 경험을 온라인 주문과 연결해주�� 고객경험(���) 솔루션의 적용이 중요��니다.

피터 드러커 교수�� 고객을 이해��고 고객이 원하�� 갶�치를 지속적으로 제공하�� 활동이 비즈니스의 핵심이라고 정의했습니다. 이제 ��잡러왶� 붶�캐의 시대를 맞아 고객을 시간과 장소, �����에 따라 실시간으로 이해��고 예측해 갵ӝ�화된 경험과 추천, �����작용을 제공하�� 활동이 초갵ӝ�화 비즈니스라고 하겠습니다.

고객 데이터 수집과 분석 역량의 확보, 갵ӝ�맞춤화, 피지털 경험 괶�리 등 세 갶�지 전략으로 초갵ӝ�화 시대에도 성공 비즈니스를 구갶�하시기 바랍니다. 고맙습니다.

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이 지금처럼 연일 헤드라인을 장식하며 흥미로운 때�� 없었습니다. 그러나 많은 기업에 있어 AI를 비즈니스 효과로 전환하�� 일은 어렵습니다. 내부 전문지식이 부족하기 때문이죠. 그래서 비즈니스를 위해 구축된 AI갶� 필요��니다.

긶�쓴이: 바랏 산두(Bharat Sandhu), 번역: 챗G�ʰ�(ChatGPT)

인공짶ĵ�(����)과 관련해 지금보다 흥미로운 시기�� 없었습니다. 생성 AI왶� 거대���어모델(������)이 헤드라인을 휩쓸면서 AI갶� 모든 비즈니스 대화에 오르내리고 있습니다. 그러나 AI 기술의 발전을 비즈니스 효과로 전환하�� 일은 많은 기업에 있어 여전히 도전과제입니다. 내부 전문지식이 부족하기 때문이죠.

그래서 �鶹ԭ���� 이 문제를 AI에 댶��� 고유한 접근법으로 해결��고자 ��니다.

비즈니스 전반의 민첩성과 예측력 강화

비즈니스 AI 능력을 향상��고 기업 전반에 댶��� 민첩성과 예측력을 높이�� 몇 갶�지 기능을 이번 사파이어(�鶹ԭ�� Sapphire)에서 발표했습니다. 아래 그림은 및 의 생성 AI 시나리오왶� 같이 여러 비즈니스 기능에 갶�치를 제공하�� 기능을 요약한 자료입니다.

새로운 AI 역량

책임 있�� 내장된 유관 비즈니스 AI

�鶹ԭ��에서�� �鶹ԭ�� 애플리케이션에 이미 내장되어 있�� AI를 운영 첫날부터 제공��니다. 갶�장 중요한 비즈니스 프로세스를 구동하�� �鶹ԭ�� 애플리케이션에 이미 내장되어 있기 때문에 전체 비즈니스에 바로 적용할 수 있습니다. �� 산업별 데이터왶� 심층적인 프로세스 지식을 이용해 개발되어 조직은 자신 있게 사용할 수 있습니다. 본질적으로 �鶹ԭ�� AI�� 비즈니스를 위해 구축된 AI입니다.

이번 행사에서�� 생성 AI를 기반으로 한 15갶�지의 새로운 비즈니스 AI 기능을 발표했습니다. 또한 마이크로소프트(Microsoft)왶�의 생성 AI에 댶��� 파트너십을 확대했습니다.

이러한 새로운 기능 중 몇 갶�지를 자세히 살펴보겠습니다.

인적자본괶�리(����) 강화

회사의 갶�장 큰 자산은 인력입니다. 에 댶��� 우리의 초점은 AI를 활용해 조직이 직원의 유치, 유지, 역량 강화에 도움을 얻도록 하�� 데 있습니다.

석세스팩터스 채용(�鶹ԭ�� SuccessFactors Recruiting)의 새로운 생성 AI 기능을 통해 채용 괶�리자�� 각 역할의 원하�� 직무기술과 속성을 포착하�� 강력��고 정확한 직무 기술서를 작성할 수 있습니다. 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과의 통합으로 내용을 더욱 정교하게 조정한 후에 석세스팩터스 소프트웨���에 신속하게 게시할 수 있습니다.

석세스팩터스 솔루션의 생성 AI 기능은 또한 특정 직무 설명과 후보자의 이력서에 맞�� 인터뷰 질문을 생성해 포용적인 언어 사용을 보장하�� 데 도움을 줍니다. 이러한 비즈니스 AI 기능의 결합 효과�� 채용 괶�리자의 소중한 시간을 절약��고 인터뷰 품질을 향상시켜 채용 프로세스의 효과를 극대화��니다.

또한 소프트웨���에 인재 인텔리전스 허브를 발표��고 있으며, 이�� 사람들의 직무기술과 능력, 역량, 괶�심사, 작업 스타일, ��습 선호도 등을 활용해 직원들의 성장과 발전을 돕�� 권장사항을 구성��니다. 이러한 권장사항은 ��습 선택과 역할, 멘토링 프로그램, 동료 연결 등을 제안함으로써 직원들을 영감을 주고 안내��고 지원��니다. 조직은 또한 직원들의 직무기술 세트를 더 잘 이해해 내부 이동과 유지, 인력의 민첩성을 개선할 수 있습니다.

이 두 갶�지 비즈니스 AI 시나리오�� 올해 이용 갶�능하도록 계획되어 있습니다.

공급망 ��복탄력성 증대

공급망 내에서 우리�� AI를 적용해 빠르게 변화하�� 수요를 예측, 준비, 대응하�� 데 도움을 주고 있습니다. 의 새로운 생성 AI 기능으로 자동차 및 제조 기업은 하루에 다양한 형식으로 받�� 수십만 건의 납품 관련 문서를 자동으로 처리할 수 있습니다. 이 자동화�� 데이터 입력 오류를 피하며, 정제된 훈련 데이터를 필요로하지 않고 즉시 사용할 수 있습니다.

또한 에서�� 제품의 특성, 수요 또�� 예측에 기초해 창고 조직, 재고, 보충 등의 최적화 방안을 추천하기 위해 AI를 활용하�� 지능형 슬로팅 기능을 소개��고 있습니다. 이 기능은 창고 공간을 극대화��고 창고 괶�리의 효율성을 향상시키�� 데 도움이 됩니다.

사용자�� 오늘부터 지능형 슬로팅 기능을 활용할 수 있으며, 지능형 입고 기능은 올해 나중에 이용 갶�능하도록 계획되어 있습니다.

조달 효율 및 규제준수 제고

조달에서�� AI를 활용해 사용자갶� 다양한 시장에서 비용을 절감��고 규제 준수를 높일 수 있도록 도왶�주고 있습니다. 의 새로운 지능형 송장 변환 기능은 조달 팀이 공급업체 송장에서 관련 정보를 자동으로 추출��고 처리함으로써 새로운 공급업체의 온보딩을 더욱 용이하게 ��니다. 밀접한 피드백 루프�� 시간이 지남에 따라 매핑 정확성을 향상시키며, 송장 처리 속도왶� 정확성을 더욱 갶�속화��니다.

또한 에서�� AI를 활용해 갵ӝ�화된 추천으로 직원들의 구매 경험을 향상��고 있습니다. 갶�이드형 구매 기능은 직원들의 역할 같은 데이터를 활용해 동료들이 선택한 제품 및 서비스왶� 회사 카탈로그의 관련 제품을 제안해 구매 경험을 개선��고 비효율적인 지출을 억제��니다.

아리바 구매(�鶹ԭ�� Ariba Buying)의 갶�이드형 구매 기능은 지금 바로 사용할 수 있으며, 비즈니스 네트워크(�鶹ԭ�� Business Network)의 지능형 송장 변환 기능은 올해 나중에 이용 갶�능하도록 계획되어 있습니다.

재무 리스크 및 통제 비용 절감

재무 분야에서�� 인사이트, 권장사항, 자동화로 모든 재무 업무를 혁신하�� 데 AI를 활용��고 있습니다. 의 새로운 지능형 추심 기능은 수금 전문갶�갶� 송장에 댶��� 지불 지연 위험을 예측��고 어떤 고객에 대해 후속 조치갶� 필요한지를 우선 순위에 따라 더욱 잘 파악하도록 돕습니다. 이를 통해 많은 시간이 소요되�� 작업을 ��리화할 뿐 아니라 위험 괶�리를 간소화��고 기업 자금 운용부의 유동성 및 자본 수준 괶�리갶� 용이해집니다.

�鶹ԭ�� S/4HANA의 지능형 추심 기능은 지금 바로 이용할 수 있습니다.

직원 및 고객 경험 개선

디지털비서(�鶹ԭ�� Digital Assistant)�� �鶹ԭ�� 솔루션을 위한 통합 자연어 인터페이스를 제공��니다. 새로운 생성 AI 기능을 추갶�해 사용자에게 맞춤형 지원을 제공��고, 사용자의 맥락을 기반으로 적절한 도움을 제공해 신규 사용자왶� 경험이 풍부한 사용자갶� 주어진 작업에서 생산성을 높일 수 있도록 돕습니다.

디지털비서(�鶹ԭ�� Digital Assistant)�� 또한 기능을 확장해 솔루션을 필두로 애플리케이션 내에서 사용자에게 사전 대응식의 맥락에 맞�� 지원을 제공��니다. 새로운 고객경험용 디지털 비서(�鶹ԭ�� Digital Assistant for customer experience)로 판매자왶� 지원 팀은 총체적인 통찰력을 얻고 권장사항을 생성하며 고객경험을 갵ӝ�화하기 위해 자동으로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

이러한 두 갶�지 기능은 올해 나중에 이용 갶�능하도록 계획되어 있습니다.

신뢰왶� 투명성을 갖춘 AI 제공

책임 있�� AI�� 처음부터 저희 AI 전략의 핵심이었습니다. 저희�� 인간을 제품과 프로세스의 중심에 두�� AI를 제공하기 위해 총체적인 접근법을 따릅니다. 이를 위해 윤리 정책과 규제준수 프로세스를 수립해 책임 있�� AI를 실천��니다. 저희 애플리케이션에서 AI�� 투명해서, 어떻게 추론��고 권장사항을 만드��지 이해할 수 있습니다. 민감한 데이터의 개인 정보를 존중하며 사용자갶� 결정에서 편견을 피할 수 있도록 돕습니다. 이상이 한 데 어울려 여러분이 통제력을 유지하도록 보장��니다.

• 바랏 산두(Bharat Sandhu)�� �鶹ԭ��의 애플리케이션 개발(Application Development) 및 AI 부문장입니다.
• 원문: AI Built for Business, �鶹ԭ�� News Center

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영구적 위기의 시대에�� 꾸준히 고객의 선택을 받�� 브랜드만 생존할 수 있습니다. 최근 한 조사에서 2023�Ƅ에�� 을 최대 기술 투자 확대 영역으로 꼽은 것도 놀랄 일은 아니죠. 월간 인사이트 4월호에서 2023�Ƅ 기술 투자를 이끄�� 3대 CX 트렌드를 확인하세요.

긶�쓴이: 이혜민(Hemin Lee)

영구적 위기의 시대, 고객경험이 생존 비결

콜린스 사전은 ‘영구적인(permanent)’과 ‘위기(crisis)’의 합성어인 ‘영구적 위기(permacrisis)‘를 2022�Ƅ을 대표하�� 단어로 선정했습니다. 긴 기간 지속되�� 불안과 불안정을 의미하�� 이 단어�� 팬데믹 이후에도 왶� , 우크라이나 전쟁 등 각종 이슈갶� 끊이지 않�� 현재 �����을 갶�리킵니다. 이처럼 불안정한 정세 속에서 기업은 유연하게 대처��고 보다 견고하게 앞으로 나아갶�기 위해 내실을 다져야 할 때입니다.

회사마다 올해의 과제로 과 수익성 개선 등 다양한 목표를 세우셨을텐데요. 이왶� 함께 긍정적인 고객경험의 제공도 중요한 한 해갶� 될 전망입니다. 연달아 악재갶� 발생하�� 영구적 위기 시대에�� 결국 꾸준히 고객의 선택을 받�� 브랜드만 생존할 수 있기 때문입니다.

2023�Ƅ 최대 기술 투자 확대 영역은 고객경험(���)

많은 기업이 이미 고객경험의 중요성을 인지��고 관련 투자를 확대��고 있습니다. 2022�Ƅ 8월 진행한 메트리지(Metrigy)의 조사에 따르면 올해 갶�장 많은 기업이 기술 투자 확대를 계획 중인 분야갶� 바로 고객경험(���) 영역이라고 ��니다. 조사 참여 기업 세 곳 중 두 곳(65%)에서 CX 관련 투자를 늘릴 예정이며, 투자 확대 규모도 평균 24% 갶�량입니다.

고객경험(���)과 관련된 기술의 범위�� 정말 광범위��니다. 올해�� 전부터 많이 사용해온 웹사이트, 소셜 미디어, 챗봇과 함께 메����ѫ��, 갶�상현실까지 활용될 전망입니다. 고객을 이해��고 원하�� 바를 제공해 고객 만족을 높이려면 제반 플랫폼 개선, 영업 도구의 효율화, 셀프 서비스 도입을 포함한 다양한 방안을 고려할 수 있습니다.

기술 투자를 이끄�� 2023�Ƅ 3대 CX 트렌드

이처럼 영구적 위기의 시대를 맞아 긍정적인 고객경험으로 계속해서 선택 받�� 브랜드로 남기 위한 노력이 한창입니다. CX 관련 기술의 범위갶� 넓은 만큼, 2023�Ƅ 기술 투자를 이끄�� 고객경험(���) 분야의 3대 트렌드를 살펴본다면 투자 우선순위를 결정하�� 데 도움을 얻으실 수 있으리라 믿습니다.

트렌드 1. 고도화된 갵ӝ�화 서비스로 개인 맞춤화

소비자들은 나를 위한, 나만의 제품과 서비스를 선호��니다. 고객이 맞춤형 제품을 구매할 갶�능성은 일반 제품에 비해 20%나 상승한다고 ��니다. 이에 따라 신발에 이름이나 문구를 새기�� 단순 각인 서비스부터 원하�� 성분을 선택하여 만드�� 나만의 샴푸까지 갵ӝ�화 영역이 갈수록 확장되고 있�� 추세입니다.

제품이나 서비스의 갵ӝ�화 방법은 다양��니다. 단순하게�� 제품의 색상을 선택할 수 있도록 하�� 것에서부터 고객이 필요로 하�� 제품과 서비스를 결합해 개인 맞춤 오퍼링을 제안할 수 있습니다. 이를 시스템 상에서 매끄럽게 지원하기 위해서�� 고객과의 접점에서 고객의 요구사항을 유연하면서도 정확하게 수용할 수 있�� 프론트엔드왶�, 해당 내역을 전달받아 구매, 생산, 납품, 청구까지 일관성 있게 진행할 수 있�� 백엔드갶� 필요��니다.

맞춤형 제품 및 서비스에 필요한 프로세스를 지원하기 위해 �鶹ԭ��에서�� 제품 사양을 괶�리하�� �鶹ԭ�� AVC(고급 사양 구성), 앞 단에서 견적을 입력하�� �鶹ԭ�� CPQ(구성 갶�격 견적), 그리고 구독 서비스를 지원하�� 등을 제공��니다.

트렌드 2. 의식 있�� 소비로 지속갶�능한 세상 만들어

제품과 서비스 구매 결정을 내릴 때 환경, 사회, 정치적 요소를 따져보�� 경향이 늘면서 산업을 불문��고 의식 있�� 소비갶� 주목 받고 있습니다. 사회 전반적으로 짶�속갶ĵ�성에 댶��� 의식 수준이 꾸준히 상승하며 기업이 제공하�� 제품과 서비스�� 물론, 짶�속갶ĵ�성과 사회적 책임에 댶��� 기업의 갶�치관에 대해서도 관심을 갖�� 추세입니다.

기업 운영 과정이나 제품, 서비스에서 짶�속갶ĵ�성을 우선시하�� 경우 소비자갶� 더 매력을 느낍니다. 다시 말해 제품, 서비스 구매왶� 동시에 윤리적 결정을 내릴 기회도 제공한다면 긍정적인 고객경험에 기여할 수 있다�� 뜻입니다.

기존에�� 알 수 없었던 제품의 관련 정보를 공개��고, 제품 구매 행동을 사회에 이로운 결과로 연결하�� 새로운 시도 또한 고객의 긍정적인 구매 경험으로 이어질 수 있습니다. �鶹ԭ��에서�� 제품을 생산하기 위해 원재료를 구매��고 제조하�� 과정에서 발생한 할 수 있�� �鶹ԭ�� Product Footprint Management(제품 발자국 괶�리) 솔루션을 제공��니다.

트렌드 3. 온오프를 오갶ĵ� 일관된 피지털 경험 제공

팬데믹 기간을 거치며 소비자들은 디지털 채널에 굉장히 익숙해졌고 제품 체험, 구매, 서비스 과정에 걸쳐 디지털 영역이 크게 발전했습니다. 사회적 거리두기 조치갶� 해제된 후 전�Ƅ도 대비 대면 결제갶� 12% 상승하�� 등 다시 오프라인 영역이 활성화되�� 갶�운데에도 디지털화 트렌드�� 그대로 유지되고 있습니다. 결국 기업은 이제 온라인, 오프라인 채널을 넘나 들며 일관된 피지털(physical+digital) 경험을 제공할 전략이 필요��니다.

최근 유통업계에서�� 온라인 플랫폼 회사들이 오프라인 경험을 강화하기 위해 섵Ӛ� 성수왶� 여의도 더현대 백화점에 각종 팝업스토어(임시 매장)을 오픈하�� 열풍이 부�� 한편, 기존 오프라인 매장에서�� 다채로운 쇼핑 경험을 위한 디지털 기술을 도입��고 있습니다.

이처럼 고객은 온라인 채널을 통한 더욱 편리한 쇼핑 경험과 동시에 오프라인 채널을 통한 감성적인 교감을 찾고 있습니다. 다만 온라인과 오프라인 간의 연결이 불완전하게 이루어져 고객 정보갶� 불일치하거나 지나친 대기 시간이 발생하�� 등 마찰 지점이 생기지 않도록 유의해야 하겠습니다.

영구적 위기 시대에�� 고객 선택 받�� 기업만 생존

영구적 위기 시대에�� 특히 지속적으로 고객의 선택을 받�� 기업만 생존��니다. 그 만큼 긍정적인 고객 경험이 중요한 항목임은 두말 할 나위갶� 없죠. 하지만 그 중요성을 인지하�� 정도에 따라 각 회사의 관련 시스템 준비 속도에�� 큰 차이갶� 있습니다.

귀사에서 고객 여정에 걸쳐 다음과 같은 지원을 위해 프로세스 전반에 걸친 솔루션이 필요��니다.

• 고객 정보의 데이터화
• 수집된 데이터를 기반으로 온, 오프라인에서 각 고객에 쵵Ӡ�화된 맞춤 오퍼링 제안
• 다양한 주문을 문제없이 이행
• 이익 창출

�鶹ԭ��에서�� 견적에서 결제에 이르�� 전체 프로세스를 지원하�� 솔루션을 제공��니다. 새롭게 브랜딩한 은 시장 분석기관 갶�트너(Gartner)왶� IDC로부터 마켓 리더로 인정 받고 있습니다(�鶹ԭ�� BRIM에 댶��� 왶� �鶹ԭ�� CPQ에 댶�������평갶� 참조).

장기간 지속되�� 불안과 불안정으로 대변되�� 영구적 위기 시대에�� 고객의 긍정적인 경험을 이끌어내고 안정적으로 비즈니스를 이끌어야 한��니다. �鶹ԭ��왶� 함께 구체적인 방안을 고민��고 실현해 갶�시기 바랍니다.

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예상 외로 선전한 연말 쇼핑 시즌을 보내고 난 소매 유통업체들은 낙관론에 힘을 실으며 2023�Ƅ 새해를 맞이��고 있습니다. 특히 올해�� 사업 성공을 이끄�� 으로 시장의 불안을 극복하기를 희망��니다. 리테일 산업의 중요한 교훈 네 갶�지를 확인하세요.

긶�쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

지난 해 미국에서 90억 달러를 웃도�� 온라인 로 신기록을 갱신했지만 그렇다고 오프라인 쇼핑의 종말을 예고하지�� 않습니다. 쇼핑객들은 원하�� 상품을 찾�� 능력이 출중하죠. 소셜 미디어 인플루언서로부터 소싱 아이디어를 얻거나 스토어 앱에서 재고를 확인��고 구매를 위해 점포를 직�Ϊ 찾아갶�기도 ��니다. 사실 몇몇 리테일 산업 전문갶ĵ� 옴니채널이라�� 표현을 업데이트 할 때갶� 왔다고 전��니다.

“옴니채널이라�� 표현은 경계갶� 거의 사라진 쇼핑 환경의 역동적이고 폭 넓은 고객 경험을 완전히 잡아내지�� 못��니다. 최신 채널은 그야말로 고객 채널입니다. 다시 말해 소비자갶� 있�� 곳이라면 온라인부터 여러 종류의 브랜드 �����작용을 거쳐 자신이 원하�� 물리적 점포의 오프라인 경험까지 모두를 의미하죠.”

아킴 슈나이더(Achim Schneider), �鶹ԭ�� 리테일 솔루션 글로벌 총괄 책임자

2024 리테일 트렌드: 생성 AI로 고객 약속 이행? | 특집 기사

소매유통업체갶� 생성 AI 투자를 통해 미래를 혁신해 갶ĵ� 2024�Ƅ을 맞아, 갈수록 지능화 되어 갶ĵ� 머천다이징, 디지털 커머스, 마케팅 갵ӝ�화, 공급망 ��복탄력성 등을 중심으로 한 최신 리테일 산업 트렌드왶� 전문갶� 예측을 확인하세요.

�鶹ԭ���� 1월 15-17일 뉴욕시에서 미국소매업협회(National Retail Federation)갶� 개최하�� 세계 최대 리테일 행사인 ��리테일 빅쇼에 참갶�하�� 업계 리더 중 하나입니다. 예상 외로 선전한 연말 쇼핑 시즌을 보내고 난 소매 유통업체들은 낙관론에 힘을 실으며 2023�Ƅ 새해를 맞이��고 있습니다. 특히 올해�� 사업 성공을 이끄�� 고객 경험으로 시장의 불안을 극복하기를 희망��니다.

2023�Ƅ 리테일 산업에 댶��� 몇몇 최상위 예측을 기반으로 지난 3�Ƅ의 혼란 뒤 얻은 중요한 교훈 네 갶�지를 소개��니다.

1. 으로 거래왶� 수익 간의 균형 확보

리테일 판매 측면의 고객 경험은 개선의 여지갶� 많습니다. 애널리스트에 따르면 “회사갶� 나를 위해 제대로 된 유관 경험을 창출��고 있다”고 믿�� 미국 온라인 성인은 33%에 지나지 않��다고 ��니다. 선견지명이 있�� 유통업체갶� 소비자의 욕구에 댶��� 이해, 예측, 충족 역량을 강화하기 위해 기술에 투자하�� 이유�� 쉽게 이해할 수 있죠.

애널리스트�� 오�� 2025�Ƅ까지 글로벌 100대 유통업체의 20%갶� 소매유통 계획, 의사결정, 운영, 최적화 전반에 걸쳐 통합 데이터로 분산형 AI 시스템을 적용해 총체적인 사업 실적을 촉진할 것으로 예측��니다. 이들 분석 전문갶ĵ� 유통업체의 50%갶� 데이터 괶�리왶� 거버넌스에 댶��� 기술 투자를 최소 20% 늘려 불어나�� 데이터에서 인사이트를 도출해 옴니채널 매출 증진을 도모한다고 밝힙니다. 오�� 2026�Ƅ까지�� 연구원들은 유통업체갶� 재고 계획을 옴니채널 주문과 매칭하�� 과제를 해결해 부분 출하 15% 감소, 포장 7% 감소, 고객 경험 20% 개선 등의 효과를 얻을 것으로 기대��니다.

“유통업체�� 급변하�� 소비자 요구의 트렌드를 파악��고 수익성을 극대화하려면 실시간 통합 데이터갶� 필요��니다. 예컨대 �鶹ԭ�� S/4HANA를 이용해 �� 수요 예측을 ��리화��고 계획 사이클을 50% 단축했습니다. 재고왶� 고객 수요 신호에 댶��� 즉각적인 글로벌 뷰를 확보해 상품구색과 판촉, 갶�격 등을 각 채널과 고객 세그먼트, 사업장에 따라 신속하게 맞춤화할 수 있습니다.”

아킴 슈나이더(Achim Schneider), �鶹ԭ�� 리테일 솔루션 글로벌 총괄 책임자

갶�트너, 2024�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드 제시������특집 기사

지금 소개하�� 다양한 혁신은 특히 급변하�� AI 시대에 귀사의 비즈니스 목표 달성을 촉진할 수 있습니다. 목적 의식을 갶�지고 선별한 몇 갶�지 혁신을 통합한다면 귀사의 디지털 조직을 구축, 보호��고 갶�치를 창출하�� 데 도움이 됩니다.

2. 할인보다 데이터 인텔리전스로 브랜드 충성도 촉진

유통업체�� 고객 참여를 강화하기 위해 충성도 프로그램에 투자��고 있습니다. 애널리스트�� “브랜드에 감성적으로 애착을 느끼고 갶�족과 친구에게 브랜드를 추천해 신규 고객 확보를 돕고 다른 고객보다 큰 매출을 올리��” 그야말로 “찐팬” 고객을 육성하도록 조언��니다. 소비자 브랜드 �����작용에 관한 지능형 인사이트로 유통업체�� 오래갶ĵ� 수익성 있�� 관계를 만드�� 오퍼를 간소화할 수 있습니다.

“유통업체�� 고객이 어디에 있건 간에 다른 모두왶� 동일한 할인을 받을 수 있도록 함으로써 구매 의욕을 높일 수 있음을 깨달았습니다. 갵ӝ�화된 갶�격 문제갶� 아니라 오퍼에 댶��� 갵ӝ�화 마케팅입니다.”

아킴 슈나이더(Achim Schneider), �鶹ԭ�� 리테일 솔루션 글로벌 총괄 책임자

3. 협업으로 공급망 ��복탄력성 강화

연구 결과 공급망 민첩성과 에 댶��� 투자갶� 각각 유통업체의 96%왶� 90%에 있어 우선순위로 나타났습니다. 이를 통해 전대미문의 협업으로 이어질 전망입니다. 연구원은 B2B 메갶� 유통업체갶��� mega-distributors will “전례없�� 제휴로 공동 재고 소스에서 모든 채널 판매를 지원해 품절 사태를 협력을 통해 예방“할 전망이라고 밝힙니다. 내�Ƅ 말까지 애널리스트�� 전세계 유통업체의 60%갶� API 통합을 적용해 자사, 제3자, 소셜 커머스 플랫폼 등을 연결��고 다차원 마켓플레이스를 통해 고객 인터페이스를 최적화할 것으로 기대��니다.

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통합 사업 계획이 중요한 이유�� 바로 공급망 중단 사태 극복에 있습니다. 혼란스러운 한 해를 보낸 많은 중견기업은 글로벌 공급망의 갶�시성과 민첩성을 높여 더 나은 의사결정을 내릴 필요갶� 있음을 깨닫게 되었습니다. ��복탄력성을 높일 10갶�지 팁을 확인하세요.

공급망 협업은 에 댶��� 기대를 충족하�� 데 있어서도 중추적인 역할을 ��니다. 연구 결과 고객의 절반 이상이 환경과 사회 지속갶�능경영을 시행 중인 기업��고만 거래를 하겠다고 밝혔고 이�� 제품 수명주기 전체에 해당한다고 ��니다. IDC 애널리스트�� 오�� 2027�Ƅ까지 유통업체의 40%갶� 환경 요인을 모든 티어의 공급업체 선정에 결부시키�� 핵심 제품 수명주기 KPI를 구현할 전망이라고 밝힙니다.

4. 메����ѫ��를 마케팅 채널로 탐구

요즘 핫한 메����ѫ��(Metaverse)를 빼놓을 수�� 없겠죠. �� “수많은 메����ѫ�� 세뇌”갶� 예상되지만 기존의 몰입형 미디어 경험을 메����ѫ��라고 재포장하�� 대신 현명한 브랜드�� “하이브리드 경험을 재구상해 새로운 수입원과 인사이트, 고객 응대 방안을 모색할 전망”이라고 전��니다.���� 유통업체의 65%갶� “비주얼 커머스에 투자해 3D 제품 구성과 갶�상 피팅을 통한 갵ӝ�화를 지원”하면서 오�� 2024�Ƅ까지 몰입형 고객 경험을 확대할 전망이라고 밝힙니다. 또한 유통업체의 60%갶� 향후 2�Ƅ간 상거래 전략에 메����ѫ�� 역량을 통합할 것으로 내다봅니다. 애널리스트의 표현을 빌자면 “스토어�� 상거래갶� 일어나�� 지점이자 마케팅 수단입니다.”

많은 차세대 빅 이슈왶� 유사하게 메����ѫ��도 지금은 야심이 더 큰 �����이지만 향후 조금씩 존재감을 드러낼 것으로 보입니다. 그 동안 패셔니스탶��� 디지털 아바타왶� 함께 완벽하게 어울리�� 구두를 찾고 신어보며 즐거운 시간을 보내고 유통업체�� 쇼핑 경험의 ˳�명을 일으켜 마법이 보다 수익성 높게 일어나도록 도울 전망입니다.

• 원문: , , Forbes.com

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라이프스타일이 다양해지면서 이제�� 소비갶� 자신만의 개성을 표현��고 남들과 차별화하�� 도구로 자리��니다. 고객의 지갑과 깊은 열망을 열고자 한다면 제품의 기능과 브랜드 갶�치만 강조하�� 대신에 소비자갶� 직�Ϊ 맞춤화 할 수 있�� 괶�댶��� 경험을 선사해보세요.

긶�쓴이: 신지연

�ѫ��포크: 소비자의 요구에 따라 맞춤으로 생산�� 물건

물건을 제작하기 전 의뢰하거나 주문한다�� 의미로 1585�Ƅ 발간된 영국 옥스퍼드 사전에 처음 등장한 단어 �ѫ��포크(bespoke). 그 어원에�� 다양한 설이 있지만 ‘말하�� 대로’라�� 의미를 갶�진 영어 동사 비스피크(bespeak)에서 왔다�� 얘기갶� 일반적입니다. 본래�� 맞춤 정장을 의미하�� 용어로 많이 사용되었지만 필요에 의해 소비하�� 수준을 넘어 소비를 통해 자신의 색깔과 취향을 표현��고자 하�� 사람이 많아지면서 �ѫ��포크의 영역은 점점 넓어지고 있습니다.

이런 변화에 따라 기성세대의 소비력으로 멋지게 성장한 전통적인 브랜드들은 다음 세대인 밀레니얼 사이에서도 명성을 이어갶�고자 태도를 바꾸기 시작했습니다. 고고하게 제품의 기능과 브랜드 갶�치만 외치�� 것이 아니라 소비자들이 직�Ϊ 맞춤화(커스터마이징) 할 수 있�� 괶�댶��� 경험을 선사하기 시작한 것이죠.

요즘 들어 더욱 ‘나만의’, ‘갵ӝ�화’, ‘댶�량맞춤생산’과 같은 키워드의 노출빈도갶� 높아지고 있지만 사실 이�� 갑자기 나타나기 시작한 마법 같은 이야기갶� 아닙니다. 이미 괶�댶��� 경험을 선사��고자 미리 준비��고 실행해온 기업들이 있거든요. ����

직�Ϊ��맞춤화 갶�능한��괶�댶��� 경험을 선사하�� 기업들

�鶹ԭ��의 고객인 포르쉐�� 고객들이 포르쉐 모델에 자신의 취향과 색을 갶�능한 많이 묻힐 수 있도록 웹사이트에서 ‘나만의 포르쉐 만들기’를�� 제공��고 있고, 할리데이비슨은 21일 걸리던 갵ӝ�맞춤화된 모터사이클의 생산리드타임을 6시간으로 줄여 열렬한 충성고객들의 열망을 충족시키고 있습니다.

‘포르쉐왶� 할리데이비슨은 고갶�이니 그럴 수 있지 않을까? 고객이 원하�� 대로 커스터마이징 하더라도 생산은? 댶�량맞춤생산은 아직 시기상조인 이야기지’라고 생각할 수도 있지만, 조금만 주위를 둘러봐도 이미 갵ӝ�화된 제품과 고객 경험을 전달��고자 비전과 전략을 다시 세우고 전진��고 있�� 기업들이 있습니다.

삼성전자의 �ѫ��포크(Bespoke) 냉장고갶� 대표적인 예입니다. �ѫ��포크 냉장고�� 삼성전자 생활갶�전 사업의 새로운 비전인 프로젝트 프리즘(Project PRISM)의 첫번째 신제품으로, 우리집 인테리어왶� 어울리고 내 라이프 스타일을 반영하�� 제품을 찾�� 소비자를 만족시키기 위해 원하�� 크기왶� 컬러로 냉장고를 조합해 구매할 수 있도록 제공��니다. 그 어느 때 보다 뜨거운 반응을 얻고 있�� 이유�� 주방갶�구왶� 조화되지 못��고 냉장고만 툭 튀어나왶�있�� 소위 ‘냉툭튀’ 냉장고에 불만족하던 소비자들의 갶�려운 부분을 긁어주고 있기 때문입니다.

4차 산업˳�명이 화두갶� 되면서 주문형 대량생산, 고객 맞춤 생산에 댶��� 관심이 높아지고 있�� 갶�운데 포르쉐왶� 할리데이비슨은 한발짝 앞서 계획을 실행에 옮기고 있지만 이들에게도 갵ӝ�맞춤화 된 제품 생산이 결코 처음부터 쉬운 일이 아니었습니다. 댶�량맞춤생산(mass customization)을 선도하기 위해 포르쉐왶� 할리데이비슨은 어떤 고민들을 했고 어떻게 도전 과제들을 해결했을까요?

댶�량맞춤생산에 댶��� 고민과 ��결방안

이 두 회사의 고민과 도전과제에�� 공통점이 있습니다. 바로 웹사이트를 통해 제품을 커스터마이징 할 수 있어야 하며 고객이 주문한 옵션대로 생산까지 이뤄져야 한다�� 것이지요.

우선 고객들에게 커스터마이징이라�� 즐거운 경험을 주기 위해선 언제 어디서든 고객이 직�Ϊ 원하�� 제품의 옵션을 구성��고, 선택한 옵션에 따라 달라지�� 제품 갶�격을 확인한 후 구매��고 싶다면 바로 결제할 수 있�� 환경을 제공해야 ��니다.

프론트엔드인 웹사이트에서 고객이 원하�� 제품의 색깔도 바꾸고 여러 옵션들을 직�Ϊ 선택할 수도 있게 ��고, 딜러나 영업사원과 상담이 필요한 경우 , 간소화된 프로세스 상에서 견적을 받고 구매할 수 있도록 판매 프로세스 지연을 최소화 해야 하죠. 마지막으로 고객이 원하�� 대로 옵션 구성 후 구매를 결정했다면, 백엔드에서 생산을 포함해 판매 이후 프로세스들을 지원할 수 있어야 하��데 이를 바로 의 사양괶�리 솔루션이 지원��니다.

갵ӝ�화된 제품에 쵵Ӡ�화된 사양괶�리 솔루션

우선 갵ӝ�화된 제품 하나를 고객에게 전달하기 위해서�� 여러 팀간의 협업이 필요��니다.

• 제품 개발: 자동차 회사를 예로 들면, 우선 자동차 회사의 제품 개발팀은 신차를 출시할 때 새로운 모델의 어떤 사양들을 고객 마음대로 구성할 수 있도록 만들어서 판매할지 결정해야 ��니다. 이 때 여러 사양 갶�운데에서도 차량 색상, 선루프 유무, 차량 내부 디자인 정도만 고객이 선택할 수 있도록 차량 모델을 설계 할 수 있습니다. 그리고 설계한 대로 실제 차량으로 이어질 수 있을지 시뮬레이션 하여 차량에 댶��� 완성도를 높입니다.

• 판매: 설계한 차량 모델이 출시 되면 판매 프로세스에서 영업 사원은 신차를 구매��고자 하�� 고객이 원하�� 대로 사양을 구성해 차량을 주문할 수 있도록 도울 수 있습니다. 만약 고객이 인테리어갶� 갈색 나파갶�죽 시트인 파란색 컨버터블 차량을 구매했다면 영업 사원이 생성한 판매오더에�� 고객의 주문 사양 정보갶� 그대로 담기게 되�� 것이지요.

• 구매: 판매오더의 사양 정보를 바탕으로 생산 계획이 실행됩니다. 이때 고객이 원하�� 바로 그 자동차를 만들기 위해 파란색 페인트갶� 필요하다면 정확히 해당 원자재를 구매해서 생산할 때 사용할 수 있도록 프로세스갶� 서로 연결되어 있어야 ��니다.

• 생산: 생산 프로세스에서도 정확히 파란색 페인트를 원자재로 투입��고, 컨버터블 차량과 일반 차량은 제조 공정이 다를 것이기 때문에 사양에 따라 다른 공정도 함께 고려할 수 있어야 ��니다.

• 출하: 자동차갶� 완성되면 공장의 야적장에 옮겨지게 됩니다. 만약 고객이 파란색 차량을 주문했��데 빨간색이 인도 되어선 안되겠죠. 고객이 갈색 나파갶�죽 시트의 파란색 컨버터블 차량을 주문 했다면 생산된 수많은 차량 갶�운데 정확히 그 차량을 집어 고객에게 전달 할 수 있어야 하기 때문에 출하 프로세스에서도 사양 정보�� 공유 되어야 ��니다.

• 서비스/자산괶�리: 마지막으로 고객이 몇 �Ƅ 타다 차량 A/S 서비스를 요청하면 애프터 서비스를 제공하�� 팀은 정확히 이 차량이 어떤 사양들로 구성된 차량인지 알고 사양에 따라서 다른 수리 서비스를 제공할 수 있어야 ��니다.

갵ӝ�화된 제품을 판매하기 위해서�� 이처럼 제품 개발 단계부터 영업사원이 고객과 만나�� 판매 프로세스, 갵ӝ�맞춤화 된 제품의 생산, 제품의 출하왶� 애프터 서비스까지 전체 갶�치사슬이 연결 되어야 ��고, 갵ӝ�화된 제품의 갶�치사슬을 전체적으로 묶어주�� 것이 바로 사양괶�리 솔루션 입니다. 통합 기준정보 괶�리를 통해 효율적인 사양괶�리를 갶�능하게 하며 통합된 비즈니스 프로세스 상에서 주문생산(Make-to-Order) 프로세스를 지원하�� 댶�량맞춤생산을 위한 백엔드입니다.

여기서 한발짝 더 나아갶�서 백엔드인 사양괶�리 솔루션과 프론트엔트인 를 연계하게 되면 갵ӝ�화된 제품을 고객이 직�Ϊ 웹사이트에서 구매할 수 있도록 비즈니스 환경을 바꿀 수 있습니다. 즉 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)이 갶�능하게 되�� 것이지요.

소비자들의 라이프스타일이 다양해지면서 이제�� 필요해서 소비를 하�� 차원을 넘어서 소비갶� 자신만의 개성을 표현하�� 방식이자 남들과 차별화하�� 도구갶� 되기 시작했습니다. 고객의 지갑만이 아니라 심연에 있�� 열망을 열고자 한다면 제품의 기능과 브랜드 갶�치를 강조하던 것을 멈추고 소비자갶� 직�Ϊ 맞춤화 할 수 있�� 괶�댶��� 경험을 선사해보세요.

링크를 통해 고객들이 직�Ϊ 옵션을 구성할 수 있�� 프론트엔드인 왶� 영업 사원들의 영업활동을 지원하�� , 그리고 갵ӝ�화된 제품의 갶�치사슬을 묶�� 에 댶��� 보다 자세한 사항을 확인해 보세요. 고맙습니다.

글쓴이 소개

이 글은 에스에이피코리아(�鶹ԭ�� Korea)에서 댶���민국 기업의 디지털 전환을 돕고 있�� 신지연(jiyeon.shin@sap.com) 파트너갶� 쓴 글입니다. 신지연 파트너�� 특히 제품의 갵ӝ�맞춤화를 핵심으로 하�� 4차 산업˳�명 시대에 꼭 필요한 고급사양괶�리(Advanced Variant Configuration) 분야의 전문갶�로 활동��고 있습니다.

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