요즘은 누구나 고객 서비스 챗봇을 사용하고 있습니다. 비용 효율적이고 확장 가능하며 연중무휴 24시간 이용 가능하고 사용자 지정이 가능하며 고객 만족도를 높일 수 있기 때문입니다.
AI 챗봇 구축 플랫폼을 찾고 있거나 고객 서비스 챗봇의 이점이 궁금하신 분들을 위해 AI 지원 서비스에 대해 알아야 할 모든 것을 설명하는 가이드를 준비했습니다.
고객 서비스 챗봇이란 무엇인가요?
고객 서비스 챗봇은 사람과의 상호작용을 모방한 소프트웨어 애플리케이션입니다. 챗봇은 회사 채널 전반에서 질문에 답변하고 정보를 제공합니다.
고객 서비스 chatbots 는 보통 AI chatbots 입니다. 인공 지능(AI)과 자연어 이해(NLU)를 사용하여 고객과 원활하게 소통합니다.
웹 사이트, 텍스트, 다음과 같은 소셜 애플리케이션 등 다양한 채널에 배포할 수 있습니다. WhatsApp, Facebook Messenger, Telegram, 및 Webchat 와 같은 소셜 애플리케이션에 배포할 수 있습니다.
다국적 기업이나 대규모 고객 기반을 보유한 모든 기업에게 인공지능( chatbots )은 고객 만족도를 유지하기 위한 필수 요소입니다.
고객 서비스의 10가지 이점 chatbots
연중무휴 24시간 가용성
챗봇은 사람과 달리 연중무휴 24시간 운영됩니다. 연중무휴 24시간 지원은 실시간 상담원의 경우 비용이 많이 들지만 chatbots 의 자동 기능인 봇은 빠른 답변을 제공하고 동시에 여러 고객에게 서비스를 제공하여 대기 시간을 단축할 수 있습니다.
고객사 중 한 곳을 예로 들어보겠습니다. 이 회사는 주요 고객 관계 관리 시스템에 분석 및 지원 서비스를 제공하는 회사 X라고 합니다. 회사 X의 최고 서비스 중 하나는 연중무휴 24시간 기술 지원입니다.
하지만 이 CRM의 중소기업 고객 중 10% 이상이 이 회사의 고객일 정도로 시장이 컸습니다. 가장 인기 있는 기능을 실행하는 것은 수익을 갉아먹는 일이었습니다.
회사 X는 기술 지원 프로세스를 부분적으로 자동화하기 위해 Botpress 챗봇을 배포했습니다. 이제 모든 지원 요청은 자체적으로 대화를 해결할 수 있는 챗봇으로 시작됩니다. 요청이 매우 구체적이거나 VIP 고객의 요청인 경우에는 인간 지원팀의 도움을 받을 수 있습니다.
사내 솔루션에서 Botpress 로 전환한 후, 이 회사는 상담원으로부터 500% 더 많은 채팅을 전환할 수 있었습니다. 이 봇은 고도로 기술적인 SaaS 제품에 대한 모든 지원 문의의 30% 이상을 처음부터 끝까지 처리합니다.
또한 서비스 팀이 가장 복잡한 질문과 중요한 고객 계정을 처리할 수 있게 되면서 고객과의 관계가 그 어느 때보다 좋아졌습니다.
연중무휴 24시간 지원을 제공할 수 있다는 것은 경쟁사보다 큰 장점입니다. 글로벌 환경에서 기업은 24시간 지원을 제공할 수 있는 역량을 갖추어야 합니다. AI chatbots 는 연중무휴 24시간 지원을 위한 간편하고 저렴한 솔루션입니다.
2. 확장성
고객 서비스 chatbots 를 통해 기업은 규모와 채널 간 두 가지 방식으로 확장할 수 있습니다.
고객 상담원이 1분에 받을 수 있는 지원 전화의 수는 한정되어 있으며, 한 번에 한 통화만 받을 수 있습니다. AI 챗봇은 많은 수의 고객 서비스 문의를 동시에 처리할 수 있습니다. 확장을 원하는 기업에게는 고객 서비스용 챗봇이 필요합니다.
Chatbots 은 라이브 상담원보다 훨씬 더 효율적으로 여러 플랫폼에 걸쳐 확장할 수 있습니다. 챗봇은 웹페이지에서 실행할 수 있습니다, WhatsApp와 Facebook Messenger 에서 동시에 실행할 수 있습니다. 고객의 커뮤니케이션 선호도에 따라 AI 챗봇은 웹페이지 또는 메시징 플랫폼을 통해 고객과 상호작용할 수 있습니다.
고객 서비스 프로세스는 더 이상 전화 통화와 웹사이트와 같은 과거의 채널에 국한되지 않습니다. 고객 경험을 중심에 두고 싶다면 채널 전반으로 확장하는 것이 사용자 여정을 개선하는 쉬운 방법입니다.
3. 비용 절감
Chatbots 는 기업이 지원 비용을 늘리지 않고도 운영을 확장할 수 있도록 지원합니다. 비용 효율성이라는 점이 가장 큰 장점 중 하나입니다.
인간 상담원과 동일한 가용성과 서비스 품질을 확보하기 위해 기업은 비용을 지불해야 합니다:
- 시간당 인건비
- 초과 근무 또는 비정기 근무 수당
- 상담원 교육
- 채용 및 이직 비용
챗봇을 사용하면 위의 비용을 거의 100% 절감할 수 있습니다. 고객 서비스 chatbots 는 보통 월 단위로 지불합니다. 가격은 챗봇 소프트웨어와 AI 챗봇의 규모에 따라 달라집니다.
챗봇의 또 다른 가격은 AI 지출입니다. 챗봇에 AI 기능을 부여하면 챗봇을 구동하는 대규모 언어 모델(LLMs)을 사용하는 데 약간의 비용을 지불해야 합니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4 Turbo에서 실행되는 AI 봇이 있는 경우 챗봇에 입력되는 토큰(단어 또는 하위 단어) 백만 개당 10.00달러( USD )를 지불해야 합니다.
대부분의 챗봇 소프트웨어 회사는 AI 지출에 대해 추가 비용을 청구하지만 Botpress 은 추가 비용 없이 LLM 액세스 권한을 제공합니다. 챗봇에 GPT-4 Turbo를 사용하는 경우, OpenAI 에서 챗봇을 실행하는 데 청구하는 것과 동일한 입력 토큰 백만 개당 10달러를 청구합니다.
챗봇의 비용은 완전한 인간 인력보다 훨씬 더 예측 가능합니다. 모든 교육이 사전에 제공되며 인력 이직이 전혀 없습니다. 챗봇은 추가 비용 없이 일관성을 유지합니다.
4. 더 빠른 지원 속도
마지막으로 은행이나 정부 기관에 전화를 걸었을 때를 떠올려 보세요. 고객 지원을 받기 위해 기다리는 과정은 매우 불만스럽고 고통스러울 정도로 긴 과정으로 악명이 높습니다.
AI 챗봇의 가장 큰 장점 중 하나는 즉각적인 응답 능력입니다. Chatbots 대기 시간을 크게 줄여 모든 사용자에게 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
대부분의 지원 시나리오에서 AI 챗봇은 거의 즉각적으로 고객에게 응답할 수 있습니다.
인간은 기다리는 것을 싫어합니다. 엘리베이터 로비의 거울부터 웹페이지의 로딩 바까지, 기다리는 시간이 더 빨리 지나가는 것처럼 느끼게 하는 다양한 전략을 고안해냈습니다.
대기 시간을 줄이면 고객이 지원 문의를 시작할 때 긍정적인 마음 상태를 유지할 수 있어 결국 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
5. 일관된 서비스
서비스 팀은 교육 과정을 거치지만 사람은 실수를 저지르기 쉽습니다. 비정상적인 시나리오에 직면하면 가장 관련성이 높은 정책을 잊어버리기 쉽습니다.
또 다른 주요 차이점은 Chatbots 나쁜 날은 없습니다. 잠을 제대로 못 잤고 참조 번호를 찾을 수 없는 고객과 통화를 하다 보면 최고의 고객 서비스에서 평범한 고객 서비스로 전락하기 쉽습니다.
하지만 chatbots 에서는 24시간 내내 쾌활한 페르소나로 정보를 추적할 수 있습니다.
챗봇과 대화하여 문의를 해결하는 고객은 다양한 라이브 상담원과 대화하는 고객보다 훨씬 더 일관된 지원을 받을 수 있습니다. AI 고객 서비스 챗봇은 고객 문의가 매번 일관된 방식으로 처리되도록 보장합니다.
6. 비동기 통신
Chatbots 는 비동기 통신을 처리할 수 있습니다. 즉, 고객이 멀티태스킹을 훨씬 쉽게 할 수 있습니다. 이는 실시간 상담원이나 챗봇의 시간을 낭비하지 않고 고객의 속도에 맞춰 쿼리를 해결할 수 있어 동기식 대화보다 더 편리한 모드입니다.
어떤 고객 문의는 다른 고객 문의보다 시간이 오래 걸립니다. 일반적으로 고객 지원 통화는 두 명의 직원이 실시간 문제를 해결하는 것으로 생각하지만, 문제 해결을 고려하면 통화 시간이 길어질 수 있습니다.
어떤 고객이 어떤 시도를 해도 프린터에서 닭 사진만 인쇄된다는 사실을 알게 되면 프린터 회사의 고객 서비스 라인에 전화할 수 있습니다.
실시간 상담원이 일련의 문제 해결 작업을 시도해 보도록 요청할 것입니다: 전원을 껐다가 2분 정도 기다렸다가 다시 켰는가? 프린터가 올바른 Wi-Fi 네트워크에 연결되어 있는가? 잉크 트레이를 열어 이상 유무를 확인했는가? 최신 드라이버를 설치했나요?
실시간 상담원은 한 번에 한 통화만 처리할 수 있으므로 프린터 한 대의 문제 해결에 한 시간 내내 시간을 할애해야 합니다.
하지만 봇에게는 지원 상호작용의 길이가 중요하지 않습니다. 봇은 한 가지 작업에만 매달리지 않습니다. 고객이 프린터를 끄고, 위층에 있는 아기를 확인하고, 와이파이 연결 상태를 확인하고, 건조기에서 빨래를 꺼내고자 하는 경우 지원 챗봇이 시간을 낭비할 필요가 없습니다.
7. 고객 셀프 서비스
chatbots 덕분에 기업은 손 하나 까딱하지 않고도 고객에게 상품, 서비스, 도움을 제공할 수 있습니다.
디지털 셀프 서비스 시대에 고객 지원팀과 거의 구별할 수 없는 고객 경험을 제공하는 동시에 여러 고객 문의를 한 번에 처리할 수 있는 chatbots .
젊은 세대는 마트에서 셀프 계산대에서부터 앱을 통한 음식 배달 주문에 이르기까지 셀프 서비스 옵션에 대한 선호도를 분명히 드러내고 있습니다. 고객이 지원 상담원과의 연락을 선호하는 방식을 파악하는 것은 고객 컨텍스트의 모범이 됩니다. 대화형 AI를 사용하면 변화하는 커뮤니케이션 선호도를 반영한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
8. 다국어 지원
100개 이상의 언어를 구사하는 고객 서비스 상담원을 고용하는 데 드는 비용을 상상해 보세요. 하지만 AI 챗봇을 사용하면 다국어 지원은 추가 비용이 들지 않습니다(적어도 Botpress 와 같은 플랫폼에서는).
AI chatbots 는 고객 서비스 담당자가 할 수 없는 방식으로 다국어 지원을 제공합니다. 전 세계로 진출하고자 하는 기업이나 인도, 미국 등 다양한 언어 인구가 있는 지역의 경우, 만족스러운 고객 서비스 상호작용을 위해서는 AI chatbots 가 필수입니다.
9. 통합 기능
인간의 두뇌와 달리 chatbots 는 회사별 데이터베이스 및 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
다재다능한 AI 소프트웨어는 회사 지식 베이스에 원활한 통합을 제공합니다. 예를 들어 Botpress 사용자는 문서, 표 또는 전체 URL에 연결할 수 있습니다.
의류 매장에서 상품을 판매하는 경우 챗봇을 재고 상품 인벤토리에 연결할 수 있습니다. 제품이나 서비스를 판매하는 경우에는 CRM(고객 관계 관리) 시스템에 챗봇을 연결할 수 있습니다.
상담원이 관련 정보를 찾기 위해 데이터베이스를 수동으로 확인해야 하는 반면, 챗봇은 고객을 위해 자동으로 정보를 검색할 수 있습니다. 데이터베이스가 업데이트되기만 하면 즉각적이고 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.
또한 통합을 통해 고객은 Slack, SMS 또는 Whatsapp 과 같은 다양한 채널에서 도움말에 액세스할 수 있습니다. 챗봇은 고객에게 더 다양한 지원 옵션을 제공하여 접근 편의성을 높입니다.
10. 자동 분석
실시간 상담원은 고객 지원 통화에서 주요 정보를 녹음해야 하는 경우도 있습니다. 제품 학습에 가장 어려움을 겪는 인구 통계는 무엇인가요? 어떤 서비스에 대한 외부 불만이 가장 많은가요?
탑재된 챗봇 소프트웨어를 사용하는 경우 인공지능 챗봇은 고객 지원 상호작용에 대한 고급 분석 기능을 제공합니다. 또한 사용자 피드백을 직접 받을 수 있으므로 고객의 선호도를 파악하고 약간의 조정만으로 모든 챗봇 상호작용을 개선할 수 있습니다.
고객 서비스 챗봇은 어떻게 만들 수 있나요?
고객 서비스 챗봇을 만드는 가장 신뢰할 수 있는 방법은 챗봇 구축 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이 소프트웨어를 사용하면 챗봇을 쉽게 만들고 배포할 수 있습니다.
올바른 플랫폼을 사용하면 chatbots 쉽게 구축하고, 다른 시스템과 통합하고, 모니터링할 수 있습니다. 챗봇 구축 소프트웨어에는 대화형 AI를 더 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 기능이 탑재되어 있습니다.
필요에 따라 선택할 수 있는 다양한 플랫폼이 있으며, 여기에서 상위 9개의 AI 챗봇 플랫폼을 확인할 수 있습니다.
고객 지원 챗봇은 어떻게 선택하나요?
필요와 능력에 따라 인공지능 고객 서비스 챗봇을 선택해야 합니다. 옵션은 코드가 없는 챗봇 빌더부터 처음부터 직접 만드는 것까지 다양합니다.
챗봇 도입을 고려하는 기업은 챗봇 솔루션의 경제적 영향을 평가해야 합니다. 또한 챗봇이 기존 시스템 및 프로세스와 통합될지 여부와 통합 방법도 고려해야 합니다.
고객 서비스 챗봇 구현하기
효과적인 챗봇을 만들려면 기업은 챗봇이 기업에 고유하고 특정 요구 사항을 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있는지 확인해야 합니다.
사용자 지정
가치 있는 모든 챗봇은 해당 챗봇이 대표하는 회사에 맞게 맞춤화됩니다.
봇은 그래야 합니다:
- 데이터베이스와 통합하여 정확한 회사별 정보를 제공하세요.
- 고객과의 주요 커뮤니케이션 채널을 포함하여 여러 채널에 배포할 수 있습니다.
- 정보 제공, 친근함, 캐주얼, 전문성 등 일관된 어조로 소통하세요.
통합 및 채널
강력한 봇 구축 소프트웨어를 사용하면 AI 챗봇을 영업 카탈로그, 인사 정책 문서, 기타 회사별 데이터와 같은 다른 시스템과 통합할 수 있습니다.
전부는 아니더라도 대부분의 일상적인 작업에는 회사 정보 검색이 포함되므로 이러한 기능이 중요합니다. 챗봇 통합 가이드( Botpress )를 참조하세요.
개인정보 보호 및 보안
일부 chatbots 는 개인 고객 데이터를 처리하기 위해 만들어졌습니다. AI 챗봇이 생일, 비밀번호 또는 기타 개인 정보와 같은 민감한 정보를 처리하는 경우 개인정보 보호 및 보안 규정을 최신 상태로 유지해야 합니다.
외부 플랫폼을 사용하지 않는 경우 챗봇 개발자가 해당 규정을 이해하고 있는지 확인해야 합니다. 이는 전 세계 어디에 있는지에 따라 달라질 수 있습니다.
또한 시스템을 구축하고 안전한 데이터 저장 및 전송을 허용해야 합니다. 챗봇이 민감한 정보를 처리하는 경우 개발자는 저장과 전송 모두에 강력한 암호화를 구현해야 합니다. 이는 승인되지 않은 소스로부터 데이터를 보호하기 위한 것으로, 데이터가 암호화되면 누군가 데이터에 액세스하더라도 데이터를 읽을 수 없습니다.
최고의 고객 서비스 챗봇은 무엇인가요?
최고의 고객 서비스 챗봇은 요구 사항, 비즈니스 모델, 개발자의 역량에 따라 달라집니다.
챗봇의 기능은 복잡성에 따라 결정됩니다. 정보를 제공하도록 설계된 챗봇은 고객 문의를 해결할 때 미리 기록된 데이터에만 액세스할 수 있습니다. 반면, 더 강력한 챗봇은 방대한 양의 데이터를 읽고 NLP 기술을 사용하여 유동적이고 포괄적인 답변을 제공할 수 있습니다.
챗봇의 디자인은 챗봇을 설계하는 데 사용된 기술 플랫폼만큼이나 중요합니다. 간결하고 직관적이며 잘 디자인된 챗봇은 잘못 디자인된 복잡한 챗봇보다 훨씬 더 잘 작동합니다. 챗봇은 대부분의 고객 상호작용을 처리할 책임이 있으므로 가능한 한 세련되게 디자인하는 것이 중요합니다.
고객 서비스의 예 chatbots
Apple
최적
도미노 피자
H&M
고객 서비스 챗봇은 어떻게 작동하나요?
자연어 처리
자연어 처리(NLP) 는 자연어를 통한 컴퓨터와 인간 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 AI의 한 측면입니다.
NLP의 목표는 인간의 언어를 의미 있는 이해와 응답을 제공할 수 있는 방식으로 처리하는 것입니다.
이를 수행하는 한 가지 방법은 구문 분석을 통해 자연어가 문법 규칙에 어떻게 부합하는지 평가하는 것입니다. AI 용어에 익숙하다면 토큰화, 품사 태깅 및 구문 분석이 여기에 포함됩니다.
NLP에는 문장의 의미와 문장의 의도된 효과를 파악하는 의미론과 실용론도 포함됩니다. 예를 들어, 의미론을 이해하면 챗봇은 고객이 "문제가 있어요"라고 말하면 문제가 있다는 뜻이라는 것을 알 수 있습니다.
프래그머틱스를 통해 챗봇은 "저는"으로 문장을 시작하는 고객이 무슨 말을 하는지 불확실하다는 것을 알 수 있습니다. 챗봇은 고객이 단순히 사실을 말하는 것이 아니라 확인과 도움을 찾고 있다는 것을 알 수 있습니다.
인공 지능
누구나 알고 있는 용어이지만 그 뜻은 무엇일까요? 인공 지능(AI)은 지능적인 인간의 행동을 모방하는 기계의 능력을 말합니다.
여기에는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 알고리즘과 시스템을 만드는 것이 포함됩니다. 이 중 가장 중요한 것은 추론, 과거 경험으로부터의 학습, 의사 결정, 언어 이해 등입니다.
머신 러닝
머신러닝(ML)은 사람의 개입을 최소화하면서 데이터로부터 학습하고, 패턴을 식별하고, 의사 결정을 내릴 수 있는 시스템을 구축하는 데 초점을 맞춘 AI의 하위 집합입니다. 머신러닝은 시스템이 데이터로부터 학습하고 패턴을 식별하며 의사 결정을 내릴 수 있다는 아이디어에 기반합니다.
ML에는 다음과 같은 여러 유형이 있습니다:
- 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용하므로 데이터에 이미 정답이 태그가 지정되어 있습니다. 모델은 입력 데이터로부터 출력을 예측하는 방법을 학습합니다.
- 비지도 학습은 데이터에 레이블이 지정되지 않았기 때문에 시스템이 데이터 자체에서 패턴과 구조를 학습하려고 시도합니다.
- 강화 학습은 알고리즘이 자신의 행동에 대해 받는 보상을 최대화하여 작업을 수행하는 방법을 학습하는 것으로, 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습하는 것입니다.
- 반지도 학습은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 사용합니다.
- AI의 유행어인 딥러닝은 여러 계층으로 이루어진 신경망을 포함하는 특별한 형태의 머신러닝입니다. 특히 복잡한 패턴의 데이터(이미지, 사운드 등)를 처리하는 데 효과적입니다.
인간 에이전트는 어떤가요?
일반적인 생각과는 달리 인공지능 고객 서비스( chatbots )는 사람의 지원을 대체하기 위한 것이 아닙니다. AI 챗봇은 고객 경험 팀이 더 중요하거나 복잡한 고객 질문에 우선순위를 정할 수 있도록 시간을 확보할 수 있습니다.
잘 구현된 AI 챗봇은 고객의 질문에 사람의 개입이 필요한 경우 항상 실시간 상담원에게 연결할 수 있는 옵션이 있습니다.
고객 서비스용 인공지능 chatbots 은 고객 서비스 팀을 대체하지는 않습니다. 하지만 기업이 일상적인 작업을 자동화하고, 운영을 확장하며, 고객 여정을 간소화할 수 있도록 도와줍니다.
상담원이 낮은 수준의 고객 문의에서 벗어나면 더 가치 있는 비즈니스 프로세스에 시간을 할애할 수 있습니다. 예를 들어 실시간 채팅 소프트웨어를 도입한 기업은 고객 지원 상담원의 여분의 시간을 영업팀에 가치를 더하는 데 사용할 수 있습니다.
고객 서비스에는 어떤 유형이 있나요 chatbots?
AI 기반 Chatbots
요즘 대부분의 고객 서비스( chatbots )는 AI를 기반으로 합니다. 머신 러닝과 자연어 처리를 사용하여 고객의 질문에 유연하게 답변합니다.
인공지능 덕분에 복잡한 상호작용을 처리하고, 시간이 지남에 따라 적응하고 학습하며, 고객에게 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 최근에 챗봇과 상호작용한 적이 있다면 거의 틀림없이 인공지능 챗봇이었을 것입니다.
이러한 chatbots 은 인간과 같은 대화에 참여하고, 지식 기반(회사 제품 또는 규정 등)에 연결하며, 고객과의 상호 작용을 유용한 방식으로 처리할 수 있습니다.
규칙 기반 Chatbots
과거의 단순한 chatbots 이라고 하면 보통 규칙 기반 챗봇을 떠올리기 마련입니다.
규칙 기반 챗봇은 미리 정의된 규칙 세트에 따라 작동합니다. 챗봇은 이해하도록 설계된 특정 질문에 대해서만 응답할 수 있습니다. '만약-그렇다면' 프로그래밍에 기반한 간단한 논리를 따릅니다.
기본적인 쿼리는 처리할 수 있지만 사전 정의된 지식창고 외의 질문에는 의미 있는 답변을 제공하지 못하기 때문에 그 범위가 매우 제한적입니다. 특정하고 변경할 수 없는 답변을 제공하도록 프로그래밍되어 있기 때문에 답변은 항상 예측 가능합니다.
가장 중요한 것은 규칙 기반 chatbots 은 이전 상호작용을 통해 학습하지 않는다는 점입니다. 수동 업데이트 없이는 질문을 이해하거나 고객 불만을 처리하는 능력을 향상시킬 수 없습니다.
FAQ 페이지와 유사한 기능을 하는 챗봇을 원한다면 규칙 기반 챗봇이 가장 좋습니다. 이러한 종류의 봇은 고객 컨텍스트를 이해하거나 고품질의 고객 상호작용을 제공할 수 없습니다.
고객 서비스 chatbots 가 인기 있는 이유는 무엇인가요?
1. 더 나은 기술
처리 능력과 알고리즘의 발전과 데이터 가용성의 증가로 음성 인식 및 자연어 이해(NLU)가 향상되었습니다. 이에 따라 인공지능( chatbots )이 일상적인 음성으로 특정 유형의 질문에 답할 수 있게 되었습니다.
오늘날 기업은 고객 서비스 플랫폼을 설정하여 상담원과의 상호 작용 없이도 단순하고 반복적인 질문에 쉽게 응답할 수 있습니다. 이러한 질문이 헬프 데스크 문의의 대부분을 차지하기 때문에 답변을 자동화하면 기업은 더 짧은 시간에 더 많은 고객과 소통할 수 있습니다. 헬프 봇이 모든 고객을 맞이하여 사용자 경험을 간소화할 수 있습니다.
2. 비용 효율성 향상
AI chatbots 는 인바운드 쿼리의 상당 부분을 처리할 수 있습니다. 최대 70%의 쿼리를 챗봇만으로 해결할 수 있는 것으로 추정됩니다. 콜센터는 인시던트당 운영 비용을 쉽게 추정할 수 있는 정보를 가지고 있기 때문에 챗봇 도입에 따른 투자 수익률을 쉽게 계산할 수 있습니다. 따라서 고객 지원( chatbots )의 스폰서가 프로젝트에 대한 승인을 훨씬 쉽게 받을 수 있습니다.
고객 서비스 봇의 경제적 이점은 분명합니다. 덜 분명한 것은 이것이 최종 고객에게 더 나은 서비스로 이어지는 이유입니다. 한 가지 답은 고객 서비스 담당자가 반복적인 문의를 봇이 대신 처리해 주면 더 복잡한 문의를 처리할 수 있는 시간이 늘어날 수 있다는 것입니다.
가상 채팅 도우미를 도입하는 기업은 대부분 인간 상담원의 인력을 동일한 수준으로 유지하면서 챗봇을 사용하여 수요를 확장할 수 있을 것으로 기대합니다. 이는 경제적 관점에서는 합리적이지만, 어느 시점이 되면 상담원이 특정 유형의 쿼리에 할애할 수 있는 시간이 다시 한계에 도달한다는 것을 의미합니다.
챗봇 도입 후 고객 만족도의 실질적인 차이는 고객이 채팅을 통해 고객 서비스 상담원에게 쉽게 접근할 수 있다는 점입니다. 고객은 전화로 문의할 필요 없이 채팅을 통해 즉각적으로 도움을 받을 수 있습니다. 물론 챗봇을 잘못 구현하여 고객 경험이 좋지 않은 경우도 있었습니다. 예를 들어, 잘못 설계된 고객 서비스 챗봇은 너무 많은 주제를 다루도록 설계되었습니다. 또한 문제가 발생했을 때 인간에게 신속하게 에스컬레이션할 수 있는 방법이 없을 수도 있습니다.
3. 간편한 설정
챗봇 구축 소프트웨어를 사용하는 경우 첫날부터 챗봇을 사용할 수 있습니다. chatbots 고객 서비스용 챗봇이 일반화되기 전에는 개발자가 처음부터 봇을 구축해야 했습니다.
하지만 다양한 챗봇 빌더가 있으므로 코딩을 처음 접하든 개발자 팀이 있든 상관없이 쉽게 봇을 구현할 수 있습니다.
간단한 것부터 고급까지 Chatbots
고객 서비스 chatbots 대화형 AI와 데이터베이스 통합을 사용하여 정보를 제공하고 고객 문의에 답변합니다.
AI 고객 서비스에는 다양한 유형이 있습니다 chatbots. 각기 다른 방식으로 업무를 처리합니다. 일부 봇은 정보를 제공하도록 설계된 반면 다른 봇은 고객을 위해 작업을 수행합니다. 어쨌든 대부분의 봇 유형은 내부 및 외부 시스템과 통합되어야 유용하게 사용할 수 있습니다.
가장 간단한 챗봇 클래스는 FAQ 챗봇입니다. 이 챗봇 솔루션은 정보를 제공하며 내부 또는 타사 시스템과의 통합이 필요하지 않습니다. 이 챗봇의 가장 단순한 버전은 정적 정보만 제공합니다. 그러나 보다 복잡한 FAQ chatbots 는 특히 다른 시스템에서 정보를 검색할 수 있는 경우 동적 정보를 제공할 수 있습니다. 일반적으로 FAQ 봇은 설정이 매우 간단합니다.
고급 AI 고객 서비스에서는 다음과 같은 기능을 구현할 수 있습니다:
루프 속의 인간
이는 봇이 스스로 응답할 수 없는 경우 인간 고객 서비스 상담원에게 문의를 에스컬레이션하는 기능입니다. 이 기능은 그 자체로도 유용할 뿐만 아니라 챗봇 디자이너가 비효율적인 봇으로 인한 고객 불만을 최소화할 수 있게 해줍니다.
고객 서비스 팀은 가장 일반적인 쿼리는 봇에 맡기고 더 복잡한 쿼리는 봇이 처리하도록 할 수 있습니다. 또한 학습 구현을 통해 봇은 처리하지 못한 쿼리를 학습하여 향후 동일한 질문에 대해 더 나은 평가를 내릴 수 있습니다. AI 고객 서비스 chatbots 에는 사람이 일부 지원하는 기능이 있는 경향이 있습니다. 즉, 고객 지원팀은 에스컬레이션된 쿼리에 응답할 수 있는 백엔드에 액세스할 수 있는 방법이 있습니다.
학습
머신러닝은 소프트웨어 애플리케이션이 의미 있는 방식으로 정보를 처리하도록 돕기 위해 개발된 AI의 일부입니다. 이 역량을 통해 인공지능( chatbots )은 고객과의 상호작용을 통해 학습하고 다른 사람의 입력 없이도 고객 서비스 성과를 개선할 수 있습니다.
사용자 지정 대화 흐름
고객이 챗봇이 쿼리를 처리할 수 있는 충분한 정보를 제공하지 않는 경우가 많습니다. 이러한 경우 봇은 사용자 지정 대화 플로우를 사용하여 솔루션을 제공하는 데 필요한 정보를 요청할 수 있습니다.
통합
쿼리를 처리할 때 AI chatbots 는 여러 내부 또는 타사 시스템과 정보를 주고받을 수 있습니다. Chatbots 는 사용자에게 여러 시스템에 대한 친숙한 인터페이스를 제공할 수 있습니다.
원활한 통합은 챗봇 소프트웨어 플랫폼의 핵심 판매 포인트입니다. 챗봇이 데이터베이스에서 정보를 검색할 수 있으면 고객 요청에 더 잘 대응할 수 있습니다.
컨텍스트
사용자 세부 정보, 디바이스, 이전 커뮤니케이션, 다른 시스템에서 활용된 데이터 등의 정보는 봇이 더 나은 결정을 내리는 데 필요한 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 봇 디자이너는 이 데이터를 사용하여 대화 흐름을 수동으로 설계할 수 있습니다. 마찬가지로 AI는 적절한 맥락에서 무엇을 하거나 말할지 학습할 수 있습니다.
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챗봇은 현재 진행 중인 대화에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 디지털 위젯, 화면의 그래픽 또는 이와 유사한 상호 작용을 생성할 수 있습니다. 이를 위해 내부 또는 타사 시스템과 통신할 수 있습니다.
최고의 인공지능 고객 서비스 chatbots 에는 위에서 언급한 몇 가지 기능이 있습니다. 이들은 모든 고객 문의에 유용하게 응답할 확률이 매우 높은 좁은 주제 영역에서 작동합니다. 이러한 방식으로 최고의 고객 서비스 경험을 제공할 수 있습니다.
고객 서비스 개선 방법
고객 서비스용 인공지능 chatbots 이 배포되면 고객 서비스 프로세스가 달라집니다. chatbots 의 응답 시간은 즉각적이기 때문에 기업은 순수 인력으로는 불가능했던 새로운 프로세스를 도입할 수 있습니다. AI chatbots 는 고객과 상담원 모두에게 유용한 고객 서비스 도구입니다.
예를 들어, 전화로 고객과 상담하는 항공사의 상담원은 예약 시스템을 로딩하는 대신 챗봇을 통해 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 고객이 챗봇에게 "마지막 예약으로 연결해줘"라고 요청하기만 하면 챗봇은 올바른 화면을 보여주거나 상담원에게 요청된 정보를 제공할 수 있습니다. 향후에는 상담원과 고객 모두 채팅 소프트웨어 솔루션을 사용하여 예약 시스템과 상호 작용하고 결과를 확인할 수 있습니다.
고객 서비스의 미래 Chatbots
AI 고객 서비스는 점점 더 보편화되고 있습니다. 기술 발전의 빠른 속도와 저비용의 글로벌 고객 서비스에 대한 요구가 증가함에 따라 고객 서비스 chatbots 가 고객 지원의 현주소가 되고 있습니다.
점점 더 좋아지는 AI
OpenAI, Microsoft, Google과 같은 기업들이 인공지능의 한계를 뛰어넘기 위한 경쟁을 계속하면서 챗봇의 기술은 매달 향상되고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLMs)이 더 많은 기능, 멀티모달리티 및 속도를 추가함에 따라 지원 봇의 기능도 확장되고 있습니다.
몇 년 후, 90년대와 2000년대 규칙 기반 웹사이트( chatbots )를 바라보는 것과 같은 방식으로 오늘날의 웹사이트( chatbots )를 돌아보게 될 것입니다.
더 많은 실제 사용 사례
챗봇이 보편화됨에 따라 챗봇을 활용한 사례 연구도 더욱 늘어날 것입니다. 이커머스에서는 챗봇을 사용하는 것이 일반적이지만, 아직 많은 업계에서 고객 서비스 챗봇을 완전히 수용하지 못하고 있습니다.
더 많은 기업이 AI 고객 서비스( chatbots)를 사용함에 따라 고객 만족도를 높일 수 있는 독특하고 역동적인 사례를 더 많이 보게 될 것입니다. 일상적인 작업을 자동화하는 데 더 많은 AI 챗봇 기술이 사용되고, 더 많은 메시징 앱에 가상 비서가 탑재되며, 고객 서비스를 위한 chatbots 이 보편화될 것입니다.
더 높은 인기와 수용도
10년 전에는 chatbots 에 대한 평판이 좋지 않았는데, 그럴 만한 이유가 있었습니다.
하지만 챗봇의 성능이 향상됨에 따라 일반 대중에게 더 많이 받아들여지고 있습니다. 이제 기업들은 고객 서비스용 챗봇이 고객 경험을 저하시키는 것이 아니라 오히려 향상시킨다는 사실을 알고 있습니다. 일상적인 작업을 보다 효율적으로 완료하고, 여러 채널에서 고객을 지원하며, 고객 데이터를 안전하게 처리할 수 있습니다.
향후 서비스 모델에서는 고객 서비스용 chatbots 주소가 선택 사항이 아닙니다. 필수로 제공될 것입니다.
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고객 서비스 구축( chatbots )은 저희가 가장 잘하는 일입니다.
저희의 AI 챗봇 소프트웨어는 코드가 필요 없는 것부터 고도로 맞춤화되고 확장 가능한 것까지 다양합니다. 챗봇은 항상 최신 LLM 기술로 업데이트되며, AI 지출에 대한 마크업이 전혀 없습니다.
고객 서비스에 자동화된 지원을 추가하면 고객 경험 향상, 고객 관계 개선, 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다.
대화형 AI는 고객 서비스의 미래입니다. 지금 바로 사용해 보세요.
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