대화형 AI의 핵심 차별화 요소는 무엇인가?

고객은 인내심이 부족하다는 사실을 이미 알고 계실 것입니다. 궁금증을 해결하기 위해 웹 사이트를 검색하거나 고객 서비스 또는 지원을 요청하는 고객은 즉시 답변을 듣고 싶어 합니다. 질문을 입력하거나 물어보면 즉각적으로 답변을 주는 챗봇은 고객의 이러한 요구를 충족시켜 주기에 제격입니다.

그러나 챗봇이 주는 답변의 관련성은 솔루션을 지원하는 기술 유형에 따라 달라질 수 있습니다. 대화형 인공 지능(AI)을 사용하면 마치 고객 서비스 담당자와 이야기하는 것처럼 자연스럽게 대화할 수 있으므로 시간에 쫓기는 고객이 크게 답답해하지 않고 필요한 정보를 신속하게 얻을 수 있습니다.

규칙 기반으로 사용자가 버튼을 클릭한 다음 미리 정의된 옵션 중에서만 선택할 수 있는 챗봇이 있는가 하면, 지능형 AI 챗봇이라는 솔루션도 있습니다. 인공 지능은 이러한 시스템에 인간처럼 정보를 처리할 수 있는 능력을 제공합니다.

그렇다면 대화형 AI를 차별화하는 핵심 요소는 무엇일까요? 대화형 AI는 자연어 처리(NLP)와 자연어 이해(NLU) 기술을 활용하여 인간의 대화를 흉내 냅니다.

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 기계가 인간의 언어를 이해하도록 돕는 기술입니다. 이 기술은 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝과 같은 고급 기술과 규칙을 활용하여 텍스트나 음성 데이터를 해석할 수 있습니다. NLP는 비정형 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환하고 언어 데이터를 처리하는 방법을 가르칩니다.

NLP와 NLU 기술을 탑재한 챗봇은 언어를 보다 효과적으로 이해하여 사람과 더욱 자연스럽게 대화할 수 있습니다. 이러한 챗봇은 단어의 문자적 의미와 숨은 맥락을 모두 이해할 수 있으므로 모든 상호 작용을 바탕으로 지능을 발전시킵니다.

NLU는 사람들의 질문이나 말에 숨겨진 의미를 컴퓨터가 이해하도록 돕는 기술입니다. 컴퓨터는 단어가 문맥에 따라 다양한 의미를 가질 수 있다는 점과 단어 배열에 의미가 있다는 점을 파악하기 힘들어하는 경우가 많습니다. NLU 알고리즘은 다양한 소스에서 인사이트를 끌어내어 말하는 사람이 의도한 메시지를 이해하도록 돕습니다.

대화형 AI는 다양한 업종과 사용 사례에 적용할 수 있지만 특히 고객 지원을 개선하는 데 적합한 기술입니다. 이 기술은 고객이 대기하거나 이메일을 기다리는 시간이 길어짐에 따라 불만이 쌓이는 일이 없도록 질문에 신속하게 답변해야 하는 문제를 해결하며, 기업에 여러 가지 이점을 제공하기도 합니다.

밤낮없이 이용 가능

대화형 AI로 구동되는 챗봇은 24시간 내내 이용할 수 있으므로 영업 시간 이후에도 고객이 정보에 액세스할 수 있으며 서비스 전문가가 자리를 비운 경우에도 가상 에이전트와 대화할 수 있습니다.

간단한 답변 처리

고객 서비스 및 고객 지원 전문가는 전화를 받거나 이메일에 답변하는 등의 업무량이 과도할 때가 많습니다. 대화형 AI는 기술 자료 문서를 토대로 계정, 결제 내역 등에 관한 질문을 손쉽게 처리할 수 있으므로 팀은 사람이 개입해야 하는 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.

고객에게 특별히 주의를 기울여 상담해야 할 문제가 있는 경우, 대화형 AI 플랫폼은 해당 고객을 고객 지원 전문가에게 전환하기 전에 사전 정보를 수집합니다. 이렇게 하면 고객이 연결되기 전에 담당자는 미리 올바른 계정에 액세스하여 기본 정보를 파악한 후 신속하고 효율적으로 서비스를 제공할 수 있습니다.

또한 고객은 이미 입력한 정보를 다시 제공하지 않아도 되므로 더 만족스러운 상담을 이어갈 수 있습니다.

자동으로 확장

대화형 AI 솔루션은 대량의 쿼리를 신속하게 관리하도록 설계되었습니다. 문의가 동시다발적으로 밀려들어도 대화형 AI는 이를 모두 처리하는 동시에 티켓량을 줄이고 고객 만족도를 높이는 양질의 답변을 제공할 수 있습니다.

다국어로 커뮤니케이션

글로벌 또는 국제 기업은 대화형 AI가 고객 언어를 이해하고 대응하도록 트레이닝할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 지능형 챗봇이 전 세계 수많은 지역에서 등록되는 문의를 처리하기 때문에 기업은 다국어를 구사하는 고객 지원 전문가로 구성된 대규모 팀을 고용하지 않아도 되므로 인건비를 절감할 수 있습니다.

고객에게 셀프 서비스 옵션 제공

셀프 서비스를 더 좋아하는 사람들도 있습니다. 전화나 이메일로 소통하려 하지 않고 고객 서비스 전문가의 도움 없이 직접 정보를 확인하는 방식을 선호합니다. Statista에서 조사한 바에 따르면 고객의 88%는 온라인 셀프 서비스를 바라고 있으며, Zoom 조사에서는 소비자의 80%가 챗봇을 사용한 후 '매우 긍정적인' 고객 경험이라는 답변을 남겼다고 밝혔습니다.

투자 수익률

챗봇 AI로 고객 서비스 팀이 얻는 이점을 생각할 때 투자수익률(ROI)도 반드시 고려해야 할 요소입니다. Retail Dive의 보고서에 따르면 챗봇은 2023년까지 리테일, 은행, 의료 분야를 통틀어 110억 달러의 비용과 25억 시간을 절감하는 효과를 보일 것이라고 합니다. 대화형 AI는 해당 조직 및 고객과의 상호 작용을 개선하여 고객 유지와 고객 생애 가치(LTV) 향상을 통해 수익을 창출합니다.

(Zoom AI 챗봇으로 월간 1,300만 달러를 절약한 방법을 확인하세요.)

대화형 AI는 기존 챗봇에 비해 더 다양한 이점이 있으므로 고객 경험 개선과 고객 유지율 향상으로 이어질 수 있습니다. 가상 에이전트 기능을 갖춘 플랫폼이 할 수 있는 일은 다음과 ㄱ같습니다.

고객 경험 향상

즉각적인 만족을 바라는 고객에게는 대화형 AI가 딱 맞습니다. 대기할 필요 없이 필요한 정보나 리소스에 바로 연결됩니다. 또한 머신 러닝과 NLP 기술을 통해 대화형 AI 애플리케이션은 고객 질문이나 말을 활용하여 맞춤형 상담을 제공하고, 고객 참여를 강화하며, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

운영 비용 절감

대화형 AI 챗봇은 사람과 대화하는 듯한 환경을 강화하면서 자주 묻는 질문과 간단한 요청을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 챗봇이 이러한 문제를 관리하므로 고객 서비스 에이전트는 복잡한 문의에 좀 더 집중할 수 있습니다.

지원 및 접근성 확대 

자동 음성 인식 및 음성 검색과 같은 기능을 통해 더 많은 고객이 고객 서비스 상담을 더 쉽게 이용할 수 있습니다. 다국어 기능을 적용하면 언어 장벽도 극복할 수 있으므로 더 많은 고객의 상담 과정을 개선할 수 있습니다.

기업은 다양한 방법으로 대화형 AI를 활용하여 고객을 지원할 수 있습니다. "배송 현황을 알려주세요", "구독을 변경하고 싶어요"와 같은 기본적인 요청에 답변하는 것에만 그치지 않고 다채로운 기능을 통해 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.

오늘날 대화형 AI는 기업에서 다음과 같은 사용 사례에 적합합니다.

전자 상거래 고객 경험

전자 상거래가 급증했습니다. 전 세계 리테일 전자 상거래는 2019년 3조 5,000억 달러에서 2020년 4조 2,000억 달러로 증가했으며 분석가들은 2023년까지 총 6조 5,000억 달러를 넘어설 것으로 예측합니다. 

전자 상거래 기업은 대화형 AI를 사용하여 온라인 쇼핑객이 필요한 정보를 찾도록 지원할 수 있습니다. 또한 대화형 AI를 통해 고객에게 개인화되고 편리하며 충성도가 쌓이는 경험을 선사할 수 있습니다.

영업 경험

영업 경험에는 제품 및 서비스에 대한 정보를 잠재 고객과 공유하는 것이 포함됩니다. 물론 전화 영업은 새로운 분야가 아닙니다. 

그럼에도 불구하고 기업은 이제 자동 음성 인식 기능이 있는 챗봇을 사용하여 사람들과 음성이나 텍스트를 통해 효과적으로 대화하거나, 판매율을 높이는 기능까지 사용할 수 있습니다.

정기 구독 박스 고객 경험

정기 구독 서비스를 통해 고객 충성도를 유지하고 수익을 높이려는 기업은 고객 만족도를 유지하는 것이 중요합니다. 대화형 AI를 활용하여 문의를 신속하게 처리하고 문제를 해결하는 것은 고객 만족도를 유지하는 효과적인 방법입니다. 고객이 가치와 감사를 느끼면 충성도가 유지되고 결국에는 돈을 더 많이 쓰는 경향이 있습니다.

고객 충성도

고객 충성도를 쌓는 한 가지 요소는 사람들이 직접 선택한 채널에 참여하도록 하는 것입니다. 대화형 AI로 구동되는 솔루션은 디지털 및 셀프 서비스 채널에서의 경험을 최적화하여 고객 충성도 전략에서 가치 있는 자산이 될 수 있습니다.

고객 피드백

고객이 선호하는 경험을 제공하려면 먼저 고객이 무엇을 원하는지 알아야 합니다. 고객 피드백을 수집하는 것은 브랜드에 대한 감정을 가늠하기에 탁월한 방법입니다. 대화형 AI 솔루션의 데이터를 활용하면 고객을 더 잘 이해할 수 있으며 고객이 기대한 만큼 제품과 서비스가 만족스러웠는지를 파악할 수 있습니다.

기술 자료

모든 비즈니스에는 자주 묻는 질문(FAQ) 목록이 있지만 질문에 대한 답변이 꼭 간단하지만은 않습니다. 대화형 AI는 고객이 대화 채팅 중에 기술 자료에서 정보를 검색하도록 지원하고 해당 정보가 질문에 대한 답변이 되었는지 물어봅니다. 이렇게 하면 향후 플랫폼에서 가장 관련성이 높은 정보를 학습하고 제공할 수 있습니다.

트레이닝

대화형 AI는 고객 대면 프로세스 이상의 가치를 제공하기도 합니다. 비즈니스에서는 이 솔루션을 활용하여 새로운 고객 지원 전문가가 고객이 구매 결정을 내리거나 문제를 해결하는 동안 고민하는 자주 묻는 질문과 답변을 숙지하도록 트레이닝할 수 있습니다.

고객 서비스를 개선하고 싶다면 대화형 AI가 정답입니다. 비즈니스에 적합한 AI를 찾으려면 해당 AI가 사용하는 AI 유형을 살펴봐야 합니다. NLP는 자연스러운 대화와 고객이 만족하는 경험이 필요한 비즈니스에 적합합니다. 

플랫폼은 인간의 도움 없이 기본적인 문의를 처리하고 보다 복잡한 문의는 에이전트에게 전달해야 합니다. 또한 다른 비즈니스 애플리케이션과 통합되고, 신뢰할 수 있는 공급업체에서 만든 것이어야 합니다. 

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