2022년 Z세대 지원 요원의 하루 (후편)
게시 됨: 2022-08-22이전 블로그 에서 Evelyn의 일일 일정과 할 일 목록을 살펴보았습니다. 우리는 그녀의 막중한 책임을 보았고 그녀가 하루 중 가장 좋아하는 부분에 대해 알게 되었습니다. 그러나 Z세대 지원 상담원은 매일 복잡한 문제에 직면하고 미지의 세계에 뛰어들어야 합니다. 정확히 말하면 어떤 날은 정말 힘들 수 있습니다. 이 블로그에서는 Evelyn과 같은 지원 센터 에이전트가 직면한 몇 가지 문제를 살펴보고 올바른 도구와 기술을 사용하여 문제를 해결하는 방법을 이해할 것입니다.
Evelyn이 하루 중 그다지 좋아하지 않는 부분은 무엇입니까?
Evelyn과 대부분의 다른 요원에게는 번아웃입니다.
업무에 반영되지 않을 수도 있지만 에이전트는 항상 누구보다 번아웃에 취약합니다. 번아웃은 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다.
감당할 수 없는 티켓 양
보류 중인 요청, 복잡한 받은 편지함, 복잡한 쿼리, 엄격한 SLA, 엄격한 규칙 및 끝없는 임시 요청은 상담원에게 어려울 수 있습니다. 또한 상담원은 항상 화면에 집착하고 쿼리를 처리해야 한다는 압박을 받고 있습니다.
지원 방법 — Sprinklr는 모든 규모의 컨택 센터에 대한 케이스 로드를 관리 하고 해결 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 다양한 셀프 서비스 옵션 (셀프 서비스 커뮤니티, 온라인 포럼, IVR 소프트웨어, SEO 최적화 가이드, AI 봇)을 통해 고객은 상담원에게 연락하지 않고도 스스로 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다.
중요한 사건에 대한 자동 경고 부족
여러 지원 관련 작업을 저글링하고, 비정상적인 요청을 처리하고, 고도로 기술적인 쿼리를 처리하는 사이에 놓치기 쉽습니다. 그리고 이러한 누락 중 일부는 조기에 발견하지 않으면 비즈니스에 해를 끼칠 수 있습니다. 감독자에게 경고하는 메커니즘이 없으면 지원 프로세스가 불규칙해지고 에이전트가 목표를 달성하지 못하게 되는 경향이 있습니다.
지원 방법 — Sprinklr의 AI 기반 스마트 경고 는 성적 기록, 누락된 SLA, 낮은 CSAT 예측 및 상담원 성과 지표를 분석하고 관리자에게 실시간으로 에스컬레이션에 대해 알릴 수 있습니다. 이를 통해 감독자는 에이전트가 경보를 발령하기 전에도 조기 경고 신호를 감지할 수 있습니다.
새로운 기술에 적응
많은 상담원은 새로운 도구와 기술을 일상 생활에 통합할 때 냉담해지는 경향이 있습니다. 이는 기술 격차, 관련 교육 부재, 단편적인 접근 방식으로 인해 상담원의 좌절과 이탈을 악화시킵니다.
지원 방법 — Sprinklr의 AI 기반 내부 지식 기반 소프트웨어 는 화면에 떠다니는 문제 해결 지침, 단계별 지침, SOP 및 모범 사례를 통해 상담원에게 신속하게 정보를 제공합니다. 이를 통해 상담원은 번거로움 없이 Sprinklr 플랫폼에 익숙해질 수 있습니다.
반복 작업
상담원은 동일한 유형의 티켓을 처리하고 템플릿화된 회신 및 문구를 반복해서 입력하는 것을 포함할 수 있는 동일한 일상적인 작업을 매일 수행하는 경우가 많습니다. 이로 인해 위축되고 스트레스를 받고 의욕이 저하될 수 있습니다.
지원 방법 — Sprinklr의 대화형 AI 및 봇 은 대화를 듣고 실시간으로 감정과 고객 상황을 분석하며 상담원의 개입 없이 대규모로 고객 사례를 해결할 수 있습니다.
피드백 및 교육 부족
상담원은 고객 불만을 독립적으로 처리하도록 교육을 받았지만 상담원 성과를 평가할 필요가 없는 것은 아닙니다. 즉, 상담원이 솔루션을 찾아 헤매거나 SLA를 자주 위반하는 경우 알림을 받거나 조언을 받아야 합니다. 그렇지 않으면 전체 팀의 생산성이 저하될 수 있습니다.
지원 방법 - Sprinklr의 AI 기반 컨택 센터 인텔리전스 는 품질 점수 카드를 생성하고, SLA 메트릭을 측정하고, 상담원 KPI를 분석하여 감독자가 상담원을 코칭하고 그에 따라 지원 전략을 계획할 수 있도록 합니다.
Evelyn은 ASAT(상담원 만족도 조사) 점수를 어떻게 향상시킬 수 있습니까?
Evelyn과 그녀의 동료들은 매일 많은 복잡한 쿼리를 처리하지만 그들의 유일한 목표는 높은 첫 번째 응답률(FRR)을 유지하는 것입니다. 고객과의 관계를 강화하고 서비스 결과를 개선하기 위해 상담원은 올바른 도구 세트, 개별 교육, 시기적절한 피드백, 포괄적인 체크리스트 및 방법 가이드가 필요합니다.
다음은 Evelyn과 같은 상담원이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 생산성과 성과를 높이며 높은 ASAT 점수 를 달성하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 시도되고 검증된 방법입니다.
가이드 워크플로
안내식 워크플로는 고객 문제를 해결하고 광범위한 교육 없이도 철저한 일상 작업을 완료하기 위한 성배입니다. 또한 Q&A 기반 가이드 워크플로에는 특정 지침이 포함되어 있으며 중요한 고객 쿼리를 더 빠르게 해결하는 데 필요한 중요한 데이터에 즉시 액세스할 수 있습니다.
시각적 방법 가이드
인간의 65%가 시각적 학습자라는 사실을 알고 계셨습니까? 3M Corporation에서 수행한 연구에 따르면 뇌는 텍스트보다 시각을 60,000배 더 빠르게 처리합니다. 상담원은 시각적 가이드 또는 그림 지침을 통해 고객 쿼리 유형에 관계없이 중요한 개념과 문제 해결 단계를 훨씬 빠르게 파악할 수 있습니다.
상담원 대면 기술 자료
Evelyn과 같은 지원 상담원은 SME가 만든 강력한 지식 기반 에 액세스할 수 있어야 합니다. 여기에는 가이드, 통찰력, 복잡한 고객 문제를 더 깊이 파고드는 데 도움이 되는 교육 리소스가 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.
적절한 교육 및 새로운 과정에 대한 액세스
직원의 54%는 목표 달성에 도움이 되는 특정 교육을 받을 수 있다면 학습에 더 많은 시간을 할애할 것입니다. 정기적인 교육 및 학습 기회는 상담원 유지 및 만족도에 중요한 역할을 합니다. 대인 관계 의사 소통, 갈등 해결 및 위기 관리 기술을 구축하여 역할에 더 자신감을 갖도록 도와줍니다.
서로 다른 채널의 대화를 하나로 묶는 통합 플랫폼
상담원은 다양한 채널에서 요청을 받기 때문에 문제를 해결하거나 고객을 참여시키기 위해 한 채널에서 다른 채널로 이동하는 것은 장기적으로 관리하기 어려울 수 있습니다. 여러 채널에서 풍부하고 상황에 맞는 데이터를 모으는 통합 플랫폼은 Evelyn과 같은 에이전트가 숨을 쉬는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객 대화 에 대한 360도 보기를 통해 상담원은 고객 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다.
지속적인 통화 모니터링을 통한 품질 피드백
Gartner 에 따르면 직원의 70%는 업무를 효과적으로 수행하는 데 필요한 기술이 부족하다고 생각합니다. 대부분의 직원이 상사로부터 피드백을 거의 받지 않기 때문입니다. 그리고 상담원이 수백 건의 전화를 처리해야 하는 지원 센터에서는 상담원이 고객을 얼마나 잘 대하고 있는지, 강점과 약점을 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 통화 품질 모니터링 양식 은 통화 에티켓, 스크립트 준수 및 상담원의 문제 해결 기술에 중점을 두어 고객 통화에 대한 자세한 평가 또는 분석을 제시할 수 있습니다.
그러나 도구와 기술은 그렇게 할 수 있습니다. 고객 지원을 에이스하려면 상담원이 특정 특성을 보유해야 합니다. 배려, 회복탄력성, 인내, 근면, 공감, 침착함은 모두 금으로 평가할 가치가 있습니다. 그러나 공감은 많은 사람들의 가장 중요한 특성입니다.
Evelyn이 번거로움 없이 CX 문제를 해결 하는 데 도움이 된 몇 가지 기술이 더 있습니다.
적극적인 경청과 훌륭한 의사소통 기술로 충성도 높은 고객 확보
공감은 무슨 일이 있어도 모든 대화의 핵심이어야 합니다.
제품 지식은 상담원이 판매 이의를 더 잘 처리하는 데 도움이 됩니다.
지식 보유 관행은 망각 곡선을 줄일 수 있습니다
시간 관리를 통해 상담원의 집중력 유지
고객의 고유한 문제를 해결할 때의 독창적인 사고
이유와 방법을 이해하는 문제 해결 능력
고객 활동에 대한 더 나은 통찰력을 얻기 위한 팀 간 협업
무엇 향후 계획?
이 '지원 상담원의 하루' 시리즈의 1 부와 2 부를 통해 지원 상담원이 직면한 벅찬 도전을 엿볼 수 있었습니다. 이러한 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 몇 가지 최고 수준의 기술을 습득하는 것입니다. 다음 기사에서는 지원 센터 마법사가 되기 위해 모든 상담원이 소유해야 하는 필수 기술에 대해 자세히 설명합니다. 계속 지켜봐 주세요!
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