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강동호 EY컨설팅 파트너


디지털 기술의 급속한 발전은 새로운 서비스를 탄생시켰을 뿐 아니라, 고객의 기대 수준까지 근본적으로 바꿔 놓았다. 이제는 제품의 품질만으로는 차별화가 어려운 시대다. 기업은 더 이상 제품 중심의 사고에 머무를 수 없으며, 고객 중심의 전략적 접근을 통해 경쟁 우위를 확보해야 하는 환경에 직면해 있다. 이 중심에 있는 것이 바로 ‘데이터 기반 고객경험관리(Customer Experience Management, CXM)’다.
데이터 기반의프리닥스
CXM은 단순히 고객을 이해하는 수준을 넘어, 고객이 기업과 만나는 모든 여정을 데이터화하고, 이를 기반으로 인사이트를 도출해 고객에게 제공하는 전반적인 경험을 체계적으로 설계·관리하는 일이다. 고객이 제품을 탐색하고, 구매하며, 피드백하는 모든 접점에서 발생하는 데이터는 기업의 자산이 되고, 그 접점의 상호작용을 분석해 고객 만족도와 충성도를 높이는 것동양물산 주식
이 핵심 목표다. 결국 고객 경험을 정교하게 설계하는 기업이 매출과 성과를 주도하게 되는 것이다.
과거 전통 마케팅은 고객에게 ‘어떤 메시지를 전달할 것인가’에 집중했다면, 데이터 기반의 CXM은 ‘무엇을 경험하게 할 것인가’에 집중한다. 특히 단순히 고객 반응을 수집하는 수준을 넘어 고객의 행동 이면에 있는 니즈를 실시간으로 파악하고, 인터넷백경
실질적인 인사이트를 도출해 경험 자체를 끊임없이 최적화하는 체계로 진화하고 있다.
 데이터 기반 CXM은 기존 마케팅과 무엇이 다른가?
첫째, 고객의 관심사와 반응 데이터를 기반으로 보다 정밀하게 대응할 수 있다. 고객 여정 전반에 걸쳐 다양한 접점에서 발생하는 행동 데이터를 설계·수집하면, 고객의 경험 단계와 특성에 맞야마토
춘 맞춤형 대응이 가능해진다.
둘째, 초개인화된 맞춤형 경험을 제공한다. 모든 고객에게 동일한 메시지를 전달하던 시대는 지났다. 고객 이력 데이터를 기반으로 세분화 및 군집화하고, AI 기술을 활용해 고객 특성에 최적화된 커뮤니케이션 전략을 설계하면 경험의 밀도와 충성도를 높일 수 있다.
셋째, 기술 발전을 통해 데이터 릴게임 다빈치
기반 CXM의 정교함과 효율성을 모두 끌어올릴 수 있다. 특히 AI와 같은 최신 기술을 CXM과 접목함으로써 대규모 데이터를 실시간 분석하고, 인사이트를 자동 도출하는 등 고객관리 전반의 업무 혁신이 가속화되고 있다.
 효과적인 데이터 기반의 CXM 실행을 위한 세 가지 전략
고객경험의 중요성에 대한 인식은 높아지고 있지만, 단순히 시스템을 도입하거나 일회성 캠페인을 운영하는 것만으로는 데이터 기반의 CXM이 효과적으로 작동하지 않는다. 성공적인 실행을 위해서는 다음 세 가지 전략적 접근이 필요하다.
첫번째는 관리 대상 고객경험의 범위와 데이터를 확장하는 전략이다. 데이터 기반의 CXM은 애자일한 접근 방식으로 시작하면서 점진적으로 고객 여정 전반을 포괄해야 한다. 초기에는 핵심 고객관리 영역에 집중하되, 브랜드 웹사이트, 모바일 앱, 이커머스 플랫폼, SNS, 광고 채널, 고객센터 등 주요 디지털 접점에서의 행동 데이터를 일관되게 수집하고 통합해야 한다. 관심 상품, 콘텐츠 반응, 채널 이용 이력 등 세부 데이터까지 정교하게 설계·관리하는 것이 필수적이다.
두번째 전략은 고객 중심의 성과 측정 체계를 통해 평가하고 고도화하는 것이다. 매출이나 클릭 수 같은 단편적인 지표만으로는 데이터 기반 CXM의 성과를 제대로 평가할 수 없다. 고객 전략 목표 달성 수준, 재방문율, 우량 고객 이탈률, 고객 등급 포트폴리오의 질적 변화 등 정량적·정성적 지표를 복합적으로 측정해야 한다. 고객은 명시적인 피드백보다 행동으로 말하는 경우가 많기 때문에, 고객의 행동 데이터를 통해 암묵적인 니즈와 불만을 해석할 수 있는 분석 체계가 병행되어야 한다. 이를 바탕으로 서비스와 콘텐츠를 리뉴얼하고, 고객 세그먼트별 또는 개별 고객을 대상으로 한 초개인화 전략을 설계, 운영하는 것이 중요하다.



고객 중심의 성과측정을 통한 고객경험 리뉴얼 프레임 / 출처=EY컨설팅


마지막은 AI 기반 피드백 체계를 통해 고객경험 모니터링을 자동화하는 전략이다. 대시보드 중심의 전통적 모니터링은 분석가의 해석에 의존할 수밖에 없고, 많은 리소스를 필요로 한다. 반면 최근에는 AI를 ‘지표 기반 분석 에이전트’로 학습시켜, 고객 중심 지표의 실시간 변화를 감지하고 특정 임계값을 넘는 변화가 발생하면 고객의 행동 데이터를 바탕으로 원인을 분석해 자동 리포트를 생성하는 방식이 확산되고 있다. 이 방식은 지나치게 많은 대시보드를 구축하느라 낭비되는 리소스를 줄이는 동시에, 고객경험상의 이상 징후를 조기에 포착하고 구체적인 실행 가이드를 제공하는 데 효과적이다.
AI의 급속한 발전과 정보의 홍수 속에서, 많은 기업들이 앞다투어 AI 기술을 도입하고 있다. 그러나 AI 에이전트의 도입이 곧 성과를 보장하는 것은 아니다. 진정한 성공의 열쇠는 AI 도입 이전에, 고객 중심의 데이터 자산이 얼마나 양질로 축적되어 있느냐에 달려 있다. 정제되지 않은 데이터는 아무리 뛰어난 알고리즘이라도 무용지물이다.
데이터 기반의 CXM은 단기간에 투자대비수익(ROI)를 내는 전술이 아니라, 기업의 체질을 바꾸는 전략이다. 결국 장기적인 안목으로 데이터 인프라를 정비하고 고객 중심의 실행 체계를 성실하게 쌓아온 기업만이 AI를 통해 진정한 경험 혁신을 이룰 수 있을 것이다. 지금이야말로 우리 기업들이 자사의 데이터 성숙도를 진단하고, 고객경험을 새로운 성장의 지렛대로 삼기 위한 전략적 점검에 나설 때다. 고객은 더 이상 제품이 아닌 경험에 반응하고, 그 경험은 데이터 위에 설계된다. 데이터 기반 CXM의 혁신은 단지 마케팅 영역이 아니라, 기업의 지속가능한 성장을 좌우하는 핵심 경쟁력이 될 것이다.