AI를 사용하여 더 나은 고객 서비스를 제공하는 방법

고객 서비스 팀은 지속적으로 압박을 받고 있습니다. 고객은 고객이 즉시 응답하고 모든 답을 알고 있기를 기대하지만 사일로화된 팀, 불투명한 워크플로 및 여러 채널에 걸쳐 분산된 고객 데이터는 지원 팀이 지속적으로 직면하는 문제를 가중시킵니다. 그들은 신속하고 효율적인 결정을 내리고 오늘날의 경쟁 환경에서 필요한 종류의 개인화된 고객 서비스를 제공할 수 있는 올바른 도구가 필요합니다.

다행스럽게도 GPT(Generative Pre-Trained Model) 및 텍스트 분석과 같은 인공 지능(AI)의 혁신은 고객 관리 팀의 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 다양한 채널의 메시지를 추적 및 통합하고, 워크플로우 투명성을 만들고, 지원 시간을 단축하고, 고객이 브랜드에서 원하는 것과 원하지 않는 것에 대한 핵심 통찰력을 찾아내어 세계적 수준의 고객 관리를 구축하도록 돕습니다.

이 가이드에서는 AI 고객 서비스에 수반되는 내용과 이를 활용하는 방법에 대한 정보를 제공합니다. 또한 다른 회사에서 고객 서비스를 향상시키기 위해 어떻게 사용하는지에 대한 예를 볼 수 있습니다.

AI 고객 서비스란?

AI 고객 서비스는 기계 학습, 자연어 처리(NLP) 및 감정 분석과 같은 AI 기술을 사용하여 현재 및 미래의 고객에게 향상되고 직관적인 지원을 제공하는 것입니다.

AI 고객 서비스 도구는 신경망(NN)과 머신 러닝을 사용하여 고객 상호 작용의 공통 주제 및 주제에서 인사이트를 도출하고 이를 통해 학습합니다. 이것은 GPT 기능과 결합되어 시간이 지남에 따라 점점 더 지능화되고 고객 관리 팀에 개인화되고 시기적절한 지원을 제공하는 데 필요한 컨텍스트를 제공합니다.

고객 지원 채널에 AI 통합의 이점

AI 지원 고객 서비스는 기업이 상담원을 압도하지 않고도 지원 기능을 개선하고 확장할 수 있도록 지원합니다. 자세히 살펴보겠습니다.

고객 관리 기능 확장

2023년 소셜 미디어 현황 보고서에 따르면 비즈니스 리더의 93%는 AI 및 ML 기능이 향후 3년 동안 고객 관리 기능을 확장하는 데 중요할 것이라고 생각합니다.

기계 학습은 지능형 자동화를 통해 소셜 미디어 고객 서비스를 포함하여 채널 전반에서 지원 기능을 손쉽게 향상시킵니다. 여기에는 즉시 응답하고 문제를 해결하는 고객 서비스 챗봇이 포함되며 24시간 사용 가능합니다.

NLP와 같은 AI 기술은 또한 챗봇 데이터를 분석하여 고객 대화에서 반복되는 주제를 식별하므로 대상 고객이 가장 먼저 생각하는 것이 무엇인지 알 수 있습니다.

보다 능동적인 고객 서비스 제공

동일한 비즈니스 리더의 40% 이상이 감정 분석이 특히 고객 피드백을 이해하고 문제에 실시간으로 대응하기 위해 AI 및 ML의 가장 필수적인 애플리케이션 중 하나라고 생각합니다.

감정 분석 알고리즘은 데이터에서 긍정적, 부정적 및 중립적 감정을 식별하는 반면 기계 학습은 여러 채널에서 나오는 많은 양의 이질적인 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다.

결합하여 새로운 트렌드를 계획하는 방법에 대한 핵심 통찰력을 얻고 고객 만족을 유지하기 위해 능동적인 고객 서비스를 제공합니다. 예를 들어 관련 데이터가 있으면 활성 지원 티켓이 있는 고객에게 문제가 해결될 때까지 대상 광고를 언제 일시 중지해야 하는지 알 수 있습니다.

소셜 미디어 경청으로 고객 지원 향상

같은 연구에 따르면 리더의 62%는 소셜 미디어 데이터가 고객 서비스 기능에 중요하다고 말합니다. 그리고 59%는 향후 고객 지원을 위해 소셜 데이터에 더 많이 의존할 것으로 예상한다고 말했습니다.

유행하는 주제에서 경쟁사 통찰력에 이르기까지 소셜 미디어 청취는 채널 전반에서 고객 서비스를 개선하기 위한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

Sprout과 같은 AI 도구는 몇 분 만에 수많은 소셜 청취 데이터를 분석하므로 브랜드 및 업계에서 발생하는 대화를 기반으로 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 고객 관리 팀은 소셜 전반에서 유사한 불만 사항을 발견한 경우 소셜 청취를 사용하여 제품 결함이나 서비스 문제를 미리 파악할 수 있습니다.

고객 지원 챗봇의 품질 향상

설문 조사에 참여한 리더 중 41%는 NLP가 가상 비서 및 지능형 챗봇을 통해 고객 상호 작용을 개선하는 데 중요할 것이라고 생각합니다.

유연하고 직관적인 AI 챗봇은 NLP, 자연어 생성(NLG) 및 신경망에 의해 구동됩니다. 그들은 고객 요청을 보다 쉽게 ​​이해하고 식별하며 자연스럽고 인간적인 방식으로 사용자와 상호 작용하고 이러한 상호 작용을 기억합니다.

예를 들어 고객을 관련 부서의 실시간 상담원에게 안내하거나 솔루션을 제공하기 위해 더 많은 정보를 요청할 수 있으므로 기계 효율성과 사람의 전문성 사이에서 완벽한 균형을 이룰 수 있습니다.

고객 서비스에서 AI를 사용하는 5가지 방법

다음은 AI 고객 서비스가 팀의 역량을 강화하고 고객 관계를 보호하는 5가지 유형의 방법입니다.

1. 고객 서비스 챗봇 설정

대화형 AI 고객 서비스 챗봇은 고객 쿼리의 의도와 감정을 이해하도록 훈련되어 매우 효율적입니다. 보다 인간적인 경험을 제공하고 대량의 메시지를 손쉽게 처리하기 위해 고객과 자연스럽게 대화합니다. 모든 상호 작용은 나중에 참조할 수 있도록 신경망에 새로운 단어, 구문 및 유행하는 주제를 추가하므로 올바른 해결 방법을 더 잘 제공할 수 있습니다.

챗봇을 고객 서비스 운영에 통합하면 고객이 업무 시간 또는 업무 외 시간에 연락하고 직원이 없는 경우에도 시기적절하고 효율적인 지원을 받을 수 있습니다.

예를 들어 온라인 여행사 Priceline과 Booking.com은 ChatGPT와 협력하여 AI 챗봇인 Penny를 포함하도록 고객 서비스 제공을 확장하고 있습니다. 챗봇은 연중무휴 24시간 컨시어지로 액세스할 수 있으며 고객이 예약을 완료하도록 돕고 고객 경험을 향상시키는 현지 가이드 역할을 합니다.

AI보다 규칙 기반 챗봇을 선호하는 경우 Twitter 및 Facebook 계정에서 Sprout의 Bot Builder를 사용하여 몇 분 안에 챗봇을 만들 수 있습니다. 챗봇 프로필을 선택하고 마법사의 지침을 따르십시오.

템플릿을 선택하면 구성 단계에서 자동으로 채워지는 사전 결정된 규칙 및 스크립트 옵션이 포함된 의사 결정 트리가 표시됩니다. 추가 규칙을 추가하고, 챗봇 응답에 대한 사용자 정의 사본을 작성하고, 사진과 GIF를 추가할 수도 있습니다. 일단 설정되면 모든 고객 대화가 Smart Inbox로 직접 스트리밍됩니다.

2. 고객 감성 분석

고객은 선택의 폭이 넓고 유지하기가 어렵습니다. 이것이 영업 및 마케팅 팀이 고객 서비스 팀과 협력하여 전통적인 마케팅 퍼널에 대한 장벽을 이해하고 극복하는 이유입니다.

TikTok과 같은 회사는 이미 이 새로운 현상에 적응하고 있습니다. 청중의 감정에 따라 초개인화된 콘텐츠와 참여를 생성함으로써 고객이 브랜드와 상호 작용하는 방식을 재창조하고 있습니다.

감정 분석과 같은 AI 기능은 소셜 채널, CRM 도구, 챗봇 또는 고객 지원 통화에서 수백 건의 고객 대화에서 통찰력을 끌어 다양한 주제(경쟁사 포함)에 대한 숨겨진 감정을 드러냅니다. 또한 고객 서비스 팀에 중요한 고객 행동, 구매 동기 및 브랜드 상태에 대한 지표를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 이 데이터를 사용하여 티켓을 모니터링하고 에스컬레이션을 방지하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

이러한 통찰력은 마케팅 및 영업과 같은 조직 간 팀에도 필수적이므로 고객 선호도를 더 잘 충족하기 위해 노력을 기울일 수 있습니다. 생각: 고객 인구통계를 기반으로 광고를 맞춤화하거나 소셜 리스닝에서 경쟁사 인사이트를 기반으로 메시지를 차별화합니다.

Sprout을 사용하면 Twitter, Instagram, Facebook 및 Google My Business와 같은 다양한 네트워크 및 리뷰 플랫폼에서 소셜 멘션의 감정을 추적하고 분석할 수 있습니다.

키워드 또는 불만, 칭찬 및 특정 고객 경험을 포함한 특정 쿼리 내에서 감정 검색 범위를 모두 한 곳에서 좁힐 수 있습니다. 감정 분석 위젯을 사용하여 긍정적, 부정적, 중립적 언급을 실시간으로 모니터링하거나 시간 경과에 따른 감정 변화를 추적하세요.

3. 고객 상호 작용을 신속하게 개인화

고객은 이름이 없는 것을 원하지 않습니다. 브랜드와 개인적으로 연결되기를 원합니다. 그리고 이를 위해서는 공감적이고 개인화된 고객 서비스가 필수적입니다. 고객 참여를 높이고 충성도를 구축하며 오래 지속되는 관계를 조성합니다.

그러나 모든 고객 불만 및 질문에 대한 맞춤형 응답을 작성하는 것은 특히 팀이 여러 채널에서 고객 요청을 관리하는 경우 지속 가능하지 않습니다.

Sprout과 같은 AI 지원 도구가 고객 관리 기술 스택의 수준을 높이는 곳입니다.

예를 들어, Sprout의 추천 답글은 팀이 Twitter에서 자주 묻는 질문에 더 빠르게 응답하는 데 도움이 됩니다. 도구가 들어오는 메시지의 컨텍스트를 자동으로 이해할 수 있도록 하는 ML 및 시맨틱 검색 알고리즘으로 구동됩니다.

이러한 알고리즘은 주제와 테마를 식별하고 가장 적합한 응답을 제안합니다. 또한 팀은 이러한 메시지를 완전히 제어하여 보다 개인화된 느낌을 주고 관련 세부 정보를 추가할 수 있도록 사용자 정의할 수 있습니다.

OpenAI 통합으로 구동되는 Sprout의 Enhance by AI 기능은 이 기능을 더욱 강화합니다. 고객 서비스 팀은 상황에 가장 잘 맞도록 응답 길이와 어조를 신속하게 조정할 수 있습니다.

4. 팀 생산성 향상

직원의 번아웃은 업계 전반의 고객 관리 리더에게 실질적인 문제이며 AI 고객 서비스는 절실히 필요한 휴식을 제공합니다. 지능형 도구는 워크플로를 투명하게 만들어 팀원이 중앙 위치에서 모든 고객 메시지를 통합적으로 볼 수 있고 작업 가시성을 확보하여 중복을 극복할 수 있습니다.

예를 들어 ING Turkey는 대화형 AI 회사인 Sestek과 협력하여 지능형 대화형 음성 응답(IVR) 시스템을 개발하여 자동으로 전환되는 수금 통화를 관리합니다. 이로 인해 효율성이 향상되어 지원 직원이 다른 중요한 상호 작용을 할 수 있습니다.

AI 도구는 복잡한 고객 상호 작용을 쉽게 처리하고 ING의 압도적인 고객 서비스 팀의 업무량을 절반으로 줄입니다. 또한 고객 지불액이 60% 증가했습니다.

5. 트렌드와 인사이트 수집

주제 클러스터링 및 측면 기반 정서 분석은 고객 불만 및 쿼리에서 공통 주제를 표시하여 개선이 필요한 비즈니스 또는 제품 영역에 대한 세부적인 통찰력을 제공합니다. 여기에는 고객 관리 전략을 안내하는 핵심인 고객 인구 통계 및 새로운 추세에 대한 통찰력이 포함됩니다.

예를 들어 이 데이터를 사용하여 청중에게 가장 중요한 정보를 포함하는 리소스 센터를 보강하거나 고객의 자주 묻는 질문(FAQ)을 업데이트할 수 있습니다. 이렇게 하면 제품을 탐색하는 의사 결정 단계의 잠재 고객에 대한 투명성이 향상됩니다.

Sprout의 AI 및 기계 학습 기능을 사용하면 소셜 및 온라인 고객으로부터 핵심 통찰력을 추출하여 고객의 피드백과 경험에 대한 중앙 집중식 보기를 제공할 수 있습니다. 귀하의 팀은 신속하고 세심한 서비스를 위해 상황에 맞는 통찰력으로 메시지를 놓치지 않고 쿼리를 해결합니다.

3 AI 고객 서비스 사례

이 세 가지 예는 AI 고객 서비스가 혁신적인 방식으로 브랜드를 강화하는 방법을 보여줍니다.

1. 우버

승차 공유 및 운송 회사인 Uber는 AI를 통해 사용자 경험을 개선하고 고객 서비스를 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 회사의 사내 데이터 과학자 팀은 Uber의 고객 지원 팀이 문제를 신속하고 효율적으로 해결할 수 있도록 지원하는 대화형 AI를 구축했습니다. 또한 이 도구는 운전자, 파트너 및 고객 관리 직원 간의 보다 원활한 상호 작용을 가능하게 하여 더 나은 의사 소통 및 도로 안전을 제공합니다.

Uber는 더 나아가 AI를 사용하여 더 정확한 위치를 제공하여 드라이버-라이더 매치의 정확성과 정확한 예상 도착 시간을 증가시켜 취소 및 고객 관리 문제를 줄입니다.

2. 1-800-꽃

1-800-Flowers는 미국에만 93개 지점이 있는 온라인 꽃 및 선물 배달 서비스로 국제적으로 서비스를 제공합니다.

IBM과 협력하여 고객이 웹 또는 모바일 앱에서 액세스하여 주문할 수 있는 AI 고객 서비스 챗봇을 개발했습니다. 대화형 AI를 기반으로 구축된 1-800-Flowers의 챗봇인 GWYN("필요할 때 선물"의 약자)은 인간과 같은 방식으로 고객과 대화하고 다양한 쿼리를 기반으로 개인화된 제안을 제공합니다.

가상 도우미를 사용하면 고객은 위치나 시간대에 관계없이 연중무휴 24시간 서비스를 받을 수 있습니다.

3. 감각 피트니스

마이애미에 기반을 둔 건강 및 피트니스 회사인 Sensory Fitness는 강도 높은 운동과 회복을 위한 스트레칭 및 회복 프로그램을 포함하는 전체적인 체육관 경험을 제공합니다. 빠르게 성장하는 고객의 요구를 충족하기 위해 AI 회사인 FrontDesk AI와 협력하여 고객 서비스 기능을 향상시키기 위해 개인화 AI 가상 비서인 Sasha를 개발했습니다.

Sensory Fitness의 브랜드 보이스를 반영하도록 맞춤화한 Sasha는 대화 방식으로 고객과 대화하고 약속 예약 및 일정 변경에서 신규 고객 온보딩에 이르기까지 다양한 방식으로 지원을 제공합니다. 신경망으로 구동되는 Sasha는 각 발신자의 기록과 선호하는 서비스를 기억하고 평균적으로 음성 메일로 연결되는 160건의 전화에 응답합니다.

회사의 예약 앱과 통합된 AI 고객 서비스 도우미는 연간 $30,000 이상의 운영 비용을 절감했습니다.

AI 고객 서비스로 더 나은 지원과 더 행복한 팀 지원

고객 관리 리더로서 귀하의 궁극적인 목표는 고객 충성도를 포착하고 심화시키는 것입니다. 고객 서비스의 AI는 이 목표를 달성하기 위해 개인화된 경험을 설계하는 데 도움이 됩니다. AI 챗봇, 맞춤형 메시징 및 지능형 워크플로로 구동되는 이 제품은 팀이 고객이 브랜드와 상호작용하는 방식과 장소에 상관없이 자신 있게 지원할 수 있도록 지원합니다. 그리고 소셜 데이터는 확장 가능한 자동화와 개인화된 서비스 간의 균형을 맞추는 데 핵심입니다.

2023년 소셜 미디어 현황 보고서에서 비즈니스 리더가 소셜 미디어에 투자하는 방법과 조직 전체에서 소셜 데이터와 인사이트를 활용하는 데 있어 AI가 수행할 역할에 대해 자세히 알아보세요.