고객 서비스 분야의 AI에 대해 알아야 할 모든 것

목차

• 고객 서비스 분야의 AI란 무엇인가요?

• 고객 서비스 분야에서 AI의 이점은 무엇인가요?

• 고객 서비스 분야에서의 8가지 AI 사용 사례

• AI를 사용하여 고객 서비스를 개선하는 방법

• 고객 서비스 분야에서 AI를 구현할 때 고려해야 할 3가지

• 고객 서비스 분야에서의 AI의 미래

• 고객 서비스 분야에서 AI를 시작하는 방법

고객 서비스 전문가에게 지난 몇 년이 어땠는지 물어본다면 아마 "치열했다"고 답할 것입니다. 예산은 변하고 고객은 더 많은 것을 기대하기 때문에 서비스 팀은 어떻게 하면 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있을까라는 중요한 문제에 대한 해결책을 끊임없이 모색하고 있습니다. 이 문제의 답은 고객 서비스 분야의 AI에 있습니다.

코로나 이후 고객 서비스 분야는 롤러코스터를 타는 것과 같았습니다. 고객의 기대치는 그 어느 때보다 높습니다. 소비자의 72%는 더 빠른 서비스를 제공하는 기업에 대한 충성도를 유지하겠다고 답했습니다. 또한 서비스 상담원의 78%가 속도와 품질 사이의 균형을 맞추기가 어렵다고 답했는데, 이는 2020년의 63%에서 증가한 수치입니다. 이러한 모든 압박으로 인해 서비스 조직의 이직률은 19%에 달합니다.

고객 서비스 분야에서 예측 AI는 이미 새로운 것이 아니며, 최근에는 생성형 AI가 각광받고 있습니다. 이 새로운 기술의 엄청난 잠재력으로 인해 서비스 전문가와 고객 모두 AI 기반 고객 서비스가 자신의 경험에 어떤 영향을 미칠지 궁금해하고 있습니다. AI의 기능과 이점, 시작 방법에 대해 자세히 알아보세요.

고객 서비스 분야에서 AI를 사용할 수 있는 방법은 다양합니다. 예를 들어, 다양한 채널에 AI 기반 챗봇을 포함시켜 고객 서비스 경험을 즉시 간소화할 수 있습니다. 이 챗봇들은 일반적인 질문에 답하는 것 외에도 고객 맞이, 지식 베이스 문서 제공, 일반적인 비즈니스 프로세스 안내, 요청 시 현장 기술자 파견 및 복잡한 질문을 관련 담당자에게 라우팅할 수 있습니다.

신발을 반품하고 싶은데 도움이 필요한 고객의 관점에서 이것을 생각해 보세요. 상담원과 온라인 채팅을 시작했지만 답변이 뜰 때까지 30분이 소요됩니다. 

반대로 고객 서비스 AI를 사용하면 몇 초 만에 개인화된 답변을 받을 수 있습니다. 챗봇을 아는 것이 많고 사용자의 요구와 선호를 정확히 이해하는 가상의 친구라고 생각해 보세요. 어떤 도움이 필요한지 말하기만 하면 나머지는 챗봇이 모두 처리해 줍니다. 챗봇이 이미 모든 정보를 갖고 있고 정확히 무엇을 해야 할지 알고 있기 때문에 배송 조회 번호를 찾거나 이메일 주소를 입력하거나 구매 세부 정보를 일일이 설명할 필요가 없습니다.

그래서 이미 많은 조직들이 고객 서비스용 AI를 사용하고 있습니다. 실제로 AI를 사용한다고 답한 서비스 의사결정권자의 비율은 2020년의 24%에서 45%로 88% 증가했습니다.

특히 생성형 AI를 시작하는 데 관심이 있다면 고객 서비스 분야에서 AI가 팀에 도움이 될 수 있는 5가지 방법을 알아봅시다.

1. 생산성 향상: IT 리더의 84%는 조직이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 AI가 도움이 될 것이라고 생각했습니다. 사례: AI 기반 대화 어시스턴트는 고객 지원 상담원의 생산성을 14%까지 높일 수 있습니다.

2. 효율성 향상: 수작업은 서비스 상담원에게 큰 부담이 될 수 있습니다. 이러한 수작업으로는 고객 이력을 보기 위한 시스템과 화면 간 이동, 지식 베이스 문서 검색, 서비스 장소로 현장 작업자 라우팅, 답변을 직접 입력하는 등의 작업이 있으며, 모두 사람이 수행할 경우 오류가 발생하기 쉬운 작업입니다. 고객 서비스 분야에서의 AI는 고객 서비스 직원에게 지식 기반, 대화 인사이트, 고객 데이터 전반에 걸쳐 지능적인 추천을 제공할 수 있습니다. 당사가 최근 실시한 조사에 따르면 서비스 전문가의 63%가 고객에게 더 빠른 서비스를 제공하는 데 AI가 도움이 될 것이라고 답했습니다.

3. 보다 개인화된 서비스 상호작용: 고객이 챗봇과 대화를 시작하면 AI가 고객의 이름, 위치, 유형, 선호하는 언어 등 중요한 정보를 실시간으로 제공합니다. 요청 건에 현장 서비스 기술자가 필요한 경우 AI가 모든 중요한 정보를 현장 작업자에게 전송하여 현장에 도착하는 즉시 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다. 

4. 번아웃 감소 및 사기 진작: AI를 통해 상담원은 반복적이며 시간이 많이 소요되는 업무를 없애고 창의적인 문제 해결, 사회적 지능, 복잡한 비판적 사고가 필요한 상황, 즉 전반적인 고객 경험을 가시적으로 개선할 수 있는 활동에 집중할 수 있습니다. IT 리더의 79%가 생성형 AI가 팀의 업무량을 줄여 직원들의 번아웃을 완화하는 데 도움이 될 것이라고 답한 것도 그리 놀라운 결과는 아닙니다.

선제적인 서비스 경험: AI는 고객의 계약, 보증, 구매 내역 및 마케팅 데이터로부터 정보를 추출하여 심지어 서비스 계약이 종료된 이후에도 상담원이 고객에게 취할 수 있는 차선책을 제시할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 고객에게 구독 갱신 시기가 다가왔음을 알려주거나 정비 예약 시기를 알려주거나 제품 업그레이드 또는 할인 소식을 알려줄 수 있습니다. 생성형 AI는 심지어 고객 대화를 요약하고 향후 참조할 수 있도록 지식 베이스 문서를 생성할 수도 있습니다.

사용자가 고객 센터에 있든 현장에 있든 관계없이 고객 서비스 분야에서의 AI는 고객 경험을 혁신할 수 있습니다. 몇 가지 예를 들어보겠습니다.

1. 콘텐츠 생성: 생성형 AI는 고객 메시지를 분석하고 관련 세부 정보를 추출하여 고객의 질문에 마치 사람이 말하는 것 같은 답변을 생성하여 응답 시간과 전반적인 고객 만족도를 개선할 수 있습니다. 특히 AI가 CRM 데이터 및 지식을 활용할 때 더욱 그러합니다.

2. 챗봇: AI 기반 챗봇은 기본적인 고객 문의를 처리하고 즉각적인 응답을 제공하며 주문 추적, 제품 추천, 문제 해결 등의 작업을 도와줍니다. 챗봇은 연중무휴 24시간 작동하므로 응답 시간이 단축되고 고객 서비스 접근성이 향상됩니다.

3. 자연어 처리(NLP): 자연어 처리는 AI 시스템이 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술입니다. 이 기술은 고객 정서를 분석하고, 고객의 요구사항을 파악하고, 관련 응답을 제공하는 데 도움이 됩니다. 챗봇, 음성 어시스턴트 또는 정서 분석 툴 등에서 자연어 처리 기술을 사용할 수 있습니다.

4. 심리 분석: AI 기반 심리 분석 툴은 고객의 피드백, 리뷰, 소셜 미디어 활동 등을 모니터링하고 분석하여 고객 심리를 확인합니다. 이를 통해 기업은 개선 사항을 식별하고, 고객의 우려 사항에 대응하며, 고객 선호에 따라 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

5. 추천 시스템: AI 기반 추천 시스템은 고객 행동, 구매 내역 및 선호도를 분석하여 개인화된 제품 또는 콘텐츠 추천을 제공합니다. 기업은 개별 고객의 선호를 파악함으로써 교차 판매 및 상향 판매 기회를 높일 수 있습니다.

6. 예측 분석: AI 기반 예측 분석은 고객 데이터를 사용하여 고객의 요구 사항, 행동 패턴 및 잠재적 문제를 예측합니다. 이를 통해 기업은 고객의 우려를 선제적으로 해결하고, 자원 할당을 최적화하며, 고객 상호 작용을 개인화할 수 있습니다.

7. 셀프 서비스 솔루션: 지식 베이스나 FAQ와 같은 AI 기반 셀프 서비스 솔루션은 자연어 처리 기술을 활용하여 고객의 질문을 이해하고 관련 정보나 문제 해결 조치를 제공합니다. 이를 통해 고객과 상담원은 사람의 도움 없이도 신속하게 답변을 찾을 수 있습니다.

8. 지능형 라우팅: AI 기반 지능형 라우팅 시스템은 수신되는 고객 문의를 분석하여 관련성이 가장 높은 경험이나 지식을 보유한 서비스 담당자 또는 부서로 라우팅합니다. 이를 통해 고객은 요구 사항을 효율적으로 해결할 수 있는 담당자와 연결됩니다.

 

다음은 AI를 통해 조직이 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 몇 가지 방법입니다. 

서비스 문의에 대한 개인화된 답변을 빠르게 생성합니다. 이 기술은 상담원이 개인화된 프롬프트를 통해 서비스 관련 질문에 응답하도록 도와줍니다. AI는 모든 채널에서 관련 고객 데이터, 지식 문서 또는 신뢰할 수 있는 타사 데이터 소스를 기반으로 이러한 응답을 생성할 수 있습니다.

업무 요약 및 모바일 업무 브리핑을 작성합니다. 고객 서비스 AI는 많은 시간이 소요되지만 사례 데이터 및 내역을 기반으로 마무리 요약을 작성하는 중요한 작업을 자동화하여 상담원의 생산성을 향상시켜 줍니다. 이 기능은 현장에서 특히 유용합니다. 관련성이 가장 높은 데이터를 요약하여 작업을 시작할 수 있으므로 일선 작업자의 시간을 절약할 수 있습니다.

비즈니스 전반에 걸쳐 지식을 보존하고 공유합니다. 생성형 AI 툴을 서비스 콘솔에 연결하여 대화 정보와 CRM 데이터를 기반으로 지식 베이스 문서의 초안을 작성하고 숙련된 상담원이 검토할 수 있도록 할 수 있습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 기사를 보다 신속하게 게시할 수 있습니다. 추가 보너스: 이러한 지식 베이스 문서를 통해 고객이 셀프 서비스 포털에서 질문에 대한 답을 직접 찾을 수 있도록 지원할 수 있습니다.

답변 검색: 상담원이나 고객이 질문에 대한 답을 찾을 때 고객 서비스 AI가 지식 베이스에서 생성된 답변을 검색 페이지에 바로 표시하여 모든 사람의 시간을 절약할 수 있습니다. 

고객 서비스 분야에서 AI가 제공하는 이점에도 불구하고 이 기술이 도입되기까지는 상당한 시간이 소요될 것으로 보입니다. 최근 조사에 따르면 서비스 의사결정권자 중 절반 미만(45%)만이 AI를 사용하고 있다고 답했습니다. 그렇다면 조직이 이 기술을 도입하는 데 있어서 어떤 어려움이 있는 걸까요?

1. 인력에 미치는 영향: AI, 특히 생성형 AI가 새로운 분야인 만큼 서비스 리더들이 기술 격차로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, 리더의 66%는 자신의 팀이 AI를 다루는 데 필요한 기술을 갖추지 못했다고 생각합니다. 마찬가지로 서비스 전문가들도 AI가 자신의 일자리를 빼앗을 수 있다는 우려로 인해 기술 도입에 대해 불안해할 수 있습니다. 서비스 조직에 AI를 도입할 때는 팀이 더 많은 성과를 내는 데 AI가 어떻게 도움이 되는지 알리고 고객에게 멋진 경험을 제공하기 위해서는 여전히 사람의 기술이 필요하다는 점을 소통하세요. 

2. 신뢰 및 안정성 문제: AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만 완벽한 것은 아닙니다. 우선, 대부분의 언어 학습 모델은 거의 2년이 지난 데이터로 학습됩니다. 마찬가지로, 복잡한 고객 질문을 파악하고 해결하거나 민감한 정보를 처리하는 데 있어 AI 시스템의 정확성에 대한 우려가 있을 수 있습니다. 또한, 개인정보 보호와 신뢰에 대한 우려는 심각하게 받아들여야 하며, 이러한 우려는 비즈니스 및 고객 데이터를 안전하게 보호하기 위해 신중하게 관리해야 합니다. 신뢰할 수 있는 CRM 데이터와 지식 기반을 바탕으로 AI용 데이터를 운용하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.

3. 투자 및 구현: 자체 AI를 개발하거나 AI 툴의 도입 여부에 따라 기술 인프라와 교육에 상당한 투자가 요구될 수 있습니다. 소기업이나 자원이 제한된 조직은 AI 구현에 필요한 자금을 마련하기 어렵거나 이러한 시스템을 배포하고 유지 관리할 수 있는 기술 전문성이 부족할 수 있습니다.

고객 서비스 분야의 AI가 빠르게 발전하면서 더 많은 사용 사례에 계속해서 관심이 쏠릴 것입니다. 예를 들어, 생성형 AI는 고객 센터에서 현장으로 이동할 것입니다. 일선 현장 서비스 팀은 이 기술을 사용하여 업무에 적합한 고객, 자산 및 서비스 이력 데이터를 미리 확보할 수 있습니다. 현장 서비스 팀은 고객 서비스 AI를 이용한 자동화된 작업 요약이나 지식 문서 등을 통해 일상적인 업무의 부담을 더 많이 덜 수 있습니다. 

고객 서비스 분야의 AI는 이해하거나 구현하기가 어렵지 않습니다. 첫 번째 단계는 이 기술이 비즈니스에 어떤 이점을 제공할 수 있는지 자세히 알아보는 것입니다.

생성형 AI가 어떻게 모든 고객 경험을 개인화하고 상담원의 업무 효율성을 높이는지 자세히 알아보는 것부터 시작하세요. 그리고 나서 고객 서비스 분야에서 AI를 최대한 활용할 수 있는 방법을 확인하세요.