AI 중심 세상에서의 고객 경험 현황
지속적으로 진화하는 고객 경험
AI가 데이터에서 전달에 이르는 모든 단계에서 고객 경험을 최적화하는 방법을 살펴보세요.
개요
Adobe는 2025년 AI 중심 세상에서의 고객 경험 현황 연구를 위해 9개 지역과 8개 소비자 주도 산업의 고위 임원 3,400명 이상을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 이를 통해 조직이 고객 경험의 급격한 변화와 빠른 AI 혁신 및 트랜스포메이션에 어떻게 대응하고 있는지 파악하고자 했습니다.
고객의 기대치 상승, 집중력 저하, AI의 급속한 발전 등으로 고객 경험은 더욱 빠르게 변화하고 있습니다. 고객 행동, 채널, 툴이 끊임없이 변화하고 혁신하는 지금, 고객 경험 과제는 종착점이 없는 지속적인 여정입니다.
이 보고서에서는 4가지 핵심 주제를 중심으로 고객 경험 트랜스포메이션 추진 현황을 살펴봅니다.
LLM 기반의 정보 검색에 따른 고객 여정의 변화
더 나은 개인화를 위한 데이터 현대화
고객 기대를 충족하기 위한 질 높은 대규모 콘텐츠의 빠른 제공
최적의 에이전틱 AI 도입 시기
"빠르게 변화하는 오늘과 같은 환경에서 성공하려면 최신 플랫폼과 툴만으로는 부족합니다. 올바른 구조를 구축하고, 협업을 촉진하며, 팀이 빠르고 자신 있게 업무를 추진하도록 지원해야 합니다. AI는 이러한 여정의 기폭제가 되어 혁신을 가속화하고, 더 스마트한 의사결정을 지원하며, 끊임없는 변화에 직면한 조직이 민첩성을 유지하도록 돕습니다. 성공하는 기업은 트랜스포메이션을 계속되는 여정으로 여깁니다. 그리고 이 여정은 민첩성, 신뢰, 결과에 대한 끊임없는 집중을 요구합니다."
Christopher Young
Adobe 글로벌 업계 전략 부문 수석 디렉터
LLM, 브랜드 발견의 새로운 관문
브랜드를 발견하는 방식이 5년 전과는 완전히 달라졌습니다. 고객 여정이 더욱 분산되고 기대치는 높아지는 가운데, AI는 고객이 브랜드를 검색하고, 탐색하고, 연결하는 방식의 출발점을 근본적으로 바꾸고 있습니다.
고객 여정 출발점의 혁신적인 변화
오늘날 고객 여정은 여러 갈래로 나뉘고, 순환하고, 다시 결합됩니다. 단순한 선이라기보다는 그래프에 가깝습니다. Adobe 연구에 따르면 구매자들은 구매를 결정하기 전에 다양한 채널에서 평균 일곱 번의 의미 있는 상호작용을 경험합니다. 제품 페이지와 가격 비교, 리뷰와 Reddit 스레드, 인플루언서 영상, 매장 진열대 등을 자유롭게 오가며 탐색합니다. 고객은 다양한 디바이스를 사용하며, 자신이 어떤 디바이스를 사용하든 즉각적인 응답과 모바일 우선 경험, 그리고 모든 접점에서 일관된 메시지를 원합니다. 이를 충족하지 못하는 브랜드는 고객의 마음에서 멀어질 수밖에 없습니다.
많은 브랜드가 이러한 변화와 요구에 대응하기 시작하면서 더욱 큰 변화가 일고 있습니다. AI가 브랜드 발견의 출발점 자체를 바꾸며 여정이 시작되는 방식과 고객의 신뢰를 얻는 지점을 새롭게 정의하고 있는 것입니다.
"현대의 쇼핑객은 정해진 단일 경로를 따르지 않습니다. 여러 여정을 동시에 진행하죠. 우리는 모바일을 획기적인 혁신으로 여기고 있으며, AI는 지금껏 본 적 없는 최대 변수입니다."
최고 디지털 책임자
새로운 검색창이 된 AI 대화
AI 기반의 검색 및 발견은 제품과 브랜드 경험을 빠르게 변화시키고 있습니다. 고객은 검색창에 키워드를 입력하는 대신, 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 AI 어시스턴트와 대화합니다. 방대한 양의 텍스트와 언어로 학습한 LLM은 자연스러운 응답을 생성하는 고급 AI 시스템입니다. ChatGPT, Gemini와 같은 툴은 이미 사람들이 정보를 찾는 방식을 바꾸고 있습니다.
예를 들어, 소비자는 LLM에 "200달러 미만의 최고 가벼운 20리터 등산 배낭은 뭐야?"라고 물어보고 맞춤형 추천을 받습니다. 직원은 "북미 지역의 지난 분기 고객 유지율 수치를 보여줘"라고 요청하면 단 몇 초 만에 정확한 데이터를 보고서로 가져올 수 있습니다.
이는 브라우저에 검색창이 도입된 이래 검색 영역에서 가장 혁신적인 변화입니다. Adobe 연구에 따르면 현재 전 세계 유기적 B2C 검색의 단 1%만이 LLM을 통해 수행되고 있지만, 이 수치는 2027년까지 20%로 급증할 것입니다(그림 1). 사용자의 질문 방식을 반영하는 자연스럽고 신뢰성 있는 콘텐츠를 제작하는 브랜드는 LLM의 발견 가능성과 신뢰를 얻게 될 것입니다.
그림 1: LLM 기반 유기적 B2C 검색의 현재 및 예상 규모
신뢰성 입증으로 발견 가능성 향상
LLM은 질문에 답할 때 인용이 가능한 신뢰할 만한 출처를 찾습니다. 따라서 신뢰성 지표와 신뢰 신호는 콘텐츠 표면화에 필수입니다. 명확한 저자 정보, 일관된 브랜딩, 정확한 정보, 표면적인 답변을 넘어서는 콘텐츠 등은 브랜드의 신뢰성을 입증하는 데 도움이 됩니다.
연구 결과에 따르면 조직의 91%가 LLM 검색의 영향을 고려하고 있습니다. 이는 이러한 변화가 고객 경험에 얼마나 혁신적인지를 말해줍니다. 업계를 리드하는 선도적인 조직들은 AI 시스템이 LLM 기반 검색에서 출처 노출을 결정하는 방식에 맞춰 다양한 신뢰 신호(명확한 저자 정보, 일관된 브랜딩, 정확한 정보 등)를 강화하고, 질문 중심의 콘텐츠를 제작하여 대응하고 있습니다(그림 2). 하지만 AI가 검색 및 발견 방식을 혁신하고 있음에도, 고객의 가장 깊은 신뢰는 여전히 다른 고객과의 상호작용에 기반합니다.
그림 2: LLM 기반 검색 전환에 대응하는 조직의 전략
고객 간 상호 신뢰를 중시하는 고객
지난 2년 동안 고객은 구매를 하기 전에 다른 사용자의 리뷰와 사용 후기를 72%, 인플루언서 콘텐츠를 69% 더 많이 살펴봤습니다. 이는 그 어느 때보다 더 많은 콘텐츠에 참여하고 있다는 명확한 신호입니다(그림 3). 고객은 유려한 마케팅보다 다른 고객의 의견과 진정성 있는 목소리를 훨씬 더 신뢰합니다.
구매자가 개인적인 경험과 전문가 조언을 아우르는 신뢰할 만한 정보를 찾으면서, 인플루언서 콘텐츠와 사용자 생성 콘텐츠(UGC)가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 성공하는 브랜드는 이러한 흐름을 활용하여, 고객의 의견에 맞서기보다는 오히려 이를 신뢰할 수 있는 목소리로 증폭시킵니다. 제품 페이지에 리뷰를 노출하고, 소셜 채널에 고객 후기를 통합하며, 결제 단계뿐만 아니라 여정 전반에 걸쳐 UGC를 강조합니다.
그림 3: 정보를 얻기 위해 구매 전에 살펴보는 주요 콘텐츠(2023년~2025년)
핵심 키워드
AI 기반의 발견 가능성
AI가 고객이 브랜드를 찾고 신뢰하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이제 콘텐츠는 인간과 에이전트 모두가 쉽게 읽을 수 있도록 구조화되어야 합니다.
- 질문에 직접 답하고 에이전트가 읽을 수 있도록 구조화된 AI 기반 콘텐츠를 제작하세요.
- 명확한 저자 정보, 일관된 브랜딩, 대화형 발견 방식을 추적하는 분석을 통해 신뢰 신호를 강화하세요.
- 리뷰를 적극 활용하고, 진심으로 제품을 선호하는 인플루언서와 협력하고, 커뮤니티 기반의 UGC(사용자 생성 콘텐츠)에 투자하여 진솔한 사용자 경험을 극대화하세요.
- 모든 채널 특히, 모바일 환경에서 명확한 응답 기준을 통해 일관된 고객 경험을 제공하세요.
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AI 속도에 발맞춰 콘텐츠 확장
생성형 AI는 프롬프트만으로 텍스트, 이미지, 영상, 오디오를 즉시 구현하여 콘텐츠 제작, 확장, 전달 방식을 완전히 혁신하고 있습니다. 이를 통해 속도와 개인화라는 이점을 얻을 수 있지만 워크플로우, 거버넌스, 품질에 대한 새로운 해결 과제가 따릅니다.
대규모 콘텐츠 제작 및 품질 유지
콘텐츠 수요가 공급 능력을 초과하는 상황에서, 브랜드는 규정 준수와 브랜드 안전 기준을 도입하여 대규모 콘텐츠 운영에 대비하고 있습니다(그림 4). 기업은 생성형 AI를 통해 더 많은 콘텐츠 버전을 빠르게 제작하고, 고객에게 관련성 높은 개인화된 경험을 대규모로 제공할 수 있도록 팀을 지원하고 있습니다. 하지만 브랜드 무결성 유지라는 숙제가 남습니다.
팀은 여전히 에셋을 처음부터 다시 만들어야 하는 경우가 많습니다. 이는 모듈형 시스템을 중심으로 워크플로우를 재구성하고 콘텐츠를 재사용 가능한 구성 요소로 나누는 방법으로 해결할 수 있습니다. 내장된 브랜드 및 승인 기준과 확립된 검토 프로세스를 통해, 생성형 AI 도입은 더욱 빨라질 것입니다.
그림 4: 브랜드의 콘텐츠 운영 영역별 준비도(향후 24개월)
얼리 어답터의 이점
얼리 어답터(개념 증명을 실행 중인 19%와 배포를 확장 중인 11% 포함)는 이미, 크리에이터와 AI를 결합한 하이브리드 모델에 대한 실험 및 검증에 나섰습니다. 실제로 업무 처리 속도, 개인화, 운영 효율성이 향상됐다고 보고합니다. 소규모 활용 사례만으로도 사람과 AI가 새로운 방식으로 협업하는 미래의 기회와 그로 인한 경제적 영향을 이해할 수 있습니다.
그림 5: 콘텐츠 제작에 대한 생성형 AI 도입 현황
경제적 기회
생성형 AI는 이를 실무에 적용하는 조직의 콘텐츠 운영을 변화시키고 있습니다. 파일럿 단계를 넘어 생성형 AI를 배포하는 기업은 다음과 같은 측정 가능한 성과를 거두고 있습니다.
에셋당 비용 절감
콘텐츠 처리량 증가
출시 기간 단축
품질 관리 비용 증가
전환율 증가
거버넌스, AI 성공의 기반
AI 콘텐츠 생성에서 가장 어려운 부분은 신뢰입니다. AI는 제작 속도를 높이지만, 정확성이나 규정 준수를 확신할 수 없다면 의미가 없습니다. 얼리 어답터들은 진정한 해결책이 거버넌스라는 것을 깨닫고 있습니다. 이들은 사실 확인, 저작권 검사, 표준 템플릿 등 적절한 가이드라인을 워크플로우에 직접 내장함으로써 검토 시간을 줄이고 신뢰할 수 있는 AI 결과물이 되도록 하고 있습니다.
기존 콘텐츠 시스템과 생성형 AI 콘텐츠 작업의 통합에 어려움을 겪고 있다고 응답한 비율
생성형 AI 콘텐츠에 사실적 오류나 허구가 있었다고 응답한 비율
모든 채널에서 관련성 유지
기존 플랫폼은 여전히 중요하지만, 대부분의 조직은 차세대를 정의하는 AI 기반 채널에 준비가 되어 있지 않습니다. 모바일이 가장 명확한 예입니다. 수년간 '모바일 우선' 전략을 추진했음에도 불구하고, 많은 브랜드가 여전히 모바일의 잠재력을 온전히 활용하지 못합니다(그림 6).
인플루언서 에코시스템, AI 기반 발견 등과 같이 빠르게 변화하는 영역에서는 준비 격차가 더욱 큽니다. 이러한 영역에서는 고객 행동이 브랜드 역량보다 빠르게 진화하고 있습니다.
그림 6: 고객 확보를 위한 채널의 중요도와 조직이 해당 채널을 얼마나 효과적으로 활용하는지에 대한 비교
핵심 키워드
규모와 품질의 균형
생성형 AI는 기회인 동시에 압박입니다. 품질 관리와 진정성을 바탕으로 규모를 확장하는 브랜드가 앞서 나갈 것입니다.
- 표준을 유지하면서 콘텐츠를 재사용할 수 있는 모듈형 시스템을 구축하세요.
- 인간의 전문성과 AI를 결합하여 대규모 개인화를 제공하세요.
- 품질, 규정 준수, 브랜드 신뢰를 위한 가이드라인으로 거버넌스를 강화하세요.
- 모바일, 인플루언서 에코시스템, AI 기반 발견 방식을 지속적인 최적화의 우선순위로 다루세요.
여정, 기술, 팀의 현대화
현대의 고객 여정은 그 어느 때보다 복잡해졌지만, 대부분의 조직은 여전히 뒤처진 구조로 대응하고 있습니다. 연구에 따르면 데이터와 기술에 대한 막대한 투자에도 불구하고, 조직의 단절과 스킬 격차로 인해 연결된 경험을 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
마케터의 성과 창출에 대한 압박
마케팅 팀은 성과 지표 달성에 대한 전례 없는 압박을 받고 있습니다. 설문 조사에 따르면 응답자의 97%가 더 높은 효율성을 요구받고 있으며, 이 외에도 다양한 압박에 직면해 있습니다.(그림 7).
- 93%의 조직은 마케팅이 매출과 파이프라인에 직접적으로 기여해야 한다는 기대를 갖고 있습니다.
- 89%의 조직은 마케팅 기술 투자의 우선순위가 매출 영향에 따라 결정된다고 생각합니다.
- 85%의 조직은 마케팅 예산이 브랜드 지표보다 매출에 더 밀접하게 연결되어 있다고 말합니다.
성과에 대한 이러한 인식은 마케터의 역할을 바꾸고 있습니다. 마케터는 효율성과 매출 영향에 대한 책임을 지게 되었고, 이것이 그들의 우선순위라고 느끼는 반면, 브랜드 구축에 대한 투자는 줄어들고 있습니다.
그림 7: 마케팅 부서의 역할 변화 요구에 관한 진술에 동의하는 응답자 비율
개인화를 가로막는 데이터 분산
브랜드는 고객 여정을 중심으로 미래를 구축해야 한다는 데 동의하지만, 실제 실행은 기대에 미치지 못합니다. 연구 결과에 따르면 현재 대부분의 마케팅 구조는 고객 세그먼트(14%)보다 제품(28%)을 우선시하고 있습니다. 반면, 경영진은 압도적으로 고객 세그먼트가 이상적인 모델이라고 말합니다. 이는 통합되고 접근 가능한 데이터 기반이 있어야만 가능합니다. 하지만 대부분의 조직은 여전히 분산된 데이터로 인해 제약받고 있습니다.
고객 정보는 별도의 시스템에 갇혀 있거나 연결되지 않은 팀들 사이에 흩어져 있습니다. 완전히 통합되고 접근 가능한 데이터를 보유한 브랜드는 단 4%에 불과하며, 49%는 부분적인 통합 데이터를 보유하고 있습니다. 실시간에 가까운 데이터로 구성된 단일하고 사용 가능한 고객 프로파일이 없다면 개인화는 수준이 낮고 일관성을 확보하기 어렵습니다.
데이터를 현대화하고 사용 가능하게 구현하면 새로운 기회가 열립니다. 리테일 미디어 네트워크, 데이터 수익 창출, AI 기반 서비스 모두 통합을 필요로 합니다. 하지만 대부분의 조직은 이러한 통합의 실행 역량이 부족합니다. 이로 인해 데이터 성숙도가 높은 경쟁업체들이 막대한 가치를 선점하게 됩니다. 이 격차를 해소하지 못한다면 고객이 기대하는 시의적절한 실시간 콘텐츠 제공은 실현할 수 없습니다.
기술 신뢰도의 격차
개인화는 통합 관리 없이는 성과를 낼 수 없습니다. 통합 관리란 전체 여정에 걸쳐 접점을 조정하는 능력입니다. 대부분의 브랜드는 사용 중인 툴이 목표 달성에 도움이 된다고 신뢰하지 않습니다. 연구에 따르면 AI 기반 고객 경험이 가속화되면서, 조직은 현재의 플랫폼이 향후 24개월 동안 자사의 요구사항을 충족할 것이라고 확신하지 못합니다. 측정 플랫폼을 신뢰하는 경영진은 28%에 불과하고, 개인화 및 추천 엔진을 신뢰하는 경영진은 21%, 자사의 여정 통합관리 플랫폼이 성과를 낼 것이라고 믿는 경영진은 단 15%입니다(그림 8).
신뢰할 수 있는 통합 관리가 없다면 마케팅을 실질적인 결과와 연결하고, 가치를 증명하며, 고객 기대에 부응하기가 더 어려워집니다. 브랜드는 현재의 기술 스택을 점검하고, 무엇을 업그레이드할 수 있는지, 무엇을 통합할 수 있는지, 경쟁력을 유지하기 위해 어떤 격차를 해소해야 하는지 질문해야 합니다. 트랜스포메이션을 최대한 활용할 수 있는 직원과 구조를 갖추고 있는지도 살펴봐야 합니다.
그림 8: 현재의 플랫폼이 향후 24개월 동안 자사의 요구사항을 충족할 것이라고 믿는 경영진의 비율
직원 역량 업그레이드
기술 업그레이드는 성공의 절반에 불과합니다. 경영진은 트랜스포메이션의 가장 큰 장벽으로 기술적 문제보다 조직 및 인재 문제를 지속적으로 꼽고 있으며, 부서 간 장벽을 허물고 현대적 역량을 갖춘 인재를 찾거나 유지하는 것을 최우선 과제로 삼고 있습니다. 문제는 불일치입니다. 리더들은 올바른 비전을 가지고 있을 수 있지만, 현장에서는 여전히 부서별 기능과 상충하는 성과 지표로 인해 팀이 분열되어 있습니다.
새로운 기술의 가치를 실현하려면 구조적 변화와 현대적인 인재를 바탕으로 부서 간 협업이 필요합니다. 적절한 인재와 팀 설계 없이는 최첨단 플랫폼도 기대하는 성과를 낼 수 없습니다.
"기술적 혁신에 상응하는 조직적 변화가 따르지 않으면 실패할 수밖에 없다는 것을 뼈아픈 경험으로 배웠습니다. 아무리 정교한 마케팅 플랫폼을 구현하더라도, 서로 다른 우선순위를 추구하는 부서 간 단절에 머물러 있다면 잠재력을 실현할 수 없습니다."
최고 전략 및 디지털 책임자
모든 요소 통합
목표와 실행 사이의 격차는 실제로 존재합니다. 아무리 혁신적인 기술과 데이터 개선이 뒷받침된다 해도 적합한 인력과 팀 구조 없이는 성과를 내기 어렵습니다. 현대적 역량을 갖춘 인력 배치, 단절 해소, 고객 중심 팀 구축을 통해 이러한 격차를 없애는 기업이 마케팅을 지속 가능한 성장 엔진으로 발전시킬 것입니다.
그림 9: 향후 12개월 동안 마케팅에 예정된 변화
핵심 키워드
복잡성에서 명확성으로 전환
트랜스포메이션을 추진하려면 새로운 기술을 넘어 팀, 데이터, 측정 프레임워크를 연계하는 방법을 혁신하여 일관된 고객 경험을 제공해야 합니다.
- 기술 스택을 단순화하고, 전체 여정을 연결하는 통합 관리 툴을 우선시하세요.
- 최신 기술을 갖춘 인재를 채용하고 인센티브를 고객 성과에 맞춰 조정하여 단절을 해소하세요.
- 단기 성과만큼 장기적인 관계에도 보상을 제공하여 브랜드와 성과의 균형을 맞추세요.
- 채널별 성과가 아닌 전체 여정을 추적하는 통합 측정 프레임워크를 구축하세요.
에이전틱 AI로의 진화
에이전틱 AI는 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어서는 시스템을 의미합니다. 팀원이 다음 단계를 실행할 때까지 기다리는 대신, 워크플로우를 자동화하고, 부서 간 업무를 배분하며, 다양한 시스템에서 인사이트를 도출할 수 있습니다.
에이전틱 AI와 그 중요성
연구에 따르면, 30%의 조직이 2027년까지 에이전틱 AI 기능을 도입할 계획입니다. 진정한 기회는 에이전틱 AI가 맥락을 이해하고, 필요를 예측하며, 더 나은 고객 경험을 제공하면서 팀이 더 빠르게 움직이도록 돕는 능력에 있습니다. 이를 대규모로 확장하면 AI의 역할이 지원 툴에서 운영의 적극적인 파트너로 전환됩니다. 예를 들어, 일상적인 프로세스를 처리하고, 실시간 인사이트를 도출하며, 직원이 더 높은 가치를 지닌 업무에 집중하도록 할 수 있습니다.
하지만 큰 기회에는 큰 위험이 따릅니다. 신뢰와 감독이 부족하면 에이전틱 AI는 혜택보다 더 많은 문제를 일으킬 수 있습니다. 올바른 거버넌스는 이러한 위험을 성과로 바꿉니다.
"강력한 거버넌스에 기반한 명확한 가이드라인과 의사결정 프레임워크를 통해 팀이 자신 있게 혁신을 추진하도록 지원함으로써 도입에 속도를 높일 수 있었습니다."
최고 기술 책임자
가속화 요소로서의 거버넌스
감독 없는 AI는 기업을 위험에 노출시키지만, 대부분의 조직은 여전히 공식적인 거버넌스를 갖추고 있지 않습니다. 체계가 존재하더라도 활용보다는 규정 준수를 우선시합니다(그림 10).
올바른 리더십과 함께라면 거버넌스는 놀라운 성장 동력이 됩니다. 명확한 프레임워크, 책임감, 윤리적 가이드라인으로 불확실성을 줄임으로써 AI와 팀 모두 신뢰를 바탕으로 더 빠르게 업무할 수 있습니다. 지금 거버넌스를 구축하는 조직이야말로 안전하고 경쟁력 있게 에이전틱 AI를 확장할 준비가 된 조직입니다.
그림 10: AI 거버넌스의 다양한 요소 도입 현황
핵심 키워드
확장 가능한 AI 준비
에이전틱 AI는 업무 수행 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 이를 실현하려면 신뢰와 통제가 필요합니다. 거버넌스를 구축하고, 실제 사용 사례를 시범 운영하고, 빠르고 책임감 있는 도입을 보장해야 합니다.
- 고가치 저위험 사용 사례에 에이전틱 AI를 파일럿으로 진행하여 ROI를 입증하고 신뢰를 구축하세요.
- 인간의 전문성과 AI를 결합하여 더 높은 가치의 문제 해결과 더 강력한 고객 경험으로 업무를 전환하세요.
- 규정 준수를 넘어서는 거버넌스 프레임워크를 구축하여 가이드라인과 책임감을 바탕으로 도입을 가속화하세요.
트랜스포메이션 주도
AI는 발견, 콘텐츠, 데이터, 고객 경험을 결합하는 방식을 재정의하고 있습니다. AI의 잠재력을 활용하려면 적절한 구조, 인재, 데이터 기반이 필요합니다. 성공하는 기업은 고객을 조직 운영의 핵심 원칙으로 삼고 단절을 해소하여 모든 채널을 아우르는 여정을 중심으로 팀을 조정합니다.
확장할 준비가 되셨나요? Adobe의 기술과 전문성을 바탕으로 AI를 기업의 성장 동력으로 전환하여 지속적인 경쟁 우위를 이어가세요.
조사 및 분석 방법론
AI 중심 세상에서의 고객 경험 현황 조사를 위해 Adobe는 Incisiv와 협력하여 9개 지역, 8개 산업 분야의 고위 임원 3,467명을 대상으로 설문 조사를 실시했습니다. 응답자의 거의 3분의 2가 10억 달러 규모 기업 출신이었고, 절반 이상이 VP급 이상의 직책을 맡고 있어 실제 의사결정권자의 관점을 반영할 수 있었습니다. 그 결과 AI 기반 환경에서 조직이 고객 경험 트랜스포메이션에 접근하는 방식에 대한 포괄적인 현황을 파악할 수 있었습니다.
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