챗봇 개인화: 고객 경험을 개선하는 데 필요한 이유를 보여주는 좋은 예와 나쁜 예

인터넷 기술이 발전할수록 마케팅 담당자는 고객 경험을 진정으로 개인화할 수 있습니다. 한때는 잠재 고객의 이름을 포함하거나 구매를 기반으로 한 "권장" 콘텐츠가 포함된 후속 이메일과 같은 간단한 전술을 포함했지만 더 이상 그렇지 않습니다.

데이터가 증가하고 마케팅 자동화가 성숙하고 인공 지능이 자체적으로 도입됨에 따라 개인화는 1대 1 수준으로 상승했습니다.

세 가지 현상의 교차점에는 챗봇이 있습니다. 오늘날 이 봇은 개인 스타일리스트 역할에서 가상 여행사로 여행 예약에 이르기까지 꽤 놀라운 일을 할 수 있습니다.

지속적으로 개선됨에 따라 고도로 개인화된 메시징 경험은 인간과 봇 사이의 경계를 모호하게 하여 고객이 웹 사이트나 앱을 탐색하는 데 필요한 거의 모든 것을 수행할 수 있도록 합니다. 챗봇 개인화가 제대로 이루어지면 고객은 원하는 것을 얻을 수 있고 더 빨리 얻을 수 있습니다.

챗봇 개인화는 정말 중요합니까?

챗봇은 오랫동안 마케팅 담당자의 마음에 있었습니다. 그러나 어떤 사람들에게는 현재의 우리가 결코 따라잡을 수 없는 공상 과학 광고 전술처럼 보입니다. 챗봇 전문가이자 Bing의 검색 전도 책임자인 Christi Olson은 다음과 같이 주장합니다.

Gartner는 2020년까지 사람들이 배우자보다 챗봇과 더 많은 대화를 나누게 될 것이라고 예측합니다. 미래의 챗봇은 단순히 질문에 응답하지 않습니다. 그들은 말했다. 그들은 생각한다. 그들은 지식 그래프에서 통찰력을 얻습니다. 그들은 고객과 감정적인 관계를 형성합니다.

Mobile Monkey의 CEO인 Larry Kim은 다음과 같이 덧붙입니다.

2019년은 Instagram, WhatsApp, Google RCS 등을 포함하여 세계에서 가장 인기 있는 메시징 애플리케이션의 새로운 API로 채팅 폭발을 일으키는 중요한 해가 될 것입니다.
소비자 선호도는 이미 커뮤니케이션을 위해 이메일보다 채팅을 선호하고 있으며 점점 더 많은 기업이 이를 이해하고 있습니다!

Bing의 2018년 3월 최소 한 건의 설문 조사가 이러한 예측을 뒷받침합니다. 앞으로 일대일로 브랜드와 상호 작용할 것인지 묻는 질문에 소비자의 60%는 그냥 그렇다고 대답한 것이 아니라 자신만의 브랜드 개인 비서가 있기를 기대한다고 말했습니다. 향후 5년간의 관계.

현재 챗봇 사용에 대한 통찰력을 얻기 위해 Salesforce의 보고서인 2018년 챗봇 현황을 참조할 수 있습니다. 여기에서 회사는 챗봇의 채택이 아직 주류는 아니지만 모든 소비자의 15%가 지난 12개월 동안 브랜드 챗봇에 참여했다는 사실을 발견했습니다.

웹에서 가장 확립된 통신 채널인 이메일이 60%의 참여율을 자랑한다는 점을 고려할 때 여전히 상당히 인상적입니다.

또한 소비자는 앱보다 챗봇을 선호하는 많은 경우를 식별합니다.

챗봇 대 앱

여러 가지 이유로 고객이 챗봇을 선호하는 것은 분명합니다. 채택을 주도하는 주요 요인을 살펴보겠습니다.

챗봇 개인화가 필요한 이유

챗봇은 개인화가 광범위한 규모로 적용되는 웹사이트 및 이메일과 같은 온라인 채널에서 개인화 격차를 해소할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 이메일 목록은 그룹으로 분류되고 웹사이트는 사용자와 관련된 웹사이트의 성별별 버전을 제공할 수 있습니다. - 그러나 어느 것도 사실이 아니며 일대일 개인화입니다.

H&M의 스플래시 페이지인 이 예를 고려하십시오.

너무 비인격적이어서 출신 국가를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 그런 다음 미국을 클릭하고 "남성" 위로 마우스를 가져가면 엄청나게 많은 제품 목록이 표시됩니다.

Polo Ralph Lauren도 마찬가지입니다.

그리고 많은 제품을 취급하는 주요 매장의 대부분의 웹 사이트도 마찬가지입니다. 그들은 당신에게 많은 범주를 던져서 당신이 그것들을 분류하게 만듭니다. 왜요?

ChatbotsLife 설립자 Stefan Kojourahov는 "대부분의 제품은 특정 집단의 고통스러운 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다."라고 말합니다. “훌륭한 기업은 고객에 대해 많은 것을 배우고 고객을 위한 전체 솔루션을 구축합니다. 그 과정에서 많은 테스트를 거치게 되고 대부분의 고객이 하는 A/B 테스트의 평균치인 지속적인 A/B 테스트의 결과가 제품이 된다. 최종 결과는 다음과 같은 일반적인 흐름이 됩니다.”

하지만 더 좋은 방법이 있습니다.

옳고 그른 챗봇 개인화

H&M과 Polo Ralph Lauren의 주요 메뉴는 사용자로서 도달할 수 있지만 이것이 가장 빠르고 빠른 솔루션이라는 의미는 아닙니다. 단지 이전 버전에서 가장 빠르고 가장 빠른 솔루션일 뿐입니다.

예를 들어 웹 사이트를 직접 선택하는 것보다 처음부터 미국 버전의 웹 사이트를 제공하는 것이 더 좋지만 여전히 인상적인 개인화를 구성하지는 않습니다. 올바르게 구축되고 유지 관리되는 챗봇은 웹이 제공하는 최고의 솔루션보다 훨씬 더 나은 솔루션을 제공할 수 있습니다. 그러나 표시를 놓치면 다음과 같이 표시될 수 있습니다.

기본적으로 이전에 보았던 압도적인 메뉴의 대화식 버전입니다. Korjourahov 내용 :

이것은 웹 사이트를 봇으로 압축하고 평균에 의존하려고 할 때 발생합니다. 사람이 귀하의 사이트에 있는 이유를 모르거나 귀하의 봇을 사용하여 추측 게임을 하고 신발이 맞기를 바라는 경우. 대부분의 경우 그렇지 않습니다.

그러나 챗봇을 사용하면 이메일 목록이나 웹 사이트 방문자와 같은 사용자 그룹이 아닌 개인에 대해 수행할 수 있는 AB 테스트의 도움으로 초개인화가 가능합니다.

챗봇은 선호도 및 과거 구매와 같이 사용자가 제공한 정보를 저장하고 이를 초개인화된 권장 사항으로 전환할 수 있는 잠재력이 있습니다.

그것이 H&M과 Polo Ralph Lauren을 위한 봇의 목표가 될 것입니다. 그러나 모든 봇이 개인 비서가 되는 것을 목표로 만들어지는 것은 아닙니다. 일부는 식이요법 조언, 피트니스 계획을 제공합니다.

다른 사람들은 내셔널 지오그래픽의 아인슈타인 봇과 같은 인식 캠페인을 수행합니다. 이 로봇은 단순히 네트워크의 쇼 "천재"를 위한 프로모션으로 만들어졌습니다.

사용자와 대화하는 것뿐이었지만 ROI는 사용자 참여를 유지하는 데 매우 효과적임을 보여줍니다. 평균적으로 사용자는 6-8분 동안 봇과 채팅하고 그 중 50%가 다시 참여합니다.

마찬가지로 언어 학습 앱인 Duolingo는 사용자가 대화할 수 있는 여러 봇을 만들었습니다. 그러나 그들의 경우에는 단순히 사용자를 참여시키는 것 이상이었습니다. 이 봇은 택시 기사나 경찰관과 같은 가상의 인격을 가지고 있으며 사용자에게 개인적으로 언어 기술을 연습할 수 있는 방법을 제공했습니다.

이것이 초개인화된 마케팅의 예가 아닌 것처럼 보일 수 있지만 봇의 목표가 항상 제품 구매는 아니라는 점을 기억하십시오. Einstein 봇은 브랜드 인지도였으며 Duolingo의 봇은 앱을 보완했습니다. 그리고 일부는 그렇게 복잡하지도 않습니다. 고객의 99%가 단순히 봇으로 패키지를 추적하기를 원하는 경우 패키지를 추적하기만 하면 됩니다. 고객이 지나치게 복잡한 것을 원하지 않는다면 지나치게 복잡하게 만들 필요가 없습니다.

전환율 최적화를 위한 챗봇

챗봇 개인화는 메시징 앱에서 끝나지 않습니다. 일부 비즈니스에서는 실시간 채팅을 사용하는 대신 전환 최적화를 돕기 위해 웹 페이지에 챗봇을 통합했습니다.

잠재 고객의 질문에 답하고 응답에 따라 판매 전화 자격을 부여하는 MongoDB의 이 챗봇을 가져옵니다.

자격이 있는 경우 캘린더 통합을 통해 방문자는 데모에 사용할 수 있는 시간을 선택할 수 있으며 사용 가능한 영업 사원에게 라우팅됩니다.

챗봇으로 온보딩 시퀀스를 설정한 All Chat Solutions의 설립자 Richard McGrath의 또 다른 예를 들어보십시오. 여기에는 봇을 사용하기 전에 답변해야 하는 6개의 질문이 포함되어 있습니다. 그는 말한다 :

지금까지 473명이 온보딩 시퀀스를 시작했습니다. 473명 중 328명(69.6%)이 첫 번째 질문에 답했습니다.

그런 다음 328개 중 267개가 챗봇의 6개 질문에 모두 답변했습니다.

이와 같은 예는 방문자로부터 귀중한 정보를 얻는 챗봇의 기능을 보여줍니다. 거의 확실하게 동일한 응답률을 갖지 않는 6필드 리드 캡처 양식과 비교하십시오.

청중을 참여시키고 콘텐츠를 배포하기 위해 챗봇을 사용하기 시작한 Jay Baer와 같은 다른 사람들은 이미 챗봇에서 비슷한 성공을 거두었습니다. 그는 이메일에 비해 고객이 콘텐츠를 열 가능성이 10배 더 높고 콘텐츠에 참여할 가능성이 5배 더 높다는 사실을 발견했습니다.

마테크 회사인 Segment는 리드 생성 및 검증 전략에 챗봇을 통합했을 때 거의 즉시 이점을 확인했습니다. 불과 몇 주 후, 챗봇은 Segment의 최고의 리드 소스가 되었으며 현재까지 회사의 가장 큰 성장 요인이 되었습니다. ROI와 관련하여 Segment는 참여가 5배 증가하고 전환이 2배 증가했습니다.

챗봇은 지금 어디에 있습니까?

Pegasystems의 챗봇에 대한 연구에 이어 이 회사의 대변인인 Russell Dougan은 "챗봇에 대한 가장 큰 불만은 질문에 효과적으로 대답할 수 있는 스마트하지 못함(27%), 대화의 맥락 부족(24%), [그리고] 인간의 자질이 거의 없는 로봇과 같은 참여(14%).” 전반적으로 챗봇의 미래는 밝아 보이지만 아직 시작 단계에 있는 것 같습니다.

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