팬데믹이 발생하기 훨씬 이전부터 '디지털 우선'은 야심 찬 조직들이 나아갈 방향이었습니다. 하지만 아마존이나 넷플릭스와 같이 막대한 자금을 보유한 미국 대기업과의 격차를 좁히는 것은 불가능한 일처럼 보일 수 있습니다. 그렇다면 기업은 어떻게 경쟁할 수 있을까요? 답은 고객이 원하는 것을 제공하는 것입니다. 즉, 고객의 디바이스에 직접 전달되는 초개인화된 경험을 제공하는 것입니다. 이는 점점 더 사용자 선호도 및 기타 요인에 따라 실시간으로 행동과 기능을 조정할 수 있는 적응형 애플리케이션을 의미합니다.
하지만 이러한 역동적이고 반응성이 뛰어난 사용자 중심 경험에는 대가가 따릅니다. 이는 올바른 데이터 아키텍처를 먼저 구축해야만 달성할 수 있습니다.
적응형 애플리케이션의 약속
딜로이트 설명오늘날 기업은 단순히 고객의 요구를 충족하는 데 그치지 않고, 점점 더 "고객의 요구를 예측하고 이를 뛰어넘어야" 합니다. 이는 실시간 데이터, 머신 러닝 및 AI 분석을 사용하여 사용자의 특정 요구와 현재 상황에 맞는 기능을 동적으로 제공하는 서비스인 초개인화를 위한 새로운 경쟁에서 나타납니다. 개인화에 탁월한 기업은 그렇지 않은 기업보다 401조 3,000억 달러의 수익을 더 창출할 수 있다는 비즈니스 사례는 매우 확실합니다. 맥킨지.
디지털 세상의 관문에 위치한 적응형 애플리케이션은 이 명제에서 절대적으로 중요한 역할을 합니다. 적응형 애플리케이션은 빠르게 변화하는 사용자 선호도, 환경 조건, 데이터 입력 또는 변화하는 상황에 따라 조정하고 재조정합니다. 적응형 애플리케이션은 상황을 인식하고 사용자 지정이 가능하며 상황에 맞게 조정할 수 있습니다. 또한 예측 머신 러닝, AI, 실시간 계산 및 생성형 AI 대화를 통합하여 적응할 수 있는 지능적인 기능을 갖추고 있습니다.
유명 혁신 기업들이 계속해서 파괴와 혁신을 거듭하는 가운데 브랜드가 고객과 소통하는 방식을 재정의할 수 있습니다. 시청 기록과 사용자 선호도에 따라 시청할 콘텐츠를 추천하는 스트리밍 서비스를 생각해 보세요. 적응형 애플리케이션은 더 나아가 개인화된 TV 시청 세션을 예약하고, 시청자가 음료수가 필요할 때 자동으로 일시 정지하며, 다른 스트리밍 서비스의 관련 알림을 표시할 수도 있습니다. 비슷한 방식으로 현재의 스마트 홈 시스템은 재실 인원 및 시간에 따라 조명, 온도 및 보안 설정을 조정할 수 있지만, 적응형 앱은 집에 누가 있고 어떤 방에 있는지에 따라 설정을 조정할 수 있습니다.
올바른 데이터 아키텍처
이러한 경험을 제공하고자 하는 브랜드는 먼저 백엔드 데이터 아키텍처를 고려해야 합니다. 예상치 못한 데이터 입력을 생성하거나 수정하려면 데이터를 JSON과 같은 유연한 형식으로 사용할 수 있어야 합니다. 여기에는 새로운 개인화 속성으로 계정 프로필을 개선하거나 대규모 언어 모델(LLM)로 대화 프롬프트 및 응답을 저장하는 것이 포함될 수 있습니다.
또한 데이터 아키텍처는 앱이 실시간으로 반응하여 대응 기회를 놓치지 않도록 탁월한 성능을 제공해야 합니다. 따라서 적응형 앱은 네트워크 엣지에 위치해야 합니다. 또한 사용자 경험을 향상시키기 위해 계정 개인화 정보를 다른 옵트인 서비스와 교차 연결해야 합니다. 예를 들어 은행, 항공사, 호텔 로열티 프로그램은 사용자가 플래티넘 등급으로 승급할 때 실시간으로 업그레이드하도록 조율할 수 있습니다.
안타깝게도 극복해야 할 장벽이 많습니다. 데이터 사일로는 현대 기업에서 흔히 볼 수 있는 현상으로, 정보에 대한 액세스를 복잡하고 느리게 하며 데이터가 올바른 형식이나 언어로 저장되지 않을 가능성을 높입니다. 데이터베이스 확장 운영, 트랜잭션 및 분석 데이터베이스가 서로 다른 언어, 관리 방법 및 프로세스로 작동하는 경우가 많다는 점도 또 다른 일반적인 문제입니다. 이는 비용 증가는 말할 것도 없고 실시간 분석과 정확한 의사 결정에 장애가 될 수도 있습니다.
도착하기
적응형 애플리케이션의 비전을 현실화하려면 조직은 이러한 문제와 기타 중요한 과제를 동시에 해결해야 합니다. 앱 성능은 대규모로 매우 빨라야 합니다. AI 프롬프트에 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하려면 JSON이 필요합니다. 개인화 속성, 위치, 활동 및 실시간 계산을 비롯한 여러 변수를 실행 중인 애플리케이션과 함께 동시에 수행하여 정교한 프롬프트 개발이 필요합니다.
그리고 분석 결과를 운영 데이터베이스와 그 데이터베이스에서 실행되는 애플리케이션에 기록할 수 있는 것이 절대적으로 중요합니다. 사실 대부분의 분석 시스템은 계산한 데이터 값을 운영 시스템에 다시 쓰지 않고 대시보드로만 결과물을 제시하기 때문에 신속한 조치를 취하는 데 장애가 됩니다. 애플리케이션에서 새로운 데이터로 사용할 수 있는 대규모 실시간 분석 계산을 실행할 수 있다는 것은 적응형 애플리케이션을 찾는 데 있어 획기적인 변화입니다.
이제 처음으로 단일 데이터베이스 플랫폼에서 사용자의 모바일 기기에서 상호작용을 지원하는 것이 현실이 되었습니다. 초개인화된 경험을 위한 새로운 시대가 열리고 있습니다. 그리고 이러한 최첨단 데이터 아키텍처를 받아들일 준비가 되어 있는 조직은 소비자의 마음과 생각, 지갑을 사로잡기 위한 경쟁에서 우위를 점하게 될 것입니다.
유연한 다목적 데이터베이스는 글로벌 규모의 고성능과 AI 기반 구축의 기반이 됩니다. 적응형 애플리케이션 프리미엄 고객 경험을 제공합니다. 방법에 대해 자세히 알아보기 엣지에서의 카우치베이스 벡터 검색 를 통한 실시간 분석 카우치베이스 컬럼형 는 조직이 고도로 개인화되고 상황에 맞는 방식으로 고객의 참여를 유도하는 새로운 종류의 AI 기반 적응형 애플리케이션을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.