이 기사는 8×8의 수요 창출 부문 수석 이사인 Richard Conn이 작성했습니다.
지난 몇 년 동안 통신 산업은 지출에 큰 타격을 입었습니다. 2020년에는 지출이 다음으로 감소했습니다. $ 1.3 조.
그러나 다행스럽게도 그 과정에서 건강한 회복을 볼 수 있습니다. 2023년까지 우리는 거의 급격한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. $ 1.5 조. 하지만 통신 산업은 오늘날 시장의 과제에 정확히 어떻게 적응하고 있습니까?
한 가지 대답은 AI 챗봇.
AI 기술 활용의 가장 큰 장점 중 하나는 머신러닝의 접목이다. 최근 몇 년 동안 음성을 이해하고 작업을 자동화하는 AI 챗봇의 능력이 비약적으로 성장했습니다.
통신 AI 기술로 인한 수익은 기하급수적으로 증가할 것이라는 점은 이미 예측됐다. 2024년까지 우리는 다음을 바라볼 수 있습니다. $ 2.4 억 수익 예측.
Alexa, Siri 등과 같은 혁신을 통해 AI 챗봇은 서비스 산업을 방해했던 많은 천박하고 지루한 작업을 수행하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 예약부터 계정 확인, 충전까지 챗봇은 고객이 실시간 상담원 없이도 다양한 서비스 작업을 수행할 수 있는 방법을 제공합니다.
이를 통해 통신 회사는 대기 시간을 줄이고 통화량을 줄이며 고객 만족도를 높일 수 있었습니다.
이제 통신업체가 챗봇에 투자해야 할 시기가 된 이유에 대해 논의해 보겠습니다.
AI 챗봇이란?
첫째, AI 기반 챗봇 실시간 호출 에이전트 대신 사용할 수 있는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이들은 사용자 응답을 분석하고 적절하게 응답할 수 있는 텍스트 음성 변환 기술을 사용하여 작동합니다.
챗봇이 등장하기 전에는 IVR이 고객 문의 자동화를 위한 솔루션이었습니다. 대화형 음성 응답(IVR)은 고객이 전화기에서 누른 숫자를 기반으로 사전 녹음된 응답을 생성하는 키패드 시스템을 사용했습니다.
이는 사용자가 기본적인 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있지만 IVR은 복잡한 기능을 수행하거나 복잡한 대화에 참여할 수 없었습니다. 그들은 종종 고객이 자신의 작업을 수행할 수 없어서 좌절감을 느끼게 했습니다.
AI 챗봇을 입력하세요.
1. AI 챗봇이 IVR보다 낫다
기존 IVR과 달리 AI 챗봇은 감정 분석을 수행할 수 있습니다. 감정 분석은 대화의 분위기와 어조를 감지하도록 설계되었습니다. 음조와 반응성의 뉘앙스를 읽고 대화 중에 고객이 어떻게 느끼는지 측정할 수 있습니다.
이러한 통찰력을 사용하여 기업은 고객이 서비스에 어떻게 반응하는지 더 잘 받아들일 수 있습니다. 공감은 고객이 만족감을 느끼며 통화 경험을 떠날지 여부에 큰 영향을 미칩니다.
최근에 의하면 신고, 68%의 고객은 콜센터 기업이 공감을 보여줄 것으로 기대합니다. 챗봇 전략을 시행함으로써 귀하의 비즈니스가 고객 수준에서 고객과 연결되는 동시에 수익에도 도움이 될 수 있습니다.
호스팅된 콜센터 솔루션 챗봇을 사용하여 한 번에 수천 또는 수백만 명의 고객과 소통할 수 있습니다. 이러한 방식으로 운영을 확장하면 수익이 크게 증가할 수 있습니다.
기업은 효과적으로 제공할 수 있습니다. 원격 지원 연중무휴 24시간 다양한 국가와 언어로 제공됩니다. 이는 또한 그들의 글로벌 입지를 증가시킬 수 있습니다.
통신 콜센터에는 XNUMX시간 내내 반복적인 요청이 쇄도하는 경우가 많습니다. 챗봇을 사용하면 이러한 많은 통화를 쉽게 필터링할 수 있습니다.
예를 들어, 챗봇은 기술 지원을 제공하고 일반적인 사용자 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 발신자가 문제에 대한 답을 찾기 위해 전화를 걸면 일련의 단계별 해결 방법을 안내해 줄 수 있습니다. 뿐만 아니라, 발신자가 네트워크에 문제를 보고하면 해당 데이터는 챗봇을 통해 필터링됩니다. AI를 비즈니스 운영과 통합하면 문제가 발생할 때 기술자에게 경고할 수 있습니다. 권장사항과 솔루션도 제공할 수 있습니다.
인벤타 완벽한 것을 제공합니다 통신사를 위한 4-in-1 AI 플랫폼. 우리의 4개 모듈(chatbot, 지식 습득, 검색및 전령) 우리의 특허에 의해 구동 자연어 처리 기술, 당신은 시장에서 가장 좋은 도구 에 감소 및 통신 지원 요청 자동화. 상담원 개입 없이 고객이 질문에 대한 답변을 얻고, 요금제를 업그레이드하고, 청구서에 액세스하고, 통화 기능을 설정하고, 잔액을 확인하는 등의 작업을 수행할 수 있도록 도와주세요. Inbenta 덕분에 고객 만족도와 충성도가 향상됩니다.
2. 통신 분야의 챗봇은 판매를 촉진할 수 있습니다.
수익 측면에서는 AI 챗봇도 핵심 영업 자동화 도구.
고객 경험이 매출에 큰 영향을 미칠 수 있다는 점을 아는 것이 중요합니다. 예를 들어, 90% 의 고객은 긍정적인 고객 서비스 경험을 갖고 있을 때 회사에서 제품을 구매할 가능성이 더 높습니다.
AI 챗봇은 고객 문제를 해결하는 것 외에도 고객 데이터를 활용하여 매출을 늘릴 수 있습니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 고객을 위한 개인화된 경험을 만드는 것입니다.
AI 챗봇은 CRM 시스템과 함께 사용되는 경우가 많습니다. CRM은 고객 데이터 저장소입니다. 사용 클라우드 콜 센터 소프트웨어, 기업은 온라인 네트워크를 통해 모든 운영을 연결할 수 있습니다.
이를 통해 AI는 관심분야, 이전 구매 및 구매에 대한 계정 정보에 접근할 수 있습니다. 고객의 행동. 이 정보를 활용하여 고객에게 최고의 판촉 및 상향 판매 기술을 소개할 수 있습니다. 그들은 고객의 요구와 관련성이 높은 제안을 만들 수 있습니다.
예를 들어 발신자가 정기적으로 데이터 요금제를 초과하는 경우 서비스에서 더 나은 요금제를 제안할 수 있습니다. 또한 계획을 업그레이드하고 시스템에 기록하는 과정을 안내할 수도 있습니다.
챗봇은 새로운 데이터를 수집하고 이를 사용하여 더 나은 솔루션을 만드는 동시에 상황이 가능한 경우 고객에게 적극적인 지원과 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
3. 통신 챗봇으로 통화 시간 단축 가능
또 다른 주목할만한 기능은 통신업계의 챗봇 고객 계정을 예약하고 관리하는 능력입니다. 챗봇을 통해 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 서비스 취소, 업그레이드, 수정 관리
- 청구 관련 질문 및 결제 정보에 대한 답변을 받습니다.
- 계정 해지 관리
- 예정된 수리 또는 기술자 방문 예약
이러한 서비스를 제공하는 이유는 많은 고객이 셀프 서비스를 선호한다는 것입니다. 82% 의 고객은 이미 기본 작업을 수행하기 위해 챗봇 셀프 서비스를 사용하고 있거나 사용하는 데 관심이 있습니다.
강력한 챗봇 셀프 서비스 시스템을 통해 기업은 고객 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 특히 대량의 통화를 관리하는 통신 콜센터의 경우 더욱 그렇습니다. 고객 서비스에 대한 일반적인 불만은 신속한 응답과 효율성이 부족하다는 것입니다.
고객 서비스에서 가장 실망스러운 부분 (허브스팟)
- 33%가 대기 중
- 33%는 다른 상담원에게 자신의 말을 반복합니다.
- 19% 느린 응답 시간
- 14%는 셀프 서비스를 통해 문제를 해결할 수 없습니다.
- 1 % 기타
이러한 불만 사항에 대응함으로써 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, ACD 전화 시스템 (자동 통화 분배)를 통해 고객을 셀프 서비스 시스템으로 빠르게 연결하여 대기 시간을 단축할 수 있습니다.
4. 챗봇은 통신 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다
지금까지 우리는 챗봇의 이점에 대해 이야기했지만 이러한 기능을 맥락에 맞게 설명하면 이러한 결과의 핵심 측면은 전반적인 고객 경험과 만족도입니다.
현재 시장에는 45% 의 기업은 고객 경험이 성과에 매우 중요하다고 생각합니다. 이는 부분적으로 고객의 기대가 변화하고 있기 때문입니다.
점점 더 많은 고객이 콜센터와의 상호 작용에서 높은 수준의 고객 경험을 기대합니다. 72% 의 고객은 "회사가 제공하는 경험은 제품/서비스만큼 중요합니다"라고 말합니다. 그렇다면 콜센터는 이러한 추세에 어떻게 대응해야 할까요?
최신 AI 챗봇 혁신은 다음과 같은 기술을 사용합니다. NLP – 자연어 처리. NPL AI는 고객 대화에서 의미 있는 데이터를 해석하고 추출하도록 설계되었습니다.
대화 형 봇 높은 수준의 의미론적, 언어적 단서를 처리할 수 있습니다. 고객에 대한 철저한 이해를 통해 발신자와 더 나은 상호 작용을 수행합니다.
미국에서는 통신 이탈률이 도달했습니다. 21% 2020년 초. 이 문제에 대한 답으로 많은 기업이 고객 경험을 개인화하기 위해 노력하고 있습니다.
하지만 챗봇이 이를 어떻게 달성할 수 있을까요?
5. 통신 분야의 챗봇은 참여를 향상시킬 수 있습니다.
개인화된 고객 경험은 청중을 아는 것으로 귀결됩니다.
52% 의 고객은 제안이 항상 개인화되기를 기대합니다. 이러한 요구를 충족하려면 기업에는 소비자의 개별 요구 사항을 알려줄 수 있는 명확한 분석 데이터가 필요합니다. 앞서 언급했듯이 AI 봇은 기계 학습을 사용하여 고객 상호 작용을 이해합니다. 고객과 더 많이 대화할수록 고객에 대해 더 많이 알게 됩니다.
이를 CRM 데이터베이스에 추가하면 AI가 관련 사용자 데이터를 활용 가능한 통찰력으로 추론할 수 있습니다. 구매 빈도, 특정 서비스에 대한 고객 참여, 인구통계학적 지식을 살펴보고 이에 따라 고객 경험을 맞춤화할 수 있습니다.
또한 이 데이터는 고객 세분화 노력의 일부가 될 수 있습니다. A/B 테스트를 통해 AI는 대화를 개인화하는 데 사용할 수 있는 다양한 개인의 선호도를 학습할 수 있습니다.
이 접근법의 이점은 다음과 같은 연구에서 연구되었습니다. 최근 설문 조사 개인화된 고객 경험을 제공합니다.
개인화된 경험의 인지된 이점(2021 연구).
- 관련성 28.5%
- 제품가치 26.3%
- 24% 경제적 가치
- 18% 편의성
이 연구에서는 관련성이 개인화된 고객 경험의 주요 이점 중 하나라는 결론을 내렸습니다. 관련 없는 추천 수를 줄이고 편의성을 더하며 비용을 절감합니다. 이러한 동기를 통해 고객은 브랜드에 참여할 가능성이 더 높아집니다. 이는 기업이 만족하고 전환할 가능성이 더 높다는 것을 의미합니다.
결론
이상으로 통신 업계에서 AI 챗봇의 이점에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다. 논의한 바와 같이 AI 챗봇은 통신 시장을 선도하고 있습니다.
AI 소프트웨어에 투자하는 것은 어려울 수 있지만, 대부분의 경우 이점이 위험보다 더 큽니다. 기업은 고객의 요구에 맞춰 시스템을 자동화함으로써 수익을 창출할 수 있습니다.
수익 증대부터 고객 만족도 향상까지, 기술이 발전함에 따라 가능성은 더욱 커질 것입니다. 간단히 말해서, AI 기술로 전환하기에 지금보다 더 좋은 때는 없었습니다.
Richard Conn – 8×8 수요 창출 수석 이사
Richard Conn은 선도적인 기업인 8×8의 수요 창출 담당 수석 이사입니다. XCaaS 인프라 컨택센터, 음성, 영상, 채팅 기능이 통합된 커뮤니케이션 플랫폼입니다. Richard는 빠르게 변화하고 경쟁이 치열한 B2B 환경에서 주요 ROI 개선을 달성한 실적을 보유한 분석 및 결과 중심의 디지털 마케팅 리더입니다. 여기 그의 링크드인.
포스트 통신 분야의 챗봇: 통신 회사가 챗봇에 투자해야 하는 5가지 이유 첫 번째 등장 인벤타.
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