컨택 센터 AI | 사용 사례 및 시작 방법

1. 고객 문의 접수

컨택센터 AI 상담원은 전화, 실시간 채팅, 이메일, 메시징 앱 등 여러 채널에서 들어오는 고객 요청을 처리하는 것부터 시작합니다. AI 음성 어시스턴트와 챗봇은 자연어 이해 (NLU)를 사용하여 고객의 의도를 해석하여 긴급성 및 특정 요청과 같은 주요 세부 사항을 인식합니다.

예를 들어 고객이 '내 주문이 어디에 있나요'라고 물으면 AI 상담원이 이를 추적 요청으로 식별하고 시스템에서 관련 주문 세부 정보를 검색하여 즉각적인 답변을 제공합니다.

2. 컨텍스트 이해

컨택센터 AI는 컨텍스트를 고려하여 보다 정확한 답변을 제공합니다. 이전 상호 작용과 구매 내역을 분석하여 일반적인 답변 대신 개인화된 지원을 제공합니다.

환불에 대해 문의하는 고객에게는 과거 주문에 따라 관련 업데이트가 제공되므로 불필요한 연락이 오가는 것을 방지할 수 있습니다. 

3. 정보 검색 및 처리

의도와 컨텍스트가 인식되면 AI는 CRM 및 지식 기반과 같은 백엔드 시스템과 연결하여 정확한 세부 정보를 찾습니다.

고객이 주문 수정을 요청하면 AI가 계정 기록을 찾아 적격인 경우 프로세스를 시작합니다. 문제 해결 시에는 설명된 문제에 따라 관련 가이드를 확인하거나 적절한 다음 단계를 추천합니다. 

더 복잡한 경우에는 AI가 추가 세부 정보를 수집한 후 상담원에게 요청을 에스컬레이션할 수 있습니다.

4. 응답 생성

AI는 수집된 데이터를 기반으로 응답을 생성합니다. 답변은 다음과 같습니다:

• 컨텍스트 인식: AI는 과거 상호작용과 특정 요청을 기반으로 고객 이력을 고려하여 개인화된 응답을 제공합니다.
• 실행 가능: 주문 변경 확인과 같이 고객의 입력이 필요한 경우 AI가 명확한 단계별 지침을 제공합니다.
• 적응형: 재고 가용성이나 정책 업데이트와 같은 실시간 조건에 따라 응답이 동적으로 조정됩니다.

예를 들어 고객이 주문 상태에 대해 문의하는 경우 AI는 단순히 추적 번호만 제공하지 않습니다. 예상 배송 시간을 설명하고 경로 변경 또는 빠른 배송과 같은 옵션을 제안합니다.

5. 상담원에게 에스컬레이션하기

컨택센터용 AI가 문제를 완전히 해결할 수 없는 경우 고객을 직원에게 연결하고, 그 동안에는 고객을 직원에게 연결합니다:

• 대화 기록을 전송하여 고객이 반복할 필요가 없도록 합니다.
• 의도와 시도한 솔루션 등 주요 세부 사항을 요약하여 컨텍스트를 제공합니다.

전문적인 지원이 필요한 경우 AI는 전문성이나 긴급성에 따라 요청을 라우팅합니다. 청구 문제는 재무 전문가에게, 기술적인 문제는 IT 지원팀에 전달할 수 있습니다. 

6. 성능 모니터링 

컨택 센터 AI는 상호작용을 처리한 후 그 성과를 분석하여 향후 대응을 최적화하고 효율성을 높입니다.

• 격리율 추적.
• 고객 감정 분석.
• 일반적인 문제점을 감지합니다.

7. 지속적인 학습 및 개선

컨택 센터 AI는 상호작용을 분석하고 실제 사용량에 따라 조정함으로써 시간이 지남에 따라 정확성과 효율성을 개선합니다.

• 응답 업데이트하기: AI는 고객과의 상호 작용을 기반으로 응답을 개선하여 보다 정확하고 관련성 있는 답변을 제공합니다.
• 지식 확장: 정책 변경이나 제품 업데이트와 같은 새로운 정보를 통합하여 최신 상태를 유지합니다.
• 효율성 향상: AI는 워크플로를 최적화하고 불필요한 에스컬레이션을 줄임으로써 반복되는 문제에 적응합니다.

효율적인 지원을 위한 고급 통화 라우팅

AI는 알고리즘을 사용하여 발신자 세부 정보와 서비스 요구 사항에 따라 적합한 상담원이나 자동화된 서비스로 고객을 안내할 수 있습니다. 기본 메뉴 선택에 의존하는 대신 AI는 여러 요소를 분석하여 최적의 조치를 결정합니다.

• 고객 이력 및 의도: AI가 과거 상호작용을 검토하여 고객에게 미결 지원 티켓이 있는지 또는 진행 중인 문제가 있는지 확인하여 서비스의 연속성을 보장합니다.
• 문제 유형 및 복잡성: 비밀번호 재설정이나 주문 추적과 같은 간단한 요청은 자동화된 시스템에서 처리할 수 있으며, 보다 복잡한 문의는 전문 상담원에게 라우팅됩니다.
• 긴급성 및 감정 분석: AI는 고객의 음성이나 메시지에서 불만이나 긴급함을 감지하여 즉각적인 조치가 필요한 사례의 우선순위를 지정합니다.

대화형 음성 응답(IVR) AI

AI IVR 시스템은 자연어 처리 (NLP)를 사용하여 음성 요청을 해석하고 응답함으로써 기존의 통화 처리를 개선합니다. 

고객이 딱딱한 버튼 기반 메뉴를 탐색하도록 강요하는 대신 AI IVR을 사용하면 자연스럽게 대화할 수 있어 효율성과 사용자 경험이 모두 향상됩니다.

기업에서는 발신자가 음성 또는 키패드 입력을 통해 정보를 요청할 수 있는 IVR 시스템을 구현할 수 있습니다. 기존에는 이러한 시스템이 듀얼 톤 다중 주파수(DTMF) 신호에 의존하여 미리 녹음된 메시지나 텍스트 음성 변환 응답을 트리거했습니다. AI와 NLP를 통해 IVR은 더욱 자연스러운 상호작용을 지원하도록 진화했습니다.

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고객 참여를 위한 챗봇

콜센터의 업무 부담을 줄이는 것은 일상적인 고객 문의를 효율적으로 처리하는 AI 컨택 센터 챗봇에서 시작됩니다. 이러한 가상 상담원을 통해 고객은 대기 시간 없이 일반적인 질문에 대한 빠른 답변을 얻을 수 있습니다.

컨택 센터용 AI 챗봇은 백엔드 시스템과 통합하여 주문에 대한 실시간 업데이트를 제공하고 계정 관리까지 지원할 수 있습니다. 

선제적인 고객 지원

AI 시스템은 고객에게 예정된 약속이나 결제 마감일을 알려줍니다. 또한 기업은 AI를 사용하여 고객 선호도에 따라 개인화된 프로모션을 전송함으로써 참여도를 높이고 놓치는 기회를 줄일 수 있습니다.

고객 감정 분석

고객 정서를 이해하기 위해 AI 도구는 상호 작용이 발생하는 대로 분석합니다. 

불만이 감지되면 시스템에서 에스컬레이션 우선순위를 정할 수 있습니다. 또한 기업은 감정 트렌드를 사용하여 상담원 교육을 개선하고 고객 서비스 전략을 개선할 수 있습니다. 

AI는 여러 채널에서 피드백을 지속적으로 모니터링함으로써 고객 만족도에 영향을 미치기 전에 반복되는 문제를 파악하는 데 도움을 줍니다.

실시간 상담원 지원

컨택 센터 AI는 실시간 고객 상호작용을 듣고 필요에 따라 지식 기반 및 과거 상호작용에서 관련 정보를 가져옵니다. 상담원의 효율성을 다음과 같이 개선합니다:

• 고객의 문제에 따라 자주 묻는 질문이나 문제 해결 가이드와 같은 유용한 리소스를 검색합니다.
• 이전 상호 작용을 인식하여 고객의 기록에 맞는 솔루션을 제안합니다.
• 불만 사항이나 긴급한 상황을 파악하여 상담원이 중요한 대화의 우선순위를 정할 수 있습니다.
• 통화 녹음 및 요약 기능을 자동화하여 수동으로 메모를 작성할 필요성을 줄여줍니다.

다국어 지원

AI 번역 도구는 언어 장벽을 제거하여 기업이 여러 언어로 고객을 지원할 수 있도록 지원합니다. 채팅이든 음성이든, AI는 대규모 다국어 지원팀 없이도 원활한 커뮤니케이션을 보장합니다.

사기 탐지 및 보안 스크리닝

AI는 음성 패턴과 인증 시도를 분석하여 의심스러운 활동을 식별합니다. 비정상적인 것으로 보이는 경우 시스템은 추가 확인을 요청하거나 보안 전문가에게 사건을 에스컬레이션할 수 있습니다.

1. 범위 정의

컨택 센터 AI 상담원을 만드는 첫 번째 단계는 간단합니다. 상담원의 목적을 명확하게 정의하는 것부터 시작하세요.

어디에 초점을 맞출지 결정합니다:

• 고객 문의
• 상담원 지원
• 통화 라우팅
• 선제적 참여
• 이러한 서비스를 혼합한 서비스

범위를 명확하게 정의하면 AI 에이전트가 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하고 전반적인 고객 지원을 개선하도록 설계할 수 있습니다.

2. 플랫폼 선택

실시간 데이터 검색 및 통합을 보장하면서 NLP와 자동화를 지원하는 AI 플랫폼을 선택하세요.

선택할 수 있는 AI 에이전트 플랫폼은 무궁무진합니다. 영감을 얻고 싶다면 엄선된 최고의 AI 플랫폼 목록에서 시작해보세요.

컨택 센터 AI용 플랫폼을 평가할 때는 다음과 같은 요소를 고려하세요:

• CRM 및 티켓팅 시스템과의 호환성
• 텍스트 및 음성 기반 상호 작용 모두 지원
• 비즈니스 요구 사항에 맞는 사용자 지정 옵션
• 증가하는 고객 수요를 처리할 수 있는 확장성

컨택 센터 AI의 경우 Botpress 같은 플랫폼은 LLM 상담 원이 구조화된 워크플로우를 따를 시기를 결정하거나 동적으로 응답을 생성할 수 있도록 하는 자율 노드를 비롯한 고급 툴을 제공합니다. 개발자는 일반 언어 프롬프트를 사용하여 AI를 안내할 수 있으므로 고객 상호작용을 실시간으로 처리하는 상황에 맞는 적응형 가상 에이전트를 더 쉽게 만들 수 있습니다.

3. 도구 및 지식 기반 통합

플랫폼을 선택한 후 다음 큰 단계는 AI 워크플로와 관련된 도구, 플랫폼 또는 시스템을 통합하는 것입니다.

로우코드 플랫폼은 사전 구축된 통합 기능을 제공합니다. 유연한 챗봇 플랫폼은 사용자 지정 통합을 제공합니다. 개발자는 챗봇이 작동할 수 있도록 사용하는 모든 내부 시스템이나 플랫폼을 통합할 수 있습니다.

또한 챗봇이 참고할 수 있는 공식 정책 및 절차, 업데이트된 대기자 명단, 법적 요건 등의 지식창고를 만들 수 있습니다.

4. 테스트 및 개선

컨택 센터 AI 상담원을 배치한 후에도 지속적으로 개선할 수 있는 기회가 있을 것입니다. 실제 상호작용을 통해 응답 정확도부터 복잡한 고객 문제를 보다 효과적으로 처리하는 방법까지 AI가 어떻게 개선될 수 있는지 알 수 있습니다.

계획에 AI 상담원에게 반복할 수 있는 기능이 포함되어 있는지 확인하세요. 이것이 ROI를 극대화하는 가장 좋은 방법입니다.

5. 배포 

컨택 센터 AI 상담원이 준비되었다면 이제 이를 배포하여 고객 서비스 운영에 통합할 차례입니다. 여러 가지 방법으로 액세스할 수 있습니다:

• IVR 시스템 내에서 구현하여 인바운드 통화를 지원하세요.
• 웹사이트에 라이브 채팅 위젯으로 배포하세요.
• Zendesk 또는 Salesforce와 같은 고객 서비스 플랫폼과 통합하세요.
• 다음과 같은 메시징 채널에 연결합니다. WhatsApp, Facebook Messenger 또는 Slack 같은 메시징 채널에 연결하여 고객과 원활하게 소통하세요.

효과를 극대화하려면 고객과 지원팀에 사용 가능 여부를 알려야 합니다. 적절한 온보딩과 인식은 사용자가 AI 상담원과 효과적으로 소통하여 컨택 센터 운영을 간소화하는 데 있어 그 가치를 극대화하는 데 도움이 됩니다.

6. 모니터

우수한 AI 상담원 플랫폼은 지속적인 분석을 제공하여 성과를 추적하고 개선이 필요한 영역을 파악합니다. 주요 지표를 모니터링하면 AI가 새로운 비효율을 발생시키지 않고 고객 지원을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

• 실시간 분석을 통해 응답 정확도와 억제율을 측정할 수 있습니다. 컨택 센터 AI 상담원이 처리해야 할 케이스를 자주 에스컬레이션하는 경우 대응을 개선하기 위해 조정할 수 있습니다.
• 대화 로그는 반복되는 문제에 대한 인사이트를 제공하여 기업이 워크플로를 개선하고 고객과의 상호작용을 향상시킬 수 있도록 도와줍니다. 특정 주제로 인해 불만이 발생하는 경우 교육 데이터를 업데이트하거나 자동화를 개선하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

챗봇 분석이 가능한 경우, 기업은 참여 패턴을 추적하고 AI 최적화가 필요한 영역을 파악할 수 있습니다.