데이터를 학습해 개인 행동을 예측하는 머신러닝ML, Machine Learning 기술은 작업을 효과적으로 실행해 수익을 개선하는 것으로 알려졌다. 그렇다면 이 기술이 고객 경험도 개선할 수 있을까?
ML 기술은 개별 고객에 대해 실행 가능한 예측을 생성한다. 이 예측을 바탕으로 각 고객에 대한 서비스 제공 방식을 정하는데 도와준다. 응답 가능성이 높은 고객을 대상으로 마케팅 메시지를 보내거나, 사기 가능성이 높은 신용카드 거래의 승인을 거절할 수 있다. 또 수신함에서 스팸 메일을 삭제하고 고객 취향에 잘 맞는 숙소(에어비앤비), 검색 결과(구글), 원하는 상품(아마존이나 넷플릭스) 또는 이성 파트너(매치닷컴)를 알려준다.
이런 확실한 장점에도 ML은 아직까지 광범위하게 확산되지 못했다. 핵심 기술에만 주목하다 보니 현장에서 얻을 수 있는 실질적 가치는 알려지지 않았다. 그 결과 ML 프로젝트 대부분이 의도했던 상업적 효과를 얻는 데 실패했다. 그러나 최근 들어 ML 기술이 수익을 가져올 뿐만 아니라 고객 경험에도 영향을 미친다고 인식하는 의사결정자가 많아지면서 앞으로 ML 기술은 더욱 빠르고 광범위하게 활용될 전망이다.
