CS의 AI 혁명에 적응: 2023년 AI 보고서 논의

AI와 자동화는 고객 서비스 환경을 혁신하고 있습니다.

AI 분야의 최근 발전은 고객 서비스 환경에 큰 영향을 미치며 전 세계를 강타했습니다. 우리는 1,000명 이상의 글로벌 지원 리더와 실무자를 대상으로 AI 및 자동화의 급속한 발전에 대해 어떻게 느끼고 있는지, 그리고 앞으로의 변화에 ​​대한 전략을 어떻게 조정하고 있는지 질문하기로 했습니다.

그 결과 고객 서비스의 AI 현황: 2023년 보고서에서 고객 서비스를 변화시키는 상위 5가지 트렌드를 자세히 살펴봅니다. 지금은 기회가 무르익은 시점입니다. 고객 서비스 전략에 AI를 빨리 채택할수록 경쟁 우위를 점할 수 있는 기회가 더 커집니다. 그래서 오늘 3명의 숙련된 고객 서비스 리더를 팟캐스트에 초대하여 이 새로운 AI 환경을 탐색하고 이를 귀사의 지원 전략에 성공적으로 통합하는 방법에 대한 통찰력을 공유했습니다.

• Samuel Miller, Dental Intelligence의 고객 지원 운영
• Intercom 고객 지원 이사 Ruth O'Brien
• Logikcull의 고객 경험 이사 John O'Hara

그들은 고객 서비스에서 AI 및 자동화의 현재 상태, 성공적인 채택의 실제 사례, 이점을 얻고 문제를 극복하기 위한 전략에 대해 이야기할 것입니다.

시간이 부족하십니까? 다음은 몇 가지 주요 내용입니다.

• AI의 초기 채택은 경쟁 우선순위 또는 과도하게 약속되고 미흡한 기술로 인해 느려졌지만 이제 기업은 AI에 투자하는 것이 경쟁 우위라는 것을 알고 있습니다.
• AI를 활용하여 CS 팀의 간단한 쿼리를 완화하고, 연중무휴 지원을 활성화하고, 응답 시간 및 효율성을 개선하고, 교육 비용을 절감하고, 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 소규모 CS 팀에서 AI를 채택할 때는 연구에 시간을 할애하거나 담당자가 구현을 위한 토대를 마련할 수 있도록 프로젝트 시간을 할당하는 것부터 시작하세요.
• 팀이 AI로 대체되는 것에 대한 두려움을 극복할 수 있도록 프로세스에 참여시키고 새로운 경력 개발 기회를 만들고 인간 지원을 보완하는 방식으로 접근하십시오.
• 가드레일을 설정하고 담당자에게 접근할 수 있는 명확한 출구를 만들고 봇에 대한 올바른 기대치를 설정하여 구현 위험을 완화할 수 있습니다.

토론이 마음에 든다면 팟캐스트의 더 많은 에피소드를 확인하세요. Apple Podcasts, Spotify, YouTube를 팔로우하거나 선택한 플레이어에서 RSS 피드를 가져올 수 있습니다. 다음은 에피소드의 약간 편집된 대본입니다.

AI 투자 경쟁

Liam Geraghty: 우리는 1,000명 이상의 글로벌 고객 서비스 전문가를 대상으로 설문 조사를 통해 그들이 AI에 어떻게 적응하고 있는지, AI와 자동화를 어떻게 활용할 계획인지, 어떤 기회를 가져올 것인지, 우려 사항은 무엇인지 알아냈습니다. 그런 다음 이를 2023년 보고서로 편집했습니다. 이 보고서는 추가 통찰력과 실행 가능한 팁으로 가득 차 있으므로 반드시 다운로드하십시오. 보고서에서 상위 5개 추세를 다룰 예정이므로 본격적으로 살펴보겠습니다.

첫 번째 추세인 AI 투자는 맹렬한 속도로 가속화되고 있으며 얼리 어답터에게는 엄청난 기회가 있습니다. 데이터에서 투자 격차가 있음을 발견했습니다. 압도적 다수의 지원 리더가 올해 AI에 더 많은 투자를 계획하고 있지만 실제로 AI에 투자한 비율은 38%에 불과합니다. 이것은 다른 사람들이 따라잡는 동안 더 빨리 움직이는 사람들이 경쟁 우위를 점할 수 있음을 의미합니다. Ruth, 내가 먼저 당신에게 갈 수 있다면 AI에 대한 초기 투자가 왜 그렇게 느렸습니까?

"그들은 이 작업을 진행하면 일부 경쟁업체보다 경쟁 우위를 점할 수 있다는 것을 알고 있습니다."

Ruth O'Brien: 솔직히 과거의 일부 기술이 놀랍지 않아서 사람들이 확신하지 못했기 때문이라고 생각합니다. 또한 AI와 자동화를 중심으로 전략을 수립하는 데도 시간과 노력이 필요합니다. 즉석에서 바로 작동하는 것이 아니므로 이에 대한 계획이 필요합니다. 그리고 고객 지원이 매우 반응적이고 많은 지원 팀이 종종 SLA, 백로그 및 긴 고객 대기 시간을 따라잡기 위해 운영되는 세상에서, 이를 처리하는 데 시간을 빼앗기고 즉각적인 소방을 처리하는 것은 까다로울 수 있습니다. AI 측면에서 능동적 미래를 구축하기 위해 공간을 확보하는 것은 팀마다 어려울 수 있습니다.

Liam: 그래서 뭐가 달라졌어?

룻: 뭐가 달라졌어? 글쎄요, 우선 기술은 특히 지난 8개월 정도 동안 점점 더 좋아지고 있습니다. AI 세계에 큰 변화가 찾아왔습니다. 점점 더 많은 팀이 업계의 동료들과 대화하거나 좋은 챗봇과 상호 작용하고 있지만 이전에는 사람들이 별로 좋지 않은 챗봇과 상호 작용했을 것이라고 생각합니다. 세상은 변하고 있고, 사람들은 이에 발맞추려고 노력하고 있으며, 세상을 따라가면 일부 경쟁업체보다 경쟁 우위를 점할 수 있다는 것을 이해하고 있습니다.

“우리가 이점으로 AI에 집중하도록 동기를 부여하는 것은 대역폭입니다. 우리는 매우 작은 팀을 가지고 있습니다. 8명의 미국 기반 담당자가 전 세계 고객에게 연중무휴 24시간 지원을 제공합니다.”

리암: 완전. 설문 조사에서 AI가 큰 영향을 미치기 위해 CS 리더가 식별한 상위 애플리케이션에서 더 빠른 응답, 더 일관된 응답, 교육 비용 절감 및 대화 요약을 볼 수 있습니다. AI에 대한 가장 큰 가치 추가는 어디에서 보십니까, John?

존 오하라: 좋은 질문입니다. 저는 이러한 수치를 보고 우리 팀이 이미 속도와 일관성 면에서 정말 잘하고 있으며 고객 성공 및 교육과 훌륭한 파트너십을 맺고 있다고 생각합니다. 이점으로 AI에 집중하도록 동기를 부여하는 것은 대역폭입니다. 매우 작은 팀이 있습니다. 8명의 미국 기반 담당자가 전 세계 고객에게 연중무휴 지원을 제공합니다. AI는 사람들이 앱 작동 방식에 대한 정보만 필요한 간단한 중단/수정 질문에 대한 효과적인 사례 편향을 나타냅니다. 그것은 우리 팀이 더 많은 상담 작업에 집중할 수 있도록 우리 팀의 접시에서 떼어낼 수 있는 대화의 전체 트랜치입니다. 그것은 아마도 우리에게 가장 큰 원동력일 것입니다.

Liam: 그리고 Sam, 너는 어때? 귀하에게 가장 큰 부가 가치는 무엇입니까?

Samuel Miller: 모든 것을 일일이 교육할 필요가 없기 때문에 교육 비용을 절약하는 것이 정말 중요합니다. 고객이 찾을 수 있는 일상적인 것, 지식 문서 등이 아니라 고객이 수행해야 하는 주요 문제에 대해 교육할 수 있습니다. 그것은 우리가 더 빨리 훈련에 더 깊이 들어갈 수 있게 해준다.

Liam: 그리고 Ruth, 너는 어때? 가까운 장래에 무엇을 기대할 수 있습니까?

Ruth: 솔직히 말해서 더 빠른 응답은 더 넓은 팀의 효율성에 큰 영향을 미쳤습니다. 어떤 팀은 AI를 보고 인원 감축을 생각하고 있는데, AI가 당신을 위해 더 많은 일을 알아서 해주기 때문에 더 적은 수의 인원으로 더 많은 일을 하는 이런 일을 하지 않으려고 한다면 지금 가지고 있는 자원을 어떻게 활용해야 할까요? 이상? 그들은 고객에게 즉시 응답하고 덜 복잡한 일부 쿼리를 처리하고 있으며, 그 결과 인간이 대기열을 통과하고 더 복잡한 쿼리를 처리하는 속도를 높이고 있습니다. 우리는 이 기술을 고객 지원의 효율성과 응답 시간에 적용하여 훌륭한 결과를 보고 있습니다.

“주당 2시간은 고객이 압도당할 정도로 너무 많이 변경하지 않고 계속 전진할 수 있도록 줄을 섰습니다.”

Liam: 훌륭하네요. 리더들은 AI에 대한 투자가 가져올 기회에 대해 흥분하고 있지만, 절반 이상이 AI에 대한 투자와 기존 지원 리소스에 대한 투자의 균형에 대해 우려하고 있습니다. Sam, 새로운 AI 기술 구현과 기존 계획 및 리소스의 균형을 어떻게 맞출 계획인지 알고 싶습니다.

Samuel: 예, 특히 소규모 지원 팀일 때 까다롭습니다. 많은 사람이 실제로 작업에 들어가 작업할 시간이나 능력이 없습니다. 일주일에 최소 2시간은 다른 회사에서 사용하는 트렌드를 조사하는 데 할애합니다. 문자 그대로 다른 회사에 들어가 채팅 흐름을 살펴보고 그들이 어떻게 하는지, 내가 그것을 어떻게 재현할 수 있는지 확인합니다. 주당 2시간은 고객이 부담을 느끼거나 팀이 상황을 따라잡지 못하도록 너무 많은 변경을 하지 않고 여전히 앞으로 나아가고 있는지 확인하기 위해 대기하고 있습니다.

리암: 훌륭하네요. 룻, 너는 어때?

Ruth: 저는 여러 면에서 매우 호화로운 위치에 있습니다. 우리 회사는 AI 기술을 사용하거나 AI 기술로 구동되는 도구를 만듭니다. 우리는 그래야만 하기 때문에 얼리 어답터입니다. 이 흥미로운 기술을 즉시 사용할 수 있기 때문에 놀라운 일입니다. 그러나 기술을 과시하고 고객에게 멋지게 보이도록 해야 한다는 부담이 큽니다. 우리가 나쁜 일을 하고 있다면 고객이 그것을 사고 싶어하는 것은 정확히 좋은 일이 아닐 것입니다. 우리는 그것을 보여주고 앞으로 나아가야 한다는 약간의 압력을 받고 있지만, 그것은 당신이 그것을 올바르게 하도록 만들기 때문에 좋은 압력입니다.

Liam: 그리고 John, 너는 어때?

John: 예, 일선 담당자에게 프로젝트 시간을 제공하거나 할당하는 데 성공했습니다. 그들은 고객을 대면하는 작업이 있지만 하루에 한두 시간을 할당하여 AI의 토대를 마련하는 데 집중합니다. Fin을 아직 연결하지 않았습니다. 우리는 여전히 일부 규정 준수 문제를 해결하기 위해 노력하고 있지만 강사를 교육하기 위해 고객 관련 기사 및 매크로를 대대적으로 점검하고 있습니다. 그리고 그것은 정말 효과적이었습니다. 경력을 쌓고 새로운 기회를 포착하고, 더 많은 책임을 맡고, 더 흥미로운 방식으로 자신의 기술을 보여줄 다음 단계를 찾고 있는 사람들을 돕습니다.

증강 인력의 부상

리암: 훌륭해. 두 번째 추세로 넘어 갑시다. 모든 사람의 마음에 있는 큰 질문은 AI가 내 직업을 훔칠 것인가? 설문 조사에서 본 바에 따르면 인간의 역할은 줄어들지 않고 진화하고 있다는 것이 일반적인 합의입니다. CS 팀이 여전히 이에 대해 우려하고 있다는 사실은 변하지 않습니다. Ruth, AI와 자동화가 고객 지원의 인적 구성 요소와 어떻게 연결되어 있다고 보십니까?

Ruth: 몇 분 전에 채팅할 때 잠깐 언급했지만, 이 두려움의 세계에서 벗어나 신나게 더 구축할 수 있기를 바랍니다. Intercom에서 우리가 한 일은 우리 팀을 여정에 참여시키고 이 기술의 롤아웃 및 구현에 참여하게 한 것입니다. 팀에게 일어나는 일이 아닙니다. 그들에게 일어나고 있습니다. 더 효율적이고 빨라지고 더 복잡한 쿼리를 처리하는 데 도움이 됩니다. 지루하고 반복적인 작업이 아니라 더 흥미로운 작업입니다.

그것의 큰 부분이 그 흥분을 만드는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 이를 순전히 비용 절감 수단으로 보지 않고 인간 지원을 보완할 수 있는 방법으로 보고 인간이 고객과 관계를 구축하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하고 봇이 돌보도록 한다는 관점에서 설교한 내용을 실제로 실천합니다. 인간의 속도를 늦추는 것들에 대해.

"우리는 고객이 봇과 상호 작용하고 있음을 명확하게 부인하고 해당 정보가 전달되는 위치를 확인하고 옵트인에 대해 책임을 지게 하는 방법을 매우 신중하게 파악해야 합니다."

Liam: 존, 기분이 어때?

John: Logikcull은 법률 기술 솔루션입니다. 우리 고객 기반은 매우 회의적이고 신중하며 보수적으로 생각하는 변호사입니다. 우리가 해결하고 있는 첫 번째 질문은 “좋아요, 서브프로세서와 공유되는 것은 무엇입니까? OpenAI와 공유되는 데이터는 무엇입니까?” 우리는 고객이 정보가 전달되는 봇과 상호 작용하고 있다는 사실을 명확하게 부인하는 방법을 매우 신중하게 파악해야 합니다. 거품 속에 살지 않는 잠재적으로 폭발적인 키워드. 일시적이라도 타사 프로세서로 배송됩니다. 우리가 명확하고 실사를 수행하고 있는지 확인하는 한 문제가 되지 않을 것이라고 생각하지만 고객이 누구인지 잘 알고 이러한 문제를 신중하게 해결해야 합니다.

Liam: 많은 사람들이 그렇게 생각하고 있는 것 같아요. 샘, 넌 어때?

사무엘: Ruth가 정말 머리를 때린 것 같아요. 우리는 이것을 비용 절감의 기회로 볼 필요가 없습니다. 우리는 이것을 사용하여 고객 경험을 향상시켜야 합니다. 저는 CCO와 돈 이야기를 잘 하지 않습니다. 나는 "이봐, 이것이 우리가 여기서 빠져나갈 것입니다."라고 말합니다. 그녀는 숫자로 CEO에게 가야하기 때문에 매번 그것을 좋아하지는 않습니다. 그러나 고객 경험에 관한 한, 우리 제품에 대한 고객 경험을 향상시키고 고객이 필요할 때 필요한 답변을 얻을 수 있도록 하는 한 좋은 기회라고 생각합니다.

우리는 또한 1계층 에이전트가 SaaS 산업에 발을 들여놓기 위해 노력하면서 성공을 거두었습니다. 지원에서 시작되는 경우가 많습니다. 그래서 우리는 이 기회를 통해 그들이 경력을 계획하는 데 도움을 주고 다음과 같이 말했습니다. 회사에 가고 싶어요.” 그리고 그것은 그들이 우리와 함께 성장할 수 있는 더 나은 로드맵을 구축하는 데 도움이 됩니다.

“최근 대화 디자이너를 고용했습니다. 우리는 또한 기계에 공급할 콘텐츠를 구축하는 데 도움을 줄 건강 센터 관리자가 있습니다.”

리암: 훌륭하네요. 여기에서 볼 수 있듯이 지원 리더의 78%는 AI가 향후 5년 내에 고객 지원 경력을 변화시킬 것으로 예상하며 여기에는 완전히 새로운 CS 일자리 창출이 포함됩니다. Ruth, Intercom에서 이런 종류의 역할을 보기 시작했다는 것을 알고 있습니다. 그것에 대해 좀 더 자세히 설명해 주시겠습니까?

Ruth: 제 업무는 EMEA 일선 팀을 이끄는 것이지만 셀프 서비스 및 자동화 전문가로 구성된 두 번째 팀도 있습니다. 최전방에 있다는 것이 놀랍습니다. 우리는 최근 대화 디자이너를 고용했습니다. 우리는 또한 기계에 공급할 콘텐츠를 구축하는 데 도움을 줄 건강 센터 관리자가 있습니다. 분명히 AI는 당신이 제공하는 정보만큼만 훌륭하기 때문입니다. 그래서 우리는 이 공간에서 많은 움직임을 보고 있습니다.

리더십 팀과 논의한 또 다른 사항은 일선 팀이 일선 작업에서 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하는 방법입니다. 왜냐하면 우리는 이 공간에서 더 빠르고 효율적으로 일할 수 있고 기술을 개발할 수 있기 때문입니다. 앞으로 이러한 유형의 역할을 점점 더 많이 맡게 될 것입니다. 누군가 일주일 중 일부를 헬프 센터 콘텐츠를 구축하거나 봇 전략을 이해하고 봇 흐름을 구축하는 데 사용하도록 허용할 수 있습니까? 이 일에 참여하기에 정말 멋진 시간입니다. 사람들이 일찍 시작할수록 이러한 역할을 더 잘 수행할 수 있을 것입니다.

"지식 격차를 처리하기 위해 Fin이나 AI를 신뢰할 수 있다면 우리 팀은 사람들이 스스로 작업을 수행하도록 교육하는 방법에 대해 정말 효과적으로 상담할 수 있습니다."

리암: 물론이죠. 그게 당신이 생각하고 있는 것인가요, 존?

존: 100퍼센트. 이 새로운 신흥 기술은 우리 팀을 위해 가지고 있는 기존 로드맵과 매우 잘 맞습니다. 우리는 다음과 같은 질문을 해왔습니다. 어떻게 하면 보다 즐거운 지원 사용자 경험을 만들고 인간 전문가를 위한 더 빠른 진입로를 만들 수 있습니까?

벤더 서비스가 밀집된 솔루션을 제공합니다. 많은 고객이 이 물건을 아웃소싱하도록 요청하고 있으며 우리 솔루션은 DIY 솔루션으로 판매되므로 기본적으로 두 가지 차이가 ​​있습니다. "좋아요, 목표를 달성하기 위해 도구를 어떻게 사용합니까?"라는 지식 격차가 있습니다. 하지만 고객이 "공구가 어떻게 작동하는지 알면서도 어떻게 하는지 모르겠다"고 말하는 기술 격차도 있습니다. 따라서 지식 격차를 처리하기 위해 Fin이나 AI를 신뢰할 수 있다면 우리 팀은 사람들이 스스로 작업을 수행하도록 교육하는 방법에 대해 효과적으로 상담할 수 있습니다. 그리고 그것은 적어도 오늘날의 AI가 매우 효과적으로 달성할 수 없는 것입니다. 우리 팀은 이 전자 검색 솔루션의 전문가가 되어야 하는 사용자를 위한 전문 컨설턴트 및 트레이너가 될 것입니다.

Liam: 그게 당신에게도 공감이 가는 것 같아요, Sam.

사무엘: 네, 많이 그렇습니다. 변환은 AI와 자동화가 지원을 위해 수행하는 작업에 대한 좋은 단어입니다. 우리는 교육 부서가 있었고 그들은 모든 지식 기사를 만들었습니다. 그것이 그들이 한 일입니다. 지식 기사 일뿐입니다. 이제 우리는 그 팀을 디지털 고객 경험이라고 부르는 것으로 전환했습니다. 이는 제품 둘러보기, 팝업, 인앱 힌트 또는 지식 기반 항목과 같이 제품에 고유하지 않은 모든 자동화입니다. 우리는 사람과 대화하지 않고 고객이 우리 회사와 상호 작용하는 방식을 담당하도록 완전히 새로운 부서를 거의 만들었습니다. 지원 외의 새로운 부서이지만 인계 프로세스이기 때문에 함께 작업합니다. 그것은 사람들이 자신의 틈새 시장, 그들이 즐기는 것을 찾고 그것을 향해 더 나아가도록 돕고 있습니다.

리암: 그거 좋아. 지금도 나는 자라서 라디오에서 일하고 팟캐스트를 만드는 오디오 콘텐츠 제작자라는 타이틀과 내가 자랄 때 존재하지 않았던 것들을 생각하지 않는 내 자신을 생각합니다.

24/7 효율성 극대화

Liam: 세 번째 트렌드로 넘어갑시다. 효율성은 그 어느 때보다 중요하며 AI는 효율성을 높이고 가속화하는 열쇠입니다. 대부분의 CS 리더는 이미 자동화 노력에서 가치를 보고 있다고 느끼고 있으며 미래의 효율성에 대해 낙관하고 있습니다. 지원 리더의 3분의 2는 AI 및 자동화를 활용하여 향후 팀의 효율성을 높이는 데 흥분하고 있으며, 지원 리더의 60%는 AI를 채택하여 향후 5년 동안 지원 비용을 절감할 것으로 예상됩니다.

오늘날 이러한 효율성 향상이 어디에서 나타나는지 명시적으로 물었을 때 그들은 24/7 지원, 더 빠른 지원, 전반적으로 더 나은 고객 경험, 감소된 수동 작업을 말했습니다. 효율성 향상은 어디에서 오는 것 같습니까? 이것들이 정확합니까, 아니면 우리가 아직 생각하지 못한 다른 방법이라고 생각하십니까? Sam부터 시작하겠습니다.

사무엘: 연중무휴 지원이 중요하다고 생각합니다. 바로 지금, 우리는 8-to-8 비즈니스입니다. 그러나 24/7 지원을 수행하면 Fin과 같은 일이 있을 때 반드시 사람이 24시간 대기하는 것은 아닙니다. 그들에게 맞춤형 응답을 제공하는 무언가가 있습니다. 우리가 알아차린 것 중 하나는 사람들이 매번 기사를 받는 것을 좋아하지는 않지만 기사를 번역하고 다른 말로 바꾸는 누군가에게 실제로 반응한다는 것입니다. 따라서 Fin이 귀하를 위해 그렇게 하도록 하면 아무 것도 늘리지 않고도 연중무휴 지원을 할 수 있습니다. 그것이 우리가 기대하는 곳입니다.

Liam: John, 효율성 향상이 어디에서 오는 것 같습니까?

John: 미국에 기반을 둔 팀이 전 세계 고객 기반에 연중무휴 24시간 지원을 제공하는 방법에 대해 이전에 말씀드렸습니다. 그것은 내부적으로 우리에게 큰 고통이지만 훌륭한 가치 제안입니다. 우리 고객은 그것을 좋아합니다. 나는 그것이 완벽한 묘책은 아닐 것이라고 생각합니다. 그것은 인간의 필요성을 제거하지 않을 것입니다. 하지만 지금은 교대 근무를 하고 매일 밤과 주말에 호출기를 돌리는 사람들이 있습니다. 그리고 그것은 배수입니다. 사람들은 재충전이 필요합니다. 팀은 굉장하지만 확실히 잘 확장되지 않습니다. 따라서 글로벌 고객 기반이 증가함에 따라 매우 간단한 "어떻게 해야 합니까?" 질문이 엄청납니다. 페이지 수를 약간 줄인다 해도 미국에 기반을 둔 팀이 밤잠을 더 많이 잤다는 뜻입니다. 우리는 그것을 켜기를 정말로 고대하고 있습니다.

Liam: 그건 언제나 좋은 일이야. Ruth, 이것이 정확하다고 생각합니까, 아니면 아직 생각하지 못한 다른 방법이 있습니까?

"연중 무휴로 사람이 없더라도 Fin과 같은 것을 구현하여 정보를 수집하면 사람이 온라인 상태가 되면 더 빠르게 작업을 수행할 수 있습니다."

Ruth: 제목은 확실히 정확하지만, 첫 번째 응답 토론에 덧붙이자면 Fin이 문제 해결이 필요할 수 있는 문제에 답할 수 없는 순간이 있습니다. 우리는 워크플로 기능을 사용하고 있습니다. 많은 정보를 미리 수집하도록 설정했기 때문에 사람에게 전달되기 전에도 Fin은 문제 해결 링크 또는 필요한 모든 정보를 얻었습니다.

24/7 지원 세계로 이동하는 모든 사람을 위해 24/7 사람이 없더라도 Fin과 같은 것을 구현하고 그 과정에서 정보를 수집하는 더 많은 자동화를 구현하면 사람이 온라인 상태가 되면 더 빨리 갈 수 있습니다. 그리고 그 고객이 잠든 경우에도 인간은 잠재적으로 시간대를 넘어 엄청난 왕복이 발생할 때까지 기다리지 않고 작업을 수행할 수 있습니다. 저는 AI 위에 자동화를 사용하는 방식을 좋아합니다.

Intercom 팀원을 위한 다른 조각은 받은 편지함에 있습니다. 고객을 상대하고 복잡한 것을 말할 간결한 방법을 생각하려는 경우 AI 기능을 사용하여 단어를 바꾸거나 좀 더 명확하게 만들거나 중요 항목에 넣을 수 있습니다. 특정 어조로 뉴스를 공유할 방법이 생각나지 않으면 AI에게 대신 그렇게 해달라고 요청할 수 있습니다. 그리고 그것은 사람들의 속도를 크게 높여서 모든 단어에 대해 고민하지 않습니다. 우리는 그것으로부터 큰 이익을 보고 있습니다.

Samuel: 우리는 최근에 우리의 지원 중 일부를 거의 지원하지 않았으며 그들은 rewording이 더 대화처럼 들리게 만드는 데 매우 도움이 되고 번역 장벽을 약간 극복한다는 것을 발견했습니다. 그래서 그것은 확실히 그렇게 강력합니다.

AI의 잠재력 활용

리암: 좋아요. 우리는 트렌드 4/5에 있습니다. 대부분의 사람들은 고객 경험이 이제 많은 비즈니스의 주요 차별화 요소라는 점에 동의할 것이라고 생각하지만 고객의 기대치는 지속적으로 진화하고 있으며 지원 리더의 거의 75%는 고객이 향후 5년 내에 AI 지원 고객 서비스를 기대할 것이라고 생각합니다. 지원 팀은 특히 경쟁 우위를 유지하려는 경우 이러한 높은 기대치를 충족하기 위해 지속적으로 게임을 개선해야 하며 AI는 이제 이 과제에 새로운 차원을 추가합니다.

대다수의 지원 리더는 AI와 자동화가 5년 이내에 고객 경험에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 믿고 있으며, 조사 결과에 따르면 이러한 생각이 옳았습니다. CS 리더의 61%는 이미 AI를 통해 전반적으로 개선된 고객 경험을 보고하고 있으며, 58%는 CSAT 개선을 보고했으며, 66%는 AI 및 자동화 덕분에 KPI 및 SLA를 달성하고 있습니다. 사람들은 앞으로 어떤 보상을 받게 될까요? 예를 들어 더 나은 직원 유지와 같은 것을 볼 수 있습니까? 어떻게 생각해, 존?

“실제 이점은 사람들이 헬프 센터에서 정보를 찾을 수 있도록 돕는 것이라고 생각합니다. AI는 콘텐츠를 더 쉽게 검색할 수 있도록 도와주는 대화 레이어와 같습니다.”

John: 예, 저는 직원의 행복과 유지가 바로 우리가 보게 될 이점이라고 생각합니다.

저는 CSAT에 대해 생각하고 있는데 CSAT에서 받는 응답의 대부분은 그들을 도와준 사람과 관련이 있다고 말하고 싶습니다. 예를 들어 "이 담당자는 훌륭했습니다." 또는 "이 상담원은 저를 참을성 있게 안내하고 이해할 수 있도록 도와주었습니다." 진정한 이점은 사람들이 도움말 센터에서 정보를 찾을 수 있도록 돕는 것이라고 생각합니다. AI는 우리의 콘텐츠를 더 쉽게 발견할 수 있도록 도와주고 인간이 인간적인 일을 하고 더 즐거운 지원 경험을 만들 수 있는 엄청난 기회를 열어주는 대화 레이어와 같습니다. 그들은 단지 앉아서 봇이 작동하는 것을 지켜보지 않을 것입니다. 그들은 인적 지원 경험이 필요한 고객들과 관계를 맺을 기회를 찾을 것입니다.

Liam: Sam과 Ruth, 앞으로 어떤 종류의 보상이 나올 것으로 예상하시나요?

Ruth: 더 많은 부가 가치를 기대하고 있습니다. 비용 절감을 통해 AI의 보상을 거두는 것에 대해 생각하기보다는 어떻게 그것을 사용하여 고객에게 가치를 더하고 어떤 제품을 판매하든 더 성공적으로 만들 수 있습니까? 그것은 거대한 공간이며 우리는 더 많은 곳으로 이동하기 시작할 것이라고 생각합니다. 인간이 관계 구축이나 컨설팅을 처리하도록 허용하고 인간이 처리하고 싶지 않은 일을 봇이 처리하도록 허용하는 것이 바로 그 부분입니다.

보고서에서 한 가지 궁금한 점은 지원 리더가 아닌 최종 고객에게 동일한 질문을 보낸다면 고객은 이에 대해 어떻게 생각할까요? 지원 리더는 “우리는 보상을 보고 있습니다. 우리는 CAST를 보고 있습니다.” 그러나 앞으로 몇 년 동안 더 많은 챗봇 기술을 사용하는 것을 지지하지 않는 거리의 사람들에게 물어보면 그들이 그렇다고 대답할지 모르겠습니다. 나는 사람들이 과거에 꽤 열악한 봇 기술을 다루었다고 생각합니다. 그리고 그들이 지금 나오는 훌륭한 것들에 익숙해지기 전까지는 그들이 봇을 만나는 순간 "오, 안돼"라고 생각하는지 궁금합니다.

"자동화를 사용하면 비즈니스에서 이전에 수집하지 않았던 데이터를 수집할 수 있으며 제품 팀에 다시 가져올 수 있는 시스템의 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다."

John: 네, 더 이상 동의할 수 없습니다, Ruth. 길에서 고객에게 챗봇에 대한 의견을 묻는다면 아마 이렇게 말할 것입니다. 나는 내 일을하려고 노력하고 있습니다.” 아무도 아침에 일어나서 "이 회사의 지원 인프라와 상호 작용하는 것을 기다릴 수 없습니다."라고 말하지 않습니다. 그들은 단지 그들의 문제에 대한 답을 원할 뿐입니다. 그것이 Fin과 상호 작용하는 것이라면 훌륭하지만 Fin이 그것을 처리할 수 없다면 어떤 일이 있어도 결승선을 통과하도록 도울 수 있는 컨설턴트와 대화하는 것입니다.

Samuel: 여기에 없는 한 가지는 더 현명한 비즈니스 결정을 내리기 위해 더 나은 데이터를 얻는 것이었습니다. 자동화를 사용하면 비즈니스에서 이전에 수집하지 않았을 수도 있는 데이터를 수집할 수 있으며 제품 팀에 다시 가져올 수 있는 시스템의 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, "사람들이 이러한 문제에 대해 연락하고 있습니다. 이를 원활하게 처리할 수 있는 방법은 다음과 같습니다." 또는 "우리는 사람들이 90일에 이 문제를 겪고 있는 것을 보고 있습니다."라고 말하고 이를 고객 성공 팀에 전달하여 이에 대한 몇 가지 사전 조치를 준비합니다. 데이터를 수집하는 데 추가 시간을 추가하지 않고도 데이터를 수집하여 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

리암: 훌륭해. 우리는 AI로 성공을 거둔 CS 리더들에게 고객 경험에 AI를 구현할 때 위험을 완화하는 방법에 대한 몇 가지 조언을 공유하도록 요청했습니다. 가드레일을 설치하고 대화를 적절한 사람에게 전달하고 옴니채널 고객 서비스를 제공하는 세 가지가 끊임없이 인기를 끌었습니다. Ruth, 언급했듯이 우리는 Intercom에서 Fin 및 기타 AI 및 자동화 전술을 출시했습니다. 이 중 마음에 드는 것이 있습니까?

"완벽하게 진행되지 않았거나 도움말 콘텐츠에 추가 작업이 필요한 경우 쉽게 철회할 수 있는 롤아웃 전략에 대해 생각해 보십시오."

Ruth: 예, 가드레일을 설치하는 것은 저에게 두 가지 의미가 있습니다. 하나는 처음에 Fin을 출시한 방법입니다. 우리는 최초의 내부 고객이었습니다. 우리는 작게 시작하여 경험을 제대로 하고 있는지 확인하기 위해 그것을 반복하고 싶었습니다. 우리는 고객의 한 부분에서 시작하여 모든 것이 정상인지 확인하고 이를 기반으로 구축했습니다. 다른 모든 지원 리더에게 조언하고 싶습니다. 무언가가 완벽하게 진행되지 않았거나 도움말 콘텐츠에 더 많은 작업이 필요하다는 것을 알게 된 경우 쉽게 철회할 수 있는 롤아웃 전략에 대해 생각해 보십시오. 일시 중지하고 다시 돌아올 수 있으며 한 번에 모든 사람에게 보내지 않았다면 더 쉽게 할 수 있습니다.

난간이 있는 다른 부분은 사람들이 어느 시점에서 사람에게 다가갈 수 있도록 하는 것입니다. 아무도 봇 루프에 갇히는 것을 좋아하지 않습니다. 그리고 궁극적으로 이 AI 기술은 훌륭하지만 완벽하지는 않습니다. 감정적인 대화나 매우 복잡한 문제 해결에 대답할 수 있는 것은 인간이 아닙니다. 어느 시점에서 인간에게 탈출구가 필요합니다. 이에 대한 논쟁이 있지만 고객이 봇과 대화할 때는 정말 정직해야 한다고 생각합니다. 반대로 "아니, 지금은 그냥 동료라고 부르면 돼"라고 생각하는 사람도 있다는 걸 압니다. 그리고 Fin은 우리 팀원 중 한 명이지만 인간이 아닙니다. 정직하고 그에 대한 기대치를 설정하는 것이 중요하다고 생각합니다.

“충분히 공감할 수 없습니다. 고객이 사람에게 다가갈 수 있는 출구가 있는지 확인하십시오. 그게 세상에서 제일 짜증나는 일이야."

Liam: Sam과 John, 고객 경험에 AI를 도입하는 방법을 알아낼 때 고려해야 할 사항은 무엇인가요?

사무엘: 우리가 실제로 뛰어든 한 가지는 Ruth가 말한 느린 롤아웃에 기반을 두었습니다. 우리는 고객 기반 내에서 세그먼트를 식별하고 타겟팅했습니다. 우리는 SMB 또는 월 수익이 낮은 비즈니스에서 더 많이 배웠습니다. 그런 식으로 작업하는 것이 더 쉽습니다. 그리고 당신이 찾고 있는 가치 있는 사람들에게 흰 장갑을 낀 경험을 계속 제공하고 있습니다. 그러나 나는 충분히 공감할 수 없습니다. 고객이 사람에게 갈 수 있는 출구가 있는지 확인하십시오. 그것이 세상에서 가장 답답한 일입니다. 인간에게 도달하기 전에 봇과의 상호 작용을 네 번으로 제한하려고 합니다. 그러나 다시 한 번, 우리는 다양한 고객 세그먼트를 통해 작업할 계획입니다. 규모가 큰 그룹에서는 더 적게 필요할 수도 있습니다. SMB를 사용하면 더 많은 것을 얻을 수 있습니다.

John: 저는 Ruth와 Sam의 의견에 전적으로 동의합니다. 가드레일을 생각할 때 롤아웃 시 내부 이해 관계자와 협력하여 모든 사람이 이 기술에 동의하는 방식에 대해 가정하지 않도록 하는 것을 생각합니다. 사실, 그것은 우리가 바로 지금 작업하고 있는 것입니다. 고객이 Fin을 선택했는지 확인하는 방법에 대해 법무팀으로부터 정말 도움이 되는 반발을 받고 있습니다. 우리는 고객이 팀원과 이야기하고 있다고 확신시킬 수 없는 위치에 있습니다. 그들은 자신이 봇과 대화하고 있다는 것을 알아야 합니다.

그리고 고객과의 계약에 따라 어떤 식으로든 봇과 상호 작용할 수 없는 특정 고객이 있습니다. 그들은 매번 인간에게 가야만 합니다. 따라서 가드레일, 롤아웃, 정렬 여부를 확인하는 것이 매우 중요합니다. 그리고 고객이 누군가와 대화해야 하는 경우 고통스러운 경험이 아닌지 확인합니다. 누군가의 관심을 끌기 위해 UI를 탐색해야 하는 상황이 아닙니다. 그것들은 우리에게 큰 관심사입니다.

준비 격차에 유의

Liam: 마지막으로 다섯 번째이자 마지막 핵심 트렌드입니다. 지원 리더는 고급 AI 및 자동화가 고객 서비스 제공에 가져올 가능성에 대해 흥분하지만 실제 실무자는 좀 더 회의적입니다. 이를 AI 준비 격차라고 합니다. CS 리더의 67%는 고객이 AI 챗봇과 상호작용할 준비가 되었다고 확신하는 반면 실무자의 45%만이 이에 비해 그리고 이것은 22%의 차이입니다. AI와 자동화를 활용하여 팀 효율성을 높이는 일에 대해 물었을 때도 동일한 22%의 차이가 존재합니다. 왜 이러한 격차가 존재한다고 생각하십니까?

사무엘: "이 사람이 나를 대신할 것"이라는 일반적인 두려움이 있습니다. 그것은 확실히 밖에 있습니다. 그리고 지원 리더로서 우리가 그것을 극복하고 있는지 확인하는 것은 우리에게 달려 있다고 생각합니다. 긴장한 사람들이 대체되지 않도록 해야 합니다. 이것이 바로 당신이 끝날 곳입니다.” 그리고 그 이상으로 성장하기 위해 그들과 협력하십시오. 대부분의 경우 이러한 대화는 1단계 담당자와 이루어지지 않습니다. 리더와 최전선에 있는 사람들 사이에 더 많은 소통이 필요합니다.

"훌륭하다면 경력 궤적에 어떤 의미가 있으며 조직에 계속해서 가치를 추가하려면 어떻게 해야 합니까?"

John: Sam, I've been talking with my team in group meetings or in one-on-ones, and I ask, “What are you excited about? If we turn this on, what worries you?” And I think we're trying to solve different problems. I'm trying to solve for efficiency and headcount and scale, and my team is worried about the conversation they're having with an upset customer. What if it sucks? Because if it sucks, they've got to figure out how to rescue that conversation. But maybe their greater fear is, “What if it's great? If it's great, what does that do to my job?” We've had those conversations, and the best thing I can offer is lean in with intellectual curiosity and empathy and make sure that we can talk about those concerns. If it's great, what does that mean for your career trajectory, and how do you continue to add value to the organization? We're not just thinking of showing up and doing the same thing every day for the next five years. How do I grow with the technology, and how do I grow with this organization?

Liam: Ruth, I know this is something we think about a lot at Intercom.

Ruth: Yeah, I echo what John and Sam said in terms of dealing with the fears head-on. If you say nothing, that's worse. Explain your vision for the future. If you genuinely mean that you want to allow support roles to become much more fulfilling, that's key. Most customer support people want to spend time with customers and not have to quickly move on to the next thing.

“It may take years for customers to become confident working with bots. That's why I recommend small integrations, tiny things, either segment-wise or just one extra step you have them going through”

I was laughing when I saw this slide because I'm clearly one of the 33% of support leaders who is not completely confident about customers being ready to interact with AI. Our Intercom customers are because they obviously use a customer support software product, and hopefully, they're using Fin now too. But I'm not sure all customers are ready to interact with it. There's a difference between being ready and looking forward to it. I don't know if you'd even look forward to it because something's obviously gone wrong if you're reaching out to support.

Samuel: I completely echo what Ruth's saying. There are definitely target demographics that may not be ready for it. And it's kind of our responsibility to show them what a good experience can be like. They have that seven-to-one ratio. Every bad interaction requires seven good interactions. And we've really got to start working on that. It may take years for customers to become confident working with bots. That's why I recommend small integrations, tiny things, either segment-wise or just one extra step you have them going through, and then slowly increase that so the customer becomes used to it and doesn't even realize that the bots took over.

John: I'm thinking about the recent news about the writers' strike here in the US, and I think there are protections being sought against AI taking over writers' jobs. It made me think about what kind of future would it be if all content were written by machines and how bland and reductive that experience would be. I think there's an art to supporting customers, and we're always going to need humans driving that support experience because it's a human connection. At the end of the day, people are helping people accomplish work. AI can augment that, but the companies who aggressively cut headcount because they don't need people and just trust the bot to do it are going to lose out on a big competitive advantage. I think about a future where bots are in control of everything, and gosh, that's not something I look forward to. I want people to be involved in a meaningful way.

Liam: I think that sums it up perfectly. Just a bit further on that, it's important for CS leaders to help bridge this gap, and we asked what the best way to do this was. Many suggested having open and honest conversations with their teams about AI and automation, and these are some of the questions to help get that conversation going. We talked about it a bit, but John, what are some of the ways you plan on bringing your team along to bridge that AI readiness gap?

“We have a big responsibility to take care of our teams through this transition. And similarly, we have a responsibility to use this technology really well for our customers”

John: I'm asking these exact questions in my conversation. The first time we broached this topic, individual contributors really wanted to appear to be on board. There wasn't a lot of rocking the boat. People were like, “Oh yeah, I'm excited about Fin. 잘 될거야. AI는 훌륭합니다. Yay, go, team!” But as we continued creating space to ask the question, people slowly began to step into the dark and go, “Well, I have some concerns.” And that's created some great conversations and points I'd not considered. This is all new, we're all learning as we go. It's important to bring the team along for the journey because they've got insights that someone not sitting in the individual contributor seat might not even be aware of. I need to hear their concerns.

Liam: And I imagine, with this all being so new, that Sam and Ruth probably feel very similar about this.

Ruth: Yes, absolutely. We have a big responsibility to take care of our teams through this transition. And similarly, we have a responsibility to use this technology really well for our customers. For all the support leaders taking this on, there's a responsibility that comes with it too.

Samuel: And beyond just your support team. You have sales and customer success and the C-suite, and it's all new to them as well. It's our responsibility not to just have these conversations with our support team, but to talk to your salespeople and let them know what benefit this is going to have for customers down the line, or talk to your CEO and let them know, “Hey, this is going to help X, Y, and Z. We're going to see gains here, here and here, and that'll lead to these.” You need to talk up and across for all of these.

Liam: Brilliant. That's about it for today. I want to thank our amazing panelists, John, Ruth, and Sam. Don't forget to download the full report – there are loads more in it – and sign up for Fin if you haven't already. 좋은 하루 되세요.

John: Thanks, Liam, this was fun.

Ruth : Thanks, everybody.

Sam: Thanks, everyone.