최근 몇 년간 매우 인기 있었던 고객 서비스 봇의 성공은 기술적 능력만으로 결정되지 않습니다. 로봇은 다양한 산업 분야의 기업에 자동화와 신속성을 제공하는 데 효율적이지만, 가장 포괄적이고 해결책이 되는 경험을 보장하는 것은 인간의 능력이라고 NeoAssist의 데이터 이사인 윌리엄 단타스는 주장한다.
“봇은 신속한 응대를 가능하게 하며, 기본 요청부터 더 복잡한 요구까지 수준에 따라 해석할 수 있습니다. 즉각적인 답변을 제공하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 그러나 이는 기술이 사람 간의 상호작용을 통해 학습할 수 있기 때문에 가능하며, 때로는 인간의 응대가 사건 해결에 필수적임도 분명합니다.”라고 이사는 설명합니다.
기본 문제의 자동화를 통해 운영자는 더 복잡한 요구에 집중할 수 있으며, 해결 중심의 서비스를 제공할 수 있습니다. 즉, 거리감을 조성하는 대신, 봇은 실제로 더 빠르게 맞춤형 서비스를 제공하고 고객 응대를 용이하게 하는 기회입니다. 이 경우 운영자의 역할은 더욱 중요해지며, 덜 운영적이고 훨씬 더 전략적이 됩니다.
그러나 성공적인 자동화는 강력한 백엔드 시스템을 필요로 합니다. 옴니채널 플랫폼을 사용하는 것도 커뮤니케이션 채널을 통합하는 데 매우 중요하며, 이를 통해 기업은 각 사용자의 이력을 통합적이고 전반적으로 파악할 수 있어 소비자가 선택한 채널에 관계없이 적절한 해결책을 찾을 수 있습니다.
“우리의 슬로건은 고객이 선택한 곳에 존재하는 것이며, 최고의 서비스를 제공하는 것입니다. 이 순간에 기술을 동반자로 삼는 것이 접점의 범위를 확대하면서도 품질 기준을 유지할 수 있게 해줍니다,”라고 윌리엄이 말합니다. 두 번째로, 서비스 기준을 정의하는 것은 각 서비스의 상황과 개선이 필요한 점을 파악하는 데 도움이 됩니다.
끝으로, 윌리엄은 팀의 지속적인 훈련이 이 품질 표준을 보장하는 데 필수적이라고 주장합니다. 공감, 적극성 및 복잡한 상황을 처리하는 능력은 기술의 스마트한 사용과 더불어 중요한 요소입니다. 따라서 운영자를 교육하고, 관료주의를 줄이며, 평균 처리 시간(TMA)과 최초 통화 해결률(First Call Resolution)과 같은 지표를 개선하는 것은 고객 만족도에 직접적인 영향을 미치는 조치입니다,라고 단타스는 결론지었습니다.
