주위를 둘러보십시오. 자동화는 어느 곳이든 있습니다. 공항에서 가방을 체크인하는 것부터 피자를 주문하고 호텔 객실을 예약하거나 의사 진료를 예약하는 것까지, 인공 지능은 전 세계적으로 이용되고 있습니다. 고객서비스라고 다르지 않습니다. 전문가들은 올해 말까지 모든 고객 응대의 85%가 인간의 개입 없이 이루어질 것으로 예상하고 있습니다.
고객 서비스의 자동화는 반복적인 수작업에 대한 인력 투입을 근본적으로 줄여 시간과 노력을 절약하도록 하고 궁극적으로는 금전 자원을 절약합니다. 이는 사람과의 어떠한 접촉도 할 필요 없이 고객이 질문을 하고 즉석에서 질문에 대한 답을 듣도록 하는 프로세스가 추가됨을 의미합니다. 고객이 해결책을 찾기 위해 조금만 수고하면 되기 때문에 이는 매우 효과가 좋은 방법입니다.
자동화된 고객 서비스는 상황 또는 2차적인 설명의 필요성을 없애주고 별다른 번거로움 없이 문제의 핵심에 도달합니다. 이는 소매업체, 제조업체, IT 전문가, 그리고 심지어는 Saas 마케팅 에이전시까지도 잠재적인 응용 사례들이 있으므로 업계에 따라 제한적이지도 않습니다.
자동화된 고객 서비스를 귀 조직에 통합하고자 합니까? 아니면 주변 사람들에게 그 용도에 대해 아직도 설득해야 합니까? RingCentral이 도움을 드리겠습니다. 귀하의 비즈니스가 자동화된 고객 서비스에 투자해야 하는 이유가 여기에 있습니다.
Source: Finances Online
문제를 사전에 방지하는 AI
자동화를 통해 여러분은 단순히 인간적으로는 불가능한 일정 수준의 대응성을 갖게 됩니다. 그리 머지 않은 미래에, 가상 비서는 대부분의 사람들이 어떻게 비즈니스와 상호 작용하는지를 이해하고 그 데이터를 이용하여 고객의 전체 여정을 안내함으로써 고객이 원하는 것을 알 수 있습니다.
AI 비서는 고객 기반을 구성하는 사람을 파악하고 심지어는 그들이 이를 필요로 한다는 것을 미처 알기도 전에 그들이 원하는 것을 제공할 것입니다. AI 내장 시스템은 무한한 양의 웹사이트와 데이터 세트를 모니터링 하여 조난 지표와 고객 체험 방해자를 식별해냅니다. 그 다음 다양한 플랫폼에서 작동하는 팝업 또는 가상 서비스 에이전트를 통해 즉시 응답할 수 있습니다.
이러한 선제적인 문제해결은 한편으로는 동시에 고객 여정과 만족도를 향상시키면서, 동시에 구매 주기 내에서 고객 이탈율을 상당히 낮출 수 있습니다.
이런 형태의 선제적인 문제 해결을 “의도 예측”이라고 합니다. 이는 고객이 어디에서 왔는지, 다음에 어디로 가야 하며, 그곳에 도착했을 때 무엇이 필요할지를 파악하는 하나의 알고리즘입니다. 클릭, 스크롤링 속도, 보기, 이전의 구매 같은 입력사항들은 의도를 결정하고 올바른 지원 유형을 선택하는 데이터로 변환됩니다.
예를 들면, 기술은 웹 활동에 기반하여 패턴을 인식하고 고객으로부터의 전화를 올바른 에이전트나 부서로 안내할 수 있습니다. 의도 예측은 고객 서비스팀이 그들을 필요로 하는 정확한 지점에 있도록 해 줍니다.
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AI 지원 고객 서비스를 제공하는 조직은 공휴일, 병가일 또는 시간대 제약 없이 고객 문의를 항상, 매일 처리할 수 있다는 것을 의미하며, 이는 대응을 위한 대기 시간이 없다는 것을 뜻합니다. 대기 시간이 없다는 것은 더 나은 고객 만족을 시사하기 때문에 고객 이탈이 줄어들게 됩니다. 또한 이는 브랜드의 고객 헌신을 증명하여 신뢰와 평판에도 모두 중요한 요소입니다.
교육이나 반복 불필요
직원의 채용과 교육은 비용이 많이 들고 시간을 소모하는 프로세스입니다. 미국의 고객 콜 센터 직원 채용에 $4,000 이상의 비용이 들며, 콜 센터 인력관리 소프트웨어 시스템으로 직원을 교육하는데 거의 $5,000 또는 그 이상의 비용이 들 수 있습니다. 문구류와 사무실, 그리고 기타 사무 비용은 아무것도 아닙니다.
자동화 솔루션은 콜 센터 내의 일반적인 문제인 비용과 공간 문제 모두를 해결해 줍니다. AI는 팀 구성원들이 고객에게 서비스를 제공하고 업무 만족도를 높이는데 필요한 자원을 제공할 수 있습니다.
예를 들어 자동 다이얼러는 모든 특정 통화에 필요한 모든 것들로 상담원들을 무장시킬 수 있습니다. 동시에 컴퓨터 전화통화 통합 소프트웨어는 모든 데이터를 단일 계기판으로 연결해주고 상담원이 고객 문의에 응답하는데 도움이 되는 무수한 방법을 제공해 줍니다. 이러한 특징들은 RingCentral이 스티비 어워즈 수상자가 된 여러 이유 중 일부일 뿐입니다.
전체 직원을 재교육하기 보다는 소프트웨어를 변경하고 다른 모든 것을 자동화할 수 있습니다. 나아가 AI를 활용한 고객 서비스 플랫폼은 직원들을 피곤하고 지루한 작업에서 벗어나 도전적인 고객 문제에 더 집중하고 창의적이며 역동적인 솔루션을 생각할 수 있도록 해줍니다.
Source: Superoffice
개인화를 위한 보다 쉬운 방법
빅 데이터, 기계 학습, AI를 결합하여 회사는 고객의 전 여정에 걸쳐 친밀한 개인화 수준을 만들어 낼 수 있습니다. 이는 과거 구매를 이용하여 신제품을 제안하는 것처럼 간단할 수도 있고, 사용자의 검색 습관과 독해력에 맞게 실시간으로 배치된 상세 웹사이트 레이아웃처럼 복잡할 수도 있습니다.
이런 종류의 개인화는 고객 체험을 향상시켜 줍니다. 이는 반복 구매는 물론이고 전환을 촉진합니다. AI와 자동화는 또한 고객의 구매 이력, 검색 선호도, 귀사 비즈니스와의 과거 경험을 이해함으로써 인간 직원들이 누구와 이야기하고 있는지에 대한 더 많은 상황 정보를 제공해 줍니다. 서비스 전문가들은 이러한 정보를 통해 귀하의 고객에게 더 나은 그리고 보다 많은 맞춤형 결과를 제공할 만반의 준비가 되어 있습니다
보증된 신뢰도
AI를 활용한 고객 서비스 기술은 인간이 필적할 수 없는 수준의 신뢰도를 보여줍니다. 챗봇은 인간이라면 가질 수 있는 동지 의식이나 편견을 갖고 있지 않습니다. 챗봇은 지각하는 법도 없고 고객에게 짜증내거나 부적절한 농담을 하지도 않습니다.
이는 또한 적당한 서비스를 제공하지 않는 경우에는 사안을 관리자에게 보고하도록 설계할 수 있습니다. 이 모든 것은 고객 서비스 상호작용을 향상시키며 이는 반복적인 거래를 만들어 내는 가장 좋은 방법 중의 하나입니다.
질문이 상담원에게 보고되는 경우, 이들은 과거 통화 데이터를 즉시 처리하여 중단된 곳에서 작업을 이어 받을 수 있습니다. 스스로 반복해야 하는 고객과는 대조적입니다. 저장되어 있는 정보나 별도의 데이터베이스는 필요 없습니다. 가상 비서와 함께 일하는 고객 서비스 상담원은 일관되고 믿을 수 있으며 우호적인 서비스를 제공할 수 있습니다.
Source: Artificial solutions
빠른 확장 능력
AI 활용 기술은 심지어 (팬데믹처럼) 자원이 한정된 경우에도 기업이 쉽고 빨리 고객 서비스를 확장 또는 축소할 수 있도록 해줍니다. 신제품이나 서비스를 출시할 때, 기업은 사람의 개입 없이 무수한 고객 질문을 처리할 수 있는 FAQ 또는 비디오 기반 솔루션을 공개할 수 있습니다.
챗봇은 심지어 급격한 상황 중에도 쉽게 고객 문의에 응답하고 모든 상호작용에서 배우고 성장할 수 있습니다. 기업은 제약 없이, 그리고 이 새로운 시장에서 필요로 하는 언어를 구사하는 많은 직원을 채용하고 교육할 필요 없이 새로운 시장에 진입할 수 있습니다. 직원이 어디 있든, 어디에서 일하든 관계 없이 여러분은 여러분의 직원과 연결된 상태를 유지할 수 있습니다.
AI는 인간 팀을 대체하기 위함이 아니라 그들을 지원하기 위해 여기에 있습니다. 이는 다량의 데이터를 편집하고 읽기 쉽고 실행하기 쉬운 형식으로 제공하여, 궁극적으로는 고객의 이익을 추구합니다. 이는 일을 더 어렵지 않고 스마트하게 만들어 주며, 이미 고객 서비스를 영원히 바꾸어 놓았습니다.
John Allen은 글로벌 UCaaS 및 VoIP 제공업체인 RingCentral의 이사이며 글로벌 SEO입니다. 그는 디지털 마케팅 프로그램 구축과 최적화에 14년이 넘는 경험과 폭넓은 배경을 갖고 있습니다. 그는 MarketScale, E-Spirit 등의 웹사이트에 기고했습니다.
RingCentral은 2020 아시아-태평양 스티비상에서 인사관리 경영, 기획, 실행 혁신상 부문 스티비 금상을 수상했습니다.
