고객 서비스에 초점을 맞춘 솔루션 (Customer Experience,영어 약어로 CX) 이 인공 지능과 통합되는 것은 새로운 일이 아닙니다. 그러나 이것이 반드시 곧 콜센터에서 더 이상 인간 서비스를 제공하지 않을 것이라는 의미는 아닙니다. 반대로: CX 영역이 AI 에 더 많이 접근할수록 우리는 고객을 위한 품질의 주요 벡터로서 인간 서비스를 더 많이 갖게 될 것입니다.
AI가 인간의 보살핌을 대체할 것이라는 생각은 아마도 CX가 업무 루틴에 기술을 통합한 최초의 산업 중 하나였으며 이러한 움직임이 사람들의 보살핌을 AI로 대체하려는 목표로 일어나지 않았다는 사실을 이해하기 쉽다는 사실에서 비롯되었을 것입니다.
CX 에서 AI 의 구현은 이것이 반복적 인 작업을 가장 많이 포함하고 쉽게 자동화 할 수있는 영역 중 하나이기 때문에 발생했습니다. 또한 많은 양의 상호 작용으로 인해 AI 가 제공하는 작은 개선이 중요한 차별화가 될 수 있습니다. 콜센터에서 간단한 자동화는 소중한 시간을 절약 할 수 있으므로 상담원은 실제로 중요한 것에 집중할 수 있습니다: 예를 들어 시스템의 화면을 채우는 데 시간을 낭비하는 대신 고객의 말을 경청합니다.
소비자 행동과 관련하여 전염병은 AI 5 원격 에이전트의 통합을 가속화했으며 당시 습관의 급격한 변화로 촉발 된 엄청난 양의 통화로 인해 전 세계 연락 센터의 상호 작용량이 48% 증가했다고 Google 데이터에 따르면 전화,채팅, 이메일,소셜 네트워크 및 SMS 를 포함한 더 많은 기술 (고객 서비스뿐만 아니라 다른 여러 영역에서도 AI 를 사용하여 고객 서비스에서 30% 의 비용 절감을 제공했으며 이는 이러한 경쟁 시장에서 매우 관련이 있습니다.
그리고 오늘날 AI는 고객 서비스를 넘어서는 CX에 매우 귀중한 가치를 갖고 있습니다: 기술은 몇 년 전까지만 해도 쉽게 볼 수 없었던 비즈니스에 대한 통찰력을 발견하기 위해 대규모 데이터 처리를 가능하게 합니다.
데이터가 핵심입니다
자동화 문제 외에도 인공 지능의 사용을위한 비옥 한 기반을 만드는 콜센터의 또 다른 요소가 있습니다: 데이터. 상호 작용의 역사 외에도 구매에 대한 정보 외에도 콜센터는 거주 지역,문서 번호,나이, 성별 등 여러 가지 다른 데이터를 가질 수 있다고 상상해보십시오.
또한 콜센터 회사가 전화로 고객의 감정을 포착하는 시스템을 사용하는 것은 드문 일이 아니며 서면 메시지의 톤으로 기술은 실제로 수년 동안 존재해 왔으며 'OD' 문제는 항상 이러한 정보를 교차하여 비즈니스에 변화를 가져온 통찰력을 가질 수 있도록 하는 것이었습니다.
그리고 CX에서 AI의 가장 큰 발전 중 하나는 데이터 수집을 기반으로 한 예측 분석이었습니다. 이를 통해 소비자의 미래 요구 사항을 예측하는 데 사전 지원이 가능해졌습니다.
과거 데이터, 행동 패턴 및 고객 피드백을 조사함으로써 AI는 향후 요구 사항을 예측하여 기업이 적극적으로 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.
서비스 중 AI 가 만드는 이 데이터베이스 관리는 마케팅 전략을 안내할 데이터를 생성하는 것 외에도 보다 유동적인 고객 여정을 제공합니다. 그리고 여기서도 다시,사람에 의해,사람을 위해 만들어질 커뮤니케이션에 대해 이야기하고 있습니다.
AI 대 인간 돌봄
콜센터에 AI를 통합하는 것이 돌아올 수 없는 길이라면 기술은 계속해서 사용될 것이지만 인간의 상호 작용을 제거하지 않는다는 것이 시장의 합의이기도 합니다.
2023 년 말 5,7 천 명을 대상으로 실시한 가트너 컨설팅의 조사에 따르면,소비자의 64% 는 인간 서비스를 선호하고 53% 는 고객 서비스에서 AI 의 사용에 대해 알고 있다면 경쟁업체로 전환할 것이라고 응답자 중 60% 는 AI 거부의 주된 이유로 인간이 서비스를 제공하는 어려움을 선언했으며,그 다음으로 실업 (46%), 오답 (42%), 데이터 보안 (34%) 및 다른 소비자 간의 대우 차별 (251T3T) 이 뒤따랐다.
AI 의 발전에도 불구하고,특정 인간의 기술은 여전히 공감과 소통으로 대체 할 수없는 것으로 간주됩니다. 세계 최고의 기업은 반복적 인 작업에 AI 를 사용하고 가장 복잡하고 감정적 인 상호 작용을 인간에게 맡기고있어이 절차가 올바르게 수행되면 만족 한 고객과 직원이 수행됩니다.
큰 경쟁적 차이는 협업적 책임,즉 AI 의 효율성과 인간 접촉 사이의 균형에 있다. 인간화된 상호작용은 고객과의 신뢰 관계 구축에 여전히 기본으로 남아 있는데,이는 AI 가 아직 모방할 수 없는 측면이다.
요컨대, AI는 속도, 효율성 및 고객 서비스 전략에 추가되는 정보를 표면으로 가져 오는 능력을 추가하지만이 여정에서 인간을 완전히 대체하지는 못합니다.그러나 기계는 인간을 모방하는 법을 배웠지 만 필수 구성 요소가 부족합니다: 자신의 행동에 대한 인식, 데이터뿐만 아니라 감정에 기반한 결정을 내릴 수있는 능력.
