대화형 AI와 그것이 고객 경험에 미치는 영향 알아보기

게시 됨: 2023-08-29

최근 ChatGPT와 같은 도구가 등장하면서 로봇 조수에 대한 아이디어가 1년 전보다 더욱 현실화되었습니다. 하지만 AI는 미래의 일이 아닙니다. 대화형 AI와 같은 흥미롭고 새로운 도구는 이미 출시되어 있으며 우리가 일하는 방식을 더 나은 방향으로 변화시키고 있습니다.

표면 수준에서 대화형 AI는 고객 관리 팀의 업무 부담을 완화하고 사용자 경험을 간소화할 수 있는 가상 에이전트를 통해 작동합니다. 그러나 그것은 시작에 불과합니다. 워크플로와 고객 경험을 개선하는 것 외에도 대화형 AI는 비즈니스 인텔리전스, 감정 분석 등을 위한 강력한 도구입니다.

이 기사에서는 대화형 AI에 대해 자세히 알아보고, 이것이 소셜 미디어 및 그 이상을 위한 팀의 디지털 도구 상자에 추가해야 하는 다음 도구가 되어야 하는 이유를 알아봅니다.

목차—앞으로 건너뛰셔도 됩니다.

  1. 대화형 AI란?
  2. 대화형 AI가 비즈니스에 미치는 영향은 무엇입니까?
  3. 대화형 AI는 어떻게 작동하나요?
  4. 대화형 AI의 4가지 실제 사례
  5. AI 대화 도구의 일반적인 과제

대화형 AI란?

대화형 AI는 챗봇이나 가상 에이전트와 같은 특정 텍스트 또는 음성 기반 AI 도구가 인간의 언어를 이해하고 생성하고 학습하여 인간과 유사한 상호 작용을 생성할 수 있도록 하는 기술입니다.

"대화형 AI란 무엇입니까?"라는 텍스트가 있는 녹색 및 파란색 그래픽 대화형 AI는 챗봇이나 가상 에이전트와 같은 특정 텍스트 또는 음성 기반 AI 도구가 인간의 언어를 이해하고 생성하고 학습하여 인간과 같은 상호작용."

고객 서비스 챗봇은 대화형 AI가 마케팅에 사용될 수 있는 가장 일반적인 예 중 하나입니다. 하지만 모든 챗봇이 이 기술을 사용하는 것은 아닙니다. 차이점은 다음과 같습니다.

  • Sprout Social의 Bot Builder에서 제공되는 것과 같은 규칙 기반 챗봇에는 질문 및 답변 경로가 이미 설정되어 있습니다. 규칙 기반 챗봇은 고객 서비스 팀의 일반적인 문의 사항과 FAQ를 오프로드하는 데 매우 유용합니다. 이러한 챗봇은 고객 문의의 일반적인 문제점, 주제 및 서비스 문제를 찾아 비즈니스 통찰력을 제공할 수도 있습니다.
  • 대화형 AI 에이전트와 보조자는 더 나아갑니다. 이들은 신경망, 자연어 처리(NLP) 및 명명된 엔터티 인식(NER)을 사용하여 고객 쿼리를 상황에 맞게 이해하고 적절한 응답을 제공합니다. 그들은 고객 상호 작용에서 얻은 새로운 단어와 문구를 어휘에 계속 추가하고 시간이 지남에 따라 더욱 똑똑해지고 정확해집니다.

대화형 AI가 비즈니스에 미치는 영향은 무엇입니까?

대화형 AI 도구와 이를 통해 얻은 고객 학습은 더 나은 고객 경험 제공부터 조직의 경쟁 우위 제공 및 워크플로 개선에 이르기까지 전체 비즈니스를 개선하고 영향을 줄 수 있는 힘을 갖습니다.

더 많은 팀이 AI 마케팅 도구의 중요성을 "있으면 좋은 것"이 아닌 "꼭 있어야 하는 것"으로 인식하기 시작했습니다. 대화형 AI도 예외는 아니다. 실제로 비즈니스 리더 10명 중 거의 9명은 향후 3년 동안 마케팅을 위한 AI 및 머신러닝(ML)에 대한 투자가 증가할 것으로 예상합니다.

대화형 AI가 기술 스택에 통합하는 것을 고려해야 하는 도구 중 하나인 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

"향후 3년 동안 마케팅을 위해 AI 및 ML에 대한 투자가 늘어날 것으로 예상하는 비즈니스 리더. 그래픽 아래쪽에 있는 텍스트는 10분의 9입니다."라는 텍스트가 포함된 파란색 그래픽

더 나은 고객 경험

뛰어난 고객 경험은 귀하의 비즈니스를 성사시키거나 망칠 수 있습니다. 소비자는 소셜 미디어에서 원활하고 유용한 서비스를 빠르게 기대합니다. 2022 Sprout Social Index에 따르면 대부분의 미국 소비자는 소셜 미디어에서 24시간 이내에 반응을 기대합니다.

대화형 AI는 업무 시간 내외 고객 관리 프로세스 속도를 높여 지원 노력이 연중무휴 24시간 계속됩니다. 소셜이나 회사 웹사이트의 가상 에이전트는 여러 고객과 쿼리를 한 번에 신속하게 처리할 수 있습니다. 그리고 고객의 주문 및 상호 작용 내역에 액세스하여 고객은 여러 채널에서 원활한 경험을 얻을 수 있습니다.

대화형 AI는 또한 개인화된 고객 경험을 창출합니다. 가상 소매 에이전트는 고객에게 맞춤형 추천을 제공하여 고객을 퍼널 아래로 더 빠르게 이동할 수 있으며 쇼핑객은 이러한 종류의 도움을 찾고 있습니다. PwC에 따르면 소비자의 44%가 구매하기 전에 챗봇을 사용하여 제품 정보를 검색하는 데 관심이 있다고 답했습니다.

소매 브랜드 H&M의 가상 비서와의 상호작용 스크린샷. 고객이 봇에게 검은색 블라우스를 보여달라고 요청하면 채팅봇이 응답하여 다른 페이지에서 검은색 블라우스에 대한 검색 결과를 가져왔다고 말합니다.

더욱 효율적인 워크플로우

대화형 AI는 팀을 대체할 수 없습니다. 오히려 팀의 생산성을 높이기 위한 도구입니다. 실제로 255명의 소셜 마케팅 담당자를 대상으로 한 2023년 2분기 Sprout 펄스 설문 조사에서 AI와 ML을 워크플로에 통합한 마케팅 담당자의 82%가 이미 긍정적인 결과를 얻었습니다.

AI는 FAQ와 해결하기 쉬운 작업을 처리할 수 있으므로 사용자가 기다리지 않고 모든 팀 구성원이 더 높은 수준의 복잡한 문제에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.

중앙에 거의 완전한 녹색 원이 있는 파란색 그래픽입니다. 그래픽 상단의 텍스트에는 "AI와 ML을 워크플로에 통합하고 이미 긍정적인 결과를 얻은 마케터의 비율"이라고 나와 있습니다. 82%가 원의 중앙에 있습니다.

대화형 AI는 특히 다른 AI 기반 도구와 함께 사용할 때 작업 부하를 완화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 대화형 AI가 FAQ를 처리하는 동안 Sprout Social의 AI Assist와 같은 AI 사본 생성 도구를 활용하면 소셜 또는 고객 관리 팀이 작성하는 응답이 가속화됩니다.

Sprout의 AI 지원 기능 스크린샷. 여기에서 이 AI 도구는 소셜에 대한 고객 관리 응답을 미세 조정하는 데 사용됩니다.

향상된 접근성

대화형 AI는 보다 접근하기 쉬운 고객 경험을 위한 문을 열어줍니다.

예를 들어, 이는 언어 장벽을 허무는 데 도움이 되며, 전 세계 고객을 보유한 대기업에 특히 중요합니다. 고객 관리 팀은 고객을 몇 가지 언어로만 지원하도록 제한될 수 있지만 가상 도우미는 여러 언어 옵션을 제공할 수 있습니다.

그리고 대화형 음성 AI 도구는 고객에게 더욱 원활하고 접근 가능한 환경을 제공하여 고객이 키보드를 입력할 필요 없이 답변을 얻을 수 있도록 지원합니다.

더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 능력

AI 기술은 이미 기업이 보다 스마트한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원하고 있습니다. 2023년 미디어 현황 보고서에 따르면 비즈니스 리더의 96%는 AI와 ML이 기업의 의사결정 프로세스를 크게 개선하는 데 도움이 될 수 있다는 데 동의합니다.

대화형 AI 도구도 예외는 아닙니다. 가상 에이전트가 나누는 모든 대화는 사용자에 대한 데이터를 생성합니다. 이를 통해 감정을 분석하고 고객 통찰력을 발견하며 제품이나 디지털 경험을 개선할 수 있습니다. 일부 도구는 데이터 분석을 수행하고 권장 사항을 제공함으로써 이를 더욱 발전시킬 수 있습니다.

경쟁 우위 확보

지금까지 언급한 모든 내용은 하나의 진실에 도달합니다. 즉, 대화형 AI와 같은 도구를 사용하는 회사는 아직 동일한 기술을 채택하지 않은 경쟁사를 능가할 잠재력이 있다는 것입니다.

실제로 2023년 소셜 미디어 현황 보고서에 따르면 비즈니스 리더의 59%가 효율적인 워크플로를 만들기 위해 신기술에 투자하면 기업이 앞으로 경쟁 우위를 확보할 수 있다는 데 동의합니다. 이러한 우위는 팀이 혁신할 수 있는 더 많은 시간을 제공하고 작업 흐름을 가속화하며 브랜드를 진정한 고객 중심으로 포지셔닝하는 형태로 제공됩니다.

이러한 AI 기반 도구가 주류로 자리잡으면서 앞으로 나아가고 그 상태를 유지하는 데 있어서 이를 채택하는 것이 더욱 중요해질 것입니다.

대화형 AI는 어떻게 작동하나요?

대화형 AI는 자연어 처리(NLP)와 같은 기술을 사용하여 인간의 텍스트나 음성을 해석합니다. 명명된 엔터티 인식(NER)과 같은 프로세스는 이러한 도구가 읽거나 듣는 텍스트나 문구 내에서 중요한 단어를 식별하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 자연어 생성(NLG)을 사용하여 매우 인간적인 대화를 모방하는 응답을 생성합니다.

규칙 기반 봇과 달리 소셜 미디어나 웹사이트에서 상호 작용할 수 있는 것과 같은 대화형 AI 도구는 신경망과 ML 덕분에 시간이 지남에 따라 해석과 응답을 학습하고 개선합니다. 대화가 많아질수록 챗봇이나 가상 비서가 더 많이 학습하고 향후 상호 작용이 더 좋아질 것입니다.

대화형 AI의 4가지 실제 사례

우리는 대화형 AI가 귀하의 워크플로에 적합할 수 있는 몇 가지 방법을 이미 예고했습니다. 그러나 여러 팀의 비즈니스에 적용할 수 있는 방법은 많습니다.

대화형 AI 도구가 산업 전반에 걸쳐 사용되고 있는 네 가지 실용적인 방법을 살펴보겠습니다.

1. FAQ 및 맞춤형 고객 서비스

고객 서비스 챗봇은 대화형 AI의 가장 두드러진 사용 사례 중 하나입니다. 2023년 소셜 미디어 현황 보고서에 따르면 비즈니스 리더 중 93%가 AI 및 ML에 대한 투자 증가가 향후 3년 동안 고객 관리 기능을 확장하는 데 중요할 것이라는 점에 동의합니다.

AI 기반 고객 경험은 고객이 연중무휴 24시간 도움을 받을 수 있음을 의미합니다. 그리고 인간의 언어를 모방하는 이러한 봇의 능력은 고객이 여전히 친절하고 도움이 되며 빠른 상호 작용을 받을 수 있음을 의미합니다.

그러나 이것이 인간 팀의 필요성을 대체하지는 않습니다. 오히려 AI 고객 서비스 도구의 효율성은 "쉬운" 질문을 분류하여 팀이 더 복잡한 고객 문제에 전념할 수 있는 시간을 더 많이 확보하도록 합니다.

2. 더욱 강력한 데이터 수집 및 소비자 통찰력

고객 서비스 챗봇이 고객과 나누는 모든 대화는 데이터입니다. 대화형 AI를 사용하면 이 데이터를 사용하여 풍부한 브랜드 통찰력을 발견하고 고객에 대한 심층적인 이해를 얻어 더 나은 비즈니스 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.

AI 기반 도구는 감정 분석 및 개체명 인식(NER)과 같은 작업을 사용하여 고객 대화(생각, 가상 에이전트 및 AI 기반 챗봇)에서 수집된 데이터를 종합하여 브랜드와 고객에 대한 세부적이고 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이러한 통찰력은 보다 타겟화된 마케팅 캠페인을 구축하고 제품과 서비스를 개선하며 경쟁이 치열한 시장에서 민첩성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

3. 고객에게 직접 판매

대화형 AI는 판매 또는 상향 판매를 통해 고객 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Walmart의 "쇼핑할 텍스트" 도구는 이를 실제로 보여주는 대표적인 예입니다. 고객은 특정 상품이나 일반 키워드를 검색하고 쇼핑하여 개인화된 추천을 받을 수 있습니다. 또한 재고 및 제품 배송 추적을 통해 쇼핑객은 재고가 있는지, 주문한 곳이 어디에 있는지 확인할 수 있습니다.

Walmart의 Text to Shop 봇 스크린샷. 이 상호작용에서는 친근한 대화형 AI 봇이 쇼핑객을 맞이합니다. 쇼핑객이 햄 샌드위치 재료를 찾고 있다고 합니다. 봇은 이러한 필요에 따라 맞춤형 쇼핑 추천 목록을 문자로 보냅니다.

여러분은 이와 같은 가상 비서가 근무 시간 외에 판매를 촉진할 수 있다는 것을 이미 알고 있습니다. 그러나 이러한 판매 방법은 젊은 세대와 그들이 좋아하는 쇼핑 방식에도 관심을 끌 수 있습니다. 최근 보고서에 따르면 Z세대 응답자의 71%가 챗봇을 사용하여 제품을 검색하기를 원했습니다.

4. 고객 셀프 서비스 강화

대화형 AI는 고객이 간단한 문제를 스스로 처리할 수 있도록 지원하는 데 있어 빛을 발합니다.

이것이 바로 이것이 은행 및 금융 산업에서 유용한 도구임이 입증된 이유입니다. 한 기사에서는 2023년을 '은행 챗봇의 해'로 선언하기도 했습니다. 고객은 AI 대화를 통해 잔액 확인 등 간단한 셀프 서비스 문제를 처리할 수 있습니다. 하지만 사용자가 돈을 쓸 수 있는 방법을 제안하는 등 더 복잡한 문제에도 도움이 될 수 있습니다.

이는 누구도 기다리기를 원하지 않는 의료 산업에서도 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 대화형 AI는 더 빠른 작업을 처리하여 긴 대기 시간과 환자의 마찰을 완화하여 팀이 더 복잡한 환자 요구 사항을 처리할 수 있도록 해줍니다.

대화형 AI를 사용하면 환자는 가까운 위치에서 약속을 잡고, 처방전 리필을 요청하고, 교육 리소스에 액세스할 수 있으며, 사소한 문제에 대한 진단도 받을 수 있어 대기실 혼잡을 완화하는 데 도움이 됩니다. 그리고 이 두 산업 모두에서 AI는 사용자를 적절한 부서나 담당자에게 전달하기 전에 사용자의 출발점 역할을 할 수 있습니다.

AI 대화 도구의 일반적인 과제

대화형 AI를 팀 워크플로에 구현하면 많은 가능성이 열립니다. 하지만 이 새로운 기술에는 문제점이 없는 것은 아닙니다. 이러한 도구와 이를 사용하는 팀에 발생하는 몇 가지 일반적인 과제를 살펴보겠습니다.

훈련 부족

새로운 기술에는 학습 곡선이나 불확실성이 있습니다. 대화형 AI 도구도 다르지 않습니다.

2023년 소셜 미디어 현황 보고서에 따르면 기업이 마케팅에 AI 및 ML 기술을 활용할 때 직면할 수 있는 가장 큰 과제 중 3가지에는 비즈니스 리더에 대한 교육 및 개발 부족, 조직 경험의 제한, 비즈니스 리더의 AI 활용 방식에 대한 이해 부족 등이 있습니다. 그리고 ML 작업.

상단에 기업이 마케팅에 AI 및 ML 기술을 활용하는 데 직면할 수 있는 상위 5가지 과제라는 텍스트가 있는 데이터 그래픽입니다. 번호가 매겨진 목록에는 비즈니스가 직면한 주요 과제가 포함되어 있습니다. 상위 3개는 비즈니스 리더를 위한 교육 및 개발 부족, 조직 경험 부족, AI 및 ML 작동 방식에 대한 비즈니스 리더 간의 이해 부족입니다.

이러한 어려움에도 불구하고 이러한 도구를 구현하고 그 영향에 대한 인식에 대한 분명한 갈망이 있습니다. 동일한 보고서에서 비즈니스 리더의 86%는 AI 및 ML 기술 구현이 장기적인 비즈니스 성공에 매우 중요하다는 데 동의합니다.

오늘날 우리가 알고 있는 대화형 AI에는 확실히 학습 곡선이 필요합니다. 이러한 도구를 더욱 원활하게 구현하더라도 기업(및 리더십 팀)은 팀의 지속적인 교육을 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 AI 공급업체와 협력하여 이점을 누릴 수 있습니다.

데이터 개인정보 보호

앞서 언급한 두 산업, 즉 은행과 의료의 공통점은 무엇입니까? 둘 다 보안을 유지해야 하는 매우 민감한 개인 정보를 처리합니다.

사용자가 AI 대화에 기밀 세부 정보를 입력하는 모든 업계에서 해당 데이터는 정보가 노출되고 신뢰에 영향을 미치는 위반에 취약할 수 있습니다.

이는 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 염두에 두고 대화 AI 앱을 조사해야 함을 의미합니다. 도구의 보호 장치는 무엇입니까? 업계 규정 준수 표준 및 요구 사항을 충족하고 있습니까?

끊임없이 진화하는 인간의 언어

아이러니하게도 대화형 AI의 과제 중 하나를 초래하는 것은 바로 인간적 요소입니다. 인간의 언어는 끊임없이 진화하고 있습니다. AI 대화 도구는 항상 학습하도록 되어 있지만, 언어의 변화하는 특성으로 인해 오해가 생길 수 있습니다.

텍스트 기반 가상 비서의 경우 전문 용어, 오타, 속어, 풍자, 지역 사투리 및 이모티콘이 모두 대화형 AI 도구의 이해 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.

음성 기반 도구의 경우 배경 소음, 악센트 및 연결 문제로 인해 사용자가 정보를 여러 번 반복해야 하므로 만족스러운 사용자 경험을 얻지 못할 수 있습니다.

사용자의 우려

우리는 모두 상담원에게 연락하기 위해 "0"을 누르거나 봇과 상호 작용할 때 "사람과 대화하고 싶습니다"라고 입력했습니다. 모든 사람이 준비가 되어 있거나 항상 AI 대화를 나누고 싶어하는 것은 아닙니다.

그러나 인간과의 대화에 대한 열망이 대화형 AI 기술을 채택하려는 아이디어를 억누를 필요는 없습니다. 오히려 이는 "로봇 비서"와의 대화를 더욱 인간적이고 원활하게 만든다는 신호입니다. 이러한 도구는 이러한 방향으로 나아가고 있습니다. PwC에 따르면 속도, 편의성, 도움이 되는 직원 및 친절한 서비스가 소비자에게 가장 중요합니다. 모든 요소는 잘 알려져 있습니다. - 훈련된 AI 가상 비서가 제공할 수 있으며, 동시에 팀이 이러한 품질을 스스로 제공할 수 있습니다.

게다가 이는 차세대 쇼핑객들이 선호하는 것으로 입증될 수도 있습니다. Tidio 연구에서 Z세대 응답자의 60%는 고객 서비스 담당자와의 채팅이 스트레스를 주는 것으로 나타났습니다.

이제 대화형 AI에 관해 팀과 대화를 나눌 시간입니다.

우리는 '로봇에게 물어보기'가 점점 더 일반화되는 시대에 들어섰습니다. 대화형 AI 기술이 더욱 주류가 되고 더욱 발전함에 따라 이를 팀의 워크플로에 도입하는 것은 조직이 경쟁 우위를 유지하는 데 중요한 방법이 될 것입니다.

AI 비서가 표준이 되는 시대는 공상과학이나 추측이 아니라 이미 다가왔습니다. AI 도구가 팀의 워크플로에 미칠 수 있는 잠재적인 영향을 계속 탐색하려면 마케팅에서 AI의 미래에 대한 데이터를 확인하세요.

챗봇과 대화형 AI의 차이점은 무엇인가요?

챗봇은 규칙 기반인 경우가 많으며 미리 설정된 질문 및 답변 경로를 따릅니다. 그들은 여전히 ​​FAQ에 효과적으로 답변하지만 미리 결정된 질문 프롬프트와 답변으로 제한됩니다. 대화형 AI 에이전트와 가상 비서는 인간의 언어를 이해하고, 새로운 단어와 상호 작용을 통해 배우고, 인간과 같은 음성을 생성하는 능력을 갖추고 있습니다.

대화형 AI의 예는 무엇입니까?

대화형 AI의 가장 잘 알려진 예 중 하나는 현재 집이나 휴대폰에 있을 수 있는 것입니다. Amazon의 Alexa, Google Home, iPhone의 Siri 보조자 등이 있습니다.