조직은 항상 우수한 고객 경험을 제공하기 위해 어느 정도의 기술을 사용해 왔지만, 앞으로의 고객 서비스는 고객의 높아지는 기대치를 충족하기 위해 더 많은 발전이 요구될 것입니다.

인공지능(AI)과 같은 새로운 트렌드 덕분에 고객 서비스가 크게 도약할 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 실제로 IBV의 고객 서비스를 위한 생성형 AI에 대한 CEO 가이드 연구에 따르면 약 50%의 CEO가 조직이 생성형 AI와 같은 새로운 기술의 사용을 가속화할 것으로 예상하는 고객의 기대치가 높아질 전망이라 답했습니다. 의심할 여지 없이, 기업이 고객 경험을 개선하고 고객 충성도를 높이려면 고객 서비스의 미래는 AI 기반이어야 합니다.

최근 보고서에서 Gartner는 고객 서비스 및 지원 조직의 80%가 고객 서비스 경험을 개선하기 위해 생성형 AI 기술을 적용할 것이라고 예측했습니다. 요컨대, CEO들은 미래 지향적인 고객 서비스 전략을 수립하는 데 있어 생성형 AI 및 기타 AI 기술이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다.

특히 코로나19 팬데믹 이후 고객이 브랜드를 전환할 가능성이 높아지면서 그 중요성은 매우 높아졌습니다. 연구에 따르면 고객의 80%(ibm.com 외부 링크)가 브랜드에 대해 두 번 이상 나쁜 경험을 한 경우 경쟁업체로 전환할 가능성이 높은것으로 나타났습니다 . 고객 지원은 고객 이탈을 막는 매우 중요한 방어 수단입니다.

우리는 지금 고객 서비스 역사상 가장 흥미로운 시기에 있습니다. 조직은 이러한 새로운 도구를 실험하고 AI가 모든 고객 상호작용의 부조종사가 되는 세상을 향한 길을 구축할 수 있습니다. 동일한 IBV 연구에 따르면 경영진의 63%가 2023년 말까지 상담 담당 직원에게 직접 서비스를 제공하기 위해 생성형 AI 사용 사례에 투자할 것으로 예상하고 있습니다.

AI는 조직이 고객과 상호작용하는 컨택 센터의 중심 두뇌가 될 것입니다. AI 기반 고객 서비스가 반드시 모든 상호작용을 셀프 서비스로 처리한다는 의미는 아닙니다. 대신 인간 지원팀이 고객을 지원할 때 AI와 머신러닝 툴을 활용하게 될 것입니다.

일선 직원들은 여전히 모든 고객 서비스 상호작용의 핵심적인 역할을 담당하겠지만, 새로운 기술을 활용하는 것이 빠르게 경쟁 우위를 점하는 요소가 되고 있습니다.

다음은 전체 고객 여정에서 더 나은 고객 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 6가지 AI 기반 고객 서비스 트렌드입니다.

생성형 AI 기반 고객 서비스 팀 교육

모든 인재 개발은 생성형 AI에 기반한 개인 맞춤형 교육을 통해 이점을 얻을 수 있지만, 고객 서비스 교육은 특히 더 큰 이점을 누릴 수 있습니다. 고객마다 문제가 다를 수 있기 때문에 고객 서비스 담당자는 고객을 지원할 때 민첩성을 유지해야 합니다. 담당자는 생성형 AI를 사용하여 실제 상황에서 발생할 수 있는 고유한 시나리오를 훈련함으로써 어떤 고객 문제가 발생하더라도 더욱 능숙하게 대처할 수 있게 됩니다.

AI 기반 개인화

고객 만족도를 높이고자 하는 조직은 문제가 발생하기 전에 고객의 요구를 충족시킬 수 있는 방법을 모색해야 합니다. 예를 들어, 조직은 AI를 사용하여 신규 고객에게 고객 프로필을 기반으로 신제품의 장점과 사용법을 설명하는 개인화된 이메일을 보낼 수 있습니다.

생성형 AI 호출 스크립트

상담원이 기술 애플리케이션과 직접 상호 작용하여 고객에게 즉각적인 지원을 제공할 수 있는 기능을 개발하는 조직이 점점 더 많아지고 있습니다. 일부 고객은 여전히 사람과의 상담을 원하지만, 콜센터의 고객 서비스 상담원은 실시간으로 업데이트할 수 있는 생성형 AI 스크립트와 워크플로를 통해 그 능력이 점점 더 향상되고 있습니다. 이렇게 하면 고객 서비스 담당자는 최신 정보를 손쉽게 얻을 수 있기 때문에 고객 문제를 자신 있게 해결할 수 있습니다.

대화형 AI 봇

기존의 챗봇은 유용하지만 프로그래밍된 정적 스크립트로 인해 다소 제한적입니다. 대화형 AI 봇은 고객의 입력에 더 잘 반응하고 새로운 정보를 실시간으로 업데이트할 수 있습니다. 이러한 봇은 사람과 대화하는 듯한 느낌에 가까워져 고객을 효과적으로 도울 가능성이 더 높습니다. 이는 셀프 서비스 도구를 선호하는 고객에게 더욱 매력적이고 개인화된 경험을 제공할 것입니다.

고객 데이터에서 얻는 AI 기반 인사이트

AI는 사람이 발견하는 데 너무 오래 걸리거나 감지되지 않을 수 있는 데이터 패턴을 찾는 데 탁월합니다. 조직은 AI를 사용하여 고객 서비스 통화 녹취록, 이메일, 소셜 미디어 및 포럼 게시물, 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼에서 옴니채널 고객 경험의 전체 기록을 분석하여 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 고객이 제품을 반복적으로 오용하는 경우 데이터를 피드백할 수 있으며, 이 경우 조직은 솔루션의 잘못된 사용에 대해 경고하는 보다 구체적인 지침을 만들 수 있습니다.

생성형 AI 기반 자주 묻는 질문(FAQ)

조직이 자체 지식을 바탕으로 FAQ 초안을 작성하고 몇 달 또는 몇 년 동안 업데이트를 소홀히 하는 일이 없어집니다. 빠르게 변화하는 세상에서 FAQ는 새로운 문제나 솔루션의 사용법을 반영하기 위해 지속적으로 업데이트되어야 합니다. 조직은 AI를 사용하여 고객 통화, 이메일 및 소셜 미디어 게시물을 분석하여 가장 자주 묻는 질문을 정리할 수 있습니다. 그런 다음 생성형 AI 도구가 고객 관리 플레이북을 활용하여 가장 유용한 답변을 생성함으로써 고객 유지에 도움을 줄 수 있습니다.

훌륭한 고객 서비스를 제공하려면 조직은 모든 도구를 마음대로 사용할 수 있어야 합니다. AI와 같은 새로운 기술이 보편화됨에 따라 조직은 모든 사업부와 지원 팀에 이를 활용하기 위해 노력해야 합니다.

IBM은 10년 이상 기업들이 이 분야에서 신뢰할 수 있는 AI를 적용할 수 있도록 지원해 왔으며, 생성형 AI는 복잡한 문의를 이해하고 보다 인간적인 대화형 응답을 생성하는 기능을 통해 고객 및 현장 서비스를 크게 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

IBM은 경험 설계와 서비스, 데이터 및 AI 혁신 분야에서 엔드투엔드 컨설팅 기능을 제공합니다. IBM의 엔터프라이즈용 AI 및 데이터 플랫폼인 watsonx와 시장을 선도하는 대화형 AI 솔루션인 watsonx Assistant를 사용하여 대화형 AI를 강화하고 상담사 경험을 개선하며 콜센터 운영 및 데이터 분석을 최적화하는 AI 가치 창출 프로세스를 통해 고객과 협력합니다.