고객 서비스 혁신을 위한 인공지능의 역할

소개

제너레이티브 AI와 고객 서비스는 오늘날 디지털 트랜스포메이션을 주도하는 쌍두마차가 되었습니다. 요청을 이해하지 못하고 응답 시간이 오래 걸리던 서투른 봇은 완전히 새로운 접근 방식에 자리를 내주었습니다. 이제 딥러닝 알고리즘과 대규모 언어 모델을 통해 고객 서비스를 혁신하고 운영을 개선하는 한편, 더 중요한 것은 고객의 요구에 부응하는 것입니다.

고객의 요구, 요청, 만족도에 따라 서비스 환경을 형성하고 규칙을 결정하는 것은 바로 고객입니다. 그렇기 때문에 대부분의 비즈니스도 이에 적응합니다. 그들은 전략을 바꾸고 AI 회사를 시작하는 방법을 고민합니다. 고객 만족도를 높이고 고객을 유지하기 위해 수백만 달러가 AI 투자로 흘러 들어갑니다.

고객 서비스 분야의 제너레이티브 AI는 이미 놀라운 결과를 보여줬고, 기업들은 이를 멈출 생각이 없습니다. 현재 트렌드를 간략히 살펴보면 이 기술이 고객 서비스를 혁신하는 데 어떤 방향으로 나아가고 있는지 알 수 있습니다.

제너레이티브 AI의 비하인드 스토리

실제로 제너레이티브 AI를 고객 서비스에 통합하기 전에 모델은 어떻게 구축될까요? 모델의 생성 및 학습은 여러 단계를 거칩니다:

• 데이터 수집 AI 모델을 학습시키기 위해 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 모델이 수행하고자 하는 작업에 따라 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 형식의 데이터를 수집합니다. 또한 데이터를 정리하고 주석을 달아 학습에 전달합니다.
• 모델 선택 그런 다음 개발자는 데이터를 이해하고 처리할 모델을 선택합니다. ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이든 Amazon Lex와 같은 대화형 AI 모델이든, 선택에 따라 모델의 향후 성능이 결정됩니다.
• 기술 구현 머신러닝과 자연어 처리 알고리즘을 사용하면 모델을 올바르게 설정할 수 있습니다. 딥러닝 기술은 지속적인 학습을 지원하여 성능을 개선하고 정확하고 인간과 유사한 응답을 생성합니다.
• 모델 훈련 훈련 과정에서 모델은 의도를 인식하고 응답을 생성하는 방법을 학습합니다. 미세 조정을 통해 모델을 조정하고 개선할 수 있습니다.
• 통합 모델이 준비되고 훈련되면 곧바로 고객 서비스 도구와의 통합이 시작됩니다. 일반적으로 통합은 API를 통해 이루어지지만 CRM 도구와의 직접적인 백엔드 통합도 포함될 수 있습니다.
• 테스트 모든 제품 개발에서와 마찬가지로 테스트를 통해 생성된 모델이 고객 지원 작업의 요구 사항을 충족하는지 확인할 수 있습니다. 출시 후에는 정기적인 점검을 통해 모델을 조정하고 업그레이드할 수 있습니다.

고객 지원팀은 개별적으로 또는 함께 작동하는 새로운 도구와 기술을 통해 일반적인 업무를 다르게 처리할 수 있습니다. 고객 여정의 개선은 여기서부터 시작됩니다.

고객 서비스를 위한 제너레이티브 AI: 현재 기능

일부 비즈니스에서는 AI를 사용하여 텍스트를 작성하거나 작업을 자동화하거나 분석을 생성하지만, 고객 서비스에서는 이 모든 것을 결합합니다. 모든 자동화 및 프로세스 개선은 운영을 간소화하고 고객 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다. 포브스에 따르면 고객 서비스는 고객 충성도에 가장 큰 영향을 미치는 요소입니다. 고객과의 상호작용은 더 이상 고객의 문제를 해결하는 데 국한되지 않습니다. 공통의 가치를 공유하는 장기적인 파트너십을 구축하는 것이 중요합니다.

고객 서비스를 위해 제너레이티브 AI를 도입한 기업은 고객과의 관계를 새로운 차원으로 끌어올리며 고객에 대한 관심을 보여줍니다. 사람들은 고객 지원용 제너레이티브 AI가 고객 문의에 응답하는 챗봇에 국한된다고 잘못 알고 있습니다. 실제로 AI 도구는 고객의 의도를 더 잘 이해하고 더 빠른 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다.

텍스트 생성

대화 흐름과 의도를 인식하는 고객 서비스 분야의 제너레이티브 AI는 콘텐츠를 더 빠르게 제작할 수 있도록 도와줍니다. 대부분의 경우 알고리즘은 의도와 상호 작용의 과거 데이터, 회사의 지식 기반을 분석하여 응답을 생성합니다. 딥러닝 알고리즘은 지속적으로 학습하기 때문에 상담원이 최종 응답을 검증해야 합니다.

이러한 자동화는 채팅, 이메일, 소셜 미디어를 통한 상호작용에 도움이 됩니다. 상담원이 고객 요청을 처리하는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다. 결과적으로 대기 시간이 줄어들면 고객 만족도가 높아집니다.

개인화된 커뮤니케이션

고객 지원용 생성 AI를 통해 기업은 과거 데이터를 활용하여 고객의 이전 선택을 기반으로 제품을 제안할 수 있습니다. 온라인 쇼핑에서 우리에게 잘 알려진 기능이 고객 지원으로 옮겨와 맞춤형 응답과 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있게 된 것입니다. 메달리아의 말처럼 개인화는 이제 필수이며, 고객의 브랜드 선택과 충성도에 영향을 미칩니다.

감정 분석

이제 도구는 단순히 고객의 글과 말을 이해하는 데 그치지 않고 고객의 감정과 행동을 인식합니다. 인공 지능과 자연어 처리는 상호 작용 방식을 변화시켰습니다. 감정 분석은 고객 서비스에서 가장 가치 있는 제너레이티브 AI의 사례 중 하나입니다. 데이터를 수집하고 처리한 다음 감정을 점수화한 후 귀중한 분석을 통해 지원을 제공합니다.

결과적으로 고객의 요청에 대한 맞춤형 대응은 개인화를 통해 놀라움을 선사할 뿐만 아니라 문제를 사전에 제거할 수 있습니다. 또는 적어도 불편의 수준을 빠르게 줄일 수 있습니다.

예측 분석 및 보고

예측 분석을 제공하는 AI 기능은 기업이 사후 대응적인 고객 서비스에서 사전 예방적인 고객 서비스로 전환할 수 있게 해줍니다. 고객 서비스를 위한 생성형 AI는 고객의 프로필, 과거 상호 작용 및 웹사이트 활동에서 데이터를 수집합니다. 또한 소셜 미디어에서 고객의 상호 작용을 분석할 수도 있습니다. 이 데이터에 대한 모델 분석을 통해 예측을 구축하고 고객 행동에 대한 패턴을 생성합니다.

분석 및 리포팅은 제품 추천, 문제 예측 또는 고객 연락 가능성에 도움이 됩니다. 예측된 고객의 요구 사항을 통해 상담원은 고객에게 선제적으로 연락하여 잠재적인 문제를 제거할 수 있습니다.

다국어 지원

여러 국가에서 운영되는 비즈니스가 항상 다른 언어로 지원을 제공할 수 있는 것은 아닙니다. 여러 언어를 구사하는 상담원을 찾기도 어려울 수 있습니다. 고객 서비스용 생성 AI를 사용하면 실시간 번역이 유용합니다. 또한 이 도구는 고객 지원 상담원이 고객의 요청에 따라 지정된 언어로 응답을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

지식 베이스

지식창고 봇은 방대한 데이터 세트를 학습한 스마트 어시스턴트입니다. 고객의 문의를 실시간으로 해결할 수 있을 만큼 똑똑하여 관련 자료나 취해야 할 조치를 제안합니다. 마치 고객이 검색 엔진을 사용하는 것처럼 셀프 서비스 작업을 위한 솔루션을 제안받습니다.

지식창고 툴을 통해 고객 서비스는 상담원의 시간을 절약하는 동시에 고객에게 빠른 솔루션을 제공할 수 있습니다. 지식창고를 사용하면 생성형 AI와 고객 서비스가 완벽하게 일치하여 비즈니스와 고객 모두에게 윈윈의 결과를 창출할 수 있습니다.

고객 서비스에서 제너레이티브 AI의 이점

인공지능의 도입이 팀원 수를 줄이는 데 목적이 있다고 생각하는 사람도 있지만, 실제로는 고객 서비스를 더욱 의미 있는 공간으로 변화시키는 역할을 합니다. 반복적이고 수작업이 많은 업무는 기계에 맡기고 전략적인 활동을 위한 시간을 확보하는 것은 어떨까요?

제너레이티브 AI 도구는 고객 서비스에 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 지속적인 운영 AI는 이제 지속적인 운영을 위한 모든 도구와 가능성을 갖추고 있습니다. 운영 시간 외에도 많은 요청을 처리해야 하는 비즈니스의 경우 가상 비서가 도움을 줄 수 있습니다. 고객 지원 업무의 일부를 대신하여 고객에게 지속적인 지원을 제공합니다.
• 응답 시간 단축 미리 입력된 응답과 감정 분석이 시너지 효과를 발휘하여 고객의 요청에 즉각적으로 대응합니다. 상담원이 보다 복잡한 사례에 집중하는 동안 가상 비서는 배송 시간이나 반품 절차와 같은 일반적인 문의에 도움을 줍니다. 고객은 빠른 해결책을 신속하게 얻을 수 있습니다.
• 개인화된 접근 방식 고객과의 커뮤니케이션이 맞춤형으로 개인화됩니다. 상담원은 고객의 요구를 더 잘 이해하고 그에 따라 대응합니다. 자연어 처리 알고리즘을 기반으로 하는 툴은 인간 상담원과 동일한 방식으로 대화의 뉘앙스를 해독합니다. 잘 훈련된 모델은 고객의 감정과 만족도까지 인식할 수 있습니다.
• 사전 예방적 지원 AI 도구는 고객과의 직접적인 상호작용뿐만 아니라 게임 내에서도 활용됩니다. 보고서를 통해 잠재적인 문제를 파악하여 고객 서비스 상담원이 선제적인 조치를 취할 수 있습니다. 알고리즘은 추가 구매를 위한 개별 추천을 제공하는 데 도움이 됩니다. 또한 잠재적인 이탈 고객을 파악하여 추가 마케팅 캠페인의 기반을 마련할 수 있습니다.
• 인적 오류 감소 고객 지원의 AI 도구는 고객과의 외부 상호작용에만 국한되지 않습니다. 내부 프로세스를 최적화하여 반복적인 작업을 줄이는 데도 도움이 됩니다. 기계가 입력을 처리하고, 보고서를 생성하고, 인사이트를 구축하여 수동 개입과 인적 오류를 줄여줍니다.

최신 고객 지원: 더 스마트하고, 더 빠르게

앞서 살펴본 바와 같이 고객 지원에서 제너레이티브 AI를 구현하면 실질적인 변화를 가져올 수 있습니다. 이는 많은 기업이 도입하고 발전시키려는 새로운 현실입니다. 더 스마트한 도구와 가상 비서를 통해 고객 지원 상담원은 고객과 장기적인 관계를 구축할 수 있습니다. 대기 시간 단축부터 개인 맞춤형 추천 제공까지, 기업은 고객 중심으로 운영할 수 있습니다.

상담원은 시간을 절약하고 티켓을 더 빨리 해결하며, 고객은 맞춤형 접근 방식을 통해 더 나은 서비스를 받을 수 있습니다. 고객이 재방문할 가능성이 높아지고 충성도가 강화됩니다. 앞으로 고객 지원에서 AI의 역할은 더욱 커질 것으로 보입니다. 보다 스마트한 고객 서비스를 위해 첫 접촉부터 불만 처리, 피드백에 이르기까지 고객 여정의 모든 단계에 AI 도구를 설치할 수 있습니다. 이러한 기술을 수용하고 진화하는 환경에 지속적으로 적응하는 기업은 우수한 고객 경험을 제공하여 점점 더 경쟁이 치열해지는 시장에서 차별화할 수 있는 유리한 위치를 선점하게 될 것입니다.