사람이나 AI’만’으로 영업사원을 지도하는 것보다 AI와 사람이 한 팀으로 지도하는 게 더 효율적이라는 연구가 발표됐다.
기술 전문 매체 테크익스플로어는 미국 템플대, 중국 쓰촨대, 푸단대 연구진이 영업사원 코칭에 인공지능(AI) 기술 사용에 있어 주의해야 할 내용을 다룬 논문을 ‘마케팅 저널’에 실었다고 지난 20일 발표했다. 마케팅 저널은 미국마케팅협회가 발간한다.
논문 제목은 ‘영업사원을 위한 AI 코치: 주의와 해결책’으로 슈에밍 루오, 샤오준 진, 정팡, 저추가 집필했다.
원래 사람이 영업사원에게 했던 코칭 서비스를 AI로 제공하는 기업이 많아졌다. AI 코치는 딥러닝 알고리즘과 음성분석을 활용해 영업사원과 고객 간 대화를 분석하고 업무 능력을 향상하는 피드백을 제공하는 컴퓨터 소프트웨어(SW) 솔루션이다. AI 코치는 높은 연산력, 확장성, 비용효율성으로 인해 사람보다 데이터를 기반으로 응답할 수 있는 능력이 뛰어나다.
글로벌 금융그룹 메트라이프는 콜센터 일선에서 근무하는 직원을 대상으로 고객경험 향상을 목적으로 한 교육 피드백을 제공하기 위해 ‘코기토(Cogito)’라는 AI 코치를 도입했다. 화상회의 플랫폼 ‘줌’은 AI코치 ‘코러스(Chorous)’를 활용해 영업사원을 대상으로 현장 실무교육을 실시한다.
AI코치는 우수한 데이터 연산 능력에도 불구하고 피드백을 전달할 수 있는 대인관계 능력이 떨어진다. AI의 대인관계 능력이 부족하면 영업사원이 AI 코치로부터 피드백을 받기를 원치 않을 것이다.
AI 코치 개발자는 이 시스템을 설계할 때 정보생성에 치중하는 경우가 많은 반면 학습능력에 차이가 있을 수 있는 학습자가 얼마나 배우게 될 지에 대해서는 주안점을 두지 않았다. 그리하여 AI 코치가 사람과 비교했을 때 여러 영업사원을 대상으로 일관된 학습 효과를 낼 수 있을 지 미지수다.
이러한 배경을 바탕으로 본 연구는 몇 가지 질문에 답한다:
하위ᆞ중위ᆞ상위권 영업사원 가운데 사람과 비교했을 때 AI 코치로부터 가장 많은ᆞ가장 적은 혜택을 받은 집단은 어떻게 되는가? 영업사원 역량에 영향을 미치는 AI 코치의 영향이 선형적ᆞ비선형적인가?
기본 구조가 어떻게 되는가? 교육 피드백 학습이 AI 코치의 영향을 설명하는가?
AI와 인간 코치 특성을 조합해 각기 다른 유형의 영업사원 판매 실적을 개선할 수 있는가?
핀테크 기업 2곳을 대상으로 한 실험이 위 의문점들을 답했다. 실험에서는 영업사원 429명이 AI나 사람 코치에게 무작위로 배정돼 함께 현장영업 교육을 받았다. 중위권 영업사원 실적이 가장 많이 개선되는 반면 하위권과 상위권 영업사윈은 AI코치로 얻을 수 있는 소득이 제한적이었다.
하위권 영업사원이 AI코치로부터 지도를 받으면 종종 ‘정보 과부하’를 겪는다. 반면 상위권 영업사원은 AI 코치에 혐오감을 드러내서 코칭이 이뤄지지 않는다.
AI코치를 도입한다고 한들 하위권 영업사원으로부터 가시적으로 역량이 개선되지 않으면 이를 활용하기 어렵다. 하위권 영업사원이 실적을 가장 큰 폭으로 개량할 수 있을 뿐만 아니라 업무 능력 향상이 가장 많이 필요한 집단이기 때문이다.
연구진은 하위권 영업사원에 제공하는 피드백 양을 제한해 AI 코치를 재설계했다. 하위권 영업사원 100명을 대상으로 한 두 번째 실험에서는 피드백 양을 조절한 AI 코치로 하위권 영업사원 성과가 향상되었음을 확인했다.
세 번째 실험에서는 AI 코치가 영업사원에게 보내는 피드백을 사람 코치에게도 공유하면서 AI와 사람 코치의 한계를 확인하고자 했다. 영업사원 상ᆞ하위권 451명을 AI, 사람, AIᆞ사람 코치단 에게 무작위로 배정해 지도를 받도록 했다.
결과적으로 AIᆞ사람 코치단으로부터 지도를 받은 상ᆞ하위권 영업사원이 사람 혹은 AI로만 지도를 받은 영업사원보다 더 뛰어난 성과를 내고 있었다.
하위권 영업사원은 상위권 영업사원보다 실적 개선을 더 많이 이뤄냈다. 사람의 의사소통능력과 AI 코치의 데이터 분석 능력을 활용한 조합은 상ᆞ하위권 영업사원이 직면한 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.
루오 연구원은 "이번 연구는 단순히 전체 임직원에 AI 코치를 적용하는 것이 아니라 관리자가 코치해야 할 일부 임직원을 대상으로 신중하게 도입해야 한다”고 말했다.
진 연구원은 "기업은 AI와 사람 코치를 이분법 식으로 선택하는 대신 AI와 인간 코치 간 결합이 더 높은 노동 생산성을 낳아 AI 투자로부터 더 많은 가치를 얻을 수 있게 한다"고 언급했다.
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