AI는 2022년 고객 서비스 우수성을 실현하는 열쇠입니다

통신 회사 TelcoSwitch의 CMO인 Simon Blackwell은 인공 지능이 고객 서비스 우수성을 확보하는 비결이라고 믿습니다.

브랜드 전환이 그 어느 때보다 쉬워진 세상에서 고객 서비스는 브랜드 충성도를 유지하는 데 점점 더 중요해지고 있으며 조직에서 고객 상호 작용을 간소화하는 방법은 성공적인 전략에 매우 중요합니다. 실제로 설문조사 PwC의 조사에 따르면 고객의 32%는 한 번의 좋지 않은 경험 후에 자신이 좋아하는 브랜드와 거래를 중단할 것입니다.

이는 고객 기대치가 진화하는 속도를 강조합니다. 많은 사람들이 이제 거의 완벽에 가까운 온라인 경험을 요구하고 있으며 그 어느 때보다 경쟁이 치열해짐에 따라 조직은 고객을 옆에서 지켜주기 위해 최선을 다해야 합니다. 이는 더 많은 기업이 올바른 옴니채널 기능을 채택하면서 이미 달성되고 있지만 한 단계 더 나아가 경쟁에서 눈에 띄는 서비스를 제공해야 합니다. 여기에 인공지능(AI)이 등장한다.

제조 전반에 걸친 AI의 부각

AI는 학습, 계획 및 문제 해결과 같은 인간과 유사한 활동에 참여하는 모든 유형의 컴퓨터 소프트웨어를 의미합니다. 오늘날 AI가 비즈니스 목적으로 사용되는 가장 일반적인 방법은 기계 학습을 통해 시스템이 시간이 지남에 따라 '학습'하고 효율성을 높이면서 작업을 완료하는 것입니다. 따라서 인간이 더 소화할 수 있는 컨텍스트 데이터로 변환하기 전에 방대한 양의 정보를 분석하는 데 이상적입니다. 이에 따라 IoT 환경은 물론 데이터와 이를 해석하는 능력이 핵심인 선도적인 CCaaS 솔루션 내에서도 AI가 부각되고 있습니다.

자동 챗봇 커뮤니케이션 도구 활용

AI 기반 챗봇의 인기는 지난 몇 년 동안 크게 증가했으며 특히 젊은 소비자는 이러한 방식으로 회사와 상호 작용하는 것을 좋아합니다. 이제 자동화된 챗봇 통신에 AI를 사용하는 것이 많은 조직의 고객 서비스 기능에서 일반화되었습니다. 많은 경우, 오늘날의 안목 있는 고객이 필요로 하는 원활한 경험을 제공하므로 이러한 측면에서 AI의 변혁적 잠재력은 분명합니다. 서비스 기반 비즈니스는 자동화된 챗봇을 사용해야 합니다.

AI는 자동화된 챗봇에 계속 사용될 것이지만 통화 분석과 같은 보다 세분화된 애플리케이션도 크게 성장할 것입니다.

제조 분야에서 AI 기반 분석에 대한 투자의 중요성

음성 분석은 키워드, 구 및 용어를 이해하고 처리하는 능력을 의미하지만, 더 나아가 고급 음향 알고리즘은 이제 음성 속도, 음량, 높낮이, 음조 및 기타 요소를 측정 및 평가하여 단어 이면의 감정을 결정하고 정확하게 캡처할 수 있습니다. 각 상호 작용의 감정.

예를 들어 음성을 텍스트로 변환하는 기능은 통화 녹음과 데이터 분석을 연결하는 가교 역할을 하며, 이제 AI가 이러한 분석의 원동력이 되었습니다.

음성 인식 소프트웨어를 사용하여 대화의 양측을 캡처하는 것은 어려웠지만 이제는 이 기술을 통해 발신자와 상담원을 분리할 수 있어 보다 세분화된 분석이 가능하고 AI의 진정한 잠재력이 전면에 드러날 수 있습니다. 화면과 비디오 캡처를 혼합하여 조합함으로써 조직은 이 데이터를 활용하여 다양한 고객과 청중 간의 상호 작용에 대한 전체 프로필을 구축할 수 있습니다.

평균적인 컨택 센터는 수백 시간의 정보를 포함하여 수천 건의 전화를 처리할 수 있습니다. 과거에 이것이 의미하는 바는 품질 보증을 위해 데이터를 추출하기 위해 수퍼바이저가 수동으로 적은 비율의 통화만 선택하고 상담원 평가를 위해 점수를 매기기 위해 해당 통화를 청취하는 엄청난 시간 소모적인 작업을 착수했다는 것입니다.

AI 기반 시스템은 이러한 작업의 필요성을 완전히 우회합니다. 기업은 이제 모든 통화 또는 비디오 상호 작용을 녹음하고 자동으로 전사하고 분석에 사용할 수 있으며 거의 ​​즉시 완전히 사용자 정의 가능한 데이터 포인트를 사용할 수 있습니다.

고객의 음색, 키워드, 긍정적 또는 부정적 감정에 연결된 구문에 대해 녹음된 통화 데이터를 검색하고 시간 경과에 따른 추세를 파악할 수 있으면 비즈니스에 ROI를 빠르게 제공할 수 있습니다. 고객 경험에 부정적인 영향을 미치는 문제를 신속하게 식별함으로써 기업은 이러한 문제를 해결하고 나머지 고객에게 영향을 미치지 않도록 방지할 수 있습니다.

이 분야에서 분석을 사용하는 추세는 결코 새로운 것이 아니지만 지난 2년 동안 조직은 그 어느 때보다 AI 기반 분석에 더 많은 투자를 할 것을 촉구했습니다.

상담원의 성과를 향상시키는 AI의 능력

연구에 따르면 고객의 82%가 한 번의 나쁜 경험으로 인해 회사와의 거래를 중단하므로 고객 분석과 함께 상담원 성과의 일관성을 보장하는 능력도 중요합니다. 또한 개선할 수 있는 것은 상호 작용의 품질뿐만이 아닙니다. 연구에 따르면 AI 기반 도구를 효과적으로 사용하는 컨택 센터에서는 CS 점수가 향상될 뿐만 아니라 티켓 해결 속도도 향상될 수 있습니다.

상담원 어조, 스크립트 준수 및 부정적인 고객 감정에 직면했을 때 수행하는 방식을 신속하게 분석할 수 있는 것과 같은 상담원 평가는 모범 사례를 만드는 데 도움이 될 수 있으며 훈련생에게 이를 구현하는 방법을 보여주고 정책을 따르지 않을 때 통화가 중단될 수 있는 방법을 보여줍니다. . 마찬가지로 교육에 사용할 긍정적인 예는 상담원이 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 종류의 분석은 관리자와 에이전트 모두에게 이익이 됩니다. 관리자는 개별 에이전트가 수행하는 방식에 대해 더 잘 알게 되고 에이전트는 성과를 개선할 수 있는 방법에 대한 명확한 지침을 받습니다. 그 결과 매출이 증가하고 고객 경험이 전반적으로 개선되어 브랜드 충성도가 높아지고 비즈니스의 전반적인 프로필이 높아집니다.

지금이 AI에 투자할 때입니다

고객 경험은 그 어느 때보다 중요하므로 현대 기업은 고객이 고객과 소통하는 방법을 평가할 때 이를 염두에 두어야 합니다. 고품질 고객 경험을 제공하기 위해 AI를 적절하게 결합하는 사람들은 최고 수준의 소비자 충성도를 누릴 수 있습니다.

2022년 기업의 전망은 지난 2년보다 훨씬 더 긍정적으로 보입니다. 결과적으로 지금이야말로 리더가 AI의 완전한 약속을 실현하고 고객을 위한 보다 완전하고 둥근 경험을 구축할 수 있는 최선의 방법을 모색하기에 이상적인 시기입니다.

Simon Blackwell의 작성자 , 의 CMO 텔코스위치