고객 서비스의 AI: 그 어느 때보다 간소화된 고객 경험

고객 유지와 증식은 고객 서비스에 크게 달려 있습니다. 귀사의 지원팀은 잠재고객과 고객으로부터 매일 수많은 질문을 받습니다. 그리고 신속하고 완벽하게 답변하는 것이 그들이 귀사의 서비스에 만족하도록 하는 데 중요합니다.

매일 수많은 질의를 수동으로 처리하는 것은 고객 서비스 전문가에게 매우 힘든 일입니다. 여기서 AI가 복잡한 프로세스를 자동화하고 가속화하는 힘을 발휘합니다.

AI 챗봇은 ML 알고리즘과 DL 모델을 활용하여 수많은 고객 문의를 한꺼번에 처리하고, 이를 심층적으로 분석하고 이해하여 신속하고 정확하게 답변할 수 있습니다.

이 글에서는 고객 서비스 분야에서 AI의 유용성, 회사에 제공하는 이점, AI를 가장 잘 활용해 고객 서비스를 간소화하는 방법 등에 대해서만 다루겠습니다.

고객 서비스에서 AI 이해하기

AI를 고객 서비스에 통합하면 고객 지원을 신속하게 처리하고, 업무 흐름을 자동화하고, 전반적인 고객 경험을 간소화할 수 있습니다.

AI 기술은 고객 서비스를 향상시키기 위해 다양한 유형으로 제공됩니다. AI 챗봇, 음성 챗봇, 예측 분석, 에이전트 지원 및 피드백 분석.

이러한 기술은 고객과의 소통을 신속하게 하고, 통찰력을 분석하여 향후 고객 상호작용을 예측하고, 인간 고객 상담원이 지원을 개선하도록 돕는 데 도움이 됩니다.

간단한 예를 살펴보겠습니다. 매일 수백 명의 잠재 고객과 고객이 고객 지원팀에 문자를 보냅니다. 인간 고객 서비스 담당자가 매일 그들의 질문, 피드백, 우려 사항 등을 한꺼번에 처리하는 것은 엄청난 일이며, 그 결과 고객 지원이 제대로 이루어지지 않습니다.

여기에서 AI 챗봇을 활용하면 NLP, 생성 AI 및 기타 대규모 언어 모델을 활용하여 고객과 인간과 같은 대화를 수행할 수 있으므로 성공할 수 있습니다. 인간의 개입 없이 모든 고객 문의에 적시에 정확하게 응답할 수 있는 기능이 있습니다.

고객 서비스에서 AI의 장점

AI를 고객 서비스에 통합하면 개인화부터 생산성 극대화까지 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 고객 서비스에서 AI의 핵심 이점 중 몇 가지를 알려드리겠습니다.

최소한의 시간에 대량의 데이터 처리

AI는 방대한 양의 고객 데이터를 분석하고, 원시 데이터를 귀중한 통찰력으로 변환하며, 고객 행동의 패턴을 식별할 수 있도록 합니다. 또한 AI 챗봇을 통한 신속한 응답 및 음성 생체 인식을 통한 사용자 검증을 통해 평균 데이터 처리 시간을 최소화합니다.

향상된 고객 행동 예측

AI 기술은 구매자의 구매 내역, 구매 습관, 개인적 선호도를 기반으로 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 특정 고객이 어떻게 행동할지 미리 더 잘 이해하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

개인화된 추천 및 솔루션

AI는 과거 고객 데이터와 상호작용을 분석하는 놀라운 능력을 가지고 있습니다. 데이터를 기반으로 고객에게 개인화된 제안과 솔루션을 제공할 수 있습니다.

게다가 이름, 위치, 언어, 고민점 등 중요한 고객 데이터를 입력하고 이 정보를 인간 상담원에게 전송해 고객의 고유한 요구 사항에 따라 개인화된 솔루션을 제공할 수 있습니다.

운영 개편

AI는 고객 이메일, 전화, 대화 등에서 핵심 데이터를 추출할 수 있습니다. 지원팀은 이 데이터를 활용하여 고객이 문제를 제기할 가능성이 있는지, 문제를 해결하는 데 걸리는 시간 등을 반영하는 신호를 발견할 수 있습니다.

이를 바탕으로 이러한 질의 및 사항에 자동화를 적용하고, 워크플로를 최적화하고, 비즈니스 운영을 간소화할 수 있습니다.

최소 작업량 및 번아웃

AI는 반복적이고 시간 소모적이며 지루한 작업을 자동화하여 인간 고객 지원 전문가의 업무 부담을 최소화합니다. 이를 통해 그들은 중요하고 문제를 해결하는 작업에만 집중하여 업무 압박과 피로를 줄일 수 있습니다.

24/7 서비스 가용성

AI 가상 비서는 인간 고객 서비스 전문가와 달리 고객 서비스를 제공하기 위해 24시간 내내 활동할 수 있습니다. 이를 통해 메시지를 받은 후 모든 고객 문의가 즉시 처리됩니다.

다국어 기능

많은 AI 도구에는 고객과 귀사의 커뮤니케이션 갭을 메우는 다국어 기능이 있습니다. 고객의 언어와 관계없이 이러한 AI 도구는 고객과 전문적으로 대화하고 귀사의 사업 범위를 확장할 수 있습니다.

AI로 고객 경험을 간소화하는 방법

고객 서비스에서 AI의 최대 이점을 얻으려면 활용할 AI 기술과 방법을 알아야 합니다. 고객 서비스에서 AI를 최적화하기 위해 제가 추천하는 7가지 방법은 다음과 같습니다.

고객 상호작용을 위한 AI 에이전트 통합

AI 에이전트는 고객 상호작용을 매우 잘 탐색할 수 있는 방대한 양의 데이터로 사전 훈련된 고급 소프트웨어 프로그램입니다. NLP 및 머신 러닝 모델을 활용하여 고객 질문을 인식한 다음 인간과 같은 스타일로 대화합니다.

AI 에이전트는 제품/서비스 정보 제공, 거래 처리, 문제 해결, 제품 추천, 피드백 수집에 능숙합니다. 또한 인간 에이전트가 고객 우려 사항 및 질문에 원활하고 효율적으로 응답하도록 지원합니다.

질의가 채팅 상자에 들어오면 AI 에이전트가 질의를 분석하고 지식 기반에서 관련 정보를 추출하여 고객에게 최상의 답변이나 솔루션을 보냅니다. 에이전트 지원으로 사용하는 경우 질의에 대한 지식 기반에서 최상의 정보를 인간 에이전트에게 제안합니다.

예를 들어, 방랑로그여행 계획 및 정리 앱인 는 ChatGPT 데이터를 활용하여 여행 목적지와 일일 일정을 추천하는 AI 에이전트를 활용합니다.

워크플로 자동화를 위해 가세요

고객 지원 워크플로를 자동화하면 전체 프로세스 속도가 향상될 뿐만 아니라 빠르고 정확한 대응을 통해 고객 만족도가 극대화됩니다.

AI를 활용해 고객 문의 사항을 고객의 성격, 의도, 감정, 언어 등에 따라 적절한 상담원에게 전달하는 지능형 라우팅을 구현합니다.

그 외에도 AI는 NLP를 통해 텍스트를 분석하여 티켓의 맥락을 이해할 수 있습니다. 콘텐츠와 긴급성에 따라 티켓을 자동으로 분류하고 우선순위를 정하고 적절한 고객 담당자에게 할당하여 시기적절하고 정확한 대응을 보장합니다.

또한 AI를 사용하여 지원 티켓을 요약하면 상담원이 고객 요청을 효율적으로 이해하고 생산성을 극대화할 수 있습니다.

소프트웨어 회사를 위해 AI 고객 지원 티켓팅 시스템을 구현한다고 가정해 보겠습니다. 고객이 제품 중 하나의 기능 오류로 티켓을 제출할 수 있습니다. AI 도구는 티켓의 맥락을 평가하고, 상담원을 위해 요약하고, 관련 부서로 라우팅할 수 있습니다.

예측 분석 활용

AI의 예측 분석은 다양한 출처의 기존 고객 데이터를 분석하여 발생 가능한 고객 문제, 요구 사항, 선호도를 예측할 수 있습니다.

PA가 데이터를 추출하는 대표적인 방법으로는 소셜 미디어 상호작용 모니터링, 불만 사항에 대한 서비스 티켓 확인, 설문 조사를 통한 고객 피드백 수집 등이 있습니다.

이를 통해 명시된 고객 요인을 처리하고, 리소스를 적절히 할당하고, 제안을 바로 개인화할 수 있습니다.

예를 들어, 고객이 주문 처리 문제에 대한 불만을 소셜 미디어에 게시하면 여기에서 예측 분석을 활용하면 게시물의 감정을 파악하고 다른 고객이 비슷한 문제를 겪고 있는지 알아내는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 바탕으로 모든 피해자와 상호 작용하여 문제를 해결할 수 있습니다.

AI 기반 셀프 서비스 포털 구현

AI 기반 셀프 서비스 솔루션을 사용하면 고객이 자신의 질문에 대한 답을 찾고 인간의 도움을 전혀 받지 않고 문제를 해결할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

AI 셀프 서비스 옵션은 NLP를 활용하여 고객 질문이나 문제를 이해하고 지식 기반에서 관련 답변이나 팁을 제공합니다. 챗봇, 가상 에이전트, 지식 기반 시스템 등은 정보 공유 프로세스를 자동화하고 가속화하는 핵심 셀프 서비스 도구입니다.

셀프 서비스 솔루션은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 텍스트와 음성 쿼리를 모두 파악합니다.
• 쿼리의 기본 의도를 식별합니다.
• 생성형 AI를 활용해 개인화된 응답을 생성합니다.
• 후속 질문에 대한 답변 또는 피팅 에이전트에게 까다로운 질의를 전달합니다.

예를 들어, 고객이 기술적인 문제로 연락하면 가상 에이전트가 인간의 개입 없이도 고객에게 연락하여 문제를 해결할 수 있습니다. 셀프 서비스 시스템의 지식 기반에서 관련 비디오 튜토리얼, 사용자 문서 또는 FAQ 페이지를 공유하여 문제를 해결할 수 있습니다.

감정 분석 활용

감정 분석은 NLP, 텍스트 분석 등을 활용하여 텍스트의 감정적 톤을 식별하는 것으로, 이는 고객의 피드백, 리뷰, 문의, 소셜 미디어 커뮤니케이션을 이해하는 데 중요합니다.

감정 분석을 특징으로 하는 봇은 고객이 귀하의 제품이나 서비스에 대해 말하는 내용, 제품이나 서비스를 개선하기 위한 제안 등을 파악할 수 있습니다. 고객 텍스트를 이해하는 것뿐만 아니라 관련성 있고 유용한 정보로 고객에게 응답할 수도 있습니다.

의사소통과 응답을 토대로 개선이 필요한 분야를 파악하고 고객에게 최적의 서비스를 제공할 수 있습니다.

AI로 고객 상호작용을 개인화하세요

많은 AI 도구는 고객의 요구 사항, 선호도, 관심사 및 문제점을 이해하고 이를 기반으로 고객 경험을 개인화합니다.

그들은 과거 구매 내역, 대화 내역 등 고객의 과거 데이터를 검토하고 이에 따라 추천과 대응을 합니다.

예를 들어, 고객이 과거에 여러 번 귀하의 온라인 매장에서 신발을 구매했다면, 고객이 매장을 다시 방문했을 때 AI를 사용하여 다양한 유형의 신발을 추천할 수 있습니다.

AI 음성 지원으로 고객 경험 최적화

챗봇과 AI 가상 에이전트를 사용하는 것 외에도 전화로 문의하는 것을 선호하는 고객에게는 AI 음성 에이전트를 활용하세요. 가장 좋은 방법은 계정 액세스 문제 해결, 운영 시간 요청 등과 같은 일상적인 고객 서비스 작업에 활용하는 것입니다.

NLP와 함께 AI 음성 에이전트는 NLU 모델을 활용하여 메시지 또는 질의 의도를 식별합니다. 이를 통해 고객에게 객관적인 솔루션으로 최상의 응답을 준비하고 오디오 형식으로 라우팅할 수 있습니다.

고객이 특정 기술 문제로 계정에 로그인하지 못해 고객 지원 부서에 전화를 건다고 가정해 보겠습니다. 훈련된 AI 음성 에이전트는 같은 문제로 다른 고객과 이전에 마주친 경험을 바탕으로 문제에 대한 해결책을 신속하게 제공할 수 있습니다.

AI를 활용해 고객 서비스 수준을 높이세요

이제 AI가 고객 서비스를 혁신하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지 알았으니, AI는 고객 데이터를 분석하고, 데이터를 처리하고, 고객 문의나 조치에 응답하여 데이터베이스에서 가장 적합한 솔루션을 빠르게 제공합니다.

하지만 중요한 것은 만족스러운 고객 서비스를 제공하기 위해 올바른 AI 도구를 선택하는 것입니다. 모든 상호작용에 대해 고객에게 전체적으로 서비스를 제공하는 것이 목표이든 특정 상호작용에 대한 것이든, AI 고객 도구 귀하에게 필요한 지원을 제공해 드립니다.

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