대화형 AI의 역할과 고객 성과

개인화된 제품과 서비스의 등장으로 고객은 더 빠르고 정확하며 개인화된 새로운 표준 경험을 기대하게 되었습니다. 고객의 기준이 진화함에 따라 처리되는 원시 데이터의 양과 시간이 많이 소요되는 활동도 급증했습니다.

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대화형 AI로 구동되는 디지털 어시스턴트는 인사이트를 찾고 커뮤니케이션 프롬프트를 자동화하여 사람보다 더 빠르고 정확하게 정보를 활용하여 풍부한 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 개선에 투자하고 이를 지원하는 도구를 구현하면 특히 비즈니스와 관련된 모든 문의에 대해 고객에게 맞춤형의 유동적인 경험을 제공함으로써 강력한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

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대화형 AI의 역할은 대화형, 절차형, 지능형으로 설계될 수 있습니다. 이는 고객과의 직접적인 상호 작용뿐만 아니라 문서 분류, 업로드 포털 및 확인 제공, 기억하고 구현해야 하는 특정 계정 세부 정보가 있는 기존 고객을 위한 실시간 개인화 등을 통해 촉진됩니다.

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대화형 AI의 일반적인 사용 사례

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옴니 채널 경험

• 채널을 서로 통합하여 고객이 일관된 지원을 받을 수 있도록 합니다.

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셀프 서비스

• 고객이 언제 어디서나 필요한 작업을 비용 효율적인 방식으로 완료할 수 있도록 지원합니다.

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실시간 개인화

• 고객 상황과 니즈에 따라 실시간으로 개인화된 상품, 서비스, 오퍼, 콘텐츠를 제공하여 차별화된 경험을 제공합니다.

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감정 분석

• 브랜드, 제품 또는 서비스의 사회적 정서를 이해하기 위해 여러 채널에서 감정을 식별, 검증 및 추출합니다.

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자동 지식 기반 및 콘텐츠 생성

• 가장 관련성이 높은 데이터 인사이트를 파악하여 각 사용자를 위한 맞춤형 콘텐츠를 자동으로 생성하고 직원에게 서비스 추천을 제공합니다.

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영업 리드 예측

• 내부 및 외부 데이터를 기반으로 사용자의 전환 가능성을 점수화하여 영업팀이 리드의 우선순위를 정할 수 있도록 지원합니다.

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대화형 인터페이스

• 사용자가 음성 또는 텍스트로 기계와 자연스럽게 대화할 수 있도록 지원

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사용 방법

디지털 어시스턴트는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 고객 대화를 모니터링하고 교환을 지원하기 위한 콘텐츠를 추천합니다. 또한 고객의 질문에 직접 답변함으로써 고객과 독립적으로 대화에서 직접 고객 서비스를 지원할 수도 있습니다. 적절한 대화형 AI 학습과 철저한 통합을 통해 디지털 비서는 원활하고 원활한 고객 경험을 제공합니다.

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머신 러닝 알고리즘이 생성되고 디지털 어시스턴트의 기본 프레임워크가 구축되면 개발자는 의도 감지를 통합합니다. 의도 감지는 시간이나 반품과 같이 고객이 입력한 일반적인 키워드를 특정 응답에 연결하여 사람과 상호 작용할 때 사용할 표준 교환을 설정합니다. 실제로 이를 통해 고객을 신속하게 라우팅하여 지연과 불만을 최소화할 수 있습니다.

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이제 사용 사례를 더 잘 이해했으니 대화형 AI가 지원하는 가장 보편적인 조직 성과와 연결해 보겠습니다:

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고객 확보 개선

• 고객이 언제 어디서나 쉽게 정보를 찾고 구매할 수 있도록 지원합니다.
• 고객의 니즈를 충족할 수 있는 맞춤형 상품, 추천 및 콘텐츠 제공
• 차선책 제안을 통해 상담원에게 의사 결정 지원 제공
• 신속한 확장 및 축소를 통해 항상 새로운 고객에게 비용 효율적인 방식으로 서비스 제공

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고객 이탈 감소

• 고객이 원할 때 언제든지 문제 해결에 필요한 지원을 제공하여 고객 만족도 향상
• 직원에게 고객의 감정에 대한 인사이트를 제공하여 차선책을 추천할 수 있는 정보 제공

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고객당 매출 증대

• 기본적인 일상적인 고객 응대는 디지털 어시스턴트가 수행하므로 직원은 제품이나 서비스를 판매할 수 있는 역량을 확보할 수 있습니다.
• 고객의 선호도와 자극을 수집, 분석 및 조치하여 맞춤형 제품, 오퍼링 및 프로모션을 설계합니다.

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서비스 비용 절감

• 대화형 AI 지원 채널로 전환된 고객 채널 상호작용에 따른 비용 절감 기회
• 짧은 투자 회수 기간과 낮은 통합 비용 및 높은 잠재적 ROI
• 고객이 디지털 어시스턴트를 사용함에 따라 알고리즘이 유기적으로 학습되어 비용 효율적인 지속적인 개선이 가능합니다.

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직원 만족도 향상

• 기본적인 일상 업무는 AI 기반 디지털 비서가 자동으로 완료하므로 직원들은 보다 가치 있고 의미 있는 업무를 수행할 수 있습니다.
• 직원에게 고객을 가장 잘 지원하는 방법에 대한 디지털 어시스턴트의 지원 제공
• 영업 리드 추천을 직원과 공유하여 영업 목표를 더 잘 달성할 수 있도록 지원하세요.

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순 프로모터 점수 높이기

• 기업은 대화형 AI를 사용하여 일관되고 우수한 품질의 경험을 효과적으로 제공함으로써 순추천고객수(NPS)를 높일 수 있습니다.

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판매 전환율 증가

• 기업은 대화형 AI를 사용하여 영업 프로세스에서 잠재 고객을 교육하고 정보를 제공하면 전환율을 크게 높일 수 있습니다.

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의 도입이 chatbots 과 인공 지능의 도입이 빠르게 증가하고 있습니다. Accenture에 따르면 설문조사에 참여한 임원 중 60%가 애프터서비스, 고객 서비스 및 소셜 미디어에 챗봇( chatbots )을 도입할 계획이라고 합니다. 챗봇 분야에서 큰 움직임을 예상하는 조직은 액센츄어뿐만이 아닙니다. Space: 인사이트가 풍부한 챗봇 통계를 확인해 보세요. 언뜻 보기에 챗봇 기술과 AI 지원 대화 인터페이스는 매우 유사해 보입니다. 하지만 그 속을 들여다보면 이보다 더 큰 차이가 있을 수 없습니다. 지속적인 개선과 최종 고객 경험은 결코 같은 수준이 아닙니다.

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겉으로 보기에는 이렇게 보일지 모르지만 이 두 기술은 서로 상충되는 것이 아닙니다. 대화형 AI는 chatbots 에서 발전하고 있으며 의심할 여지없이 더 발전했지만 chatbots 은 특정 요구 사항과 작업을 계속 수행할 것입니다. 자연어를 학습하고 이해함에 따라 대화형 AI는 진화하고 더욱 정교해질 것입니다. 그러나 두 솔루션에 대한 수요가 향후 수십 년 동안 급증할 것임은 분명합니다. 소비자의 69%는 빠른 작업을 위해 chatbots 을 선호하며, 소비자의 70%는 의료 서비스 제공자, 상점 또는 은행 방문을 가상 대화형 인공지능 비서로 대체할 의향이 있습니다.