GenAI(Generative AI)는 이전에는 상상할 수 없었던 방식으로 고객 참여를 재편하고 있습니다. 아직 도입 초기 단계이지만 이미 측정 가능한 비즈니스 결과가 나타나고 있습니다. 에 따르면 연구 McKinsey의 AI 기반 고객 참여 전략은 2025년까지 비즈니스 수익을 최대 30% 증가시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 반응적이고 인간 중심적인 전략에서 AI 우선의 사전 예방적 모델로의 이러한 전환은 기업이 고객 서비스를 개념화하고 제공하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. .
AI 우선 고객 경험으로의 전환
수십 년 동안 고객 서비스 전략은 주로 전화 기반의 인간 중심 상호 작용에 중점을 두었습니다. 그러나 기술이 발전함에 따라 이 모델의 한계가 점점 더 분명해지고 있습니다. 연락 센터와 고객 서비스 부서는 전통적으로 고객 문의와 불만 사항이 발생할 때마다 대응적으로 대응해 왔습니다. 이러한 대응적 접근 방식은 이전에는 필요하고 정당했지만 비효율적이며 오늘날의 고객 기대에 점점 더 부합하지 않습니다.
생성 AI 신중하게 스크립트된 프로세스 내에서가 아니라 진정으로 자연스러운 의사소통, 이해 및 동적인 행동을 제공할 수 있기 때문에 고객과 상호 작용하는 새로운 방법을 제공합니다. AI 시스템은 고객이 연락을 시작할 때까지 기다리지 않고 고객의 요구 사항을 예측하고 적극적으로 대응할 수 있습니다. 반응형 모델에서 사전 대응형 모델로의 전환은 GenAI가 혁신하는 주요 방법 중 하나입니다. 고객 경험 (CX).
적극적인 참여
AI의 주요 장점은 고객에 대한 전체적인 관점을 기반으로 고객을 예측하거나 개인적인 요구 사항을 추론하는 능력입니다. GenAI 시스템은 과거 데이터와 실시간 정보를 분석하여 고객이 언제 지원이 필요할지 예측하여 문제가 발생하기 전에 기업이 고객과 소통할 수 있도록 합니다. 예를 들어, AI는 고객이 주문에 대해 문의하기 전에 주문과 관련된 잠재적인 문제를 알리거나 과거 행동 및 선호도를 기반으로 개인화된 솔루션을 추천할 수 있습니다.
이러한 적극적인 참여는 고객 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 운영 효율성도 향상시킵니다. 패키지가 지연되거나 분실될 가능성이 있는 경우 회사는 자동으로 사전에 연락할 수 있으므로 고객이 이미 화가 났을 때 주도권을 잡고 향후 인바운드 상호 작용을 방지할 수 있습니다. 현 시점에서는 진부한 표현일 수도 있지만 그렇다고 해서 진실이 사라지지는 않습니다. 1온스의 예방은 1파운드의 치료만큼 가치가 있습니다.
대규모 개인화
GenAI의 가장 강력한 측면 중 하나는 다음을 제공하는 능력입니다. 대규모 개인화된 경험. 전통적인 개인화 노력은 주로 고객의 이름을 추가하거나 생일을 기억하는 데 기반을 두었습니다. 그렇지 않은 경우에는 일반적으로 용량이 제한된 인간 에이전트의 몫이었습니다. 반면 AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있으므로 기업은 모든 고객에게 진정으로 개인화된 상호 작용을 제공할 수 있습니다.
예를 들어, AI 기반 시스템은 재방문 고객을 인식하고 이전 상호 작용 및 구매 내역을 기억하며 맞춤형 권장 사항이나 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 고객 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 재구매 가능성과 고객 충성도도 높여줍니다. 또한 회사가 본질적으로 고객 시간을 절약하므로 고객의 노력이 줄어 듭니다. 이는 항상 높이 평가되는 점입니다.
기업과 대리인을 위한 효율성 향상
GenAI의 이점은 고객 대면 애플리케이션 이상으로 확장됩니다. AI는 또한 특히 운영 효율성, 상담원 생산성 및 작업 품질 측면에서 기업에 상당한 효율성 향상을 제공합니다. AI 시스템이 더 일상적인 작업을 수행함에 따라 인간 에이전트는 선 간 읽기, 감성 지능, AI가 모델링하거나 처리할 수 없는 고유한 엣지 케이스 처리가 필요한 더 높은 가치의 상호 작용에 집중할 수 있습니다.
일상적인 작업 간소화
Generative AI가 대화형 AI와 결합되었을 때 가장 즉각적인 이점 중 하나는 일상적이고 반복적인 작업을 처리할 수 있는 능력입니다. 자주 묻는 질문에 대한 답변, 주문 상태 업데이트 제공, 일반적인 문제 해결 등의 작업은 AI를 사용하여 완전히 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 인간 상담원의 부담을 줄여 공감과 문제 해결 기술이 필요한 보다 복잡하고 정서적인 상호 작용에 집중할 수 있습니다.
AI 우선 연락 센터에서 GenAI 에이전트는 계층 1 고객 서비스 상호 작용의 대부분을 처리할 수 있으므로 인간 에이전트는 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다. 이는 효율성을 향상시키는 동시에 반복 작업의 단조로움을 줄여 직원 경험을 향상시킵니다.
에이전트 부조종사 및 지원: 에이전트 성능 향상
작업을 간소화하는 것 외에도 AI는 상담원을 실시간으로 지원하여 성과와 의사 결정 능력을 향상시키는 상담원 부조종사 시스템을 통해 중요한 지원을 제공합니다. 관련 정보를 제공하고, 응답을 제안하고, 복잡한 문제를 통해 상담원을 안내하는 AI 기반 도구를 사용하면 가장 까다로운 상호 작용도 모든 측면에서 더 빠르고 원활하며 더 만족스럽습니다.
AI 기반 에이전트 부조종사는 즉시 고객 데이터를 가져오고, 차선책을 추천하고, 유사한 과거 사례를 기반으로 제안된 해결 방법을 제안할 수도 있습니다. 이를 통해 상담원의 인지 부하가 줄어들어 정보 검색이나 문제 해결에 시간을 낭비하는 대신 개인화되고 공감적인 서비스를 제공하는 데 집중할 수 있습니다.
또한 이러한 지원을 통해 응답의 일관성을 보장하고 오류를 최소화하여 보다 빠른 해결과 고객 만족도 향상으로 이어집니다. 실시간 지원을 제공함으로써 AI 부조종사는 신입사원의 학습 곡선을 가속화하고 숙련된 상담원의 생산성을 향상시켜 보다 효과적이고 효율적인 고객 서비스 운영을 가능하게 합니다.
GenAI 채택의 과제 극복
GenAI가 제공하는 기회는 엄청나지만 기업은 이를 채택하는 데 있어 몇 가지 과제를 해결해야 합니다. 데이터 개인정보 보호부터 AI 편견에 대한 우려 해결까지 기업은 GenAI 구현에 대해 사려 깊고 전략적인 접근 방식을 취해야 합니다.
· 데이터 개인정보 보호 및 보안
방대한 양의 고객 데이터를 처리하는 AI 시스템을 통해 데이터 프라이버시 보안이 최우선입니다. 기업은 고객 데이터를 어떻게 사용하고 있는지 투명하게 공개하고 GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수해야 합니다. 그러나 주요 클라우드 제공업체는 이미 개인 호스팅, 특정 지역(예: EU 내)에서의 호스팅, 대부분의 회사에서 요구하는 필수 보안 및 개인 정보 보호 규정 준수와 같은 옵션을 포함하는 솔루션을 제공하고 있습니다. 서버에서 LLM 공급업체의 모델을 직접 사용하여 작업해야 하는 시대는 거의 지났습니다.
· 휴먼 터치와 자동화의 균형
AI는 많은 고객 상호 작용을 처리할 수 있지만 특히 복잡하거나 감정적으로 민감한 문제를 처리할 때 인간의 개입이 필요한 상황이 여전히 있습니다. 기업은 자동화와 인간적 접촉 사이에서 적절한 균형을 유지하여 고객이 필요할 때 항상 상담원과 대화할 수 있는 옵션을 확보해야 합니다.
고객 경험에서 GenAI의 미래
GenAI가 계속 발전함에 따라 고객 경험에 미치는 영향도 더욱 커질 것입니다. 가까운 미래에 AI 시스템은 고객의 감정을 더욱 잘 이해하고 대응할 수 있게 되어 보다 자연스럽고 공감적인 상호 작용이 가능해질 것입니다. AI 기반 시스템은 더욱 적극적으로 대응하여 고객이 도움이 필요하다는 사실을 깨닫기도 전에 고객과 소통하게 될 것입니다.
고객 경험의 미래는 AI 우선입니다. 이러한 변화를 수용하고 GenAI에 투자하는 기업은 점점 커지는 고객의 기대에 부응하고, 운영 효율성을 개선하며, 매출 성장을 촉진할 수 있는 더 나은 위치에 있게 될 것입니다. 그러나 AI 기반 기업과 기존 고객 서비스 모델에 의존하는 기업 간의 격차가 계속 확대됨에 따라 AI 채택을 지연하는 기업은 뒤쳐질 위험이 있습니다.
결론적으로, 도전 과제가 존재하지만 GenAI가 제시하는 기회는 엄청납니다. 기업은 AI를 조정하고 활용하여 경쟁력을 유지하고 고객의 진화하는 요구 사항을 충족해야 합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 GenAI는 모든 부문에서 개인화되고 효율적이며 적극적인 고객 경험을 제공하는 데 필수적인 도구가 될 것입니다.
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