은행뿐만 아니라 모든 산업 분야에서 Elastic으로 개인화 지원 가능

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찾고 있던 바로 그 무언가가 여러분 앞에 제시되는 순간을 생각해 보세요. 신뢰하는 회사가 를 아는 것처럼 느껴지는 순간은 상거래에서는 너무 드물게 발생합니다. 그리고 물론, 엉뚱한 것이 제시되면 반대로 불쾌한 느낌을 받을 수도 있습니다. 하지만 제대로 된다면 고객과의 관계를 공고히 하고, 고객이 마땅히 받아야 할 서비스를 받고 있다는 느낌을 강화해 줍니다.

이를 다른 방향에서 생각해 봅시다. 회사에서 고객에게 이와 같은 맞춤형 경험을 제공하도록 지원하려면 어떻게 해야 할까요?

업계의 전문가인 여러분은 개인 맞춤 서비스가 어떻게 이루어지는지, 그리고 왜 회사들이 고객을 위한 개인 맞춤형 오퍼에 많은 가치를 두고 있는지 잘 알고 계실 것입니다. 그러나 개인 맞춤 서비스를 실현하는 데 필요한 막대한 양의 데이터를 모든 조직이 손쉽게 이용할 수 있는 것은 아닙니다. 그리고 데이터를 보유하고 있더라도, 데이터에 액세스하거나 처리할 수 있는 능력이 없을 수 있습니다. 물론, 이미 Elastic을 사용하고 있다면 가능하겠죠.

은행 및 결제 분야에서 디지털 고객 경험이 중요한 투자 영역이 된 지는 10년이 넘었습니다. 그러나 업계의 복잡성과 규제가 심한 특성 때문에 온라인 채널은 기본 보안, 규정 준수 및 고객 요구사항을 충족하는 데 주요 초점이 맞춰져 있었습니다.

하지만 이제 개인 맞춤 서비스가 주요 과제가 되고 있습니다. 금융 기관들은 고객의 고유한 재정적 요구에 부응하는 여정을 제시할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 즉, 적절한 상호 작용을 통해 적절한 콘텐츠 또는 서비스를 적시에 제공하는 것입니다.

이를 위해서는 데이터 활용이 꼭 필요합니다. 그리고 다른 대부분의 산업보다 금융 제공업체는 개인화를 추진할 수 있는 풍부한 고객 데이터 요소를 보유하고 있습니다. 예를 들어, 은행 및 결제 고객은 계좌를 개설할 때, 계좌 잔고와 자산 가치가 변동할 때, 일상적인 거래에서 금융 기관과 귀중한 정보를 공유하게 됩니다. 고객은 결제 앱부터 서드파티 웹사이트, 세무 및 재무 계획 소프트웨어에 이르기까지 은행 업무 전반에 걸쳐 다양한 디지털 접점을 통해 금융 데이터에 액세스하고 있습니다. 은행은 이러한 데이터를 사용하기만 하면 고객이 누구이며 어떤 금융 상품 및 서비스가 필요한지를 명확하게 파악할 수 있습니다.

데이터가 존재해도 개인 맞춤형 서비스가 어려운 이유

Deloitte에 따르면, 고객의 30%만이 은행이 서비스 제품을 개인에게 맞게 제공하는 것으로 생각한다고 합니다. 은행의 당면 과제 중 하나는 내부 및 외부 소스에서 필요한 실시간 정형 및 비정형 데이터를 통합하고 사용하는 것입니다. 이를 실현하기 위해서는 공급업체가 데이터를 원활하게 처리, 수집 및 자주 업데이트할 수 있도록 통합 데이터 인프라를 구성해야 합니다. 더 나은 데이터 액세스를 통해 은행 및 결제 제공업체는 데이터 분석, 행동 과학 및 문화기술지 연구와 같은 전략을 사용하여 고객을 더 잘 공략할 수 있습니다.

Elastic이 개인화를 지원하는 방법

Elastic을 통해 은행과 결제 회사는 사일로화된 데이터 구조를 통합하여 단일 리포지토리나 통합 구조가 없는 경우에도 수십 년 분량의 데이터를 상호연결할 수 있습니다. Elastic은 빠른 검색, 미세 조정된 정확도, 쉽게 확장할 수 있는 강력한 분석을 위해 데이터를 중앙 집중식으로 저장하므로, 기술 및 비기술 기능을 이용해 개별 요구에 따라 고객에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있습니다. 다음은 Elastic이 개인화 전략을 지원하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

고객 360도 참여 시스템

Elastic은 직원을 위한 맞춤형 애플리케이션 경험을 제공하도록 지원하고 있습니다. Elastic의 솔루션은 고객 정보, 트랜잭션, 여정, 선호도 등을 참조하는 데이터를 취합하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터를 Elastic에서 시각화하거나 사용자 지정 UI에 적용할 수 있습니다. Elastic은 서비스 팀, 영업 팀 및 마케터에게 보다 친밀한 고객 여정을 촉진할 수 있는 적절한 인사이트를 제공합니다. 제품 개발 팀은 솔루션을 추가로 맞춤화할 수 있고 비즈니스 관리자는 GTM(시장 진출) 전략에 활용할 수 있습니다.

예를 들어, RBC가 어떻게 Elastic을 활용하여 고객 프로필과 주요 제품 정보를 실시간으로 연결하는지 알아보세요.

맞춤형 웹사이트 및 애플리케이션 검색 경험

개인 맞춤형 검색 경험은 고객의 질문에 답하는 것을 넘어 고객의 의도를 파악하고 비즈니스 확장 기회로 이끕니다. 강력한 인앱 검색 기능은 고객 정보를 활용하여 고객에게 대출 금리, 부동산 계획 서비스 및 신용카드 보상과 같은 제품을 알리는 맞춤형 리소스를 제공합니다.

탁월한 정확도 또한 고객이 자신의 언어로 정보를 찾는 데 도움이 됩니다. Elastic Enterprise Search를 사용하면 새로운 검색 경험을 쉽게 설정할 수 있으며, 금융 서비스 팀이 글로벌 정확도 조정, 쿼리 시간 미세 조정, 자연어 처리와 같은 구성 가능한 기능을 이용하여 고객에게 매우 정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 고객이 검색을 어떻게 진행하든 자신에게 맞춤화된 답을 찾을 수 있습니다.

또한 Elastic은 사용자의 검색 활동을 기반으로 한 강력한 분석 및 시각화를 제공하여 다양한 인사이트를 지원합니다. 예를 들어, 데이터는 고객 지원 콘텐츠의 차이를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 새로운 사용 방법과 도움말 자료를 제작하여 지원 비용을 낮추고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

탐지 및 예측에 도움이 되는 수백만 달러 가치의 머신 러닝

Elastic은 PSCUSoftbank와 같은 고객이 입증한 바와 같이 사기 담당 팀을 위한 탁월한 엔진 및 협업 도구를 제공합니다. 이들 고객은 트랜잭션 이상 징후를 발견함으로써 사전 예방적으로 수백만 달러를 절약할 수 있었습니다. 이와 동일한 엔진을 사용하여 재정 계획을 수립할 수도 있습니다.

Elastic 머신 러닝은 인사이트를 향상시켜 고객과의 접촉을 강화합니다. 금융 서비스 제공업체는 고객 프로필을 토대로 Elastic을 통해 ML 기반의 개인화된 검색 제안, 결과, 가상 지원을 제공할 수 있습니다. 예측 분석은 금융 서비스 기관이 고객이 지원을 필요로 하거나 새로운 제품에 관심이 있을 만한 때를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 강력한 분석 및 시각화 기능을 통해 팀은 웹사이트 및 기술 자료에서 활동을 측정, 모니터링 및 분석하여 문제를 신속하게 해결하고 고객 동향을 따라갈 수 있습니다. 기관들은 고객의 행동에서 얻은 인사이트를 사용하여 전체 수준이 아니라 개별적으로 안전하게 고객의 요구를 이해할 수 있습니다.

금융 기관은 개인화 전략 개발에 Elastic을 활용함으로써 데이터를 통합하여 고객 맞춤형 서비스와 솔루션을 제공할 수 있습니다. 개인화는 혁신적인 신제품과 수익 기회 증가로 이어질 수 있습니다. 하지만 더 중요한 것은 Elastic을 사용하여 올바르게 개인화를 수행하면 고객과 신뢰 확보라는 한 단계 더 발전된 관계를 얻을 수 있다는 점입니다.

Elastic이 금융 서비스 고객이 가치를 창출하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보려면 포지셔닝 문서를 다운로드하세요.

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