고객 서비스 애플리케이션에서 AI를 사용하는 방법 알아보기

고객 서비스는 균형 잡힌 디지털 마케팅 프로그램에서 너무 자주 잊혀지는 요소입니다.

이는 단 한번의 고객을 갖는 것과 귀하의 브랜드 제품 및 서비스에 대한 소식을 기꺼이 퍼뜨리는 반복 고객을 갖는 것 사이의 미세한 선을 나타냅니다.

고객 서비스는 도움을 제공하고, 질문에 답변하고, 불만 사항이나 문제를 처리하여 구매 고객과 반품 고객 간의 격차를 해소합니다.

불행히도 다른 마케팅이나 영업 활동에 편중되어 직원이 부족하고 불행한 부서로 이어지는 경우가 많습니다 .

고맙게도 인공 지능(AI)은 고객 서비스와 관련하여 게임의 이름을 바꾸고 있습니다.

고객 요청을 관리하기 위한 새로운 도구, 플랫폼 및 기술은 기계 학습을 통해 가능합니다.

이 기사에서는 AI가 고객 서비스를 어떻게 변화시키고 있는지, AI가 고객 서비스 팀에 어떤 이점을 제공하는지, 오늘날 고객 서비스 애플리케이션에서 AI를 사용하는 방법을 배울 수 있는 방법에 대해 논의할 것입니다.

AI가 고객 서비스의 얼굴을 바꾸는 방법

수 세대 동안 브랜드 뒤에 숨은 고객 서비스의 품질은 직원 수와 대역폭에 의해 결정되었습니다.

고객 서비스 담당자는 수많은 고객의 질문과 전화로 워크로드를 관리하는 데 어려움을 겪었습니다.

AI는 비즈니스 환경에서 고객 서비스가 실행되는 방식을 완전히 바꿨습니다.

AI를 통해 고객 서비스 부서는 반복적이고 시간 소모적인 작업에서 하루 를 보낼 수 있습니다.

추가 시간으로 고객 서비스 담당자는 더 많은 작업을 수행하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

고객이 귀하의 브랜드와 더 많은 관계를 맺었다고 느끼고 우려 사항이 빠르고 효율적으로 해결되었다고 느낄 때 재방문할 가능성이 높아집니다.

재방문 고객은 마케팅 비용을 관리하고 긍정적인 브랜드 피드백과 더 많은 매출을 얻을 수 있는 가장 좋은 방법입니다.

고객 서비스에서 AI를 사용하는 방법을 알면 가장 큰 이점은 무엇입니까?

고객 서비스에서 AI를 사용하는 방법을 이해하면 브랜드가 성장하고 고객을 기쁘게 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 스스로 관리할 시간이나 능력이 없기 때문에 고객 서비스 팀에 많은 이점을 제공하여 더 나은 업무 문화를 만들고 중요한 작업에 노력을 투입할 수 있습니다.

개인화

개인화는 마케팅에서 일반적인 유행어입니다.

간단히 말해서, 개인화는 핵심 식별 요소를 기반으로 청중 세그먼트에 대한 메시징, 제안, 콘텐츠 및 경험을 조정하는 관행을 말합니다.

개인화는 모든 사람을 동일하게 대하기보다 고객 만족도를 높이고 각 고객이 원하는 것을 제공하는 데 도움이 됩니다.

A I는 데이터를 수집하고 제품 및 서비스를 연결할 수 있는 구매자 페르소나 를 생성하여 각 고객의 경험을 고유하게 만들어 개인화 노력을 돕습니다 .

이에 대한 일반적인 예는 스트리밍 서비스의 권장 보기 목록 또는 소매업체의 관련 제품 목록 이메일입니다.

풍부한 생산성

직원의 생산성과 효율성은 성공적인 비즈니스의 핵심 요소입니다.

이는 모든 사람이 자신의 일을 하고 있다는 것을 보장할 뿐만 아니라 직원이 자신의 위치에 만족한다는 것을 의미합니다.

AI는 생산 시간의 많은 부분을 차지하는 매일 반복되거나 반복되는 작업을 자동화합니다 .

고객 서비스 팀의 업무에서 특정 작업을 제거할 수 있게 되면 비즈니스를 성장시키는 더 중요한 작업에 생산성을 집중할 수 있는 더 많은 시간이 주어집니다.

신속하고 상시 이용 가능한 응답

고객 서비스 라인에 전화를 걸어 대기 시간을 보내는 것보다 더 나쁜 것이 있습니까?

또는 영업 사원과 대화하기 위해 실시간 채팅 상자에 입력하고 응답을 기다리고 있습니까?

고객은 하루 중 언제든지 빠른 응답을 기대합니다.

AI는 즉각적인 응답을 제공하는 상시 사용 가능한 봇을 통해 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다 .

이것들은 실제 개인적인 대화보다 분명히 더 제한적이지만 여전히 질문에 답하고 고객에게 자신이 듣고 있음을 알릴 수 있는 다양한 가능성을 제공합니다.

다채널 지원

사람들은 선호하는 플랫폼에서 귀하의 브랜드에 도달하기를 원합니다.

오늘날의 고객을 만족시키기에는 Facebook 봇이나 웹사이트 플러그인이 있는 것만으로는 충분하지 않습니다.

고맙게도 많은 챗봇 및 고객 지원 AI 플랫폼에는 다중 채널 기능이 내장되어 있으므로 다양한 플랫폼에서 경험을 다시 만들 필요가 없습니다.

봇을 설정한 후 네트워크 전체에 동일한 프로그램이 구현 됩니다.

이탈률 감소

"Churn"은 경쟁업체로 이동하기 위해 브랜드를 떠나는 고객의 수를 나타냅니다.

더 나은 제품이나 가격과 같이 이탈에 대한 많은 이유가 있지만 나쁜 고객 경험의 결과로 상당한 양의 이탈이 있습니다.

AI는 고객이 웹사이트나 소셜 플랫폼에서 경험하는 전반적인 품질을 향상시켜 회사의 이탈률을 낮출 수 있습니다.

고객 서비스 경험에서 AI를 사용하는 5가지 방법

고객 서비스 경험에서 AI를 사용하는 방법을 아는 것의 이점을 이해했으므로 이제 비즈니스에서 기계 학습을 활용할 수 있는 몇 가지 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI 외부인은 개발자와 엔지니어로 구성된 전담 팀이 필요하다고 생각할 수 있지만 사실은 그 반대입니다.

소프트웨어에서 이미 액세스할 수 있는 간단한 도구를 사용 하여 AI를 다양한 방식으로 마케팅 전략 에 접목할 수 있습니다.

1. 사용자의 가장 자주 묻는 질문 해결

고객은 종종 귀하의 브랜드, 제품 및 서비스 또는 귀하의 정책과 관련하여 유사하거나 똑같은 질문을 할 것입니다.

브랜드 웹사이트에 FAQ 페이지를 만드는 것이 항상 모범 사례이지만 고객이 다른 방법으로 해당 정보를 얻고 싶어하는 경우가 있습니다.

챗봇과 AI 커뮤니케이션 도구는 친근하고 상호작용적이며 매력적인 형식으로 고객을 원하는 답변에 연결할 수 있습니다.

많은 고객은 봇을 사용하는 경우에도 대화 경험을 선호합니다.

고객 서비스 팀이 매일 같은 질문을 처리하지 않을 때 하루 중 많은 시간을 다른 고급 작업에 집중할 수 있습니다.

고객과 고객 서비스 팀 모두 봇의 이점을 누릴 수 있습니다.

2. 고객 행동 패턴 학습

마케팅 및 영업 활동에는 많은 양의 데이터가 사용되지만 모든 데이터를 구문 분석하고 실행 가능한 통찰력을 얻는 것은 쉽지 않습니다.

AI는 방대한 데이터 세트를 통해 고객 행동 패턴과 관련된 정보를 추출할 수 있습니다 .

고객이 보여주는 패턴을 이해하면 청중에게 어필할 솔루션이나 대안을 더 잘 예측할 수 있을 뿐만 아니라 중요한 이벤트와 추세를 예측할 수 있습니다.

3. 응답 시간 단축

오늘날과 같이 빠르게 변화하는 세상에서 고객은 답변을 기다리기를 원하지 않습니다.

고객이 챗봇이나 고객 서비스 양식을 통해 메시지를 보낼 때 문제에 대한 즉각적인 응답을 원합니다.

고객 요구 사항에 신속하게 대응할 수 없는 경우 고객은 경험에 쉽게 좌절 하고 경쟁업체에 맡기거나 팀의 고객 서비스 기능에 환멸을 느낄 수 있습니다.

신속한 대응은 고객 만족도를 높이는 열쇠입니다.

AI 기술은 고객 서비스 팀이 메시지가 제출된 시점과 응답이 전송된 시점 사이의 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.

담당자 대신 고객과 대화하는 챗봇이든, 고객을 애프터 서비스 라인으로 안내하는 자동 응답이든, AI가 응답 시간을 단축하는 데 도움이 되는 여러 가지 방법이 있습니다.

4. 고객 대기 시간 측정

AI는 챗봇의 응답 간격을 줄이는 데만 사용되는 것이 아니라 온라인, 전화 또는 직접 고객의 대기 시간을 측정하는 데에도 사용할 수 있습니다.

AI는 고객이 라이브 채팅에 대한 응답을 기다리는 시간, 대기 시간을 측정할 수 있으며, 대면 약속에 체크인한 후 고객이 표시되는 데 걸리는 시간을 계산할 수 있습니다.

고객이 기다리는 시간을 이해하면 청중에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 개선하고 신속하게 처리하는 방법에 대한 전략을 수립할 수 있습니다 .

5. 많은 양의 데이터 캡처

일부 데이터는 형태나 구매 내역에서 캡처되지만 AI는 훨씬 더 깊이 파고들어 많은 양의 데이터를 캡처할 수 있습니다.

대부분의 팀 구성원이 해석하거나 수집하는 방법조차 모르는 복잡한 데이터는 AI 도구로 마이닝할 수 있습니다.

AI는 데이터를 캡처하는 것 이상으로 데이터를 이해하고 실행 가능한 단계와 명확한 통찰력으로 구성할 수 있습니다 .

AI는 사람들이 눈치채지 못하는 패턴을 찾아 복잡한 데이터 세트를 쉬운 보고서로 변환합니다.

요약: AI가 고객 서비스의 세계를 바꾸고 있습니다

또한 고객 담당자와 팀의 업무를 더 쉽고 효율적으로 만들고 있습니다.

AI 및 머신 러닝을 위한 새로운 도구, 기술 및 애플리케이션을 통해 마케팅 팀은 운영 방식을 바꾸고 디지털 혁신으로 나아가고 있습니다.

AI와 AI 가 마케팅 세계에 미치는 영향에 대해 자세히 알아보려면 PR 20/20의 설립자 겸 CEO와 마케팅 인공 지능 연구소인 Paul Roetzer가 진행하는 녹화된 웨비나를 확인하십시오!

이 잼 세션에서는 AI가 마케팅에 사용될 수 있는 방법, 브랜드가 기술과 인간의 손길을 결합하는 방법, 기술이 전 세계적으로 마케팅을 변화시키는 방법에 대해 설명합니다.