AI가 온라인 고객 서비스 스타트업을 위한 실시간 셀프 서비스의 문을 여는 방법
게시 됨: 2018-02-27AI 기반 디지털 솔루션은 온라인 고객 경험, 충성도 등을 포함하여 비즈니스의 모든 측면을 개선할 준비가 되어 있습니다.
서비스 자동화는 지금까지 가장 빠른 속도로 발전하여 사용자가 일상적인 작업을 수행하는 데 꼭 필요한 기능을 제공합니다. 자동화된 솔루션으로 구동되는 고급 시스템을 통해 사용자는 이제 레스토랑 예약, 피자 주문, 영화 티켓 예약, 호텔 객실 예약은 물론 진료 예약까지 할 수 있습니다. 고객 서비스 산업은 특히 거의 모든 비즈니스 산업을 폭풍으로 몰아넣은 기술 혁신인 인공 지능의 파괴로 인해 많은 추진력을 얻고 있습니다.
AI 기반 디지털 솔루션은 고객 서비스 상호 작용을 혁신하여 온라인 고객 경험, 충성도, 브랜드 평판, 예방 지원 및 수익원 창출을 포함하여 비즈니스의 모든 측면을 개선할 준비가 되어 있습니다. 디지털 시장의 거물들은 2020년까지 모든 고객 지원 커뮤니케이션의 85% 이상이 고객 서비스 담당자의 개입 없이 수행될 것으로 예상합니다.
이 블로그에서는 AI 기반 고객 서비스가 온라인 고객 지원 에이전트를 어떻게 도울 수 있는지 전달하기 위해 주제를 좀 더 자세히 설명합니다.
고객 서비스를 위한 AI: 무엇이 현실인가?
최근 Zendesk 연구에 따르면 B2C 고객의 42%가 좋은 고객 서비스를 경험한 후 구매에 더 많은 관심을 보였습니다. 동일한 연구에 따르면 52%의 고객이 한 번의 실망스러운 고객 지원 상호 작용으로 인해 구매를 중단했다고 주장합니다.
진보적인 사상가들이 AI 기술을 고객 서비스 플랫폼을 위한 실시간 셀프 서비스의 문을 여는 솔루션으로 간주한다는 데에는 이견이 없습니다. 또한 기술이 고객 서비스 솔루션을 설계하는 방식을 바꿀 수 있는 힘이 있는 것도 사실입니다. 그러나 AI 지원 응답이 인간 에이전트의 필요성을 어떻게 완전히 대체할 것인지에 대한 엄청난 과대 광고가 있습니다.
AI에 대한 대부분의 흥분은 두 가지 주요 기능 때문입니다.
a) 기계 학습 및
b) 자연어 처리(NLP)
기계 학습은 학습을 위해 많은 양의 데이터를 휘젓는 강력한 컴퓨팅 시스템에 기인합니다. Facebook 메신저, 제안 요청 및 스팸 폴더는 AI 기계 학습 프로세스의 일상적인 예입니다.
자연어 처리는 음성/문자 메시지를 처리하고 해석하는 기능을 사용하여 AI 소프트웨어와의 일상적인 상호 작용을 지원합니다. Siri, Cortana, Alexa는 진화된 NLP의 가장 좋은 예입니다.
인공 지능은 주로 고객 지원 상담원의 작업을 지원하는 이 두 가지 혁신적인 기능을 중심으로 이루어집니다. 코그너티브 컴퓨팅 파워를 통해 기업은 고객에게 효율적인 서비스를 제공할 수 있습니다.
최근 Gartner 보고서에 따르면 기존 기업의 55%가 인공 지능의 잠재력에 투자를 시작했거나 2020년까지 투자할 계획이라고 합니다.
콜센터에서 일하는 오늘날의 고객 서비스 담당자와 그들이 일하는 비즈니스에 AI가 실제로 얼마나 많은 일을 할 수 있는지 봅시다 .
브랜드 메신저로서의 AI
지난 5년 동안 우리는 소셜 미디어가 메시징 앱을 삼키는 사람들로 넘쳐나는 것을 보았습니다. 그들은 폐쇄된 앱과 의사 소통할 뿐만 아니라 관심이 있거나 친숙한 브랜드와 소통하기 위해 메시징 앱에 아낌없이 의존합니다.
이것이 AI 기반의 맞춤형 실시간 메시징 봇 서비스가 기업이 신규 및 기존 고객과 연결하고 고유한 수익원을 육성할 수 있는 놀라운 기회를 제공할 수 있는 이유입니다.
Facebook Messenger는 이 아이디어를 기반으로 인지 기능과 통합된 강력한 챗봇을 활용합니다. 현재 이 공간을 향해 질주하는 다른 주요 산업에는 패션, 관광, 식품 사슬, 항공, 전자 상거래, 호텔 등이 있습니다. 소비자는 자신이 사용하는 서비스에 대한 새로운 AI 기술을 환영하고 좋아하는 브랜드와 상호 작용하는 것을 기쁘게 생각합니다. 항공편, 호텔 숙박, 여행 여행을 예약하거나 패션 정보를 얻으려면 세계는 차세대 산업이 이러한 추세를 받아들일지 간절히 지켜보고 있습니다.
정보에 입각한 행동을 위한 AI
AI는 다중 작업을 수행하고 자동화된 쿼리에 신속하게 응답할 수 있는 강력한 능력으로 고객 서비스 공간을 빠르게 파괴하고 있습니다. 연구 시간을 제한하고 상당한 실행 계획을 제공함으로써 고객 서비스 플랫폼의 AI 지원 자동화는 인간이 전달할 수 없는 정확성과 속도로 응답을 생성할 수 있습니다.
고객 서비스 동향에 대한 Forrester 보고서에 따르면 우리는 이미 자동화되고 스마트하며 전략적인 고객 서비스 시대에 들어섰습니다. 개인은 인공 지능을 기반으로 하는 지능형 에이전트가 제공하는 선제 조치를 높이 평가할 것입니다.
고객 서비스를 위한 AI는 셀프 서비스 인터페이스를 보다 직관적이고 경제적으로 만들 뿐만 아니라 인텔리전스는 컨텍스트, 이전 채팅 기록 및 선호도에서 학습하여 특정 고객 요구를 예측하는 데 도움이 됩니다. AI 통합 시스템은 다음을 위해 무한한 온라인 데이터를 캡처합니다.
- 고객 문제 식별
- 수집된 정보를 처리하고 학습합니다.
- 고객 행동 패턴 정의
- 그들의 빈번한 결정과 선호도 결정
- 솔루션 및 적합한 제품으로 대응
- 사전 경고 메시지로 프롬프트
- 맞춤형 제안 및 할인 제안
- 실시간 지원 제공(FAQ, 도움말 블로그, 보고서)
- 문제가 도착하기 전에 해결
- 고객 이탈률 및 불만 최소화
이처럼 광범위한 지능형 지원과 선제적 추천으로 기업은 풍부한 고객 경험을 남길 수 있습니다.
영원한 장점을 위한 일회성 투자
비용 절감은 오늘날과 같이 기업의 최우선 과제입니다. 콜 센터 관행과 관련하여 고객 서비스 직원을 고용하고 교육하고 전체 오프라인 인프라를 구축하는 데는 많은 돈과 시간이 필요합니다. 단 10명의 지원 담당자에게 $35000의 비용이 들 수 있으며, 신입 사원이 자주 그만두는 경우(콜센터 업계에서는 이직률이 상당히 높음) 그보다 더 많은 비용이 들 수 있습니다 . 이는 악몽입니다.
반면 AI 지원 고객 서비스 플랫폼을 통한 자동화 응답은 비용과 시간을 줄여 이러한 부담을 최소화할 수 있습니다. 이것이 인공지능 플랫폼인 왓슨이 하는 일입니다. 도메인별 지식 기반으로 채워진 사전 프로그래밍된 지능형 시스템입니다. 필요한 것은 단 한 번만 훈련하는 것입니다. 새로운 프로세스 변경 사항을 도입할 때 전체 지원 직원을 재교육하는 대신 소프트웨어를 다시 구성하기만 하면 됩니다.
이러한 AI 지원 플랫폼은 동일한 일상적인 고객 요청을 처리하여 콜센터 직원이 당면한 더 중요하고 힘든 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
AI 제어 다중 지원 채널
AI 기술은 고객에게 직접적인 지원을 제공할 뿐만 아니라 고객 서비스 경로를 안내하는 데에도 사용될 수 있습니다. 문제가 복잡해지면 지능형 지원 시스템에 고객을 병렬 지원 채널로 안내하는 특정 기능이 있습니다.
예를 들어, 통신 고객 서비스 에이전트가 기술 네트워크 문제와 관련된 질문을 해결할 수 없는 경우 채팅 AI는 해당 문제를 전용 지원 채널로 식별하고 고객을 해당 채널로 이동할 수 있습니다.
따라서 고객 서비스 프로세스를 위한 AI는 지원 시스템에서 포괄적인 균형을 가져옵니다. 고객이 효율적인 솔루션을 받는 동안 상담원은 서비스 약속을 이행하고 바쁜 러시로부터 로드된 지원 채널을 덜어줍니다.
당신을 위해 추천 된:
메타버스가 인도 자동차 산업을 어떻게 변화시킬 것인가?
인도 스타트업에 대한 반 영리 조항은 무엇을 의미합니까?
Edtech Startup이 인도 인력의 기술 향상 및 미래 준비를 돕는 방법...
이번 주 새로운 시대의 기술 주식: Zomato의 문제는 계속되고 EaseMyTrip은 Str...
인도 스타트업, 자금 조달을 위해 지름길 선택
디지털 마케팅 플랫폼 Logicserve, INR 80 Cr 자금 지원, LS Dig...
추가 지원을 위한 기계 학습
직접적이지 않더라도 AI는 고객과 서비스 에이전트 모두에게 간접적으로도 가장 잘 작동합니다. 담당자는 B2C 고객에게 서비스를 제공하는 데 필요한 추가 지원을 받을 수 있습니다. 상담원을 대신하여 적시에 솔루션을 발견하고 제공함으로써 해결 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다. 자주 해결되는 반복되는 문제에서 학습함으로써 머신 러닝 기능을 통해 고객 지원은 챗봇이 때때로 해결하지 못하는 어려운 문제에 대비할 수 있습니다.
AI 기계 학습 기능을 갖춘 모든 콜 센터는 특정 문제에 대한 정확한 솔루션을 제안함으로써 잘 수행할 수 있습니다. 인간 행동 패턴을 감지하는 AI의 학습 잠재력은 상담원과 고객 모두에게 기여할 수 있습니다.
정확한 예측과 통찰력
Amazon 전자 상거래 앱이 자주 방문하는 페이지, 장바구니 항목 선택 및 소셜 공유를 기반으로 무엇을 원하는지 아는 방법에 놀랐을 것입니다. 바로 거기에 머신 러닝 알고리즘의 본질이 있으며, 이를 통해 선호하는 장소, 엔터테인먼트 또는 상품의 종류를 예측할 수도 있습니다. 마찬가지로 AI는 고객이 원하는 것이 무엇인지 예측할 수 있어 궁극적으로 고객 서비스 에이전트에게 도움이 됩니다. 이러한 통찰력 있는 예측은 고객의 선택, 좋아요 및 방문한 콘텐츠를 기반으로 고객이 취해야 할 향후 조치로 변환될 수 있습니다.
AI는 고객이 생성한 티켓에 가장 적합한 응답을 학습하여 상담원에게 차선책을 제안합니다. 이는 제품 범위와 작업 수가 많은 비즈니스에서 매우 유용합니다. 특히 비즈니스를 처음 접하는 에이전트는 많은 도움과 지시를 받습니다.
뿐만 아니라 예측 분석 도구가 고객 지원에 통합되면 상담원은 고객 만족도 수준과 전반적인 고객 경험을 미리 파악하여 상호 작용 품질을 쉽게 파악할 수 있습니다.
중단 없는 서비스 모멘텀
빠른 응답과 중단 없는 서비스로 고객 지원에 감사하지 않을 사람이 어디 있겠습니까? 응답 자동화를 위해 AI를 사용함으로써 얻을 수 있는 놀라운 이점 중 하나는 시간 제약 및 휴가로부터의 독립성입니다. 이는 고객이 언제든지 AI 로봇과 상호 작용하여 문제를 해결할 수 있음을 의미합니다.
이러한 중단 없는 고객 서비스는 조직이 24시간 연중무휴로 응답하여 들어오는 고객 문의를 처리하는 데 도움이 됩니다. 일관된 지원이 보장되므로 휴먼 고객 서비스 담당자가 직면하는 문제가 효과적으로 제거됩니다.
결과는 다음과 같습니다.
- 대기 시간 없음
- 빠른 해결
- 신속한 에스컬레이션
- 향상된 고객 만족도
- 고급 서비스 솔루션
- 개선된 약정 수준
- 브랜드 평판 향상
인공 지능이 제공하는 신뢰성
고객의 요구 사항이 진화함에 따라 최고의 품질을 제공하기로 결정한 기업은 확실한 안정성과 유연성을 제공하기 위해 고유한 지원 방법을 통합해야 합니다.
기술이 풍부한 시대에 소비자는 기업이 서비스 솔루션을 제안하는 방식에서 상당한 성숙도를 기대합니다. 지능형 챗봇의 인지 지식 기반을 사용하여 서비스 기반 산업은 고객과의 일상적인 상호 작용을 강화할 수 있습니다.
AI 기술을 올바르게 조작하면 인간이 달성하기 어려운 정도의 신뢰성을 얻을 수 있습니다. 챗봇을 포함하면 인간 고객 지원 에이전트가 경험할 수 있는 모든 장벽과 고충을 극복하는 데 도움이 됩니다. 챗봇은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 인간으로 인한 장애물로부터의 자유를 제공
- 모든 편견과 장벽 제거
- 기업과 고객 사이의 격차를 가상으로 해소
- 신뢰와 신뢰의 연결 구축
- 신속한 단일 시도 지원을 통해 브랜드 평판 향상
- 마찰이 없고 완벽한 커뮤니케이션을 제공하도록 설계
- 스스로 해결할 수 없는 경우 고객 문의 에스컬레이션
- 인간의 부정적인 감정(분노, 성가심, 논쟁, 공격성, 강력함)을 능가합니다.
- 반복되는 비즈니스 가져오기
이메일 지원은 AI로 생각할 수 있습니다.
아마존의 센스 있는 알렉사와 애플의 시리 이후에도 AI 기술은 여전히 개선과 혁신의 과정을 거치면서 점점 더 똑똑해지고 있다고 말할 수 있다. 고객 서비스를 위한 인공 지능의 역할에도 불구하고 AI 소프트웨어의 기계 학습 기능은 여전히 세련미와 인간과 같은 감성이 필요한 특정 지점이 부족합니다.
이메일 지원을 처리할 때 AI 로봇은 이상적으로 제안을 하고 이메일을 통해 고객 문의에 응답하기 위해 적절한 초안을 작성해야 합니다. 이메일 지원은 고객에게 직접 보내는 자동화된 응답으로 많은 결과를 얻지 못하여 기업이 들어오는 쿼리에 대처하는 데 어려움을 겪습니다. 그러나 이 시나리오는 AI 기반 고객 서비스 플랫폼이 작업할 수 있는 것일 수 있습니다.
대규모 데이터 세트에서 학습하는 능력이 점진적으로 개발됨에 따라 AI 이메일 지원은 챗봇과 같은 특정 의미 있는 솔루션을 제공할 수 있습니다 . 자연어 처리 시스템을 사용하여 도움말을 제안할 수 있습니다. 콜 센터에서 일하는 사람들을 위해 이메일 초안의 일부를 가져올 수도 있습니다.
정확한 학습이 필요하기 때문에 AI는 전체 지원 대화량이 월 단위로 수천 명에 달하는 서비스 구조에 대해 생각할 수 있는 투자로 판명될 수 있습니다. 그러면 지능형 서비스가 효율적인 솔루션이 될 수 있습니다.
AI 로봇은 정밀도를 의미합니다
인간의 뇌는 용량이 제한되어 있으며 사람들에게 최선을 다해 서비스할 때 종종 부정확성과 결함 문제가 발생합니다. 반면에 AI 지원 서비스 솔루션은 미리 결정된 표준과 잘 프로그래밍된 효율성을 준수하므로 최소한의 AHT(Average Handling Time)로 고품질의 직접적인 고객 경험을 제공합니다.
AI 지원 챗봇의 고성능 머신 러닝 프로세스로 인해 기업은 결과물이 손상되지 않고 고객의 기대에 매우 만족할 것이라고 확신할 수 있습니다.
따라서 AI 구동 로봇의 자동화 응답을 포함하면 고객의 많은 시간과 리소스를 소비하지 않고 최대한 정확하게 비즈니스 목표를 달성할 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.
개인화로 전환된 데이터 마인
온라인 공간에서 우리 모두는 일생 동안 엄청난 양의 데이터를 남깁니다. 그러나 실제로 분석할 가치는 1/3에 불과합니다 . 적절하게 분석하고 활용한다면 조직은 이를 활용하여 비즈니스를 혁신하고 브랜드 참여를 높일 수 있습니다. 이러한 거대한 데이터를 수집하는 기업은 빅 데이터, AI 및 머신 러닝 기능을 결합하여 고객 여정을 보다 생생하고 개인화할 수 있습니다.
브랜드는 매력적인 제품 이론이나 각 고객에 대한 개인화된 권장 사항을 짜서 매일 비교할 수 없는 고객 흐름을 생성할 수 있습니다 . 고객 리뷰 및 피드백을 기반으로 고객의 요구 사항과 탐색 패턴을 탐색하고 개별 고객의 취향에 맞게 웹 디자인을 사용자 정의하는 것이 쉬워집니다. 개인화를 위한 이러한 수준의 AI 기술 개입은 다음에 큰 영향을 미칩니다.
- 고객 서비스 상호 작용
- 참여 수준
- CSAT
- 고객 유지
- 사업 반복
- 전환 측정항목
AI 지원 인간 에이전트 모델의 부상
정교한 기업이 혁신적인 프론트 엔드 챗봇 서비스를 위해 인공 지능에 대한 전략적 투자로 전환함에 따라 AI 증강 고객 서비스가 성숙해지고 있습니다. AI는 효율성 향상, 빠른 해결, 정확한 지원, 브랜드 평판 및 매출 증가와 같은 매력적인 이점으로 전 세계에 나팔을 불고 있습니다.
오라클은 고객 서비스로서의 AI에 대한 연구에서 10개 기업 중 거의 8개가 2020년까지 고객 관리 솔루션에 AI의 성능을 채택했거나 채택할 계획이라고 밝혔습니다.
많은 기업은 완전히 자동화된 프런트 엔드 AI 기반 봇을 구현하는 대신 AI 기술로 인간 고객 서비스 담당자를 지원하는 AI 지원 인간 에이전트 모델에 투자하는 것을 선호합니다.
프런트 엔드 AI 챗봇은 과거 티켓, FAQ 및 지원 문서에서 학습한 일반적인 1단계 쿼리를 처리하고 AHT(상담원 처리 시간)를 어느 정도 최적화하는 데 도움이 됩니다. AI의 기계 학습은 지능형 상담원에게 에스컬레이션 이벤트를 최소화하고 FCR(첫 번째 연락 해결)을 촉진하며 상담원 교육 비용을 절감할 수 있는 기능을 제공합니다.
고객 서비스를 위한 AI의 현재 영광
Tata Consultancy Services 최근 설문 조사에 따르면 주요 기업의 거의 31.7%가 현재 고객 서비스 분야에서 AI를 사용하고 있습니다 .
고객 관리 영역에서 AI 기술을 적극 활용한 은행은 중국입니다.
중국의 대표적인 신용카드 발행사인 Merchant Bank. WeChat 메신저로 구동되는 은행의 프런트 엔드 봇은 매일 거의 2백만 건에 달하는 고객 문의를 처리합니다. 대부분의 쿼리는 매우 일반적이므로 AI 챗봇을 통한 자동화된 응답은 수천 명의 직원을 고용할 필요가 없는 비용 효율적인 솔루션임이 입증되었습니다.
AI 지원 인간 에이전트 모델과 관련하여 고객 서비스 플랫폼 제공업체인 LivePerson은 상당한 결과를 제공하여 효율성을 35%까지 높입니다.
네덜란드 항공사인 KLM은 AI 기반 고객 서비스 솔루션을 제공하고 질의 응답 전 대기 시간을 줄이기 위해 DigitalGenius를 선택했습니다. 솔루션에는 실시간 지원 상호 작용을 통해 AI가 학습하고 응답 형식에 적응하고 담당자에게 응답을 제안합니다.
서브웨이, 도미노, 스타벅스와 같은 가장 인기 있는 식품 체인은 최근 고객이 인간의 개입 없이 주문할 수 있도록 AI를 채택했습니다. 그들은 Facebook Messenger 챗봇에 의존하거나 단순히 Amazon의 AI 봇 Alexa에게 명령하여 한 입 주문할 수 있습니다.
다른 금융 구조와 마찬가지로 Bank of America도 AI 기술을 기반으로 하는 지능형 가상 뱅킹 비서인 Erica를 출시하기로 결정하여 디지털 뱅킹을 훨씬 더 높은 수준으로 끌어올릴 것입니다.
결론적으로
고객 지원을 위한 AI 기반 챗봇은 혁신의 한계를 뛰어넘고 고객 지원 방식을 혁신하고 있습니다. AI는 고품질 고객 경험, 개인화된 지원, 속도 및 효율성, 비용 절감을 의미합니다. 모든 비즈니스 부문 중 고객 서비스는 인공 지능이 크게 수용되는 부문 이며 기업은 챗봇이 1단계 쿼리를 효율적으로 처리하고 운영 비용을 크게 최소화할 수 있는 방법에 대해 확신하고 있습니다.
우리는 고객 서비스 솔루션을 개선하기 위한 AI 기반 애플리케이션에서 추가 혁신을 경험할 가능성이 가장 높습니다. 현재 고객 지원 공간에서 인공 지능에 의존하는 주요 산업은 식품, 여행, 금융, 소매, 항공 및 의류입니다.
Maruti Techlabs는 실시간으로 답변을 제공하는 챗봇으로 타의 추종을 불허하는 자동화된 고객 지원 경험을 제공합니다. 기업은 특정 비즈니스 요구에 맞게 챗봇을 쉽게 사용자 지정하고, 고객 쿼리를 해결하고, 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 동시에 브랜드 보이스와 어조를 일치시킬 수 있습니다.