고객 서비스용 AI: 챗봇 이상으로 CX를 향상하는 방법

AI 기반 고객 서비스는 고객 및 상담원에게 뛰어난 사용자 경험을 제공하는 것부터 더 비용 효과적이고 효율적인 워크플로를 만드는 것에 이르기까지, 모든 운영 측면에 도움이 될 수 있습니다.

다음에서 AI 사용이 고객 서비스 지원에 어떻게 도움이 되는지에 관한 예시를 살펴보세요. 

AI 및 ML을 이용하면 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 상담원이 생산성을 높이고, 중복 작업을 없애고, 비용을 절감할 수 있습니다. 

AI와 머신러닝은 상담원의 효율적인 업무 수행에 직접적인 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI는 고객 서비스 상호 작용을 분석하고, 고객 지원 상담원이 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, 신규 고객 서비스 상담원을 성공적으로 교육하는 것이 중요합니다. 하지만 교육은 전통적으로 시간이 오래 걸립니다. 그리고 상담원의 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 신규 상담원을 교육하고, 상담원의 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 참조 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.

인공 지능과 머신러닝이 프로세스를 최적화하는 데 도움이 되지만, 때로는 고객 서비스용 AI가 기존의 프로세스만 사용하는 인간 상담원보다 훨씬 더 고객 경험을 향상할 수 있다는 점을 기억해야 합니다. 예를 들어 고객 서비스용 AI는 다음과 같은 일을 수행할 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 상담원에게 인계 시 관련 정보를 수집할 수 있습니다. 또한 AI 챗봇으로 기본 문의를 처리하는 경우, 상담원은 더 복잡한 문제에 집중하여 뛰어난 고객 서비스 경험을 제공할 수 있습니다.

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

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 많은 이점을 제공하며, 궁극적으로 효율성과 생산성을 높여주고 고객 경험을 향상시켜 줍니다. 미국 소비자의 57%가 부정적인 서비스를 경험한 후에는 친구들에게 해당 기업을 추천하지 않겠다고 말합니다. 이러한 상황에서 긍정적인 상호 작용을 제공하는 AI 기반 고객 서비스는 하나의 경쟁력 요인이 될 수 있습니다. 따라서 AI 고객 서비스를 활용하는 기업은 다음과 같은 이점을 얻을 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 영업시간이 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 상담원 업무가 급증하는 상황을 방지해 줍니다.  

기업은 AI 및 ML을 사용해서 프로젝트의 현재 상태, 프로세스 지침, 제조 또는 배송 중인 품목 등 현 상황을 파악할 수 있습니다. 하지만 AI 및 ML은 서술적 분석 외에도 예측적 인사이트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 데이터 마이닝을 통해 영업 팀을 위한 잠재 고객을 창출하고, 상호 작용에서 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 몇 가지 결정이 필요합니다. 우선 해당 기업에서 AI를 통해 수행하려는 작업과 참조 자료 또는 고객 서비스 관리 시스템과의 통합 등의 플랫폼 교육을 위해 제공해야 하는 데이터를 결정해야 합니다. 

적합한 AI 고객 서비스 플랫폼 제공업체와 협력하면 프로세스를 쉽게 만들고 성공적인 도입을 위해 필요한 안내와 지원을 얻을 수 있습니다. 

Zoom 가상 에이전트는 상담원 보조부터 데이터 분석 및 AI 챗봇에 이르기까지, 고객 서비스용 AI 사용과 관련한 다양한 옵션을 제공합니다. 뛰어난 CX를 제공하는 동시에 더욱 효율적으로 확장할 수 있습니다. Zoom 가상 에이전트는 또한 여러 CRM 및 CCaaS 플랫폼과 통합하여 지능적이고 연결된 통합 커뮤니케이션 환경을 구축할 수 있게 도와줍니다. 

고객 서비스를 위해 AI를 활용하는 다양한 방법을 살펴보려면 지금 바로 전문가에게 문의하세요.