AI 도입, 비용 절감보다 고객 가치 중심 경영이 우선입니다

주장기업이 인공지능(AI)을 도입할 때 비용 효율성만을 최우선 목표로 설정하면 장기적인 고객 가치가 훼손됩니다. 개별적인 의사결정은 합리적으로 보일지라도, 이러한 결정이 누적되면 고객 기반이 서서히 무너집니다.

팩트베인앤컴퍼니(Bain & Company)의 사례 연구에 따르면, 한 통신사 고객은 휴대폰 초기화 후 본인 인증 문제로 챗봇과 상담했으나 해결하지 못했습니다. 상담원과 연결된 이후에도 서비스 복구에 실패하여 매장을 직접 방문해야 했으며, 현장 기술자는 5분 만에 문제를 해결했습니다.

교차검증챗봇과 상담원은 각자 설계된 목표인 '셀프 서비스 유도'와 '매뉴얼 준수'를 충실히 수행했습니다. 시스템은 개별적으로는 최적화되었으나, 고객의 실제 문제 해결이라는 가치 창출에는 실패했습니다.

팩트퀄트릭스(Qualtrics)의 제이슨 메이너드 최고경영자는 기업이 고객 피드백을 수집하고 통찰을 생성하는 데 막대한 투자를 한다고 지적했습니다. 그러나 이러한 정보가 실제 고객 경험을 개선하는 의사결정으로 이어지는 경우는 드뭅니다.

주장경영진은 단기적인 손익계산서상의 비용 절감에 집중하느라 장기적인 고객 이탈이나 가치 하락을 간과합니다. 이러한 경영 시스템은 잘못된 학습을 유도하며, 결국 성장을 저해하는 악순환을 만듭니다.

팩트AI는 기존의 경영 논리를 더 빠르고 일관되게 적용함으로써 문제를 악화시킵니다. 비용 절감을 목표로 하는 시스템에 AI를 도입하면, 고객의 불편은 무시된 채 비용 효율성 지표만 개선되는 현상이 발생합니다.

주장기술을 문제 해결의 도구로 삼는 경영 철학의 변화가 필요합니다. 부킹 홀딩스(Booking Holdings)는 AI를 비용 절감이 아닌 고객 관계 가치를 높이는 수단으로 활용합니다.

팩트부킹 홀딩스는 AI를 통해 고객 문제 해결의 정밀함과 공감 능력을 높이는 데 집중했습니다. 이러한 전략을 통해 지난 한 해 동안 예약 건수가 두 자릿수 성장했음에도 불구하고, 예약당 고객 서비스 비용을 약 10% 절감했습니다.

주장기업은 고객 피드백 시스템과 재무 관리 시스템을 연결하여 운영 결정이 고객 기반의 미래 가치에 어떤 영향을 미치는지 정밀하게 파악해야 합니다. 분석 프레임워크가 없는 상태에서의 AI 도입은 잘못된 목표를 더 빠르게 최적화할 뿐입니다.

출처https://www.bain.com/insights/when-ai-optimizes-the-wrong-thing/ 및 베인앤컴퍼니(Bain & Company) 발행 보고서.