고객 유형에 맞는 적절한 사용 사례가 AI 도입의 성패를 좌우할 수 있습니다. 고객 도입 트렌드를 파악하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
CES 2024에서는 많은 기업들이 혁신적이고 가장 적합한 사용 사례를 보여주는 동시에 소비자들의 기술 수용을 유도하는 데 도움이 되는 서비스를 선보이며 제너레이티브 AI가 주를 이뤘습니다. 특히 자동차의 경우, 올해 행사에서는 차량 개인화 및 차량 내 서비스와 같은 소비자 대면 애플리케이션에서 AI의 잠재력에 초점을 맞췄습니다.
생성형 AI 도구와 대규모 언어 모델(LLM)이 인공지능에 대한 접근을 대중화하고 있지만, 자동차 업계에서 이러한 도구의 성공 여부는 적합한 고객 인구 통계에 적합한 AI 통합 사용 사례를 배치할 수 있는 업계의 역량에 달려 있습니다.
2023년 말, SBD Automotive 는 선도적인 사용자 경험 연구 및 선도적인 사용자 경험 연구 및 분석 회사와 제휴했습니다, 펄스 랩스, 와 제휴하여 혁신적인 체험형 소비자 연구를 진행했습니다. 최신 도구를 사용하여 AI, 앱, 웹사이트를 사용하는 참가자의 동영상과 설문조사 응답 데이터를 분석하여 소비자가 자동차 경험과 관련된 일상적인 요구를 해결하기 위해 AI를 사용하는지 파악하는 것이 목표였습니다. 참가자들은 네 가지 주요 자동차 작업에 대해 AI를 사용하는 것과 앱 또는 웹사이트를 사용하는 것을 비교했습니다. 그런 다음 자동차 구매, 계기판 조명 문제 해결, 블루투스 페어링, 장거리 여행 계획 등의 작업을 시도할 때 자동차 애플리케이션에서 AI의 사용 편의성과 신뢰성에 대한 상호 작용과 관점을 분석했습니다.
그렇다면 이 연구를 통해 무엇을 배울 수 있었을까요?
그 결과 오늘날 자동차 소비자들이 AI에 대해 가지고 있는 인식에 대한 5가지 주요 인사이트가 밝혀졌습니다.
아래는 최상위 개요입니다. 사용자 동영상과 풍부한 데이터를 포함한 자세한 내용은 다운로드 가능한 보고서에서 확인할 수 있습니다, 자동차의 AI 미래: 소비자와 대화하는 자동차.
1. 제너레이티브 AI의 수용 장벽이 낮습니다.
설문조사에 따르면 응답자의 28%만이 이전에 자동 사용 사례에 AI를 사용한 경험이 있었지만, 72%는 해당 업무에 대한 사용자 경험을 통해 AI를 사용할 의향이 있다고 답했습니다. AI의 명확성, 간결성, 관련성이 이러한 변화의 주요 영향 요인으로 꼽혔으며, 이는 AI를 통합할 수 있는 여러 사례가 무르익고 있음을 나타냅니다.
2. 사용자들은 속도, 구체성, 개인화된 응답으로 인해 AI를 선호했습니다.
응답자들은 다음과 같은 사례를 꼽았습니다. 상황별/순간별 사용 사례 대시보드 경고등과 같은 시나리오 또는 블루투스 페어링과 같은 간단한 기술 지원을 자동차 상황에서 AI를 활용하고 싶은 가장 큰 사용 사례로 꼽았습니다. 이러한 경우 더 나은 사용자 경험을 제공해야 하는 긴급한 상황과 기술의 빠른 응답 시간이 일치했습니다.
대시보드 표시등 문제 해결을 위해 이해하기 쉬운 시각적 자료로 빠르게 정보를 얻는 Bard 사용자의 사례를 살펴보세요:
3. 사용자들은 AI를 신뢰하는 시점에 대한 감각을 키우고 있습니다.
모든 사용 사례에서 사용 편의성은 높았지만, 위험도가 높은 사용 사례에 대한 신뢰도는 웹사이트와 앱보다 AI가 더 낮게 평가되었습니다.
4. '상황적 신봉자'라는 독특한 고객 인구 통계는 올바른 AI 사용 사례로 사용자의 마음을 사로잡을 수 있음을 보여줍니다.
자동차 사용 사례에서 AI의 경우 설교자(Preacher) 및 반대자(Nay Sayer) 클러스터가 나타날 것으로 예상했지만, 회의론자(Skeptic), 신봉자(Believer) 및 상황적 신봉자(Situational Believer) 클러스터가 등장하면서 고객 클러스터 내 미묘한 차이가 부각되었습니다.
상황적 신봉자는 일부 자동 사용 사례에서는 AI 사용자 경험에 대해 높은 평가를 주었지만 다른 사용 사례에서는 그렇지 않은 참여자였습니다. 이들은 매일 또는 일주일에 여러 번 ChatGPT, Bard, Bing 등과 같은 생성형 AI를 자주 사용했습니다. 엔트리 레벨 차량 구매자의 33%는 상황적 신봉자였으며, 40%는 신차(2023~2024년 모델) 소유자였으며, 성별 분포는 거의 비슷했습니다.
5. 제안형 AI 도구를 구현하고 상황에 맞는 시청각 자료를 삽입하는 양방향 대화를 활용하는 실행은 높은 참여도를 이끌어낼 수 있습니다.
여기서 Bard는 상황에 맞는 메타정보를 더 잘 임베딩하여 응답을 지원하고 고객 경험을 지원했습니다.
궁극적으로 가장 적합한 사용 사례를 올바르게 실행하는 것이 자동차 분야에서 제너레이티브 AI의 성공에 중추적인 역할을 할 것입니다.
다음 단계는 무엇인가요?
전반적으로 이 연구 결과는 고객 도입 동향을 면밀히 파악하고 AI에 대한 과대 광고가 강력하고 철저한 구현 로드맵으로 적절히 전환될 수 있도록 해야 할 필요성을 보여줍니다. 이를 통해 고객에게는 진정한 가치를 제공하는 동시에 OEM에게는 확장성과 수익성을 유지할 수 있습니다.
무료 보고서를 다운로드하고 전문가 브리핑을 예약하여 SBD Automotive & 펄스 랩에 참여하세요.
또한, SBD Automotive 및 Pulse Labs는 다음과 같은 방법으로 이 여정을 함께할 수 있습니다:
소비자 경험을 AI 전략의 중심에 놓을 수 있도록 지원합니다.
고객을 위한 올바른 사용 사례와 AI 경험 제공을 파악하는 작업을 지원합니다.
자동차의 AI 미래 다운로드 소비자와 대화하는 자동차