인공 지능 콜센터 가이드: AI가 콜센터를 재구성하는 방법

게시 됨: 2023-10-29

컨택센터 인공지능 최종 가이드 [AI 콜센터]

AI 기술의 발전은 콜센터를 포함한 많은 비즈니스를 변화시켰습니다. AI의 인기가 높아진 이후 콜센터는 일상적인 작업을 자동화하고 효율성을 높이는 AI의 능력 덕분에 고객 경험을 향상시키는 기능을 개발했습니다.

운영 비용 절감, 상담원 생산성 향상부터 실행 가능한 분석 및 새로운 통찰력 제공에 이르기까지 AI를 통해 콜센터는 고객 경험을 맞춤화할 수 있습니다.

이번 글에서는 콜센터가 AI 솔루션을 활용하는 방법과 콜센터에서 AI의 이점에 대해 논의하겠습니다.

Contact Center AI: 지난 몇 년 동안 콜센터에서 인공 지능이 어떻게 발전해 왔는지

콜센터의 기술은 편지를 사용하여 고객 서비스를 제공하는 것에서부터 수동 및 자동 전화 통화에 이르기까지 수년에 걸쳐 발전해 왔습니다.

태그가 붙은 이메일은 고객에게 기업에 연락할 수 있는 또 다른 채널을 제공합니다. 이메일은 가상 에이전트와 챗봇을 포함한 다중 채널 액세스의 문을 열었습니다. 더욱 최근에는 개방형 AI 머신러닝인 ChatGPT가 생성적 AI에 대한 기업과 소비자의 관심을 빠르게 불러일으켰습니다.

다음은 수년간 콜센터의 AI 진화 단계를 보여줍니다.

통화 라우팅이 수동에서 자동화로 전환되었습니다. 오늘날 AI 기반 시스템은 수신 통화를 평가하고 알고리즘을 활용하여 특정 쿼리를 처리하는 데 가장 적합한 에이전트를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 더 이상 수동으로 통화를 전환할 필요가 없고, 대기 시간이 줄어들며, 고객이 문의 사항에 가장 적합한 상담원에게 즉시 연결됩니다.

인간 상호작용부터 가상 에이전트까지. 가상 에이전트, 챗봇, 대화형 AI는 이제 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 소비자의 문의를 실시간으로 이해하고 응답할 수 있습니다. 이러한 정교한 기술의 응답은 즉각적이므로 고객이 기다리는 시간을 절약하고 인간 고객 서비스 상담원이 인간의 전문 지식이 필요한 문의에 참석할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.

수동 품질 보증부터 AI 지원 검토 및 음성 분석까지. 이전에는 콜센터 감독자가 상담원의 통화 기록을 듣고 품질 보증 및 성과 검토를 수행했습니다. 오늘날 감독자는 상담원의 통화 기록을 수동으로 평가할 필요가 없습니다. AI 기반 음성 분석은 품질 보증 점수를 검토하고 생성할 수 있습니다. 이를 통해 시간이 절약되고 편향된 품질 보증 검토가 발생할 가능성이 낮아집니다.

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콜센터 AI의 미래

AI는 콜센터에서 인간 연결처럼 느껴지는 상호 작용을 생성하도록 설정되었습니다. 콜센터에 AI를 통합하면 인간 지능을 보완하고 엄청난 효율성을 제공하는 데 도움이 됩니다.

많은 콜센터의 AI 기능이 아직 초기 단계에 있지만 지속적인 채택과 개선을 통해 일상적인 작업 및 데이터 수집 자동화, 콜센터 데이터 분석, 지원 서비스 인력에 대한 응답 시간 및 품질 향상이 널리 보급되는 미래가 보장될 것입니다.

미래에는 AI가 고객 서비스 및 콜센터 역할에서 인간을 완전히 대체하지는 못하지만, 더 반복적인 작업을 수행하고 콜센터 효율성을 높일 것으로 예상됩니다.

예측 행동 라우팅

예측 행동 라우팅은 콜센터 고객을 특정 고객 성격 모델과 연결하여 임의의 고객 문의를 맞춤형 고객 서비스 경험으로 전환합니다. 그런 다음 특정 성격 유형을 처리할 수 있는 상담원에게 통화를 라우팅하는 데 사용됩니다.

전화를 건 소비자와 응답할 수 있는 상담원 사이의 상호 작용이 자연스럽고 좋은지 확인하기 위해 양측의 타고난 성향과 의사소통 습관을 주의 깊게 분석합니다. 예측 행동 라우팅 소프트웨어는 통화 기록, 성격, 고객 커뮤니케이션 스타일 등 다양한 요소를 사용하여 이상적인 발신자의 모습을 그릴 수 있습니다.

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최고의 고객 경험을 위해 콜센터에서 AI를 사용하는 이유는 무엇입니까?

콜센터에서 AI를 사용하면 최고의 고객 경험을 제공할 수 있는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 그 중 일부를 살펴보겠습니다:

고객 경험 향상

고객 서비스는 많은 기업에서 주요 차별화 요소입니다. 브랜드는 AI로 강화된 개인화 및 고객 서비스를 통해 탁월한 고객 경험을 지속적으로 제공해야 합니다.

콜센터의 AI는 고객 및 직원 통찰력, 스트레스 예측 변수, 고객의 소리 혁신에 대한 거의 실시간 피드백을 제공하는 것부터 고객 경험을 향상하는 데 필요한 가시성을 컨택 센터에 제공하는 것까지 고객 경험을 향상시키고 있습니다.

완벽하고 고도로 개인화된 AI 기반 경험은 고객에게 큰 변화를 가져올 수 있습니다. AI로 강화된 콜센터를 통해 인간 상담원은 다음 적절한 조치 과정을 결정하는 데 활용할 수 있는 지능적인 실시간 결정을 내릴 수 있습니다. AI는 소비자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 직원의 일상 생활을 더욱 생산적이고 흥미롭고 개인적으로 만족스럽게 만들고 있습니다.

대화형 AI 챗봇

많은 기업이 상당한 양의 AI 기반 메시징을 통합하고 있습니다. AI를 통해 콜센터는 메시지 채널에서 대규모 토론을 완전히 또는 부분적으로 자동화할 수 있습니다.

LivePerson 여론 조사에 따르면 고객의 75%가 메시징을 제공하는 기업에 더 많은 돈을 지출한다고 밝혔으며, 이는 소비자가 AI 기반 고객 지원 사용에 익숙해지고 있음을 보여줍니다. 대화형 AI를 사용하면 비즈니스 콜센터 상담원이 반복적인 작업을 자동화하는 동시에 더욱 흥미롭고 복잡한 문제에 시간과 노력을 집중할 수 있습니다.

콜센터의 전염병과 AI

2020년은 많은 비즈니스에 혼란의 해였으며 고객 경험의 세계를 영원히 바꿔놓은 해였습니다. 팬데믹으로 인해 콜센터의 재창조가 가능해졌습니다. 콜센터는 사무실 내 콜센터에서 홈 오피스로 전환되어야 했습니다.

많은 기업이 전체 원격 인력으로 전환해야 했지만 AI를 통해 기업은 계속 운영할 수 있었습니다. 콜센터 리더들은 직원 역량 강화를 위해 내부 및 외부 데이터를 수집하고 직원, 고객 및 브랜드 평판의 건강을 유지하기 위해 고객 경험에서 경쟁 우위를 개발하기 위해 예측 분석과 같은 AI 기반 솔루션으로 전환했습니다.

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콜센터에서 IVR 사용

IVR(Interactive Voice Response)은 고객이 콜센터에서 대화형 음성 상담원과 대화할 수 있도록 하는 기술입니다. IVR이 처음 도입되었을 때 고객 경험을 크게 향상시키지는 못했지만 콜센터 상담원의 시간을 많이 절약했습니다.

이후 AI는 콜센터에서 IVR을 활용하는 방식에 많은 변화를 가져왔다. AI 기반 IVR은 이제 정확하고 보다 구체적인 정보로 소비자 문의에 응답할 수 있습니다. AI 기반 IVR은 이전에는 답변할 수 없었던 고객의 질문에 대한 답변을 제공합니다.

실시간 응답 및 제안

AI를 사용하면 고객을 기다리게 하는 대신 콜센터가 실시간으로 대량의 고객에게 응답할 수 있습니다. AI는 또한 토론이 어떻게 진행되고 있는지에 대한 실시간 피드백을 제공하고 교육 중인 콜센터 상담원이나 고객 서비스를 처음 접하는 콜센터 상담원의 까다로운 질문에 대한 답변을 찾기 위해 지식 소스를 검색할 수도 있습니다.

이는 모범 사례를 개선하고 시간이 지남에 따라 고객 통화 품질을 높이며 고객 불만족률을 낮추는 데 도움이 됩니다. 또한 이 기술을 사용하면 토론이 기업 표준을 준수하는지 모니터링하고 대화가 의도한 경로에서 벗어나 개입이나 추가 조치가 필요할 때 통화 상담원에게 알릴 수 있습니다.

고객 행동 이해

AI는 콜센터가 고객 행동을 식별하고 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 고객 행동을 이해하면 새로운 고객 요구 사항에 대한 모범 사례를 즉시 확립할 수 있습니다.

또한 AI는 포괄적인 소비자 데이터와 행동 프로필에 대한 액세스를 제공할 수 있습니다. 콜센터 상담원은 이 정보를 사용하여 소비자의 요구를 예측하여 고객 유지 및 기타 모든 고객 상호 작용에 대한 접근 방식을 즉시 수정할 수 있습니다.

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셀프 서비스 및 가상 고객 도우미

AI는 인간 에이전트가 필요했던 소비자 상호 작용을 자동화함으로써 인간 개입의 필요성을 제거합니다. 주문하기, 계정 잔액 확인하기, 청구서 독립적 지불하기 등의 셀프 서비스를 용이하게 합니다. 일상적인 문의나 '셀프서비스'로 분류될 수 있는 기타 필수적인 상호작용을 AI에 맡길 수 있습니다.

AI는 미래에 더욱 실질적인 셀프 서비스 자동화를 수행할 수 있으며, 고객 상호 작용을 적절하게 자동화하는 AI의 능력은 신뢰할 수 있는 데이터 확보에 달려 있습니다.

AI를 사용하여 더 나은 통화 라우팅

AI는 통화할 상담원을 결정하는 프로세스를 가속화하고 있습니다. AI는 통화 라우팅 시스템을 사용하여 고객 프로필을 지원에 적합한 상담원과 연결합니다. 콜센터 소프트웨어는 이제 지능형 통화 라우팅 시스템과 함께 자체 학습 알고리즘을 사용하여 고객 성격 모델, 통화 기록 및 행동 데이터를 분석할 수 있습니다. 그런 다음 통화를 가장 효과적으로 처리하는 방법에 대한 정보를 기반으로 결정을 내리고, 가능한 경우 챗봇을 지원하기 위해 간단하고 일상적인 요청을 보내고, 요청이 사람의 개입을 요구할 만큼 복잡할 경우에만 실시간 상담원에게 통화를 라우팅합니다.