자동화된 고객 서비스란 무엇인가요?

상상해보세요. 시간을 절약하고, 실수는 줄이고, 더 중요한 일에 집중할 수 있다면 어떨까요? 너무 이상적인 얘기처럼 들릴 수 있지만, 실제로 서비스 전문가의 99%는 자동화된 고객 서비스 덕분에 이 모든 것이 가능해졌다고 말합니다. 오늘날 거의 모든 기업이 워크플로우 자동화에 투자하고 있으며, 그 효과에 대한 확신도 높습니다. 실제로 의사 결정권자의 83%는 앞으로 1년 안에 자동화 투자를 더욱 확대할 계획이라고 답했죠.

고객의 기대치가 빠르게 높아지고 있는 요즘, 기업 입장에선 가질 수 있는 모든 경쟁 우위를 확보하는 것이 무엇보다 중요합니다. 이 글에서는 자동화된 고객 서비스의 핵심 개념부터 실질적인 활용 팁까지 자세히 살펴보며, 자동화 도구를 비즈니스에 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 소개해 드리겠습니다.

자동화된 고객 서비스란 사람의 직접적인 개입 없이 기술을 활용해 반복적인 고객 응대 업무를 처리하는 것을 말합니다. 예를 들어, 단순한 질문에 자동으로 답하거나, 고객에게 적절한 지식 기반 자료를 추천하고, 보다 복잡한 요청은 관련 담당자에게 자동으로 전달하는 기능 등이 여기에 해당됩니다. 이런 자동화 기능은 고객 지원팀의 업무 부담을 줄이고, 보다 빠르고 효율적인 응대를 가능하게 합니다.

고객 경험을 해치지 않으면서도 에이전트의 생산성을 높일 수 있는 자동화 활용 사례 몇 가지를 소개합니다.

• 챗봇: 주문 상태 조회나 예약 일정 잡기처럼 반복적인 업무는 챗봇이 대신 처리할 수 있어, 전화나 문의량을 줄이는 데 효과적입니다. 특히 최신 챗봇은 생성형 AI를 기반으로 고객 질문에 맞춤형 답변을 제공할 수 있기 때문에 점점 더 많은 기업이 활용하고 있습니다. 실제로 조사에 따르면, 단순한 고객 서비스 요청에 챗봇을 사용한 고객 비율은 2020년 43%에서 최근 55%로 크게 증가했습니다.
• 이메일 및 소셜 미디어 자동 응답기: 고객 문의가 증가하는 가운데, 모든 요청에 실시간으로 응답하기란 쉽지 않습니다. 이메일이나 소셜 미디어를 통한 자동 응답 기능을 활용하면, 고객 문의에 즉시 확인 메시지를 보내고 기본적인 정보나 도움을 제공할 수 있습니다.
• 자동 분류 및 라우팅: 워크플로 규칙을 설정하면 단순한 고객 요청을 자동으로 분류해 적절한 담당자에게 전달할 수 있어, 응답 시간을 단축할 수 있습니다. 복잡한 요청은 AI가 식별해 담당자의 개입이 필요한 건으로 자동 분류할 수 있습니다.
• 자동 설문 발송 및 피드백 수집: 고객 서비스 품질을 개선하려면 고객의 의견이 중요합니다. 자동화 시스템을 통해 고객 응대 직후 설문을 발송하면, 고객 경험에 대한 핵심 인사이트를 즉시 수집할 수 있습니다.
• 사전 안내형 고객 지원: 배송 지연이나 시스템 오류 등 이미 인지된 이슈가 있을 경우, 고객에게 자동으로 알려주는 방식으로 사전 대응할 수 있습니다. 함께 연락처나 도움말 문서 링크를 제공하면 고객이 다음에 무엇을 해야 할지 쉽게 파악할 수 있습니다.

고품질이면서도 비용 효율적인 고객 서비스를 제공하고 싶다면, 자동화는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 특히 고객 문의가 많은 기업이라면 더욱 효과적이죠.

자동화 시스템이 반복적이고 단순한 업무를 대신 처리하면, 고객 서비스 담당자는 보다 복잡하고 중요한 이슈에 집중할 수 있습니다. 이는 에이전트의 업무 과중을 줄이고, 고객 대기 시간을 단축시키며, 담당자에게는 더 전략적인 업무 기회를 제공하는 효과가 있습니다.

예를 들어, 챗봇은 매장 운영 시간을 고객에게 빠르게 안내해줄 수 있고, 숙련된 담당자는 충성 고객의 복잡한 거래 문제를 직접 해결하는 데 집중할 수 있습니다.

처음 자동화된 고객 서비스를 도입할 때는 다소 부담스럽게 느껴질 수 있습니다. 사람의 개입 없이 시스템이 제대로 작동하는지 어떻게 확인할 수 있을지 걱정되기도 하죠.

이럴 때 가장 좋은 방법은 직접 고객 입장에서 경험해보는 것입니다. 챗봇과 대화해보고, 고객센터에 이메일을 보내보는 등 다양한 자동화 기능을 직접 체험해보세요. 그 과정에서 느낀 점을 기록하면 개선 방향을 구체화하는 데 도움이 됩니다. 여기에 더해 아래와 같은 방법도 함께 활용해 보세요.

1. 고객 여정 추적하기: 고객이 챗봇을 이용하다가 답변을 받기 전 이탈하고 있진 않나요? 또는 지식 센터에서 검색만 하고 아무 문서도 클릭하지 않은 채 나가버리진 않나요? 이런 행동은 고객 셀프 서비스 여정에 개선이 필요하다는 신호일 수 있습니다.
2. 고객 피드백과 반응 모니터링하기: 고객 설문이나 피드백 데이터를 분석해 자동화 서비스가 실제로 어떤 평가를 받고 있는지 파악하세요. 가능하다면, 어떤 자동화 도구를 통해 해결된 문의인지에 따라 피드백을 분류해 보는 것도 효과적입니다.
3. 주요 메트릭 추적하기: 응답 시간, 평균 처리 시간, 에이전트의 관리 업무 소요 시간 등 핵심 지표를 모니터링해 자동화의 효과를 수치로 측정해보세요. 자동화 전과 후의 데이터를 비교하면, 실제 개선 효과가 있었는지 명확하게 알 수 있습니다.
4. 고객 서비스 상호 작용 분석하기: 고객과 챗봇의 대화를 리뷰해보면, 자주 발생하는 문제나 개선이 필요한 흐름을 파악할 수 있습니다. 이 데이터는 에이전트 교육 자료로 활용하거나, 프로세스를 재정비하는 데도 유용합니다.

만약 자동화가 조직에 처음 도입되는 거라면, 처음부터 모든 것을 자동화하려 하기보다 하나의 기능부터 시작해보고 결과를 측정하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 이메일 자동 응답 기능을 먼저 도입하고 그것이 고객 서비스 지표에 어떤 영향을 미치는지 살펴보세요. 이런 방식은 자동화 투자가 가치 있다는 점을 경영진에 설득할 때도 효과적입니다.

자동화가 효과를 발휘하려면 적절한 시점에 정확한 데이터에 접근할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 매장 주소처럼 비즈니스의 어떤 정보가 바뀌었다면 자동화 시스템도 그에 맞춰 업데이트해야 하죠. 그리고 무엇보다 중요한 건 성과를 꾸준히 추적하는 것입니다. 응답률, 문제 해결 시간, 고객 만족도(CSAT) 같은 핵심 지표를 지속적으로 모니터링해 어떤 점이 잘 작동하고 있고, 어떤 부분에 개선이 필요한지 확인하세요.

두 단어로 요약하자면, 바로 생성형 AI입니다. 이 기술은 지금도 빠르게 발전 중이며, 앞으로 고객 서비스 분야를 더욱 깊이 있게 변화시킬 것입니다. 그만큼 자동화 도구도 더 정교해지고, 에이전트를 보조하는 AI의 역할도 점점 더 똑똑해질 것입니다.

물론, 훌륭한 고객 지원의 기본은 언제나 변하지 않습니다. 고객은 여전히 자신의 질문에 정확한 답을 받고, 문제를 빠르고 효과적으로 해결받기를 기대합니다. 자동화된 고객 서비스는 이러한 기대를 충족하는 데 있어 전략적인 도구가 될 수 있습니다. 그리고 적절한 자동화 솔루션을 갖춘다면, 여러분의 에이전트가 고객에게 최고의 경험을 제공할 수 있을 것입니다.