몇 년 전,AI 에 대해 이야기했을 때,주요 초점은 고객 서비스와 같은 많은 기업 업무를 로봇화하고 자동화하는 데 사용하는 방법이었습니다. 오늘날 시나리오는 이미 다릅니다: 이 기술의 통합만을 중요시하는 것이 아니라 사람들과의 연결을 개선하고 브랜드에 대한 만족도와 유지력을 높이는보다 인간화 된 측면을 모으는 것입니다. 그러나 인간에게만 속한 기술에서 행동을 생성하는 방법은 무엇입니까? 고객과의 공감,감수성 및 투명성에서 시작하는 많은 관심 지점을 통해.
HiverHQ 가 발표 한 데이터에 따르면 AI 기반 개인화 된 통신을 채택하는 회사는 고객 유지율이 30% 증가 할 수 있으며 &이를 정당화하는 주장이 부족하지 않습니다. 현대 소비자는 더 이상 로봇 기술과 상호 작용하기를 원하지 않으며,차가운 비인격적 인 자원은 이러한 자원이 자신의 요구를 훨씬 더 개인화하고 준수 할 수 있도록 얼마나 기여할 수 있는지 알고 있기 때문입니다.
지금 당신의 기대는 더 많은 인간 경험을 촉진 더 의미있는 상호 작용을 가지고,양쪽에 큰 이익을 가져올 수 있습니다. 브랜드에 대한 만족은 확실히 개선 될 것입니다,더 이해와 가치 느낌,감정적 인 연결을위한 사업에 충성도 훨씬 더 큰 기회와 함께 훨씬 더 긍정적 인 경쟁자를 찾을 가능성이 적은 고객의이 큰 유지를 갖는 것 외에도,기업에 대한,이러한 수요와 소비자의 잠재 추세를 충족 관심에 의해 시장에서 자신의 이미지를 향상시킬 수 있습니다.
내부적으로 이 전략은 또한 더 큰 운영 효율성과 비용 절감을 가져오고 인간 에이전트가 더 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 해줍니다; 대상 고객의 행동과 기대에 대한 보다 귀중한 통찰력을 수집하여 해당 부문의 지속적인 성장을 위해 지속적으로 전략을 개선할 수 있습니다.
이러한 이점을 관찰하는 것은 모든 기업가의 눈을 빛나게하지만,이를 정복하는 것은 그리 간단하지 않습니다. 이 전략에 대한 구조화 된 계획의 부족은 AI 가 귀중한 자원이 아닌 서비스의 함정이되어 고객의 요구를 충족시키고 감정을 이해하는 진정한 인간화에 도달하지 못하게 할 수 있습니다. 이 기술에 대한 정체성과 브랜드 톤을 취하는 데 적절한주의를 기울이지 않으면 시장에서의 진정성과 신뢰성이 잘 흔들릴 수 있습니다.
내부 기술 한계를 극복하는 것은 많은 기업이 직면한 일반적인 과제이기도 합니다. AI 인간화의 성공에는 인간 언어의 복잡성, 문화적 맥락, 우리나라의 광범위한 영토 내에서 문화와 악센트가 너무 많아 훨씬 더 복잡한 측면이 포함되기 때문입니다. 데이터의 보안과 개인 정보 보호는 말할 것도 없고 AI가 기술적으로 보호해야 하는 민감한 정보를 처리하기 때문입니다.
이 모든 것을 수반하는 비용은 설계된 프로젝트의 복잡성에 따라 일반적으로 높습니다. 따라서 기업이 이 기술을 인간화하고 강조된 이점을 얻으려면 먼저 AI 와 그 서비스에 통합될 수 있는 인간화 수준을 이해하는 것이 필요하며,이는 이 방향으로 다음 단계를 안내할 것입니다.
언어와 목소리 톤(브랜드 프로필에 따라 가장 진지한 것부터 친근한 것까지), 개인화(캡처된 역사와 AI 학습을 기반으로 상호 작용을 조정), 감성 지능(인식하고 적절한 방식으로 반응)을 거칩니다. 사용자의 감정에 대한 방식, 좌절감, 조바심, 짜증 또는 행복을 예를 들어 감지), 투명성(고객과의 신뢰와 연결을 높이는 방법으로 제공되는 각 응답의 이유 설명) 및 인간 중심 디자인을 소중히 여기며 직관적이고 사람들의 요구와 한계를 고려합니다.
이 전략을 따를 때 위의 모든 수준을 고려해야 하며, 고객 데이터를 사용하여 AI를 맞춤화하려면 항상 감정 읽기에 대한 공감, 제공된 답변의 투명성을 소중히 여기고, 따르기 쉬운 흐름을 만들고, 무엇보다도 모든 작업을 지속적으로 모니터링해야 합니다. 이 기술의 우수한 성능을 보장하기 위해 이루어져야 하는 조정과 빈번한 개선을 식별합니다.
회사 전체에서 이러한 인간화를 한 번에 구현하지 마십시오. 이 전략이 가장 시급하고 더 중요한 영향을 미칠 영역이나 활동을 식별하십시오. 이는 먼저 채택하는 것이 합리적입니다. 이는 품질,운영 효율성 및 사용자 정의를 대규모로 유지하면서 이 기술을 확장하는 데 매우 유리할 것입니다.
우리는 로봇 자동화가 더 이상 소비자의 요구에 맞지 않는 시장을 점점 더 많이 고려하게 된 추세에 직면해 있습니다. 로봇 자동화가 어떻게 제공되는지에 대한 기대는 점점 더 커질 것이며 그 어느 때보다 AI 분야의 최고를 인간 측면과 단결시켜 각 고객에게 훨씬 더 개인화되고 풍부한 경험을 통해 이 작업을 최적화할 도구에 의존해야 합니다.
