AI 기반 챗봇으로 고객 서비스의 새로운 시대를 열다

엄청난 고객 문의로 인해 상담원의 생산성이 떨어지고 있습니까?

결국에는 고객 경험과 만족도에도 영향을 미치기 시작할 것입니다!

지원 수요를 충족시키기 위해 초과 고용이 배당금 산출을 중단하는 시점이 옵니다. 에이전트 수를 늘리는 것은 쿼리 볼륨의 계절적 급증을 처리하기 위한 임시 수정 사항일 수 있습니다. 그러나 품질 저하 없이 비즈니스 확장성을 유지하려는 경우에는 실용적이지 않습니다.

이를 위해 AI 기반 챗봇이 어떻게 연중무휴 응답을 자동화하고 빠르고 정확한 해결로 CSAT 평가를 향상시킬 수 있는지 살펴보겠습니다.

고객 서비스 챗봇의 7가지 탁월한 이점

AI 기반 챗봇은 고객이 지원을 요청할 때 찾기 힘든 "제어"를 제공하는 데 도움이 됩니다. 챗봇은 일반적으로 바쁜 컨택 센터에서 처리해야 하는 긴 대기열, 대기 시간 및 콜드 트랜스퍼에서 고객을 해방시킵니다.

다음은 AI 기반 챗봇이 상담원 생산성을 높이고 속도와 품질에 대한 고객의 기대치를 충족할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

1. 연중무휴 즉각적인 지원 제공

린 지원 팀과 함께 즉각적인 24시간 지원을 제공하여 고객 만족도를 높이십시오. 소비자의 75%는 연락 후 5분 이내에 응답을 기대하며 챗봇은 빠르고 상황에 맞는 응답으로 이러한 기대를 편안하게 충족합니다.

2. 에이전트 생산성 향상

상담원이 받는 고객 쿼리의 80% 는 반복적이고 간단한 질문입니다. AI 챗봇은 고객의 의도와 키워드를 이해하여 사전 생성된 관련 응답으로 응답할 수 있습니다. 이는 상담원에게 영향력이 크고 복잡한 고객 서비스 문제를 해결하는 데 집중할 수 있는 매우 필요한 공간을 제공합니다.

3. AI 제안 및 고객 컨텍스트로 상담원 지원

고급 AI 챗봇은 메시지 수준에서 고객 의도, 감정 및 컨텍스트를 감지할 수 있습니다. 이러한 봇은 상담원에게 스마트 응답 제안과 고객이 가치 있다고 느끼게 하는 상황에 맞는 초개인화된 응답을 추가하는 데 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.

4. 오류 없는 안내식 고객 워크플로로 고객 문제 해결

에이전트는 AI 챗봇 내에서 대화형 워크플로 를 구축하여 고객을 직접 안내하거나 에이전트가 문제 해결, 약속 예약, 주소 업데이트, 결제 정보 등과 같은 긴 프로세스를 통해 고객을 안내할 수 있습니다.

5. 진행 중인 대화 중 의도 전환

AI 기반 챗봇은 대화 내에서 변화하는 고객 의도를 감지하고 고객 요구에 맞게 응답 흐름을 변경할 시점을 이해할 수 있습니다. 의도를 식별할 수 없는 경우 봇-고객 대화를 에이전트에게 정상적으로 전달할 수 있습니다.

6. 고객 중심의 인사이트로 지식 격차 해소

챗봇은 고객 서비스 소프트웨어 및 셀프 서비스 포털 과 통합될 때 고객 선호도에 대한 추가 지식을 가져옵니다. AI 기반 챗봇은 컨택 센터가 고객 대화에서 통찰력을 도출하여 더 많은 지식 리소스의 필요성을 식별하고, 운영 비효율성을 정확히 지적하고, 반복되는 고객 문제에 대한 솔루션을 찾도록 도와줍니다.

7. 비즈니스 비용 절감 및 ROI 향상

챗봇은 FAQ 및 솔루션 기사에서 즉각적인 응답을 가져와 첫 번째 문의 해결률 을 높이는 동시에 고객 센터의 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 2022년에는 챗봇이 글로벌 비즈니스 비용을 80억 달러 까지 절감할 것으로 예상되며, 이는 5년 전 예상 절감액 2천만 달러에서 크게 증가한 수치입니다.

챗봇 구현을 위해 지원 팀을 준비하는 방법은 무엇입니까?

AI, 챗봇 또는 이와 관련된 지원 도구와 같은 고객 서비스 기술을 채택하기 전에 에이전트와 고객이 의사 결정의 최전선에 있어야 합니다. 기업은 AI 및 챗봇 요구 사항에 도달하기 위해 에이전트와 고객의 상호 요구 사항을 해결해야 합니다.

챗봇 배포의 모든 단계에서 에이전트 참여

새로운 기술 배포에 대한 모든 대화에 상담원과 감독자를 참여시키십시오. 상담원은 다양한 고객 문제를 직접 처리한 경험이 있으므로 올바른 AI 기반 챗봇 솔루션에 집중하기 전에 상담원이 가장 좋은 판단이 될 것입니다.

고객 서비스 챗봇의 5가지 필수 기능

AI 기반 챗봇은 컨택 센터의 기능을 변경하고 고객 만족을 제공할 수 있는 기능을 제공합니다. 회사에 배포하기 전에 이러한 챗봇 기능 을 고려하고 평가하십시오.

1. 코드 없는 챗봇 및 대화 빌더

코드 줄과 제한된 교육으로 사용하기 쉬운 빌더에서 봇과 고객 간의 대화식 채팅 흐름을 찾으십시오.

2. AI 기반 고객 의도 감지

챗봇 플랫폼은 고객의 의도를 테스트 및 식별하고 봇이 올바른 답변을 제공하도록 도와야 합니다. 에이전트는 통합 작업 공간을 벗어나지 않고도 진행 중인 사용자-봇 대화를 추적할 수 있어야 합니다.

3. 한 번에 모든 채널에 배포

봇이 옴니채널 고객 서비스 기능을 제공하거나 제한 사항이 있는지 평가하십시오. 이렇게 하면 빠른 응답으로 라이브 채팅 및 인스턴트 메시징과 같은 대량 채널에서 고객 대기 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

4. 봇의 모양과 느낌 사용자 지정

회사의 브랜드 톤과 시각적 선택을 충족할 수 있는 챗봇을 배포하세요. 버튼, 퀵 액션, 양식, 캐러셀과 같은 대화형 기능을 갖춘 맞춤형 AI 챗봇을 통해 고객의 대화 참여도를 높일 수 있습니다.

5. 고객 요청 이면의 컨텍스트 캡처 및 저장

실시간 대시보드 및 보고 기능에 대해 챗봇을 평가하여 봇-고객 대화에서 통찰력을 얻고 공통 패턴을 찾습니다. 실행 가능한 고객 정보와 문제점을 채널 간 전송하면 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다.

고객 서비스에 챗봇을 사용할 때의 모범 사례

지식 기반을 인스턴트 메시징 채널과 통합

지식 기반의 솔루션 문서를 연결하여 일반적인 고객 쿼리에 응답하십시오. 챗봇이 지식 기반 및 커뮤니티 토론을 스캔하고 관련성이 있는 경우 고객에게 추천할 수 있도록 대화 흐름을 디자인합니다.

AI 봇을 사용하여 지원에 품질 보증 추가

전체 상담원 대화를 샅샅이 뒤지는 AI 봇을 설정하여 지원 개선을 위한 실행 가능한 포인터가 포함된 성과 보고서를 작성합니다. 대화 창에 쉽게 표시될 수 있는 RPA(로봇 프로세스 자동화) 봇을 사용하여 양식 작성, 실사 및 재무 활동과 같은 작업을 트리거하십시오.

대화형 AI를 활용하여 대규모 대응

메시징 앱, 음성 기반 비서 및 챗봇을 통합하여 인간의 손길로 커뮤니케이션을 자동화하고 개인화된 고객 경험을 제공하십시오. 봇 대화에 사용되는 AI 엔진에 지속적인 피드백을 제공하여 봇 대화를 더욱 인간화할 수 있습니다.

에이전트가 새로운 의도로 챗봇을 교육하도록 권장

지원 상담원은 고객이 직면하는 가장 일반적인 문제를 전면에서 볼 수 있습니다. 에이전트가 재량에 따라 전용 솔루션 문서가 필요한 질문을 인식하여 자신과 고객의 삶을 더 쉽게 만들도록 권장하십시오. 모든 지식 자원을 효과적으로 관리하는 데 필요한 모든 도구를 제공하십시오.

고객 서비스에서 중요한 챗봇 지표와 목표는 무엇입니까?

챗봇의 성능에 대한 세부적인 아이디어를 얻으려면 가시적인 영향을 미치는 접점을 지속적으로 모니터링하십시오.

• 봇에 의해 편향된 케이스의 비율

• AI 모델 및 의도 감지의 정확성

• 봇이 사용한 FAQ 및 기술 자료 문서 수

• CSAT 및 챗봇 해결 방법에 대한 서면 고객 피드백

• 평균 봇 처리 시간 – 벤치마킹을 위한 에이전트 처리 시간과도 비교됩니다.

• 챗봇의 평균 첫 접촉 해결 횟수입니다.

AI 기반 고객 서비스 챗봇으로 빠르고 개인화된 지원을 제공할 준비가 되셨습니까?

요약하자면 AI 기반 챗봇을 활용하여 상담원 생산성을 개선하고 속도 및 개인화에 대한 고객의 기대를 뛰어넘는 방법을 살펴보겠습니다.

• 챗봇을 셀프 서비스 리소스와 통합하여 에이전트 받은 편지함을 깔끔하게 정리하세요.

• 상시 가동되는 AI가 제공하는 연중무휴 챗봇 지원으로 고객 경험을 향상시키십시오.

• 상담원이 티켓을 수령하기 전에 고객 컨텍스트와 메시지 의도를 식별합니다.

• 상담원 기술 및 문제 유형에 따라 적절한 상담원 또는 팀으로 쿼리를 라우팅합니다.

• 상담원이 고객 쿼리를 처리하는 동안 관련 기술 자료 문서와 미리 준비된 답변을 표시하여 실시간 AI 지원을 받을 수 있도록 돕습니다.

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