AI로 고객 서비스 혁신... 차별화된 경험으로 브랜드 충성도 확보

통신 기업 텔코스위치(TelcoSwitch)의 CMO 사이먼 블랙웰(Simon Blackwell)은 인공지능이 고객 서비스 우수성을 확보하는 열쇠라고 믿습니다.

브랜드 전환이 그 어느 때보다 쉬워진 세상에서, 고객 서비스는 브랜드 충성도 유지의 핵심으로 부상하고 있으며, 조직이 고객 상호작용을 어떻게 효율화하느냐가 성공 전략의 관건이 됩니다. 실제로 PwC 조사에 따르면, 고객의 32%는 단 한 번의 나쁜 경험 후에도 사랑하는 브랜드와의 거래를 중단한다고 합니다.

이는 고객 기대가 얼마나 빠르게 진화하고 있는지를 보여줍니다. 이제 많은 고객이 거의 완벽한 온라인 경험을 요구하며, 그 어느 때보다 경쟁이 치열한 상황에서 조직은 고객을 붙잡기 위해 할 수 있는 모든 노력을 기울여야 합니다. 이는 이미 더 많은 기업이 올바른 옴니채널 역량을 도입함으로써 달성되고 있지만, 한 단계 더 나아가 경쟁사와 차별화되는 서비스를 제공하는 것이 필수적입니다. 바로 여기서 인공지능(AI)이 역할을 합니다.

제조업 전반으로 확산되는 AI의 위상

AI는 학습, 계획, 문제 해결 등 인간과 유사한 활동에 관여하는 모든 유형의 컴퓨터 소프트웨어를 말합니다. 오늘날 비즈니스 목적으로 AI가 가장 일반적으로 사용되는 방식은 머신러닝으로, 시스템이 시간이 지남에 따라 '학습'하는 것처럼 보이고, 작업을 점점 더 효율적으로 완료할 수 있게 합니다. 이는 방대한 양의 정보를 분석하여 인간이 더 쉽게 소화할 수 있는 맥락적 데이터로 변환하는 데 이상적입니다. 이로 인해 AI는 IoT 환경에서뿐만 아니라, 데이터와 이를 해석하는 능력이 핵심인 선도적인 CCaaS(Contact Center as a Service) 솔루션에서도 두각을 나타내고 있습니다.

자동화 챗봇 커뮤니케이션 도구 활용

AI 기반 챗봇의 인기는 지난 몇 년간 크게 증가했으며, 특히 젊은 소비자들이 기업과 이 방식으로 상호작용하는 것을 선호합니다. 이제 AI를 활용한 자동화 챗봇 커뮤니케이션은 많은 조직의 고객 서비스 기능에서 일상화되었습니다. 많은 경우, 이는 오늘날 까다로운 고객이 요구하는 원활한 경험을 제공하므로, 이 측면에서 AI의 변혁적 잠재력은 명확합니다. 서비스 기반 비즈니스는 자동화 챗봇을 사용해야 합니다.

AI는 자동화 챗봇에 계속 활용될 것이지만, 통화 분석과 같은 더 세분화된 애플리케이션에서도 큰 성장이 예상됩니다.

제조업에서 AI 기반 분석 투자의 중요성

음성 분석은 키워드, 구문, 용어를 이해하고 처리하는 능력을 말하지만, 더욱이 고급 음향 알고리즘은 이제 음성 속도, 볼륨, 피치, 톤 등 단어 이면에 숨은 감정을 측정하고 평가하여 각 상호작용의 정서를 정확히 포착할 수 있습니다.

예를 들어 음성을 텍스트로 변환하는 능력은 통화 녹음과 데이터 분석 사이의 다리 역할을 하며, AI가 이제 그 분석의 원동력입니다.

음성 인식 소프트웨어로 대화 양측을 포착하는 것은 과거에 어려웠지만, 기술은 이제 발신자와 상담원을 분리할 수 있게 되어 더 세밀한 분석을 가능하게 하고 AI의 진정한 잠재력을 발휘하게 합니다. 화면 및 비디오 캡처를 추가하면, 조직은 다양한 고객 및 대상 그룹 간의 상호작용에 대한 완전한 프로필을 구축할 수 있습니다.

평균적인 컨택 센터는 수천 건의 통화, 수백 시간의 정보를 처리할 수 있습니다. 과거에는 품질 보증을 위한 데이터 추출을 위해 슈퍼바이저가 일부 통화만 수동으로 선별한 후, 그 통화를 일일이 청취하며 상담원 평가를 위한 점수를 매기는 엄청난 시간이 소요되는 작업을 수행했습니다.

AI 기반 시스템은 이러한 작업의 필요성을 완전히 없애줍니다. 이제 기업은 모든 통화나 비디오 상호작용을 녹음하고, 자동으로 전사하여, 거의 즉시, 완전히 맞춤화 가능한 데이터 포인트로 분석에 활용할 수 있습니다.

전사된 통화 데이터에서 고객 톤, 키워드, 긍정·부정 감정과 연결된 구문을 검색하고 시간에 따른 추세를 파악하면 기업에 빠른 ROI를 제공할 수 있습니다. 고객 경험에 부정적 영향을 미치는 문제를 빠르게 식별하면, 해당 문제를 해결하고 다른 고객에게 영향을 미치는 것을 방지할 수 있습니다.

이 영역에서 분석을 활용하는 추세는 결코 새로운 것이 아니지만, 지난 2년간 조직이 AI 기반 분석에 그 어느 때보다 더 많이 투자하도록 촉구했습니다.

상담원 성과 개선을 위한 AI의 능력

연구에 따르면 고객의 82%가 단 한 번의 나쁜 경험으로 인해 회사와의 거래를 중단한다고 하므로, 고객 분석뿐만 아니라 상담원 성과의 일관성을 보장하는 능력도 필수적입니다. 상호작용의 품질 향상뿐만 아니라, 연구에 따르면 AI 기반 도구를 효과적으로 사용하는 컨택 센터는 CS 점수 향상뿐만 아니라 티켓 해결 속도도 개선할 수 있습니다.

상담원 톤, 스크립트 준수 여부, 부정적 고객 정서에 직면했을 때의 대처 방식 등을 빠르게 분석하여 모범 사례를 만들고, 교육생이 이를 어떻게 구현하는지, 정책을 따르지 않을 때 통화가 어떻게 무너지는지 보여줄 수 있습니다. 마찬가지로 긍정적 사례를 교육에 활용하면 상담원의 역량 향상에 도움이 됩니다.

이러한 분석은 관리자와 상담원 모두에게 이롭습니다. 관리자는 개별 상담원의 성과를 더 잘 파악하게 되고, 상담원은 자신의 성과를 개선하는 방법에 대한 명확한 방향을 얻습니다. 그 결과 매출 증대와 브랜드 충성도를 높이고 비즈니스 전반의 위상을 제고하는 전반적인 고객 경험 개선이 이루어집니다.

지금이 AI 투자 적기

고객 경험은 그 어느 때보다 중요하므로, 현대 기업은 고객이 어떻게 그들과 소통할 수 있는지 평가할 때 이를 염두에 두어야 합니다. AI를 적절히 결합하여 고품질 고객 경험을 제공하는 기업이 가장 높은 수준의 소비자 충성도를 누릴 것입니다.

2022년 비즈니스 전망은 지난 2년보다 훨씬 긍정적입니다. 따라서 리더들이 AI의 완전한 약속을 발휘할 최적의 방법을 찾고, 고객을 위한 더 완벽하고 종합적인 경험을 구축하기에 이상적인 시점입니다.

바이라인: 사이먼 블랙웰, 텔코스위치(TelcoSwitch) CMO