고객 집착은 모든 기업에게 강력한 개념입니다. 고객이 플랫폼의 내부 사용자든 외부 사용자든 모든 경험은 시의적절하고 의미 있는 것이어야 합니다. 인공지능(AI)과 Customer 360 NoSQL 데이터베이스 개발을 통합하는 것은 이러한 경험을 제공하기 위한 강력한 접근 방식입니다.
오늘날의 기술, 특히 AI는 고객과의 상호작용에 대한 요구를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 게시물에서는 몇 가지 장벽을 검토하고 AI와 통합된 Couchbase가 이를 어떻게 해결하는지 보여드립니다. 이러한 교훈을 통해 차세대 기술 인프라를 지원하는 데 도움이 되길 바랍니다.
고객 360이란 무엇인가요?
고객 360 애플리케이션은 싱글 뷰, 골든 레코드, 소스 오브 트루 등 다양한 이름으로 불립니다. 모두 의미 있는 고객 인사이트를 제공하기 위한 360도 고객 뷰를 의미하며, 이제 AI 기능으로 더욱 풍부해졌습니다.
통합된 단일 뷰를 사용하면 고객에 대한 모든 정보를 편리한 데이터 수집으로 통합할 수 있습니다. AI는 이 데이터를 분석하여 고객의 요구와 행동을 예측할 수 있습니다. 이 데이터는 시스템에서 쉽게 수집되거나 최종 사용자 애플리케이션에 제공되어 영업 인력이 다음 참여를 모색할 수 있도록 지원합니다. 사용 중인 애플리케이션 유형에 따라 요구 사항은 다르지만 모두 비슷한 백엔드 기술 요구 사항을 가지고 있습니다.
통합된 단일 뷰를 사용하면 고객에 대한 모든 정보를 편리한 데이터 수집으로 통합할 수 있습니다. AI는 이 데이터를 분석하여 고객의 요구와 행동을 예측할 수 있습니다. 이 데이터는 시스템에서 쉽게 수집되거나 최종 사용자 애플리케이션에 제공되어 영업 인력이 다음 참여를 모색할 수 있도록 지원합니다. 사용 중인 애플리케이션 유형에 따라 요구 사항은 다르지만 모두 비슷한 백엔드 기술 요구 사항을 가지고 있습니다.
예를 들어 모바일 애플리케이션에 포괄적인 사용자 프로필이 있는 것이 한 가지 예입니다. 애플리케이션이 모든 개인 정보가 담긴 문서를 빠르게 가져올 수 있다면 AI의 도움을 받아 개인화된 추천을 제공하는 데 즉시 사용할 수 있습니다. 그러나 애플리케이션이 먼저 데이터 웨어하우스에 수십 개의 쿼리를 보내야 한다면 애플리케이션은 어려움을 겪을 것입니다.
또 다른 예로, 온라인 쇼핑 웹사이트는 사용자가 위에서 언급한 모든 동일한 정보에 액세스할 수 있도록 해야 합니다. 또한 AI로 강화된 시스템은 과거 구매, 검색 기록, 즐겨 찾는 항목, 제품 리뷰와 같은 항목에 액세스하여 광고 시스템에 정보를 제공하고 개인화된 경험을 위한 제안이나 제안을 제공해야 합니다.
이 고객 프로필 정보를 가져오는 데 여러 번의 쿼리가 필요하다면 고객을 도울 수 있는 기회가 제한됩니다. AI는 이러한 프로세스를 최적화하여 지연 시간을 줄이고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
AI로 강화된 고객 360 NoSQL 데이터베이스 솔루션 설계하기
애플리케이션 개발자, 아키텍트, 데이터 관리자는 수많은 데이터 소스와 시스템에서 고객 데이터를 끌어와야 하는 어려운 과제를 안고 있습니다. 이들의 목표는 내부 사용자에게 적시에 데이터를 제공하고 외부 고객에게 즉각적인 정보를 제공하는 것입니다(이러한 요구를 충족하기 위해 점점 더 AI를 활용하고 있습니다).
개발자는 솔루션의 기반이 되는 플랫폼이 제대로 설계되지 않아 고객의 요구를 충족하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 개발자는 기술을 통합하고 솔루션을 효율적으로 조정할 수 있는 방법이 필요합니다.
이러한 애플리케이션을 현대에 맞게 개발 및 지원할 때는 몇 가지 공통적인 문제점이 있습니다. 여기에서는 세 가지 대표적인 문제와 이를 해결하고 해결하는 방법에 대한 제안을 설명합니다.
통합 데이터 / 골든 레코드
컨버전스라는 용어가 사용될 때마다 여러 소스의 데이터를 한데 모으는 작업을 의미합니다. 고객 360 단일 보기 애플리케이션의 경우 고객에 대한 데이터를 수집하여 고객 또는 고객 서비스 담당자가 액세스할 수 있도록 해야 합니다.
문제는 통합된 고객 상황을 능동적으로 지원하기 위해 함께 작동하지 않는 분리된 빅 데이터 시스템에 있습니다. 옴니채널 애플리케이션, 재무 및 사용자 프로필 소스에서 다양한 유형의 데이터가 생성되므로 기업 자체의 특성이 이에 영향을 미칠 수 있습니다. 사용 중인 시스템이 많을수록 통합 작업은 더욱 어려워집니다.
고객에 대한 단일 데이터 소스를 생성하려면 고객 정보의 단일 뷰를 보유, 처리 및 관리하는 플랫폼 역할을 하는 데이터 관리 시스템이 필요합니다. 예를 들어, 단일 JSON 문서나 키-값 데이터베이스에 다른 형식으로 저장된 데이터 컬렉션이 잘 작동합니다.
가능하면 일반적인 데이터베이스 쿼리를 통해 데이터를 쉽게 사용할 수도 있지만, 개발자가 AI를 활용하여 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하는 대신 전체 솔루션에 집중할 수 있도록 구현이 쉬워야 합니다.
해결되었습니다: AI가 통합된 통합 개발자 플랫폼
이러한 과제의 첫 번째 부분에 대한 해결책은 데이터를 모으는 것입니다. 좋은 ETL 시스템이 주기적으로 이 작업을 수행할 수 있지만, 이상적으로는 Kafka와 같은 실시간 스트리밍 솔루션이 사용자 개입 없이 모든 것을 연결하고 최신 상태로 유지하며, AI가 데이터 처리 및 분석을 강화하는 데 도움이 될 것입니다.
이 그래픽은 더 크고 복잡한 엔터프라이즈에서 데이터 원본과 외부 애플리케이션 사이의 핵심 계층으로 Couchbase를 통합하는 방법을 보여줍니다.
둘째, 이러한 스트리밍 시스템의 출력은 개발자 친화적인 플랫폼, 즉 유연한 방식으로 데이터를 처리할 수 있는 문서 데이터베이스여야 합니다. Couchbase NoSQL 데이터베이스는 이러한 플랫폼 역할을 하기 위해 특별히 만들어졌습니다.
데이터가 수집되면 간단한 키 이름으로 데이터를 가져오거나, SQL 쿼리 언어 구문으로 쿼리하거나, 자연어(AI 기반 벡터 검색)를 사용해 검색할 수 있습니다. 개발자를 위한 단일 SDK로 쉽게 작업할 수 있으며, 이러한 다양한 엔드포인트에 대한 자동화된 지원으로 유지 관리가 용이합니다.
고객 데이터 관리
고객 360 솔루션에서 발견한 두 번째 과제는 데이터 가용성 및 데이터 볼륨 문제입니다. 기반 시스템의 한계로 인해 고객 데이터가 오래되거나 부실해질 수 있습니다. 항상 공간이 부족하거나 제한된 과거 정보만 저장하는 경우 데이터를 최신 상태로 유지하는 것이 어려울 수 있습니다.
데이터 수집을 준비하는 데 시간이 너무 오래 걸리면 병목 현상이 발생합니다. 백그라운드 프로세스가 번거롭거나 비효율적인 경우 애플리케이션은 실시간 데이터 액세스를 확보하는 데 어려움을 겪게 됩니다. 고객 360 NoSQL 데이터베이스 솔루션은 개발 중뿐만 아니라 프로덕션 중에도 데이터 관련성과 정확성을 보장하는 AI를 통해 이러한 실시간 경험을 제공할 수 있어야 합니다.
해결되었습니다: 실시간 가용성 및 확장성
누구나 모든 데이터를 항상, 항상, 즉시 원합니다. 플랫폼이 수직적 또는 수평적 확장과 데이터 일관성을 모두 지원하도록 설계된 경우 이러한 요구가 항상 백일몽은 아닙니다.
실시간 애플리케이션은 데이터에 대한 실시간 액세스로 인해 제한됩니다. 모든 데이터베이스는 빠르고 효율적이어야 합니다. 성공적인 플랫폼은 Couchbase처럼 클러스터의 노드 간에 간소화된 배관을 갖추는 데 중점을 둡니다.
더 많은 처리 능력이 필요하면 더 많은 노드가 추가되지만, 최신 상태를 유지하기 위한 오버헤드가 통제할 수 없을 정도로 커져서는 안 됩니다. 더 많은 데이터 스토리지가 필요한 경우, 시스템은 비즈니스에 맞게 조정되고 고객 기반이 성장함에 따라 계속 유지되어야 합니다.
'만약을 대비해' 충분한 용량을 확보하기 위해 막대한 자본을 투자하는 시대는 서서히 사라지고 있습니다. 많은 데이터 플랫폼이 성장함에 따라 관리가 어려워지지만, Couchbase는 노드가 하나 또는 100개인 클러스터의 관리를 자동화합니다.
지나치게 복잡한 인프라
기업의 규모가 커지고 복잡해짐에 따라 인프라도 이를 반영하는 경우가 많습니다. 모든 부서에는 고유한 데이터 및 분석 요구 사항이 있으며, 각 부서마다 고유한 소프트웨어 솔루션이 있습니다. 운영, 계획, 분석, 재무 등 목표에 따라 서로 다른 제품이 필요합니다.
기업 내부 시스템, 엣지 컴퓨팅 및 모바일 앱 지원, 온라인 쇼핑 포털, 고객 상호 작용 등 다양한 유형의 최종 사용자 애플리케이션에는 고유한 데이터 요구 사항도 있습니다.
그 결과 관계형 데이터베이스, NoSQL 시스템, 벡터 데이터베이스, 그래프 데이터베이스, 키-값 저장소, 모든 종류의 독점 및 오픈 소스 솔루션 등을 모두 갖추게 되었습니다.
결국, 작업 그룹마다 요구 사항이 다르기 때문에 관리가 복잡해집니다. 여러 소프트웨어 공급업체를 사용하면 비용과 교육 요구가 증가하여 기업의 수익성에 영향을 미칩니다.
자세히 알아보기 카우치베이스가 시장 출시 기간을 단축하여 Facet Digital을 지원한 방법고객 중심 애플리케이션을 위한 비용 및 지연 시간을 줄입니다.
해결되었습니다: 간소화된 다중 모델 NoSQL 아키텍처
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다양한 최종 사용자 애플리케이션을 서비스하기 위해 서로 다른 기술을 사용하지만 대신 여러 최종 목표를 지원하는 단일 핵심 기술을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 카우치베이스는 일반 데이터, JSON 문서, 테이블 등을 수집하여 다양한 종류의 개발자 및 AI 지원 툴킷에서 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.
개발자는 추가 도구 없이 하나의 시스템에 쿼리 또는 텍스트 검색을 전송하고 적시에 응답을 받을 수 있습니다. AI는 이러한 응답을 더욱 최적화하여 유사성 검색 및 문맥 인식 세부 정보를 제공할 수 있습니다.
Couchbase 360 NoSQL 데이터베이스 개발자는 고성능 캐싱 솔루션으로 Couchbase를 사용하는 것으로 시작합니다. 플랫폼이 얼마나 안정적이고 효과적인지 확인한 후에는 다른 시스템을 통합하여 Couchbase를 직접 사용하려고 합니다.
일반적인 데이터 커넥터와 스트리밍 시스템을 사용하는 Couchbase는 필요에 따라 관계형 데이터베이스, 벡터 및 전체 텍스트 검색 시스템, 심지어 객체 지향 데이터베이스를 대체할 수 있습니다.
단일 플랫폼에 다양한 기능이 내장되어 있기 때문에 지원 플랫폼과 개발자 SDK는 하나만 있으면 됩니다. 따라서 장기적으로 비용, 유지 관리 및 지원을 간소화할 수 있습니다.
여러 개의 복잡한 솔루션을 강력하고 확장 가능한 단일 소스 솔루션으로 통합하여 비용을 낮추고 성공률을 높이려면 특히 다음과 같은 경우 그 어느 때보다 필요합니다. 효율성, 혁신 및 계획을 추진하는 최신 AI 접근 방식.
Couchbase NoSQL 시작하기
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- 다음 평가판으로 시작하세요. 카우치베이스 카펠라 - 설치가 필요 없습니다. 그 어느 때보다 빠르게 더 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축하세요.
- 더 자세히 알아보려면 카우치베이스 내부 - 아키텍처 개요 마법이 어떻게 만들어지는지 알아보세요!
- Couchbase가 제공하는 다양한 서비스를 살펴보세요: AI 벡터 검색, 모바일 지원, SQL 쿼리, 전체 텍스트 검색, 이벤트및 빅 데이터 분석.
