고객 지원 혁신: 성공을 위한 혁신적인 전략

디지털 시대에 고객 지원은 모든 규모의 비즈니스에 필수적입니다. 이제 소비자는 온라인 쇼핑, 소셜 미디어 담당자에게 메시지 보내기, 전화 상담 등 다양한 채널에서 원활한 고객 서비스 경험을 기대합니다. 좋은 고객 지원을 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 조직은 경쟁에서 앞서 나가고 고객을 최우선으로 생각하는 경험을 제공하기 위해 혁신해야 합니다.

성공적인 고객 지원 전략을 수립하려면 몇 가지 구성 요소를 고려해야 합니다. 담당자가 제품 제공 및 문제 해결 기술에 대한 최신 정보를 갖도록 하는 것부터 프로세스의 일부를 자동화하여 효율성을 극대화하는 것까지 고객 지원을 최적화하는 방법은 많습니다.

고객이 최고 수준의 치료를 받을 수 있도록 구현할 수 있는 몇 가지 혁신적인 전략이 있습니다.

고객 지원의 현재 환경

고객 지원 서비스는 성공적인 비즈니스의 필수적인 부분으로, 고객이 가능한 최상의 경험을 받을 수 있도록 보장합니다. 그러나 고객 지원 팀은 일상 업무에서 다양한 문제에 직면할 수 있습니다.

그들 중 일부는 다음과 같습니다.

• 담당자가 최신 제품 정보 및 문제 해결 기술을 가지고 있는지 확인
• 문제 또는 문의에 대한 빠른 해결 시간에 대한 고객 기대치 충족
• 정확성과 품질 관리를 유지하면서 응답 시간을 줄이기 위한 자동화된 솔루션을 위한 효율적인 프로세스 생성
• 개인화된 경험을 제공하여 높은 수준의 고객 만족도를 유지합니다.

좋은 고객 서비스는 회사와 고객의 관계를 만들거나 깨뜨릴 수 있으므로 서비스를 제공할 때 품질과 정확성을 우선시하는 것이 중요합니다. 올바른 전략을 통해 기업은 고객이 계속해서 돌아올 수 있는 탁월한 고객 서비스 경험을 제공할 수 있습니다.

고객 지원 혁신의 필요성

MSP(Managed Service Providers)는 고객이 최상의 경험을 받을 수 있도록 고객 지원에 크게 의존합니다. 고객 지원은 MSP의 마케팅 활동에서 중요한 역할을 합니다. 신뢰를 구축하고 반복적인 비즈니스 및 추천을 장려하는 긍정적인 경험을 만드는 역할을 하기 때문입니다. 부실하게 관리되는 고객 서비스 운영은 MSP가 고객을 유치하고 유지하기 위해 수행하는 다른 모든 작업을 약화시킬 수 있습니다.

경쟁력을 유지하기 위해 MSP는 고객 지원을 위한 혁신적인 전략에 투자해야 합니다. 여기에는 AI 및 자동화와 같은 기술 기반 솔루션을 활용하여 프로세스를 간소화하고, 고객 데이터로 개인화된 경험을 만들고, 분석을 사용하여 고객 요구 사항을 더 잘 이해하는 것이 포함됩니다. 이러한 도구를 구현하면 MSP가 더 빠르고 정확한 고객 서비스를 제공하고 경쟁업체보다 우위에 설 수 있습니다.

고객 지원 혁신을 위한 혁신 전략

고객 서비스 전담 팀을 두는 것은 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 그렇기 때문에 고객 지원을 혁신하기 위해 혁신적인 전략을 사용하는 것이 중요합니다. 따라서 비용을 낮게 유지하면서 고객 서비스를 개선할 수 있는 몇 가지 효과적인 방법을 살펴보겠습니다.

고객 지원을 위한 AI 및 기계 학습 활용

인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)은 고객 지원 환경을 혁신하여 기업이 고객 서비스 운영을 향상할 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. 이러한 기술은 단순한 유행어가 아닙니다. 고객 지원의 효율성, 응답성 및 전반적인 품질을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다.

AI와 ML은 일상적인 작업을 자동화하여 상담원이 보다 복잡한 문제를 처리할 수 있도록 합니다. 예를 들어 AI 기반 챗봇은 기본적인 문의를 처리하고 즉각적인 응답을 제공하며 연중무휴로 작동하여 고객이 하루 중 언제든지 즉각적인 지원을 받을 수 있도록 합니다.

이것은 고객 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 고객 서비스 담당자의 업무량을 줄여줍니다. 다양한 산업 분야의 세계 최고의 브랜드 중 일부는 이미 고객 지원 및 기타 비즈니스 영역에서 AI를 활용하고 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

Amazon: Amazon은 고객 지원 작업에서 AI를 사용하여 고객 요구 사항을 예측하고 예상합니다. 이 회사는 AI 기반 챗봇과 자연어 처리(NLP)를 활용하여 고객이 담당자 없이도 신속하게 답변을 얻을 수 있도록 합니다.

Microsoft: Microsoft는 챗봇, NLP, 감정 분석 및 분석을 사용하여 고객 서비스용 AI를 구현하여 고객과의 신뢰를 구축하는 개인화된 경험을 제공하는 동시에 기존의 고객 서비스 제공 방법보다 더 적은 오류로 더 빠른 응답을 제공합니다.

Uber: Uber는 Gohal이라는 AI 시스템을 사용하여 더 많은 정보를 찾거나 필요한 경우 즉시 조치를 취할 수 있는 웹사이트 또는 앱의 링크로 직접 라우팅하여 서비스에 대한 자주 묻는 질문에 자동으로 답변합니다.

옴니채널 지원 구현

옴니채널 지원은 모든 커뮤니케이션 채널에서 원활하고 일관된 경험을 제공하는 고객 서비스 전략입니다. 소셜 미디어와 이메일에서 전화 통화 및 라이브 채팅에 이르기까지 다양한 접점을 통합하여 고객이 가장 적합한 방식으로 비즈니스와 상호 작용할 수 있도록 합니다.

옴니채널 지원의 이점은 다음과 같습니다.

1. 향상된 고객 경험 - 모든 채널에서 일관되고 개인화된 상호 작용을 제공함으로써 고객은 보다 원활하고 만족스러운 경험을 즐길 수 있습니다.
2. 운영 효율성 향상 - 모든 고객 서비스 채널을 통합하면 운영이 간소화되고 리소스 할당이 개선됩니다.
3. 데이터 기반 인사이트 - 옴니채널 지원을 통해 기업은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석하여 서비스 개선을 위한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

여러 회사에서 옴니채널 지원을 성공적으로 구현했습니다. 예를 들어 Disney는 웹 사이트와 모바일 앱에서 공원 내 경험에 이르기까지 모든 플랫폼에서 원활한 고객 경험을 제공합니다. 마찬가지로 Bank of America는 물리적 지점, 웹 사이트 및 모바일 앱을 통합하여 일관된 서비스를 제공하고 옴니채널 지원의 힘과 잠재력을 보여줍니다.

고객 지원 개인화

개인화 된 고객 지원은 고객 경험을 향상시키는 데 중요한 요소입니다. 오늘날의 디지털 시대에 고객은 만능 접근 방식 이상의 것을 기대합니다. 그들은 고유한 요구 사항을 이해하고 맞춤형 솔루션을 제공하는 비즈니스를 중요하게 생각합니다. 개인화된 고객 지원은 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라 충성도를 높여 장기적인 비즈니스 관계로 이어집니다.

다음은 고객 지원을 개인화하기 위한 5가지 효과적인 기술입니다.

고객 데이터 사용

고객 데이터를 수집하고 분석하여 선호도, 행동 및 요구 사항을 이해합니다. 이 정보는 상호 작용을 조정하고 특정 요구 사항을 충족하는 솔루션을 제공할 수 있습니다.

AI 기술 활용

AI 기반 분수형 CMO에게 도구는 프로젝트에서 효율적으로 작업을 수행하는 데 필요한 모든 것입니다. 우선, 챗봇과 같은 AI 기반 도구는 이전 고객 상호 작용을 기반으로 개인화된 상호 작용을 제공할 수 있습니다. 그들은 제품 추천을 제공하고, 질문에 답하고, 미래의 요구 사항을 예측하여 고도로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

맞춤형 추천

고객의 과거 구매 또는 검색 기록을 기반으로 비즈니스는 개인화된 제품 또는 서비스 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

맞춤 인사말

상호 작용 중에 고객의 이름을 사용하면 고객이 인정받고 소중하게 여겨진다고 느낄 수 있습니다. 이는 전화 통화, 이메일, 실시간 채팅 및 자동 응답을 통해 수행할 수 있습니다.

맞춤형 후속 조치

지원 상호 작용 후 개인화된 후속 메시지를 통해 고객에게 귀하가 고객의 경험에 관심을 갖고 있으며 필요한 경우 추가 지원을 제공할 수 있음을 보여줄 수 있습니다.

이러한 기술을 구현함으로써 기업은 각 고객의 고유한 요구 사항을 충족하고 우수한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

이러한 혁신적인 고객 지원 전략을 구현하기 위한 단계

고객 지원을 혁신하기 위한 혁신적인 전략을 구현하는 것은 고객 경험을 향상하고 운영을 합리화하려는 모든 조직에 실용적이고 필요한 단계입니다. 다음은 이러한 전략을 조직에 통합하기 위한 몇 가지 실용적인 단계입니다.

1. AI와 기계 학습 수용

AI 및 ML을 사용하여 자동화하거나 개선할 수 있는 고객 지원 프로세스 영역을 식별하는 것부터 시작하십시오. 이는 AI 기반 챗봇을 사용하여 자주 묻는 질문에 대한 응답을 자동화하는 것부터 ML 알고리즘을 사용하여 고객 데이터를 분석하고 미래의 요구 사항을 예측하는 것까지 무엇이든 될 수 있습니다. 올바른 기술에 투자하고 이러한 도구를 효과적으로 사용하도록 팀을 교육하십시오.

2. 옴니채널 지원 구현

현재 고객 지원 채널을 평가하고 이를 통합할 기회를 식별하십시오. 목표는 모든 접점에서 원활하고 일관된 경험을 제공하는 것입니다. 여기에는 소셜 미디어, 이메일, 전화 및 라이브 채팅 지원을 단일 플랫폼으로 통합하는 것이 포함될 수 있습니다. 성공적인 옴니채널 지원의 핵심은 일관성입니다.

3. 고객 지원 개인화

수집한 고객 데이터를 사용하여 고객 지원을 개인화하십시오. 여기에는 상호작용 중에 고객의 이름을 사용하거나, 회사와의 이력을 이해하거나, 고객의 선호도와 필요에 따라 응답을 조정하는 것이 포함될 수 있습니다. AI 기술은 이전 고객 참여를 기반으로 상호 작용을 개인화할 수도 있습니다.

4. 팀 교육

고객 지원 팀이 이러한 전략을 구현할 수 있도록 잘 훈련되고 준비되어 있는지 확인하십시오. 여기에는 새로운 기술에 대한 교육, 고객 서비스 모범 사례에 대한 워크숍 또는 고객 데이터를 효과적으로 이해하고 사용하는 방법에 대한 세션이 포함될 수 있습니다.

이러한 단계를 따르면 모든 조직은 고객 지원을 혁신하여 고객 만족도, 운영 효율성 및 궁극적으로 비즈니스 성공을 개선할 수 있습니다.

고객 지원에 대한 새로운 시각

오늘날의 디지털 시대에 고객 서비스는 모든 비즈니스의 성공을 결정하는 핵심 요소입니다. 고품질 고객 지원은 만족한 고객과 불만족한 고객의 차이를 만들 수 있습니다. 기업은 혁신적이고 고객 서비스를 개선할 전략을 수용해야 합니다.

고객 서비스를 혁신하기 위한 가장 중요한 전략 중 하나는 AI, 기계 학습, 옴니채널 지원 및 개인화된 고객 지원과 같은 혁신적인 솔루션을 수용하는 것입니다. 이러한 전략을 통해 기업은 전반적인 고객 경험을 개선하면서 더 빠르고 효율적인 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 기술을 구현함으로써 기업은 장기적인 성공으로 이어질 탁월한 수준의 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

‍