전자상거래의 AI 혁명. 온라인 매장의 고객 서비스에는 어떤 변화가 있나요? | 전자상거래에서의 AI #5

McKinsey Global Institute 보고서에 따르면 생성 AI로 인해 비즈니스 운영의 모든 측면이 대부분 바뀌고 있는 것은 바로 고객 서비스입니다. 인공지능은 생산성을 최대 45%까지 높일 수 있습니다. 소규모 전자상거래 사업에서도 한국은행의 효율화를 고려해 볼 만하다.

AI 혁명은 전자상거래 판매에 어떤 영향을 미칠까요?

인공지능(AI) 활용 증가로 인한 작은 지진이 온라인 매장을 비롯한 유통업계를 피해가지 못하고 있다. “생성 AI의 경제적 잠재력” 보고서의 데이터에 따르면, 이 업계에서만 생성 AI 도입으로 연간 4000억~6600억 달러의 성장이 예상됩니다.

AI 기반 솔루션을 통해 다음이 가능해집니다.

• 타겟 고객에게 정확하게 광고를 타겟팅하고,
• 맞춤형 제안을 자동으로 준비하고,
• 시장 상황은 물론, 개인 고객까지 실시간으로 가격을 매칭하고, 무엇보다
• 잠재 고객이 구매하도록 설득하세요.

예측에 따르면 인공지능이 구현되면 영업 부서는 연간 3~5% 성장할 것으로 예상됩니다. 그러나 판매량이 많다는 것은 서비스를 제공할 고객이 더 많다는 의미이기도 합니다. 다행스럽게도 이 분야에서는 새로운 기술이 널리 사용될 수 있습니다. 따라서 온라인 판매뿐만 아니라 고객 서비스도 향상될 것입니다.

AI는 온라인 매장의 고객 서비스를 어떻게 혁신하고 있습니까?

고객 서비스는 향후 인공 지능 기반 도구를 사용하여 가장 많은 이점을 얻을 수 있는 영역 중 하나입니다. 응답의 속도와 정확성은 물론 고객 경험을 향상시키는 것, 즉 밤낮 시간에 상관없이 고객에게 "보살핌을 받고 있다는" 느낌을 안정적으로 제공하는 것은 자동화된 챗봇, 보이스봇 및 가상 비서의 가장 큰 장점입니다. 전자상거래에서의 고객 서비스.

전자상거래에 AI를 도입하면 고객 서비스에 어떤 이점이 있을까요?

전자상거래에서 AI를 최대한 활용하려면 온라인 상점 운영의 어떤 영역이 중요합니까? 가장 관련성이 높은 것은 다음과 같습니다:

• 셀프 서비스 시스템 – AI 기반 가상 비서가 구체적인 지원을 제공하고 주요 정보를 실시간으로 제공하며 서비스 개선을 위한 실질적인 조언을 제공할 수 있습니다.
• 고객 서비스 센터 직원 지원 – 전자상거래 AI가 가장 큰 기여를 하는 부분이기도 합니다. 이는 직원에게 고객에 대해 필요한 정보를 제공할 뿐만 아니라 이전 상호 작용 및 사용 가능한 지식 기반을 기반으로 동적 제안도 제공합니다.

회사가 셀프 서비스 솔루션을 채택하면 고객은 문자 또는 음성 챗봇으로 통신합니다. 챗봇은 매장의 상품 및 결제 방법에 대한 지식 기반과 통합되어 있습니다. 또한 특정 주문이나 배송에 대한 데이터도 있습니다. 복잡한 소비자 질문에 신속하고 개인화된 방식으로 응답하는 능력은 고객의 언어나 위치에 관계없이 브랜드 커뮤니케이션이 일관되게 유지되도록 보장합니다.

전자상거래에서 AI를 탑재한 더욱 발전된 도구는 고객과 고객센터 직원 간의 상호작용을 지원하는 시스템이다. AI 덕분에 처음으로 고객과 대화하는 상담원은 번거로운 식별 과정 없이 고객의 데이터를 즉시 받아볼 수 있습니다. 또한 인공 지능으로 요약된 이전 대화 스크립트에 액세스할 수 있습니다. 또 다른 중요한 변경 사항은 도움말 문서 데이터베이스를 기반으로 문제 해결을 위한 제안을 상담원에게 표시하는 옵션입니다. 이 제안은 통신 중에뿐만 아니라 전화 통화 중에도 실시간으로 사용할 수 있습니다.

전자상거래가 AI와 효과적으로 작동하는 방법은 직원의 고객 서비스 기술을 개발하는 것입니다. 전자상거래 AI를 사용하면 식별된 문제와 취한 조치를 고려한 이전 대화에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 보다 구체적인 지원을 보다 쉽게 ​​제공할 수 있습니다. 또한 직원들은 다양한 교육 과정에 대한 제안을 포함하여 성과 향상을 위한 개별 권장 사항을 활용할 수 있습니다.

고객 서비스를 위한 상위 3가지 전자상거래 AI 도구

고객 서비스를 위한 가장 인기 있는 AI 시스템 솔루션은 다음과 같습니다.

• Google Contact Center AI – Google Cloud에서 실행되는 가장 혁신적인 솔루션 중 하나입니다.
• AWS Agent Assist – Amazon 솔루션 기반 전자상거래용
• 고객 참여를 위한 Accenture Solutions.AI – 다양한 시스템의 장점을 결합한 클라우드에 구애받지 않는 솔루션입니다.

각각에 대해 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.

구글 컨택센터 AI

Google Contact Center AI(https://cloud.google.com/solutions/contact-center/)는 Verizon, Marks and Spencer, Easyjet 등에 적용되는 고급 솔루션입니다. Google이 Gartner의 Magic Quadrant 2023 순위에서 선두를 달리고 있는 데에는 그럴 만한 이유가 있습니다. Google Contact Center AI는 전화 통신 플랫폼과 통합되어 생성 인공 지능을 기반으로 고급 대화를 구축하기 위한 도구인 Dialogflow CX로 구동되는 가상 에이전트를 만들 수 있습니다.

또한 이 시스템은 고객과의 대화 중에 관련 정보와 제안을 제공함으로써 한국은행 직원을 지원하는 Agent Assist를 제공합니다. 이 시스템에는 통화 데이터를 분석하고 서비스 품질 및 고객 만족도에 대한 통찰력을 제공하는 CCAI Insights도 포함되어 있습니다.

출처: Google Contact Center AI(https://cloud.google.com/solutions/contact-center/),

AWS 에이전트 지원

AWS Agent Assist는 Amazon Transcribe, Amazon Comprehend 및 Amazon Lex와 같은 AWS 서비스를 결합하여 실시간 전화 통화를 기록하고 분석하는 복잡한 솔루션입니다. 이 시스템은 한국은행 직원이 지식 베이스나 문서에 있는 정보를 검색하여 고객 질문에 대한 답변을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 또한 시스템은 서비스 개선을 위한 모범 사례와 권장 사항을 제안합니다.

출처: AWS Agent Assist(https://aws.amazon.com/solutions/telecom/customer-care-agent-assist/)

고객 참여를 위한 Accenture Solutions.AI

고객 참여를 위한 Accenture Solutions.AI는 Accenture와 Google Cloud 서비스를 결합하여 고객과 개인화되고 지능적인 상호작용을 생성합니다. Accenture 통계에 ​​따르면 고객 만족도 지수(CSAT)가 3배 증가하고, 고객 생애 가치(CLTV)가 5~15% 증가하며, BOK 운영 비용이 최대 40% 절감됩니다. 이 시스템에는 이미지 인식, 텍스트 인식 및 생성은 물론 음성 생성 기능도 탑재되어 있습니다. Accenture의 솔루션은 다양한 소스의 데이터를 처리하고 분석할 수도 있습니다.

출처: 고객 참여를 위한 Accenture Solutions.AI(https://www.accenture.com/us-en/services/applied-intelligence/solutions-ai-customer-engagement)

고객 서비스의 인공 지능은 문의 건수와 해결 사례를 추적하기 위한 분석 모듈이 내장되어 있다는 의미이기도 합니다. 이를 통해 비즈니스에서 인공지능 구현의 효과를 비교적 쉽게 측정할 수 있습니다.

전자상거래의 AI 혁명 – 요약

인공지능은 전자상거래 부문의 판매에 영향을 미칠 뿐만 아니라 고객 서비스의 모습도 변화시키고 있습니다. Google Contact Center AI, AWS Agent Assist 등 고급 AI 도구를 사용하면 전자상거래에서 한국은행 영역의 효율성을 최대 40%까지 높일 수 있습니다. 제안 개인화, 작업 자동화 및 실시간 지원은 전자상거래에서 AI를 사용하여 작업할 때 얻을 수 있는 이점 중 일부일 뿐입니다.

직원의 고객 서비스 기술을 개발하는 것도 매우 중요한 측면입니다. 인공지능이 필요한 정보뿐 아니라 전자상거래 모범사례 적용을 위한 개별 권장사항도 제공하기 때문이다.

전자 상거래에 AI를 적용하는 것은 향후 몇 년 동안 계속해서 급속하게 확장되어 고객 관계 관리의 새로운 표준을 만들 것입니다. 머지않아 고객의 구매 내역과 이미지, 음성 분석을 통해 실시간으로 인식되는 감정을 기반으로 고객의 쇼핑 선호도를 실시간으로 분석할 수 있는 AI 기반 가상 쇼핑 도우미의 등장도 기대된다. 결과적으로, 모든 쇼핑 상호 작용은 우리 자신보다 우리의 선호도와 요구 사항을 더 잘 아는 개인 스타일리스트와의 대화와 거의 비슷해질 것입니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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