고객 서비스 담당자라면 누구나 지난 몇 년을 “강렬했다”고 표현할 것입니다. 예산은 변동하고 고객은 더 많은 것을 요구하는 가운데, 서비스 팀은 끊임없이 중요한 질문에 대한 답을 찾고 있습니다: 어떻게 적은 자원으로 더 많은 성과를 낼 수 있을까? 고객 서비스 분야의 인공지능이 그 해답입니다.
기업은 AI를 활용함으로써 이러한 기대를 충족할 뿐만 아니라 뛰어넘을 수 있으며, 모든 접점을 지속적이고 기억에 남는 경험을 창출할 기회로 전환할 수 있습니다. AI는 예측 솔루션, 실시간 지원, 맞춤형 추천 등을 통해 기업이 대규모로 탁월한 서비스를 제공할 수 있게 하여 각 고객에게 중요성과 이해를 느끼게 합니다. 이 글에서는 고객 서비스에 AI를 활용하는 것이 고객 경험 접근 방식을 개선하고 고객에게 미치는 영향에 대해 살펴보겠습니다.
고객 서비스 AI는 신속하고 효과적이며 맞춤형 지원 경험을 제공하기 위해 지능형 기술을 적용하는 것입니다. 기업은 AI 기반 고객 서비스 소프트웨어를 활용해 경험을 자동화하고 업무 흐름을 간소화하며 상담원을 지원함으로써 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.
고객 서비스 분야의 AI는 현장 업무나 콜센터 업무와 관계없이 고객 경험을 혁신할 잠재력을 지닙니다. 다음은 AI가 고객 대화를 개선하고 고객 요구를 해결하는 몇 가지 사례입니다:
| 고객 서비스에서 AI의 활용 사례 |
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AAI는 고객 관리에 다양한 방식으로 활용될 수 있으며, 고객 서비스 팀을 지원하는 잠재력은 지속적으로 성장하고 있습니다. 주요 활용 사례는 다음과 같습니다:
TAI 에이전트라 불리는 차세대 AI 기반 봇은 실제 고객 서비스 사례를 학습하여 복잡하거나 모호한 문의에도 혼란을 겪지 않습니다. 대화형 AI를 활용해 가장 복잡한 고객 문의도 이해하고 정확히 해결하며, 요청을 처음부터 끝까지 관리합니다.
AI 고객 서비스 소프트웨어는 실시간 응답 권장 사항을 제공하여 에이전트가 고객 문의를 더 효율적으로 해결하도록 돕습니다. AI 기반 에이전트 지원 솔루션은 각 고객의 개별 요구에 기반한 응답 권장 사항을 제공함으로써 에이전트의 생산성과 효율성을 높이고 지원 팀이 문제를 더 빠르게 해결할 수 있도록 돕습니다. 따라서 에이전트는 특히 온보딩 과정에서 자신감과 용이함을 가지고 문제를 처리할 수 있습니다.
AI는 지원 티켓의 우선순위를 지정하고, 감정과 의도에 따라 라우팅하며, 고객 문의에 대한 미리 작성된 응답을 제안할 수도 있습니다. 고객 서비스 분야의 AI는 프로세스를 자동화하여 상담사 효율성을 높이고 고객에게 더 빠른 지원을 제공합니다. AI를 활용해 지원 워크플로우를 개선하는 몇 가지 전략은 다음과 같습니다:
AI는 인력 수요 예측을 지원하여 초과 근무 비용을 절감하고 옴니채널 고객 지원에 최적의 인력을 배치합니다. AI 기반 인력 관리(WFM)는 지원 팀을 효과적으로 이끌기 위해 필수적입니다. AI는 과거 데이터를 분석하여 특정 날짜, 월, 시즌별 인력 수요를 예측함으로써 초과 근무 비용과 대기 시간을 줄입니다. 또한 팀 스케줄링을 자동화하고 각 팀원별 근무 교대조를 맞춤 설정하여 관리자와 상담원의 시간을 절약합니다.
고객 서비스 품질 보증(QA) 분야의 인공지능(AI)은 지원 대화를 분석하여 고객 이탈률을 낮추는 데 기여합니다. AI는 상담원, 채널, 언어, 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO) 업체 전반의 모든 대화를 분석함으로써 품질 보증 프로세스를 가속화합니다. 이를 통해 지원 서비스 수행 현황에 대한 즉각적인 통찰력을 제공하여 상담원 교육 개선과 지식 격차 보완이 가능해집니다.
AI 솔루션은 고객 대화를 녹음 및 요약하여 음성 상호작용을 개선함으로써 상담원이 고객 요구 해결에 집중할 수 있도록 합니다. CX 트렌드 리포트에 따르면, 복잡하거나 미묘한 문제에 직면했을 때 대다수 고객은 전화로 담당자와 대화하는 것을 선호합니다. 인공지능(AI) 콜센터 솔루션은 상담원 교육을 지원하기 위해 음성 대화를 자동으로 녹음하고, 상담원 통화 마무리 시간을 단축하기 위해 통화 후 요약문을 작성합니다. 또한 음성 품질 보증 소프트웨어는 AI를 활용하여 전화 대화를 평가하고 이탈 위험이 있는 고객을 식별합니다.
더불어 AI 상담원은 이메일, 소셜 미디어, SMS를 통해 고객에게 지속적인 디지털 지원을 제공함으로써 통화량을 줄일 수 있습니다.
고객 서비스 AI는 지식 기반 문서의 효과를 평가하고 업데이트 또는 보관해야 할 콘텐츠를 식별함으로써 도움말 센터를 개선할 수 있습니다. 서비스 데이터를 기반으로 AI는 콘텐츠 부족을 보완하기 위한 콘텐츠 제작 및 신규 문서 추천도 지원합니다. 관리자는 AI 기반 글쓰기 지원 도구를 활용해 문서를 작성하거나 어조를 수정하거나 간소화할 수 있어 지식 기반 확장이 간편해집니다. 또한 대화 중 AI 에이전트는 지식 기반 콘텐츠를 활용해 고객에게 문서와 답변을 제시할 수 있습니다.
서비스 센터는 CRM이나 전자상거래 솔루션 등 백엔드 시스템과 AI를 통합할 경우 지원 과정에서 업셀링 및 크로스셀링을 촉진할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 고객의 과거 구매 내역이나 장바구니 내용을 활용해 제품을 추천할 수 있습니다. 또한 AI는 사용자 이벤트와 이전 상호작용을 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 포함한 사전 알림을 발송함으로써 매출과 전환율을 높일 수 있습니다. AI는 접근 가능한 데이터가 많을수록 메시지를 더 효과적으로 맞춤화하여 수익 증대에 기여합니다.
인공지능(AI)은 고객 대화를 분석하여 패턴을 발견하고 기업이 지원 운영을 개선할 수 있는 영역을 강조할 수 있습니다. AI는 인간 상담원이 즉시 인지하지 못할 수 있는 이러한 접점에서의 트렌드와 반복되는 문제를 식별할 수 있습니다.
관리자는 자동화 필요성에 대한 AI 에이전트의 통찰력에서도 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 선제적 접근을 통해 기업은 지속적인 지원 운영 최적화를 유지하면서 고객 요구에 더 효과적이고 신속하게 대응할 수 있습니다.
고객 서비스에 AI를 적용하는 것은 전 세계 기업들이 일시적으로 휩쓸린 유행이 아닙니다. 기업들은 AI가 고객 서비스를 혁신할 수 있다는 점을 잘 알고 있습니다.
AI는 데이터 입력, 통화 연결, 통화 후 작업과 같은 반복적인 업무를 자동화하여 상담원이 복잡한 고객 문의 해결에 집중할 수 있게 합니다. 프로세스를 최적화하고 팀 생산성을 높이는 AI의 능력은 고객 지원에 매우 중요합니다. 따라서 AI 기반 고객센터 솔루션은 효율성을 높이는 다양한 자동화 기능을 제공합니다.
AI는 데이터 입력, 통화 후 작업(ACW), 통화 연결, 고객 상담 등 프로세스를 자동화하여 지원 요청에 응답하고 고객 우려 사항을 해결하는 데 필요한 시간을 단축합니다.
예를 들어, 고객 서비스 인공지능은 데이터를 활용해 수동으로 전화를 연결하는 인간 운영자에 의존하지 않고 자동으로 전화를 적절한 상담원에게 연결합니다. 또한 AI 챗봇은 수많은 문의에 답해야 하는 부담을 줄이기 위해 간단한 질의를 처리할 수 있습니다.
상담원은 중앙 집중식 시스템에서 완전한 고객 프로필에 접근할 수 있어 고객 데이터를 검색하기 위해 여러 시스템을 가로질러 찾을 필요가 없습니다.
이러한 기능들은 통화 대기열과 대기 시간을 줄이고, 연결 전환을 최소화하며, 상담원이 복잡한 요구 사항을 가진 고객에게 세심한 서비스를 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하여 생산성을 향상시킵니다.
AI 시스템은 상호작용의 개인화부터 고객 서비스 가용성과 효율성 증대까지 다양한 방식으로 소비자 경험을 향상시킵니다. 채팅, 이메일, SMS, 소셜 미디어 플랫폼을 통해 실시간 24시간 지원을 제공함으로써 AI는 옴니채널 서비스를 개선합니다.
시간 소모적이고 단조로운 업무를 상담원의 업무량에서 제거하면 상담원이 자신의 역할에 더 적극적으로 참여할 수 있습니다. ACW(대응 후 작업) 업무를 예로 들 수 있습니다. 실시간 통화 녹취록에서 대화 요약과 실행 항목을 자동 추출하는 AI를 활용하면 ACW를 줄이고 의미 있는 업무 참여를 높일 수 있습니다
다시 말해, AI는 반복적인 고객 문의 대기열을 해소합니다. 따라서 상담사는 더 큰 성취감을 주는 복잡한 문제 해결에 집중함으로써 만족도와 참여도를 높일 수 있습니다.
AI 기반 자동화는 운영 비용을 절감하는 동시에 전반적인 효율성과 고객 서비스 경험을 개선합니다. AI가 고객 서비스에 미치는 영향은 수익성에도 주목할 만한 효과를 발휘합니다. AI 분석은 긴 대기 시간이나 낮은 첫 통화 해결률과 같이 고객센터의 비효율적인 측면을 지적합니다. 이러한 지표를 이해함으로써 데이터 기반 솔루션을 도입하여 이러한 문제들이 초래하는 부정적인 재정적 영향을 줄일 수 있습니다.
AI는 예측 분석이 통화량을 예측하는 데 활용할 수 있는 또 다른 도구입니다. 인력 부족과 과잉을 모두 피하기 위해 인원 수를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 더 많은 직원을 채용하는 대신 AI 챗봇을 활용함으로써 인건비를 직접 절감할 수도 있습니다.
AI 고객 지원 시스템의 모든 장점을 살펴보았지만, 주의해야 할 단점은 없을까요? 다음과 같은 과제에 직면하게 될 것입니다:
AI 고객 지원 플랫폼을 도입하려는 시도에 상담원의 저항이 발생할 수 있습니다. 일부 직원들은 기존 업무 방식을 변경하는 것을 꺼리거나 첨단 기술 활용에 자신감이 부족할 수 있습니다. 또한 기계에 의해 대체될까 봐 걱정할 수도 있습니다.
이를 해결하는 핵심은 안심시키는 것입니다. 상담원에게 철저한 교육을 제공하고, 목표가 업무 효율성을 한층 높여 그들의 업무를 개선하는 것임을 설명하세요. 이는 업무의 단조로움을 줄여주고, 더 복잡하고 보람 있는 상호작용에 집중할 수 있는 여유를 줄 것입니다.
고객 서비스에 AI를 도입할 경우, 특히 신기술에 경계심을 가지는 경향이 있는 고령층 고객으로부터 저항을 받을 수 있습니다. 복잡한 질문이 있을 때 많은 사람들은 챗봇이나 IVR 메뉴보다 인간 상담원과 대화하기를 선호합니다.
소비자에게 전화 상담을 포함한 선택권을 제공하고, 필요 시 AI 시스템이 상담을 인간 상담원으로 이관할 수 있도록 보장하는 것이 중요합니다. 고객에게 통화 녹음이나 후속 연락을 거부할 수 있는 옵션을 제공하고, 데이터 활용 방식에 대해 투명하고 솔직하게 설명해야 합니다.
AI 고객 서비스 소프트웨어는 민감한 고객 데이터를 보호하기 위한 강력한 데이터 보안 조치를 설계에 반영해야 합니다. 기업이 개인 정보를 어떻게 활용하는지에 대한 고객의 우려와 더불어, 데이터 보안은 고객 지원에 인공지능을 도입할 때 고려해야 할 핵심 요소입니다. AI 기반 챗봇은 제대로 훈련 및 관리되지 않을 경우 의도치 않게 개인정보를 노출할 가능성이 있습니다. 또한 사이버 공격의 표적이 될 수도 있습니다.
기업급 보안을 갖춘 고객 지원 플랫폼을 선택하고 AI 기술의 모든 사용자에게 보안 교육을 제공함으로써 이러한 위험을 줄일 수 있습니다.
AI 어시스턴트는 훈련 데이터에 의존하며, 부정확하거나 편향된 데이터는 결함 있는 응답으로 이어질 수 있습니다. 지속적인 업데이트와 인간의 감독을 통해 이러한 위험을 완화할 수 있습니다.
AI 기술의 언어 모델은 훈련된 데이터만큼만 지능적이라는 점을 명심해야 합니다. 데이터에서 올바른 답을 식별하지 못할 경우, 완전히 잘못된 답이 될 수 있는 차선책만을 제공할 수 있습니다.
인간과 유사한 외관을 지녔음에도 불구하고, 인공지능(AI)은 공감 능력과 정서 지능이 부족하며 맥락 이해력이 제한적입니다. 인간 수준의 직관이 부족하기 때문에, AI를 인간 상담원을 대체하기보다는 보완적으로 활용하는 것이 합리적입니다.
AI 도구를 도입하는 목적은 인간 지원 인력이 여전히 존재하더라도, 일상적인 업무와 간단한 문의 처리를 AI에 맡겨 효율성을 높이는 데 있습니다. 챗봇과 IVR 덕분에 고객은 문제를 해결하기 위해 더 이상 사람과 대화할 필요가 없습니다.
그 결과 팀의 생산성은 높아지겠지만, 고객과 긴밀하게 소통할 기회는 줄어들게 되어 피드백을 얻을 기회를 놓칠 수도 있습니다. 하지만 AI 도구는 지원 경험과 비즈니스 전반에 대한 감정과 의견을 분석하는 데 도움이 됩니다.
AI 고객 지원 도구는 모두 똑같이 만들어진 것은 아닙니다. 다음 요소들은 최적의 소프트웨어를 선택하고 배포 계획을 수립하는 데 도움이 될 것입니다.
예산 및 자원
고객 지원을 위한 AI를 구현하고 유지하는 데는 비용이 많이 들 수 있으며, 특히 수동적인 교육과 기술적 노하우가 필요한 경우에는 더욱 그렇습니다.
CX 전문성과 정확성
고객 서비스 분야에서 AI의 가장 중요한 장점 중 하나는 고객의 요구사항과 문의를 정확히 이해하는 능력입니다. 그러나 모든 AI가 이를 잘 수행할 수 있는 것은 아닙니다. CX 대화로 훈련된 AI 프로그램을 찾아보세요. 수동 훈련은 종종 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 열악한 CX를 제공하기도 합니다.
가치 실현 시간
구현 계획, 테스트 및 개선 단계를 간소화하는 AI 고객 지원 소프트웨어를 선택하십시오. 효과적인 AI 파트너는 긴 리드 타임으로 인해 기업을 수개월간 대기 상태에 빠뜨릴 수 있습니다.
보안
지능형 기술이 발전함에 따라 소비자 데이터의 개인정보 보호에 대한 우려가 커지고 있습니다. 수집하고 저장하는 정보를 보호하기 위해 명확한 개인정보 보호 및 규정 준수 지침을 준수하면서 고객 서비스 AI를 최우선으로 삼으십시오.
고객 서비스 AI는 아직 그 잠재력을 완전히 발휘하기에는 한참 멀었습니다. 더욱 발전함에 따라 고객 서비스를 새롭고 흥미로운 방식으로 변화시킬 준비가 되어 있는 것으로 보입니다.
현재 AI로 자동화된 상호작용은 약 1.6%에 불과하지만, 가트너에 따르면 향후 상담원 상호작용의 10%가 자동화될 전망이다. 음성봇이나 채팅봇을 활용한 대화형 AI는 디지털 및 음성 채널을 통해 고객센터의 고객 접점 업무 전부 또는 일부를 자동화할 수 있다. 향후 2년 내 고객 서비스와 기업 지원 방식을 혁신할 것으로 예상된다.
인공지능(AI)은 고객 서비스의 미래에 중대한 영향을 미치고 있습니다. 기업은 AI 기반 분석 및 예측 모델링을 활용해 고객 데이터를 분석함으로써 패턴과 트렌드를 발견하고 소비자 요구를 선제적으로 해결할 수 있습니다. AI 알고리즘은 또한 과거 상호작용 정보를 활용해 맞춤형 제안과 답변을 제공함으로써 소비자 경험을 개인화할 수 있습니다. 이러한 수준의 맞춤화는 고객 충성도 및 만족도를 높입니다.
고객 서비스에 인공지능을 통합하는 것은 기업이 고객과 소통하는 방식을 빠르게 재정의하고 있습니다. 챗봇, 가상 비서, 감정 분석과 같은 인공지능 고객 서비스 도구를 활용함으로써 기업은 더 빠르고, 더 개인화되며, 더 효율적인 지원을 제공할 수 있습니다. 인공지능과 고객 서비스의 결합은 새로운 차원의 자동화를 가능케 하여, 기업이 증가하는 고객 요구를 충족시키면서도 운영 비용을 절감할 수 있게 합니다. 고객 서비스에 인공지능을 도입함으로써 조직은 24시간 지원을 제공하고, 업무 흐름을 간소화하며, 실시간 인사이트에 기반한 선제적 지원을 제공할 수 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라, 인공지능 고객 지원은 경쟁에서 앞서 나가고 충성도와 성장을 주도하는 탁월하고 확장 가능한 서비스 경험을 제공하려는 브랜드에게 필수 요소가 될 것입니다.
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