고객 서비스를 위한 AI: 챗봇 이상으로 CX를 향상하는 방법

챗봇에만 의존해서는 CX 향상을 기대하기 어렵습니다. 고객 서비스를 실제로 강화하는 AI 기반 기술 도입이 필요합니다.

챗봇은 사실상 고객 서비스를 위한 인공 지능(AI)과 동의어로 사용되고 있습니다. AI를 활용하는 챗봇은 일상적인 질문에 답변하고, 연중무휴 24시간 정보를 제공하고, 다국어를 지원하고, 전반적인 고객 경험을 향상해 주므로, 고객 서비스 팀의 역량을 강화해 줄 수 있습니다. 

하지만 고객 서비스용 AI를 사용하는 옵션은 전통적인 챗봇을 넘어 확장되고 있습니다.기업은 고객 서비스 과정 전반에 다양한 방식으로 AI 기반 기술을 도입하여 좋은 고객 서비스를 더 훌륭한 고객 서비스로 발전시킬 수 있습니다.

AI 기반 고객 서비스는 운영의 모든 부분을 개선하여 고객과 상담원 모두에게 원활한 경험을 제공하고, 보다 유용하고 비용 효율적인 워크플로를 구축합니다. AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 발전시키는 데 도움을 줍니다. 상담원이 전략적, 창의적, 인간 중심의 상호작용에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 일상적인 업무를 처리합니다.

다음은 AI 사용이 고객 서비스 지원에 어떤 이점을 가져다 주는지에 관한 몇 가지 예입니다.

1. 심층적인 인사이트 

AI는 인간보다 훨씬 빠른 속도로 대규모 데이터 스트림을 분석할 수 있습니다. 또한 이러한 기술은 고객 서비스 또는 컨텍 센터에서 발생하는 방대한 데이터에 압도되어 사람이 놓치고 지나칠 수 있는 패턴, 추세 및 이상 요소를 식별할 수 있습니다. AI를 사용하면 시간 및 비용 측면에서 데이터 분석을 보다 효율적으로 수행할 수 있으며, 전체 비즈니스에 도움이 되는 보다 정확하고 심층적인 인사이트를 제공받을 수 있습니다. 

2. 상담원 지원

AI는 상담원이 필요할 때 정확한 지식을 제공하여 업무를 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 검색 증강 생성(RAG)과 같은 향상된 기술을 통해 상담원 지원 시스템은 고객 서비스 상호 작용을 실시간으로 분석하고, 방대한 지식 기반에서 가장 관련성이 높은 정보를 신속하게 검색하여 실시간으로 상담원을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 문제 해결을 가속화할 뿐만 아니라 인지 부하를 줄여 상담원, 특히 해당 직무를 처음 맡은 상담원은 업무에서 더 유능하고 자신감을 느낄 수 있습니다. 

Zoom에서 의뢰한 Metrigy 보고서에 따르면: 상담원 지원을 사용하는 기업의 64%가 평균 처리 시간이 28% 감소했으며, 42%는 상담원 이직률이 29% 감소했습니다.

3. 대화형 분석

대화형 분석은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 가상 에이전트와의 상호작용을 포함한 고객 상호작용에서 데이터를 수집합니다. 음성 대화를 트랜스크라이브하고 감정 분석을 적용함으로써 비즈니스는 고객이 자신의 경험에 대해 어떻게 느끼는지와 브랜드에 대한 전반적인 인상을 더 깊이 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 만족도 수준이 강조될 뿐만 아니라 리더는 문제점을 파악하고, 상담원 성과를 평가하며, 추가 코칭이나 재교육이 필요한 분야를 발견할 수 있습니다.

4. 셀프 서비스

셀프 서비스가 증가하고 있습니다. Zoom에서 의뢰한 Morning Consult 연구에 따르면, 챗봇이나 보이스봇을 활용하여 성공을 경험한 사람들 중 약 80%가 항상, 자주 또는 때때로 인간이 관여하지 않는 지원을 선호한다고 답했습니다.

기존의 챗봇은 고객에게 셀프 서비스 옵션을 어느 정도 제공할 수 있지만, 이제 AI는 고객이 스스로 문제를 해결하도록 지능적으로 도와줄 수 있습니다. 에이전틱 AI의 새로운 혁신을 통해 챗봇은 인간 행동 패턴을 상황에 맞게 파악하고, 상호 작용을 기억하고, 추론하고, 조치를 취할 수 있습니다. 즉, 인간 상담원의 도움 없이도 수행할 수 있습니다.

5. AI 기반 가상 트레이닝

AI는 FAQ, 문서, 지식 기반을 자동으로 수집하여 대화 흐름을 구축함으로써 가상 에이전트 설정을 간소화할 수 있습니다. 그 후, 고객 상호작용을 시뮬레이션하고, 응답을 테스트하며, 성능을 최적화하여 가상 에이전트가 실제 고객 요청을 해결할 준비가 되었는지 확인할 수 있습니다.

AI 및 ML은 인간보다 훨씬 빠른 속도로 단기간에 대규모 데이터 스트림을 분석할 수 있습니다. 또한 이러한 기술을 통해 고객 서비스 또는 컨텍 센터에서 발생하는 데이터 볼륨에 압도되어 사람이 놓치고 지나칠 수 있는 패턴, 추세 및 이상 요소를 식별할 수 있습니다. 하지만 고객 서비스용 AI를 사용하면 에이전트가 생산성을 높이고, 중복 작업을 없애고, 비용을 절감할 수 있습니다. 

AI와 머신러닝은 에이전트의 효율적인 업무 수행에 직접적인 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI는 고객 서비스 상호작용을 분석하고, 고객 지원 에이전트가 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 빠르게 찾아서 이를 컴퓨터 화면에 표시할 수 있습니다. 

고객 서비스용 AI를 이용하면 시간을 절약하고 상담원이 고객 문의를 더 빠르게 해결하도록 지원할 수 있습니다. 그리고 특히 신규 상담원을 비롯한 상담원이 업무를 큰 부담 없이 더 능숙하게 처리할 수 있게 도와줍니다.

대화형 분석은 자연어 처리(NLP)를 활용하여 사람 간의 대화로부터 데이터를 수집합니다. 이 기술은 브랜드에 대한 고객 감동 및 만족도에 대한 더 큰 인사이트를 제공합니다. 또한 상담원 성과를 평가하고 상담원에게 재교육이 필요할 수 있는 영역을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

상담원이 고객과 상호 작용할 때 상담원에게 필요한 정보를 빠르게 제공하는 것 외에도, AI는 상담원의 시간을 빼앗는 작업도 처리할 수 있습니다. AI 기반의 로봇 프로세스 자동화는 레코드 업데이트 또는 후속 조치 생성 같은 단순 작업을 처리하여 인간 상담원이 다음 통화로 빠르게 전환할 수 있도록 돕습니다. 

Deloitte 설문조사에 따르면 RPA를 시행한 조직의 경우 12개월 이내에 ROI를 달성하고 이 솔루션을 통해 정규직 직원의 평균 20%에 해당하는 생산 능력을 얻은 것으로 확인되었습니다. 또한 RPA 사용 기업의 90%가 품질 및 정확도를 향상했고, 86%는 생산성 향상, 59%는 비용 감소 효과를 얻은 것으로 나타났습니다.

최고의 CX를 제공하는 방법을 고민하고 있다면, 신입 고객 서비스 에이전트를 제대로 교육하는 것이 중요합니다. 하지만 교육은 전통적으로 시간이 오래 걸립니다. 그리고 에이전트의 첫 번째 통화에서 보통 때와 다른 고객 문의가 발생할 수 있다는 우려가 항상 존재합니다. AI를 사용하면 음성-텍스트 전환 기능을 사용해서 교육 프로그램을 만들고, FAQ 기반의 테스트 시나리오를 통해 신입 에이전트를 교육하고, 에이전트의 업무 시작 준비 상태를 개별적으로 평가할 수 있습니다.

셀프 서비스 추세가 점점 증가하고 있습니다. 고객의 약 71%는 기업에서 전화뿐만 아니라 메시지 기반의 지원을 제공받기를 원합니다. 

고객에게 기술 자료가 어느 정도는 셀프 서비스 옵션 역할을 할 수 있지만, AI는 고객이 직접 자신의 문제를 해결할 수 있도록 지능적으로 도와줄 수 있습니다. ML 및 AI는 사람의 동작 패턴을 감지하고 고객이 필요한 답변을 찾는 데 가장 적합한 방법을 학습할 수 있습니다.

자동화는 프로세스를 최적화할 수 있지만, AI 또한 때로는 기존의 프로세스만 사용하는 인간 상담원보다 전반적인 고객 경험을 훨씬 더 향상할 수 있다는 점을 기억해야 합니다. 예를 들어 AI는 다음과 같은 일을 수행할 수 있습니다.

1. 사용자 경험 맞춤화

AI는 데이터를 빠르게 분석하고 개별 고객에 맞게 응답을 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 고객의 위치를 식별하여 해당 지역에서 이용 가능한 제품이나 서비스를 제안할 수 있습니다. AI는 또한 개별 고객 데이터 분석을 통해 훨씬 높은 수준의 맞춤화 기능을 제공할 수 있습니다.

2. 고객과의 인간 상호 작용 개선

AI는 또한 인간 고객 서비스 담당자가 더 효율적으로 일할 수 있게 도와줍니다. AI는 빠른 문제 해결을 위해 에이전트에게 인계 시 상호 작용을 요약할 수 있습니다. 또한 AI 가상 에이전트가 대다수의 문의를 처리하는 경우, 상담원은 역량 강화에 집중하여 뛰어난 고객 서비스 경험을 제공할 수 있습니다.

AI는 데이터를 빠르게 분석하고 개별 고객에 맞게 응답을 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하면 고객 서비스를 제공할 때 고객 위치를 고려해서 해당 지역에서 이용 가능한 제품 또는 서비스를 제안할 수 있습니다. AI는 또한 개별 고객 데이터 분석을 통해 훨씬 높은 수준의 맞춤화 기능을 제공할 수 있습니다.

고객 서비스용 AI는 또한 인간 고객 서비스 담당자가 업무를 더 효율적으로 할 수 있게 도와줍니다. AI는 빠른 문제 해결을 위해 에이전트에게 인계 시 관련 정보를 수집할 수 있습니다. 또한 AI 챗봇으로 기본 문의를 처리하는 경우, 에이전트는 더 복잡한 문제에 집중하여 뛰어난 고객 서비스 경험을 제공할 수 있습니다.

AI는 또한 상담원의 성공적인 업무에 필요한 도구를 제공하고 부담 없는 업무 환경을 조성하여 상담원에게 도움을 줍니다. AI는 다음 목표를 달성할 수 있습니다.

1. 번아웃 방지

고객 서비스 상담원의 도움을 기다리는 고객 대기열이 길고 문제 해결 시간을 기록하는 시계가 깜박이는 상황에서는 상담원의 업무 스트레스가 높아질 수 있습니다. 스트레스가 높은 시간이 길어지면 번아웃이 일어날 수 있습니다. AI는 고객에게 셀프 서비스 옵션을 제공하므로, 대기열을 줄이고 상담원 번아웃을 방지할 수 있습니다.

2. 워크플로 간소화

고객 서비스용 AI는 다음과 같이 여러 방법으로 더욱 간편하게 최고의 지원 경험을 제공할 수 있게 합니다. 

• 상호작용 요약 및 통화 후 메모 작성과 같은 작업을 자동화하여 통화 후 작업을 줄입니다. 
• 상담원에게 필요한 정보를 신속하게 제공하여 고객을 보다 효율적으로 지원하고 평균 처리 시간을 줄입니다. 

고객 서비스 상담원의 도움을 기다리는 고객 대기열이 길고 문제 해결 시간을 기록하는 시계가 깜박이는 상황에서는 상담원의 업무 스트레스가 높아질 수 있습니다. 스트레스가 높은 시간이 길어지면 번아웃이 일어날 수 있습니다. AI는 고객에게 셀프 서비스 옵션을 제공하므로, 대기열을 줄이고 상담원 번아웃을 방지할 수 있습니다.

AI로 작업을 자동화하고 상담원에게 필요한 정보를 빠르게 제공하는 경우 각 상호 작용이 더 빠르게 그리고 더 효율적으로 이루어집니다. 고객은 대기 시간이 짧아져서 좋고, 상담원은 문제 해결 시간이 빨라져서 좋습니다.

AI는 고객 서비스에 다양한 이점을 제공하여, 궁극적으로 효율성과 생산성을 높이고 고객 경험을 개선합니다. 소비자 4명 중 3명이 긍정적이거나 부정적인 지원 경험을 다른 사람과 공유한다고 답하면서, 긍정적인 상호 작용을 제공하는 AI 기반 고객 서비스가 기업의 핵심 차별화 요소가 되고 있습니다. 결과적으로 다음과 같은 AI 고객 서비스 혜택을 기업에서 누리고 있습니다.

1. 비용 절감 및 리소스 최적화

AI를 도입하면 시간 절약, 셀프 서비스 지원, 상담원의 초과 근무 필요성 감소 등의 효과를 얻을 수 있으며, 탁월한 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한 AI 기술을 통해 고객 서비스 역량을 확장하는 것이 신규 상담원을 고용하는 것보다 더 비용 효율적입니다. 경기 침체로 수요가 감소하더라도 기업은 AI 도입 규모를 축소하여 직원 해고를 피할 수 있기 때문에 장기적으로 일자리 손실을 줄일 수 있습니다.

2. 연중무휴 24시간 지원

고객은 수시로 질문이 있거나 도움이 필요할 때 업무 시간이 될 때까지 기다리고 싶어 하지 않습니다. AI는 연중무휴 24시간 내내 작동할 수 있으며, 전화 통화, 웹 사이트 챗봇, 소셜 미디어 또는 Facebook Messenger와 같은 앱을 통해 이용할 수 있습니다. 고객은 가장 편리한 시간에 답변을 받을 수 있습니다. 따라서 오전 9시부터 에이전트의 업무가 급증하는 상황을 방지해 줍니다.  

3. 예측적 인사이트

기업은 AI를 활용하여 프로젝트 업데이트, 프로세스 안내, 품목 제조 또는 배송 현황 등 사물의 상태를 파악합니다. 하지만 AI는 단순한 설명적 분석을 넘어서, 예측적 인사이트를 제공할 수 있으며 이를 기업의 전반적인 CX 전략에 포함할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 표면적인 보고 단계를 넘어 고객 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하고, 이탈의 초기 신호를 파악하며, 가능한 결과를 표면화할 수 있습니다. 이를 통해 리더들은 성과와 고객 만족도를 개선하는 보다 현명한 결정을 더욱 신속하게 내릴 수 있습니다.

4. 사전 지원 

고객 서비스 팀은 AI를 활용하여 대응 전략을 사후 대응에서 사전 대응으로 전환할 수 있습니다. 실제로 AI는 고객이 구매한 제품 또는 고객이 받은 서비스를 기반으로 고객에게 필요한 정보에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이 데이터는 고객이 고객 지원팀에 연락하지 않고도 조치를 취하도록 미리 알림을 활성화할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 고객에게 곧 제품 재고가 소진되므로 제품을 재주문할 시기라는 알림을 보낼 수 있습니다.

이런 작은 순간들은 고객에게 배려받고 있다는 것을 보여주고, 고객 상호작용을 평범한 경험에서 기억에 남는 경험으로 바꿀 수 있습니다. 

5. 고객 의사결정

소비자는 질문에 답하고 간단한 작업을 수행하는 데 도움을 주는 기존의 AI 기반 가상 에이전트에 익숙합니다. AI 플랫폼의 기능이 확장됨에 따라, 가상 에이전트는 이제 보다 복잡한 문의도 처리할 수 있습니다. 또한 소비자가 만족도가 가장 높은 구매 결정을 내리거나 니즈를 가장 잘 충족하는 서비스를 선택할 수 있도록 의사 결정을 안내할 수 있습니다.

AI를 도입하면 뛰어난 고객 서비스를 제공하는 동시에 시간 절약, 셀프 서비스 지원, 상담원의 초과 근무 필요성 감소 등의 효과를 얻을 수 있습니다. 또한 AI 기술을 통해 고객 서비스 역량을 확장하는 것이 신규 상담원을 고용하는 것보다 더 비용 효율적입니다. 그리고 경제 침체 등으로 인해 수요가 감소하더라도 기업은 AI 규모를 줄이고 직원이 해고되는 것을 방지할 수 있습니다.

고객은 질문이 있거나 도움이 필요할 때 업무 시간이 될 때까지 기다리고 싶어 하지 않습니다. AI는 연중무휴 24시간 내내 작동할 수 있으며, 전화 통화, 웹 사이트 챗봇, 소셜 미디어 또는 Facebook Messenger와 같은 앱을 통해 이용할 수 있습니다. 고객 서비스용 AI는 고객이 가장 편리한 시간에 답변을 얻도록 도와줍니다. 따라서 오전 9시부터 에이전트의 업무가 급증하는 상황을 방지해 줍니다.  

비즈니스는 AI 및 ML을 사용하여 프로젝트의 현재 상태, 프로세스 지침, 제조 또는 배송 중인 품목 등 현 상황을 파악할 수 있습니다. 하지만 AI 및 ML은 설명적 분석을 넘어, 예측적 인사이트를 제공할 수도 있으며, 이는 전체적인 CX 전략의 일부로 포함되어야 합니다. 예를 들어, AI는 데이터 마이닝을 통해 영업 팀을 위한 잠재 고객을 창출하고, 상호작용에서 개입이 없으면 고객 이탈이 발생할 수 있는 증후를 분석하고, 지능적인 의사결정을 위해 발생 가능한 결과를 비즈니스 리더에게 알릴 수 있습니다. 

고객 서비스 팀은 AI를 통해 사후 대응이 아닌 사전 대응으로 초점을 전환할 수 있습니다. 실제로 AI는 고객이 구매한 제품 또는 고객이 받은 서비스를 기반으로 고객에게 필요한 정보에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 

고객이 고객 지원 팀에 연락할 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 팀에서 상호 작용을 시작 및 제어하고 뛰어난 고객 경험을 보장할 수 있습니다. 

고객은 질문에 답하고 간단한 작업을 할 수 있게 도와주는 AI 기반 가상 어시스턴트에 익숙합니다. AI 플랫폼 기능이 확장됨에 따라 이러한 어시스턴트는 고객이 만족도가 가장 높은 구매 결정을 내리고, 수리나 교체 중 적합한 방식을 선택하고, 요구사항에 가장 적합한 서비스를 선택할 수 있게 도와줍니다.

AI 고객 서비스 플랫폼은 가격이 다양하지만, 대부분은 SaaS(Software as a Service) 모델로 제공됩니다. 따라서 자본지출 없이 월간 요금으로 청구됩니다. 

물론 각 기업마다 예산과 AI를 통해 해결하려는 과제를 고려해야 합니다. 하지만 고객 지원과 관련한 총 소유 비용을 고려하고 AI 솔루션의 비용을 직원 충원과 같은 다른 옵션과 비교해 보는 것이 중요합니다. AI 비용이 그보다 유리하게 계산될 것입니다.

고객 서비스용 AI를 시작하기 위해서는 신중한 계획이 필요합니다. 우선 해당 기업에서 AI를 통해 수행하려는 작업과 참조 자료 또는 고객 서비스 관리 시스템과의 통합 등 플랫폼 교육에 필요한 데이터를 결정해야 합니다. 

적합한 AI 고객 서비스 플랫폼 제공업체와 협력하면 성공적인 도입을 위해 필요한 안내와 지원을 얻을 수 있으므로 프로세스가 더 쉬워집니다.  

Zoom Virtual Agent는 AI 기반 고객 지원을 향한 훌륭한 발걸음입니다. 에이전틱 AI 프레임워크를 기반으로 하는 셀프 서비스 솔루션으로, 상시적이고 선제적인 지원을 제공할 수 있도록 지원합니다. Zoom Virtual Agent는 단순히 응답하는 데 그치지 않고 고객의 요구를 해결하기 위해 의도적으로 행동합니다. 또한 Zoom Virtual Agent는 다양한 CRM, 티켓팅 시스템 및 CCaaS 플랫폼과 통합하여 지능적이고 연결된 통합 커뮤니케이션 환경을 구축할 수 있도록 지원합니다. 

지금 바로 전문가에게 문의하고 AI를 통해 어떻게 고객 서비스 운영을 개선할 수 있는지 자세히 알아보세요.