머신러닝 기술은 개별 고객에 대해 실행 가능한 예측을 생성합니다. 이 예측을 바탕으로 각 고객에 대한 서비스 제공 방식을 정하는데 도움을 줍니다. 응답 가능성이 높은 고객을 대상으로 마케팅 메세지를 보내거나, 사기 가능성이 높은 신용카드 거래의 승인을 거절할 수 있습니다.  

이런 확실한 장점에도 머신러닝은 아직 광범위하게 확산되지 못하고 있습니다. 핵심 기술에만 주목하다 보니 현장에서 얻을 수있는 실질적인 가치는 알려지지 않았기 때문입니다. 하지만 머신러닝 기술이 수익을 가져올 뿐 아니라 고객 경험에도 영향을 미친다고 인식하는 의사 결정자가 많아지면서, 앞으로 머신러닝 기술은 더욱 빠르고 광범위하게 활용될 전망입니다.

고객을 예측하는 일은 개별 고객의 필요를 파악하고 제품과 서비스를 개인화할 줄 아는 능력입니다. 윤리적 문제만 잘 다뤄진다면 머신러닝이 정보 과부화에 대한 해독제가 될 수 있습니다. 머신러닝의 예측 기능은 산업 전반에 걸쳐 고객 경험을 획기적으로향상 시킬 수 있습니다.