KPC 1Day ChatGPT로 성과올리기: 고객경험 개선전략 (6H)

KPC 1Day ChatGPT CX
KPC 1Day ChatGPT CX / Jeff Griffith https://unsplash.com/@grifjef

25.10.16 / JUN

과정 개요

  • 강의 일시: 25.10.27 월 10:00~17:00
  • 강의 장소: ZOOM 온라인 (KPC 한국생산성본부)
  • 기획: 한국생산성본부 채수연 위원
  • 강의: 넥스트플랫폼 동준상 대표
  • 강의상세정보 확인 및 수강신청: https://www.kpc.or.kr/PTWED003_dtil_view.do?ecno=45410

학습 목표

  • 생성형 AI를 활용한 고객경험(CX) 분석 및 개선 역량 강화
  • 데이터 기반 고객 개인화 전략 설계 및 실무 적용
  • ChatGPT, Perplexity, NotebookLM의 실전 활용법 숙달
KPC 1Day ChatGPT로 성과올리기: 고객경험 개선전략

✨ 기대효과

  • ChatGPT, Perplexity, NotebookLM의 통합 활용 역량 습득
  • 실무 데이터(churn.csv 등)를 통한 CX 인사이트 도출 능력 강화
  • 개인화·고객여정·LTV를 종합적으로 설계하는 AI 기반 CX 전문가화

🚀 오리엔테이션 & 시작 미션

🎯 목표: 실습 환경 점검 + 학습 흥미 유발

[미션] “나의 AI 도우미 세팅 완료하기”

  1. 크롬 브라우저 실행 & 구글 로그인 확인
  2. ChatGPT 접속 → ‘CX 혁신’에 대한 한 줄 요약 생성
    • 프롬프트 예시: 고객경험(CX)을 한 줄로 설명해줘. 그리고 가장 인상 깊은 실제 사례를 하나만 알려줘.
  3. Perplexity 접속 → ‘AI를 활용한 CX 개선 사례’ 검색
    • 출력 결과를 캡처해 Slack/Zoom 채팅창에 공유
  4. (선택) NotebookLM 로그인 확인 → “CX 개선 전략 노트북” 생성

🧩 출력물:

  • ChatGPT 한 줄 요약
  • Perplexity 결과 캡처
  • NotebookLM 노트북 URL

📊 Phase 1. 고객 데이터 수집 및 분석

🎯 목표: 고객이탈(churn) 데이터를 통해 고객세분화 및 LTV 이해

[미션] “데이터 기반 CX 인사이트 도출”

  1. 데이터 다운로드:
    • churn.csv (고객번호, 연령, 서비스기간, 지출, 이탈여부 등)
  2. ChatGPT 실습: 아래 CSV 데이터를 바탕으로 고객이탈의 주요 요인을 분석해줘. 분석결과를 표로 정리하고, 고객유지 전략을 제안해줘.
  3. Perplexity 실습: 고객이탈(churn) 예측에 활용되는 최신 AI 모델 사례를 찾아줘.
  4. NotebookLM 실습:
    • churn.csv 분석결과를 요약 노트에 업로드
    • “이 데이터로 어떤 CX 전략을 세울 수 있을까?” 질문

🧩 출력물:

  • ChatGPT 분석 결과 (표 + 요약문)
  • Perplexity AI 모델 조사 요약
  • NotebookLM 요약 노트 링크

🎯 Phase 2. 개인화 전략 수립 및 고객경험 설계

🎯 목표: 고객 유형별 개인화 시나리오 설계

[미션] “AI로 고객을 분류하고 맞춤 전략 설계”

  1. ChatGPT 실습: 고객 데이터를 기준으로 3가지 페르소나를 만들어줘. 각 페르소나의 주요 행동, 감정, 요구사항을 정리해줘.
  2. Perplexity 실습: 글로벌 기업들이 고객 개인화에 성공한 사례를 3개 찾아줘.
  3. NotebookLM 실습:
    • “우리 서비스의 고객 여정 중 개선 가능한 접점을 요약해줘.”
    • “페르소나별 CX 개선 아이디어를 종합해줘.”

🧩 출력물:

  • 페르소나 3종 요약표
  • Perplexity 사례 캡처
  • NotebookLM 노트 링크

🔁 Phase 3. 지속적인 개선 및 최적화 전략

🎯 목표: 고객 피드백 기반 CX 개선 사이클 설계

[미션] “AI 피드백 루프 만들기”

  1. ChatGPT 실습: 아래 고객 피드백 데이터를 바탕으로 주요 불만 유형과 개선안을 정리해줘.
  2. Perplexity 실습: 고객 만족도 향상을 위해 생성형 AI를 활용하는 최신 트렌드를 알려줘.
  3. NotebookLM 실습:
    • “고객 피드백 기반 CX 개선 프로세스” 요약

🧩 출력물:

  • 불만 유형 분석표
  • 개선안 요약문
  • NotebookLM 정리 노트

💡 Phase 4. 고객생애가치(LTV) 분석 및 고객여정 디자인

🎯 목표: CX 전략을 미니 프로젝트로 완성

[미션] “AI로 그리는 고객 여정 지도”

  1. ChatGPT 실습: 아래 조건을 반영한 고객 여정 맵(CJM)을 설계해줘. - 주요 페르소나: 30대 직장인 - 목표: 고객 이탈률 10% 감소 - 주요 터치포인트: 웹사이트, 챗봇, 이메일, AS센터
  2. Perplexity 실습: LTV 분석과 고객 여정 디자인을 함께 활용한 기업 사례를 조사해줘.
  3. NotebookLM 실습:
    • ChatGPT 결과(CJM + LTV 분석표)를 업로드
    • “CX 개선 전략 보고서” 자동 요약 생성

🧩 출력물:

  • 고객 여정 맵
  • LTV 분석표
  • NotebookLM 최종 보고서 노트

🎓 Phase 5. 결과 공유 & 피드백

  • 수강생 각자 혹은 팀별 미니 프로젝트 발표 (5분씩)
  • 발표 예시:
    • CX 개선 시나리오 + 고객 여정 맵 + LTV 개선 아이디어
  • ChatGPT로 “요약 발표문 자동 생성” 실습: 아래 내용을 바탕으로 발표용 요약문을 3줄로 만들어줘.

🧩 최종 결과물:

  • 발표 슬라이드 or 노트북 링크
  • CX 개선 전략 요약 PDF

🛍️ 예시: 소매유통산업의 LLM 기반 고객경험(CX) 개선

오리엔테이션 & 시작 미션

🎯 목표: AI 실습 환경 점검 + 흥미 유발

🔹 미션: “AI로 보는 신세계의 고객경험”

  1. 크롬 브라우저 실행 → 구글 로그인 확인
  2. ChatGPT 실행: 신세계그룹이 AI를 활용해 고객경험을 혁신한 사례를 간단히 요약해줘. → 예시 답변: “신세계는 ‘쓱페이’ 데이터와 AI 추천 시스템을 결합해 개인별 맞춤 상품 제안으로 구매전환율을 27% 향상시킴.”
  3. Perplexity 검색: “신세계 SSG닷컴 AI 마케팅 자동화 사례”
    결과 캡처 후 공유
  4. (선택) NotebookLM 로그인 → ‘Retail CX 개선전략’ 노트북 생성

🧩 출력물:

  • ChatGPT 한 줄 요약
  • Perplexity 결과 캡처
  • NotebookLM 노트 링크

📊 Phase 1. 고객데이터 수집 및 분석

🎯 목표: 이탈(churn) 데이터 기반 고객 인사이트 도출

🔹 실습 데이터: retail_churn.csv

(고객ID, 나이, 최근구매일, 총구매액, 멤버십등급, 온라인이용여부, 이탈여부)

🔹 ChatGPT 실습

이 데이터를 기반으로 고객이탈의 주요 요인을 분석해줘.
표로 요약하고, 이탈률이 높은 고객군을 설명해줘.

예시 결과:

  • 이탈률 32%
  • 주요 원인: 멤버십 등급 하락, 최근 3개월 구매 없음, 오프라인 중심 고객
  • 유지 전략: 개인화 쿠폰, 재구매 리마인드 메시지, 앱 푸시 활용

🔹 Perplexity 실습

“유통업에서 AI를 활용한 고객이탈 예측 성공사례”
→ 롯데ON, 월마트, Sephora 등 벤치마킹 자료 캡처

🔹 NotebookLM 실습

  • retail_churn.csv 분석 리포트 업로드
  • 질문: “이탈 가능성이 높은 고객군을 유지하기 위한 CX 개선 전략을 3가지로 요약해줘.”

🧩 출력물:

  • 이탈 요인표
  • 개선전략 제안 3가지
  • NotebookLM 요약 노트 링크

👥 Phase 2. 개인화 전략 수립 및 CX 설계

🎯 목표: 고객 세분화 기반 개인화 시나리오 설계

🔹 ChatGPT 실습: 페르소나 설계

소매유통 고객 데이터를 기준으로 3개의 대표 페르소나를 만들어줘.
각각의 구매동기, 불만요소, 선호채널을 요약해줘.

예시 결과:
① 프리미엄형(고가·충성도 높음)
② 가성비형(세일 정보 민감)
③ 편의형(온라인·간편결제 중심)

🔹 Perplexity 실습: 사례 조사

“리테일 기업이 고객 페르소나별 개인화 전략으로 성과를 낸 사례”

예: Sephora – 뷰티 인사이트 기반 맞춤추천
Walmart – 구매내역 기반 실시간 쿠폰

🔹 NotebookLM 실습: CX 아이디어 브레인스토밍

  • 업로드: 페르소나별 전략 정리문
  • 질문: “이 페르소나별로 구매경험을 향상시킬 수 있는 맞춤 메시지나 UX 요소를 제안해줘.”

🧩 출력물:

  • 페르소나별 개인화 전략표
  • Perplexity 사례 요약
  • NotebookLM 전략노트

🔁 Phase 3. 지속적인 개선 및 최적화 전략

🎯 목표: 고객 피드백 → 개선 루프 설계

🔹 ChatGPT 실습

다음은 고객 피드백 데이터 일부야. 불만유형을 분류하고, 개선안을 제안해줘.
1. 배송 지연
2. 교환처리 느림
3. 앱 로딩 오류
4. 직원 응대 불친절

예시 결과:

  • 배송/CS 프로세스 개선
  • 앱 UX 개선
  • 직원 응대 평가 피드백 시스템 도입

🔹 NotebookLM 실습

  • 업로드: 고객 불만 데이터 요약본
  • 질문: “고객 불만 데이터를 지속적으로 모니터링하고 개선하는 CX 관리 프로세스를 요약해줘.”

🧩 출력물:

  • 불만유형표
  • 개선 루프 프로세스 도식화
  • NotebookLM 요약노트

💡 Phase 4. 고객생애가치(LTV) 분석 및 고객여정맵

🎯 목표: LTV 분석 + 고객여정 기반 미니 프로젝트 완성

🔹 ChatGPT 실습

고객 여정 맵(CJM)을 만들어줘.
- 대상: 프리미엄형 고객
- 목표: LTV 10% 향상
- 주요 터치포인트: 오프라인 매장, 앱, 멤버십 혜택

예시 결과:

  • 인지(매장 디스플레이) → 탐색(앱 추천) → 구매(모바일 결제) → 충성(등급 리워드)
  • 개선 아이디어: 오프라인-온라인 통합 추천, 개인화 멤버십 혜택 강화

🔹 Perplexity 실습

“리테일 산업에서 LTV 분석을 기반으로 한 CX 개선 사례”
→ Costco, Target, 이마트24 등 사례 정리

🔹 NotebookLM 실습

  • 업로드: ChatGPT 고객 여정 맵 + LTV 결과표
  • 질문: “이 CX 전략의 핵심 성공요인을 요약해줘. 향후 개선 포인트도 제안해줘.”

🧩 출력물:

  • 고객 여정 맵
  • LTV 분석표
  • NotebookLM 보고서

🎓 Phase 5. 결과 공유 및 피드백

🎯 목표: 미니 프로젝트 발표 + 피드백

🔹 발표 구성 예시

  1. 프로젝트명: “SSG 멤버십 고객 이탈률 20% 감소 전략”
  2. 내용: churn 데이터 분석 → 페르소나 설계 → CX 개선안 → LTV 향상 예측
  3. 도구활용: ChatGPT + Perplexity + NotebookLM

🔹 발표요약 자동생성

아래 내용을 3줄로 요약해서 발표용 멘트로 만들어줘.

🧩 최종 결과물:

  • 발표용 PDF or 링크
  • CX 개선 전략 요약문

📘 실습 프롬프트 요약표

단계도구프롬프트 예시목적
0GPT“신세계의 AI CX 사례 요약”도입
1GPT“고객이탈 요인 분석”데이터 인사이트
1Perplexity“유통업 CX 성공사례”벤치마킹
2GPT“3개 페르소나 설계”개인화
3GPT“불만유형별 개선안 도출”개선전략
4GPT“LTV 향상 고객여정 맵 설계”CX 전략
4NotebookLM“보고서 요약”전략 정리

✨ 기대효과

  • ChatGPT·Perplexity·NotebookLM을 활용한 CX 분석–설계–개선 실습 완성
  • 실제 소매유통 데이터를 활용한 AI 기반 개인화 전략 설계 역량 향상
  • 수강생 각자가 자신의 조직에 바로 적용할 수 있는 CX 개선 로드맵 확보

수강 고객 특화 콘텐츠 포함 / 첫 포스팅: 25.10.16 / 강연 문의: JUN (naebon@naver.com)

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