고객 지원의 미래: AI가 용량, 성능 및 만족도를 높이는 방법

플라톤에 의해 재발행

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고객 지원을 위한 AI

고객 지원은 점점 더 중요해지고 있습니다. 구매자의 88 % 회사가 제공하는 경험은 제품이나 서비스만큼 중요하다고 말합니다. 에 대한 고객의 72 % 즉각적인 서비스를 요구하고 거의 70 % 상호 작용하는 모든 사람이 완전한 맥락을 갖기를 기대합니다. 그러나 이러한 수준의 고객 관리에는 비용이 많이 들기 때문에 비즈니스 리더는 더 높은 비용 효율성과 높은 서비스 수준을 위해 AI를 고려하게 됩니다.

AI는 마법의 약이 아니다. 대부분의 봇 상호작용 결국 소비자는 인간 에이전트와의 연결을 요청하게 됩니다. 그러나 대화형 에이전트는 더욱 자연스럽고 인간과 유사해지고 있으며, 소비자는 AI를 통해 빠르고 고품질의 서비스를 얻을 수 있다면 AI와의 상호 작용에 더욱 개방적으로 변하고 있습니다.

우리는 고객 경험이 인공 지능을 적용할 수 있는 가장 유익한 영역 중 하나라고 믿습니다. 기계 지능을 통해 우리는 고객 요구 사항에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고, 저렴한 비용으로 지속적으로 놀라운 경험을 제공할 수 있습니다.

이 심층 교육 콘텐츠가 도움이된다면 AI 메일링 리스트에 가입 새로운 자료를 공개 할 때 경고를받습니다.

고객 지원의 예측 AI 및 생성 AI

예측 AI는 고급 분석, 피드백 분석 및 리소스 할당을 제공하여 한동안 고객 지원을 강화해 왔습니다. 차세대 대화형 AI 에이전트를 갖춘 생성적 AI 기술의 등장은 고객 지원을 새로운 차원으로 끌어올리고 있습니다.

예측 AI 애플리케이션은 다음을 통해 고객 지원 비용을 절감하고 고객 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

자동 티켓 라우팅. 예측 분석을 사용하여 과거 성과와 전문 지식을 바탕으로 고객 티켓을 가장 적합한 지원 담당자에게 자동으로 라우팅합니다.
자원 예측. 다양한 시간에 지원 리소스에 대한 수요를 예측하여 더 나은 직원 할당을 지원하고 고객 대기 시간을 줄입니다.
이슈예측. 고객이 가질 수 있는 일반적인 문제나 질문을 예측하여 고객이 에스컬레이션하기 전에 사전 조치를 통해 문제를 해결할 수 있도록 합니다.
이탈 예측. 이탈 가능성이 있는 고객을 식별하고 적시에 개입하여 고객을 유지합니다.
평생가치 예측. 고객의 평생 가치를 예측하여 이에 따라 지원 및 리소스의 우선순위를 정합니다.
예측 정비. 유지 관리가 필요한 제품의 경우 유지 관리가 필요한 시기 또는 오류가 발생할 가능성이 있는 시기를 예측하여 시기적절한 지원을 보장하고 가동 중지 시간을 최소화합니다.

반면에, 미국에서 체류를 연장하고자 이전의 승인을 갱신하려던 생성 적 AI 다음과 같은 기능을 통해 고객 상담원의 효율성을 향상하고 업무량을 줄일 수 있습니다.

고급 대화 에이전트. 질문을 해결하거나 정보를 제공하기 위해 자연스럽고 의미 있는 상호 작용으로 고객을 참여시킬 수 있는 고급 챗봇과 가상 도우미를 만듭니다.
지식 기반 생성. 일반적인 문의 사항과 진화하는 고객 요구 사항을 기반으로 지식 기반 문서 또는 FAQ를 생성하고 지속적으로 업데이트합니다.
내부 검색 도구. 지원 상담원이나 고객이 지식 베이스 또는 지원 포털 내에서 정보를 검색할 때 더 정확하고 상황에 맞는 관련 결과를 제공하기 위해 생성 AI로 내부 검색 도구를 강화합니다.
자동 요약 생성. 지원 상담원이 더 쉽게 분석하고 후속 조치를 취할 수 있도록 긴 고객 상호 작용이나 피드백을 요약합니다.
예측 타이핑. 예측 입력으로 지원 에이전트를 지원하여 고객에게 더 빠르고 효율적으로 응답하는 프로세스를 만듭니다.
응답 초안 작성. 고객 이메일에 대한 초기 응답 초안을 작성하고, 시간을 절약하고, 커뮤니케이션의 일관성을 보장하여 지원 에이전트를 지원합니다.
자동 응답 생성. 과거의 상호 작용과 현재 문제에 대한 상황적 이해를 바탕으로 고객 문의에 대한 응답을 생성합니다.
응답 개인화. 고객 데이터를 기반으로 개인화된 콘텐츠와 응답을 만들어 참여도와 만족도를 높입니다.
스크립트 및 교육 자료 생성. 일반적인 시나리오와 진화하는 고객 서비스 프로토콜을 기반으로 지원 상담원을 위한 스크립트 및 교육 자료를 만듭니다.

예측 AI는 작업 자동화 및 고급 분석을 통해 생산성을 높이는 데 탁월한 반면, 생성 AI는 인간 상담원이 고객에게 빠르고 적절하며 개인화된 지원을 제공할 수 있도록 지원함으로써 고객 지원을 강화합니다.

이제 고객 지원 분야에서 AI를 적용한 가장 대표적인 사례인 대화형 상담원과 AI 기반 컨택센터에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

대화 에이전트

고객 지원을 위한 챗봇은 한동안 사용되어 왔지만 최근까지 가장 기본적인 서비스 요청만 처리할 수 있었습니다. LLM(대형 언어 모델) 기능의 최신 발전으로 고객 지원 애플리케이션에 혁명이 일어났습니다. 이제 LLM 기반 봇이 이전 버전보다 훨씬 더 복잡한 대화를 처리할 수 있기 때문입니다. 그러나 가까운 시일 내에 생성 AI가 고객 지원 상담원을 완전히 대체할 것이라고 기대해서는 안 됩니다. 이 기술은 아직 충분히 신뢰할 수 없으며 고객과의 직접적인 커뮤니케이션에서 감당할 수 없는 사실적 오류가 발생할 수 있습니다.

생성적 AI 방법은 예측 AI 및 기타 소프트웨어 방법과 결합되어 기본 요청에 대한 완전한 솔루션을 제공하고 보다 복잡한 요청에 대해 인간 에이전트를 지원할 가능성이 높습니다. 예를 들어 대화형 에이전트는 FAQ에 직접 답변하고, 일련의 보안 질문을 통해 고객을 인증하고, 고객의 의도를 감지하여 올바른 상담사에게 문의할 수 있습니다. 또한 긴 고객 요청을 요약하고, 고객과의 과거 상호 작용을 고려하여 답변 초안을 작성하고, 요청 및 응답을 다양한 언어로 번역하여 다국어 지원을 제공함으로써 고객 지원 담당자가 더 빠르고 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 도울 수 있습니다.

대화형 AI 에이전트는 맞춤형 LLM 기반 에이전트를 처음부터 구축하는 것부터 ChatGPT와 유사한 서비스를 있는 그대로 사용하는 것까지 다양한 방법으로 구현할 수 있습니다. 대부분의 기업은 우수한 성능, 충분한 제어 및 투명성을 제공하고 예산을 충족하는 균형 잡힌 솔루션을 추구합니다. 두 가지 일반적인 접근 방식은 다음과 같습니다.

더 좋고 안정적인 성능을 위해 사전 훈련된 언어 모델(독점 또는 오픈 소스)을 선택하고 이를 내부 지식 기반으로 미세 조정하거나 강화합니다.
대화형 AI 에이전트 개발 및 배포를 전문으로 하고 기업에 최신 기술과 전문 지식에 대한 액세스를 제공할 수 있는 AI 회사와 파트너십을 맺습니다. 이러한 솔루션의 몇 가지 예는 다음과 같습니다. 아마존 렉스, IBM watsonx 어시스턴트및 라이브 퍼슨.

특정 비즈니스에 대한 최선의 접근 방식은 특정 요구 사항과 리소스에 따라 달라집니다.

컨택 센터

AI 기반 고객 지원에 관해 이야기할 때 이는 챗봇을 훨씬 뛰어넘습니다. 텍스트-음성 및 음성-텍스트 AI 모델의 최신 발전으로 연락 센터에서 더 광범위한 AI 애플리케이션이 가능해졌습니다. 이제 AI는 서면 요청뿐만 아니라 고객 통화도 처리하기 위해 배포되었습니다.

같은 솔루션 아마존 연결, 컨택 센터 AI 구글에 의해, 크레 스타및 폴리 AI 여러 채널을 통해 연중무휴 24시간 지원을 제공함으로써 고객 만족도 점수를 크게 높이고 평균 처리 시간을 단축한다고 주장합니다. 예를 들어 폴리 AI 주장 보조자는 수신 통화의 최대 50%를 처리할 수 있습니다. 발신자를 인증하고, 고객이 전화로 결제할 수 있도록 하고, 예약 및 예약을 처리하고, FAQ에 답변하고, 고객이 주문을 추적하고 배송 일정을 조정하도록 돕고, 문제 해결 및 기술 지원 프로세스를 통해 발신자에게 안내할 수 있습니다. 이 모든 과정은 자연스러운 대화와 다국어를 통해 이루어집니다.

음성 봇으로 통화를 처리할 수 없는 경우 AI는 통화 라우팅을 최적화하고 자동 메모 작성 및 요약을 통해 통화 후 작업을 제거하며 내부 지식 기반을 신속하게 표시하여 상담원의 생산성을 높이는 여러 솔루션을 제공합니다. 가장 복잡한 경우에도 솔루션을 제안합니다.

AI는 이미 고객 상호 작용에 큰 영향을 미치고 있으며 계속해서 발전함에 따라 고객 지원을 위해 AI를 배포하는 더욱 혁신적이고 효과적인 방법을 기대할 수 있습니다.

이와 같은 더 많은 요약 기사를 발표하면 알려 드리겠습니다.

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