AI가 지원 역할을 맡는 것이 아니라 만드는 방법

AI는 고객 서비스 환경과 더불어 지원 상담원의 전통적인 역할을 혁신하고 있습니다.

AI 기반 고객 지원 혁신은 운영 효율성을 훨씬 뛰어넘어 새로운 역할, 기술, 경력 경로를 제공하고 지원 상담원의 역할을 효과적으로 재정의합니다.

수십 년 동안 고객 서비스는 좀 더 유망한 다른 직업을 향한 일시적인 임시방편이거나 디딤돌 역할을 해왔습니다. 고객 서비스 역할은 기업이 지원 직원을 유지하는 데 어려움을 겪고 있는 가운데 주로 목적을 위한 수단으로 사용되는 초급 직위로 간주되는 경우가 많습니다. 그러나 많은 사람들이 이러한 변화를 회의적으로 여겼지만, 사실 우리 Fin과 같은 AI 기반 봇은 더 반복적이고 획일적인 쿼리를 처리하고 지원 담당자가 더 복잡하고 창의적인 문제를 해결하고 더 만족스러운 작업을 수행하고 착수할 수 있도록 해줍니다. 보다 의미 있는 경력 궤적에 대해 알아보세요.

그렇다면 지원팀의 미래는 어떤 모습일까요? 그리고 다가올 기회와 도전에 어떻게 가장 잘 대비할 수 있습니까?

이러한 질문 등에 답하기 위해 우리는 다음과 같이 합류했습니다.

• Christian Osmundsen, Deliverect 고객 경험 글로벌 책임자
• Intercom의 고객 지원 프로세스 개선 관리자 Lauren Francis
• Intercom의 자동화 및 사전 예방 지원 담당 이사, Ruth O'Brien
• Sam Forde, Zapiet의 판매자 성공 관리자

지원 역할의 진화, AI 우선 전략으로 성공 측정, 차세대 지원을 위해 팀 준비에 대해 자세히 알아봅니다.

다음은 몇 가지 주요 내용입니다.

• 대화 디자이너, 지식 관리자, 자동화 지원 관리자 등 AI가 최대한 효과적으로 작동하도록 보장하는 새로운 역할이 생겨났습니다.
• 담당자가 새로운 역할을 맡게 되면 특정 기술, 즉 문제 해결이나 자동화, AI 구현 노하우뿐만 아니라 판단력과 감성 지능도 중추적인 역할을 하게 됩니다.
• 이러한 프로세스는 아직 새롭기 때문에 기업은 임시 교육 접근 방식에서 진화하는 기술과 기술을 수용할 수 있는 보다 구조화되고 지속적인 접근 방식으로 전환하고 있습니다.
• 조직 변화를 겪을 때는 모든 부서의 동료들과 공개적으로 소통하고, 피드백을 요청하고, 적절한 팀 동의를 얻는 것이 중요합니다.
• CSAT, 해결률, 직원 만족도와 같은 기존 지표는 여전히 중요하지만 AI가 배포되면 인간과 AI 여정 전체의 품질을 고려하는 것이 중요합니다.

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변화의 해

Liam Geraghty: ChatGPT가 출시되어 모든 산업, 특히 고객 서비스 전반에 큰 파장을 일으킨 지 거의 1년이 되었습니다. 제가 먼저 알고 싶은 것은 지난 한 해 동안 지원 전략에서 가장 큰 변화가 무엇인지 아는 것입니다. 크리스찬, 아마도 당신부터 시작하겠습니다.

"우리는 인간 상담원과의 성공적인 협업을 위해서는 전략이 필요하다는 사실을 금방 깨달았습니다."

크리스티안 오스문센: 물론이죠. 약 1년 전만 해도 우리는 전화 기반 지원 회사였습니다. 그리고 실제로 우리는 이미 전화 지원을 줄이기로 결정했습니다. 우리는 확장성이 없다고 생각했고 연중무휴 24시간 근무했으며 지원해야 할 언어가 다양한 다국적 기업이기도 했습니다. 그래서 우리는 그 길이 우리가 갈 길이 아니라는 것을 알았습니다. 우리는 응답 시간이 줄어들지 않고 늘어나는 데 어려움을 겪었습니다. 그래서 우리는 채팅을 우선으로 하는 회사가 되고 싶다고 결심했습니다.

우리는 이미 그렇게 했으며 1월과 2월에 전화선을 줄였습니다. 물론 이것은 모두가 빨리 시작하고 싶어했던 겨울 동안 ChatGPT 전체의 과대 광고와 동시에 나타났습니다. 우리도 그걸 원했어요. 우리는 이것이 좋은 기회라는 것을 알았습니다. 전화는 실제로 셀프 서비스 채널이 아니었습니다. 전화로 고객에게 셀프 서비스를 제공하는 것은 매우 어렵습니다. 그래서 Intercom과 ChatGPT에 대해 이야기했을 때 우리는 5월에 베타 버전을 조기에 시작하기로 결정했습니다. 우리가 아주 빨리 발견한 한 가지 사실은 우리는 AI에 대해 매우 열광하고 있지만 고객은 그다지 기대하지 않는다는 것입니다. 우리는 인간 에이전트와의 성공적인 협업을 위해서는 전략이 필요하다는 사실을 금방 깨달았습니다.

이것은 여전히 ​​우리가 집중하고 더 발전해야 할 부분입니다. 학습 곡선이 있습니다. 슈퍼마켓의 셀프 계산대처럼 처음에는 마음에 들지 않았습니다. 하지만 이제는 정말 원활하게 작동하고 고객에게도 빠르게 진행되고 있습니다.

리암 게라티: 100%. Ruth와 Lauren, 당신의 경험은 어땠나요?

“ChatGPT가 등장하면서 모든 것이 바뀌었습니다.”

Ruth O'Brien: 우리는 Intercom에서 AI 기반 도구를 개발하고 있습니다. 따라서 우리는 도구가 만들어지는 동안 손끝에서 도구를 사용할 수 있는 특권적인 위치에 있습니다. 하지만 그에 따른 압박감도 큽니다. 고객이 더 많은 제품을 원할 수 있도록 제품을 최고의 고객으로 활용하여 최선을 다해 제품을 선보여야 합니다. 정말 정말 흥미로운 여행이었습니다.

우리는 수년 동안 자동화 작업을 해왔고 지난 몇 년 동안 고객 지원 팀을 위해 더 많은 것을 자동화하고 자동화하려고 노력해 왔습니다. 하지만 분명히 ChatGPT가 등장하면서 모든 것이 바뀌었습니다. 올해 초 우리는 Fin이라는 제품을 출시했으며 Fin의 해결률 측면에서 우리가 보고 있는 결과는 정말 놀라웠습니다.

우리 전략의 가장 큰 변화는 자동화된 해결 속도 측면에서 얼마나 많은 것을 향상시키고 지원 에이전트에게 요청할 작업에 대한 장기 전략에 대해 생각하기 시작할 수 있었는지입니다. 앞으로 우리는 고객 지원 세계에서 이러한 트랜잭션 기반, 볼륨 기반 작업 유형에서 더 멀리 이동하고 해당 팀이 다른 영역에서 더 숙련되고 고객과 더 많은 상담을 할 수 있도록 돕고 싶기 때문입니다.

콘텐츠는 실제로 작년에 우리 전략의 아주 큰 부분을 차지했으며 앞으로도 그럴 것입니다. 모든 지원 담당자는 정말 좋은 콘텐츠를 보유하는 것이 매우 중요하다는 것을 알고 있습니다. 그러나 과거에는 매우 바쁜 대기열로 인해 소방 활동에 우선순위를 두는 것이 매우 어려웠습니다. 특히 놀랍고 즉각적이며 탄탄한 투자 수익을 실제로 볼 수 없었을 때는 더욱 그렇습니다. 이제 Fin에 콘텐츠를 공급하면서(Fin 해결률을 전면 중앙에서 볼 수 있음) 우수한 콘텐츠가 왜 그토록 중요한지 분명해졌습니다. 어쨌든 모든 자동화가 우리 전략의 일부였다고 말하는 것은 장황한 대답입니다. 우리는 그것들을 강화했습니다. 그리고 콘텐츠는 우리에게 점점 더 중요해졌습니다.

“첫 번째 베타 데모를 봤을 때 저는 '그래, 우리는 이것에 모든 것을 쏟아부어야 해'라고 생각했습니다. 우리는 이것을 실현해야 한다''

Lauren Francis: 그리고 Ruth가 AI 봇인 Fin과 자동화에 대해 말한 것에 덧붙이자면, 그들은 실제로 일상적인 작업을 수행하고 자주 묻는 질문에 답할 수 있습니다. 그리고 이로 인해 지원 담당자는 더 복잡하고 흥미로운 문제에 집중하게 됩니다. 이러한 문제는 더 많은 감성 지능을 요구하는 경향이 있으며, 이는 인간 특유의 강점입니다.

Liam Geraghty: 샘, 지난 12개월 동안 당신에게 있어서 변한 한 가지는 무엇입니까?

Sam Forde: 우리는 아주 적절한 시기에 이 공간에 들어섰다고 생각합니다. Christian과 마찬가지로 저희도 약 2년 전에 채팅 우선 기능을 갖게 되었고 실제로 초점을 바꿨습니다. 그러나 우리는 항상 반대편에 인간이 있다는 점에서 한 가지 중요한 차이점이 있었습니다. 그리고 저는 Fin이 도착하기 훨씬 전부터 챗봇을 수용하는 데 너무 거부감을 느꼈습니다. 그리고 첫 번째 베타 데모에서 그것을 봤을 때 저는 이렇게 말했습니다. “그래, 우리는 이것에 전력을 다해야 해. 우리는 이것을 실현해야 합니다.” 따라서 본질적으로 가장 큰 변화는 12개월 만에 모든 챗봇 기술을 수용하고 업무 수행 방식을 변화시켰다는 것입니다.

새로운 역할의 부상

Liam Geraghty: 사람들의 역할이 진화하는 것을 확실히 볼 수 있지만, 팀이 새로운 전략을 지원하기 위해 추가하는 새로운 역할도 자세히 알아보고 싶습니다. 최신 고객 서비스의 AI 현황 보고서에서 우리는 지원 팀에 AI가 어떤 역할을 생성할 것으로 예상하는지 물었습니다. 58%는 챗봇 개발자라고 말했습니다. 챗봇 분석, 챗봇 데이터 수집이 있습니다. 39%는 대화 디자이너라고 말했습니다. 그리고 반대편에는 챗봇 전략가가 있습니다.

Christian Osmundsen: 제 생각엔 이것이 여행 중에 발견하게 되는 하나의 발견이라고 생각합니다. 봇을 사용하면 봇을 배치하는 데 필요한 역할이나 기능을 즉시 발견하게 됩니다.

Liam Geraghty: 네, 물론이죠. 루스, 당신부터 시작할게요. AI 도입 이후 팀의 새로운 역할에 대해 어떻게 생각해 보셨나요? 새로운 역할을 추가하거나 현재 역할의 범위를 확장하고 있나요? 또한 최근 귀하의 직함이 변경된 것을 확인했습니다. 이에 대해 좀 더 공유해 주시면 좋겠습니다.

“1년 반 전에 제 직책이나 일상 업무에 자동화가 포함될 것이라고 말씀하셨다면 저는 결코 믿지 않았을 것입니다.”

Ruth O'Brien: 제가 처음에 말했듯이, 우리는 AI와 자동화 제품을 최선을 다해 선보여야 하는 특권이면서도 부담스러운 위치에 있습니다. 나는 우리 제품의 능력을 최대한 발휘하기 위해 그렇게 해야 하기 때문에 이러한 특정 유형의 역할을 수행할 팀과 회사에 속하게 된 것을 영광으로 생각합니다. 우리는 또한 이것이 옳은 일이며 미래의 길이라고 진심으로 믿습니다.

아까 말했듯이 최근 내 역할이 바뀌었다. 저는 10년 동안 일선 지원 업무를 맡았고, Intercom에서 5년 동안 EMEA 지원 팀을 이끌었습니다. 최근에 저는 자체 AI 및 자동화, 콘텐츠 관리 전략, 커뮤니티를 구현하는 팀에 초점을 맞춘 역할을 맡게 되었습니다. 이를 적극적으로 지원하는 것입니다. 이것이 바로 제목이 "자동화된 사전 지원"인 이유입니다. 완전히 다른 직업 기회가 저에게 찾아왔습니다. 이는 정말 멋지고 흥미진진한 일입니다. 1년 반 전에 제가 직위나 일상 업무에 자동화를 도입하고 고객을 위해 자동화로 일부 작업을 수행할 것이라고 말씀하셨다면 저는 결코 믿지 않았을 것입니다. 정말 정말 멋지네요.

우리 팀의 새로운 역할 측면에서 올해 초 해당 챗봇 구현 공간에 대화 디자이너를 고용했고 몇 년 동안 헬프 센터 관리자도 있었지만 그 사람의 역할은 도움을 주는 것 이상으로 발전했습니다. 센터 관리자를 지식 관리자로. 이들은 직접적인 도움말 문서 그 이상을 관리합니다. 도움말 센터를 넘어 고객과 공유하는 광범위한 정보 등을 관리하기 시작했습니다. 그리고 결국에는 내부 지식 중 일부도 여기에 적용되기 시작할 것입니다. 지금 우리가 다시 알아보고 있는 공간인데, 그 개인의 역할도 바뀌는 걸 보는 게 멋있어요. Lauren의 역할 역시 완전히 새로운 역할이고 우리 팀에서 맡은 새로운 유형의 역할이기 때문에 저는 이를 Lauren에게 넘겨드릴 것입니다.

“AI와 자동화의 등장으로 프로세스가 정말 중요해졌습니다. 특히 고객 여정과 AI와 인간 지원 담당자 간의 핸드오프에 있어서는 더욱 그렇습니다.”

로렌 프란시스: 네, 물론이죠. 고마워요, 루스. 앞서 언급했듯이 저는 프로세스 개선에 중점을 두고 있습니다. 효율적이고 효과적인 프로세스는 비즈니스 성공에 매우 중요합니다. 이는 신규 고객을 확보하는 데 드는 비용이 기존 고객을 유지하는 것보다 높기 때문입니다. 따라서 좋은 프로세스를 통해 고객의 기대가 충족될 수 있습니다.

AI와 자동화의 등장으로 프로세스가 정말 중요해졌습니다. 특히 고객 여정과 AI와 인간 지원 담당자 간의 핸드오프와 관련하여 더욱 그렇습니다. 여행이 원활하게 이루어지도록 하는 것이 중요합니다. 따라서 이를 일관된 경험을 만들기 위해 둘을 연결하는 접착제와 거의 같다고 생각할 수 있습니다.

Liam Geraghty: Sam, Zapiet은 새로운 역할에 어떻게 접근하고 있나요?

Sam Forde: 대화 디자이너가 바로 우리가 가고 있는 곳입니다. 우리는 아주 일찍 시작했습니다. 분명히 우리가 Fin의 베타 고객이 된 것은 행운이었습니다. 그래서 우리는 이것을 다른 동료들과 마찬가지로 대해야 한다는 것을 즉시 깨달았습니다. 우리는 그것을 QA하고 그것이 우리 팀의 인간 구성원처럼 우리를 대표하는지 확인하기 위해 모든 것을 해야 했습니다.

우리는 이에 초점을 맞춘 일종의 역할을 만들어야 한다는 것을 아주 일찍 깨달았습니다. 아직 정규직은 아닙니다. 소규모 기업이라는 점을 고려하면 파트타임 역할에 가깝습니다. 하지만 내년에는 이 일을 풀타임으로 하는 사람이 생길 것으로 예상합니다.

인터콤에도 실질적인 기회가 있다고 생각합니다. 여러분이 처음에 구축한 도구 모음부터 현재 존재하는 도구 모음을 살펴보면 분석 역할이 존재할 필요조차 없을 수도 있습니다. 왜냐하면 AI와 여러분이 구축한 소프트웨어로 대체될 수 있기 때문입니다. 일부 기업이 주저하는 점을 이해할 수 있습니다. 왜냐하면 현재 주요 핵심 도구가 구축되어 있고 이에 맞춰 추가 기능을 추가하고 있기 때문입니다.

“우리는 대화 설계에 대한 도움과 프로젝트에 더 헌신적인 사람도 필요하다는 사실을 발견했습니다. 이제 우리는 AI를 다루는 정규직 개인이 한 명 있습니다.”

Liam Geraghty: 네, 알겠습니다. 그리고 Deliverect는 어떻습니까, Christian. 현재 새로운 역할을 추가하고 있습니까?

Christian Osmundsen: 네, 사실 우리는 그것을 하지 않는 것부터 시작했고 기술 작가와 그들이 AI 분석에 도움을 줄 수 있는 것에 기초를 두었기 때문에 실제로 몇 달 후에 그것을 했습니다. 그러나 몇 달이 지난 후 우리는 대화 설계에 대한 도움과 프로젝트에 더 헌신적인 사람이 필요하다는 사실을 알게 되었습니다. 이제 우리는 AI 작업을 담당하는 한 명의 정규직 직원을 보유하고 있으며, 공동 작업이 원활하게 이루어지도록 Intercom Workflows 전반을 담당하고 있습니다.

또한 지원 담당자의 참여도 중요하다는 사실을 깨달았습니다. 우리는 추가적인 기술적 관심이 있고 이 개발에 더 많은 참여를 원하는 지원 담당자가 기여하고 도움을 주기 위해 많은 일을 할 수 있는 운영 위원회라고 부르는 것을 열었습니다. 예를 들어 스니펫을 살펴보겠습니다. AI 제안을 조사하고 흐름을 테스트합니다. 이는 참여에도 좋고, 지금 이 일을 할 수 있는 여유 공간이 있기 때문에 좋습니다.

Liam Geraghty: 먼저 추가해야 할 가장 중요한 역할이 무엇인지 어떻게 알 수 있나요? 정말 다들 궁금해하는 부분이에요.

Christian Osmundsen: 어떤 면에서는 우리에게는 꽤 자연스럽게 다가왔습니다. 우리는 디지털 커뮤니케이션에 관심과 기술을 갖춘 사람이 정말로 필요하다는 것을 알았고, 우리 팀에 내부적으로 그런 사람이 있다는 것은 행운이었습니다. 동시에 초기 대화 설계를 설정하고 AI 영향을 높이기 위한 프로세스 생성을 시작할 수 있는 사람이 필요했습니다. 그리고 그것은 무엇보다도 도움말 센터에 집중하고 적절한 검토를 수행하는 것이었습니다. 그 이후에는 개발을 해야 할 것 같아요.

새로운 기술 연마

Liam Geraghty: 담당자가 해당 역할 내에서 새로운 책임을 맡을 것인지 아니면 완전히 새로운 역할을 맡을 것인지에 대해 살펴보겠습니다. 여기서는 기술 개발이 확실히 중요할 것입니다. 담당자가 앞으로 나아가는 데 가장 중요한 기술은 무엇입니까?

"인간이 할 수 있지만 AI가 할 수 없는 기술은 사람들이 앞으로 나아가는 데 정말 중요할 것입니다."

로렌 프랜시스: 문제 해결력, 호기심, 학습 능력이 중요하다고 생각해요. 이는 항상 매우 중요한 기술이었지만 이제는 더욱 그러해질 것입니다. AI와 자동화가 이러한 일상적인 작업을 수행하고 사람들의 시간을 확보하게 되면 담당자는 이러한 복잡한 문제를 해결하는 데 더 많은 시간을 할애하게 될 것입니다. Ruth가 앞서 언급했듯이 최종 목표는 많은 시간을 확보할 수 있다면 회사 목표에 기여할 수 있는 장기 프로젝트에 시간을 보낼 수 있는 기회를 갖게 되는 것입니다.

판단력, 적응성, 감성 지능과 같은 기타 소프트 스킬은 담당자가 앞으로 나아가는 데 매우 중요합니다. 예를 들어 언제 예외를 발생시켜야 하는지 아는 것입니다. 이것이 우리 인간과 AI를 구분하는 요소입니다. 인간이 할 수 있지만 AI가 할 수 없는 기술은 사람들이 앞으로 나아가는 데 정말 중요할 것입니다.

Liam Geraghty: Ruth, 거기에 더 추가할 게 있나요?

루스 오브라이언: 네, 물론이죠. 우리는 콘텐츠 제작 측면과 봇 최적화에 도움을 주기 위해 일선 팀의 도움을 많이 받고 있습니다. 콘텐츠 관리자와 대화 디자이너가 있지만 최전선에서 고객과 협력하지는 않습니다. 따라서 우리 팀은 항상 파트타임으로 일해야 합니다. 일주일에 아무리 많은 시간을 일하더라도 고객이 묻는 질문을 알고 있기 때문에 이 작업에 기여해야 합니다. 그들은 설명하거나 이해하기 어려운 것의 뉘앙스를 알고 있습니다. 그리고 그들은 기회를 보는 사람들입니다. 그리고 그들은 우리가 더 최적화할 수 있는 부분과 자동화를 사용할 수 있는 부분을 확인할 수 있을 것입니다.

자동화에 관한 문제는 처음부터 발생한다는 것입니다. 고객이 메신저를 열면 봇이 고객과 상호 작용합니다. 하지만 상담원이 대화 작업을 시작하면 상담원의 역할에도 도움이 되도록 어떤 자동화를 수행할 수 있을까요? 따라서 다시 한 번 팀에 무엇이 필요한지, 그리고 점점 더 자동화할 수 있는 것이 무엇인지 말해달라고 요청하세요. 또한 대화를 요약하거나 대화의 분위기를 바꾸기 위해 Intercom에 있는 것과 같은 자동화 도구를 사용하는 데 능숙해야 합니다. 그들은 정말로 그 분야의 기술을 향상시켜야 할 것입니다.

“여전히 매우 느슨합니다. 왜냐하면 때때로 상황을 정리하고 “아니, 더 이상 그렇지 않아”라고 말할 수도 있기 때문입니다. 하지만 우리가 구축하고 있는 구조는 신규 채용에 사용할 수 있는 프레임워크입니다.”

그리고 우리를 위해 어떻게 하면 점점 더 나아질 수 있는지 계속해서 제안합니다. 우리가 할 수 있는 일에 관해 미래 지향적인 사고를 하는 것은 분명 사람들에게 필요한 기술입니다. 그리고 자동화와 AI의 실제 사용 및 구현에 능숙합니다. 우리가 살고 있는 세상은 정말 새롭고 흥미로운 세상입니다.

Liam Geraghty: 최근에 어떤 종류의 교육이나 개발 프로그램을 시작하셨나요?

Sam Forde: 우리는 사람들을 우리 제품 파이프라인으로 이동시키고 이를 팀 내에서 확장하는 데 중점을 두었습니다. 지난주부터 거의 정규직으로 전환한 사람들 중 한 명입니다. 우리는 그것이 병목 현상이라는 것을 항상 알고 있었지만 항상 닭고기와 계란의 상황이었습니다. 거기에 도달하려면 모든 것을 둥글게 만들어야 합니다. 그리고 마지막으로 Fin과 AI를 통해 절감한 비용 중 일부를 지원 전략에 포함함으로써 우리는 그 사람에게 앞으로 나아갈 시간을 줄 수 있었습니다.

그래서 그것은 여전히 ​​매우 느슨하고, 종이에 아주 많이 적혀 있습니다. 왜냐하면 가끔은 일을 지우고 "아니, 더 이상 그게 아니야"라고 해야 할 수도 있기 때문입니다. 하지만 우리가 구축하고 있는 구조는 신입 사원이 들어올 때 사용할 수 있는 프레임워크입니다. 그리고 실제로 한 번만이라도 그들에게 우리 사업 내에서 경력 발전이 있다는 것을 실제로 보여줍니다. 채용할 때 기존 직원을 인터뷰에 참여시키는 것을 좋아하기 때문에 이는 매우 중요합니다. 우선 채용되면 친근한 얼굴이다. 하지만 그들은 또한 그 사람과 자신의 경험을 공유할 수도 있습니다. 그리고 그들은 이렇게 말할 수 있습니다. “저는 당신이 지원하는 역할로 시작했는데 오늘은 이 일을 하겠습니다.” 그리고 나는 그것이 미래에 도움이 될 것이라고 생각합니다.

Liam Geraghty: 정말 훌륭해요. 크리스찬, 지금 그 측면을 보고 계시나요?

“일을 시작하려면 12~18개월 전과 완전히 다른 다른 기술이 필요합니다.”

Christian Osmundsen: 훈련에 있어서 처음에는 우리는 매우 즉흥적이었습니다. 새로운 기능이 출시되거나 출시하고 싶은 것이 있을 때마다 우리는 주간 회의에서 팀과 함께 교육을 진행하고 이렇게 말해야 했습니다. “이것이 요약 기능을 사용하는 방법입니다. 이것이 정교한 기능을 사용하는 방법입니다. 이것이 받은 편지함에서 작업하는 동안 질문 기능을 사용하는 방법입니다.” 우리는 지금까지 매우 엄격한 빈도로 그렇게 해왔습니다.

하지만 얼마 전 품질 교육 팀과 함께 지원 담당자의 날마다 변화하기 때문에 보다 체계적인 접근 방식이 필요하다는 사실도 깨달았습니다. 일을 시작하려면 12개월 또는 18개월 전과 완전히 다른 다른 기술이 필요합니다. 특히 봇과 인간의 상호작용 사이의 협업 감각이 있어서 고객에게는 자연스러운 흐름처럼 느껴집니다. 우리는 고객이 봇에 열광하지 않는다는 것을 알고 있기 때문입니다. 그러므로 적어도 인간으로의 전환이 그렇게 끝나는 방식이라면 매우 자연스러운 길인지 확인해야 합니다.

그렇습니다. 우리는 기본 훈련 계획을 반드시 검토해야 합니다. 그리고 우리 모두가 사용하는 것, 즉 다국어 기계 번역을 그 퍼즐에 추가한다면 그것은 매우 다른 세상이 될 것이라고 생각합니다.

Liam Geraghty: 다른 세상에 대해 말하자면, 지원 작업에서 지속적인 학습과 적응의 문화를 어떻게 육성합니까?

Christian Osmundsen: 적어도 우리 회사에서는 지속적인 학습이 우리의 가치 중 하나입니다. 우리는 매우 활동적인 학습 및 개발 팀을 보유하고 있으며, 모든 개인이 학습하고 강좌와 수업을 듣고 원하는 경우 자신의 역할에서 성장하거나 새로운 역할로 성장할 수 있는 전용 리소스와 예산을 보유하고 있습니다. 이는 확실히 우리가 이미 많은 관심을 기울이고 있는 부분입니다.

학습의 AI 측면은 여전히 ​​상대적으로 새로운 것이며, 대부분의 사람들은 아직 자신의 기술을 이 새로운 세상에 적응할 수 있는 방법을 알아보지 못한 상태입니다. 내 생각에는 앞으로 12~24개월 안에 그렇게 될 것입니다. 하지만 우리 회사에서는 조금 이르거나 적어도 우리 회사에서는 그럴 수 있습니다.

변화 탐색

Liam Geraghty: 역할 간 진화와 팀 기능 변화를 살펴보면 분명히 많은 변화가 있음을 알 수 있습니다. 팀과의 이러한 대화에 어떻게 접근하고 있나요? 샘, 아마도 당신부터 시작하겠습니다.

“당신이 할 수 있는 가장 좋은 일은 사업의 모든 부서와 협력하는 것입니다. 가져와서 팀과 공유하세요.”

Sam Forde: 제가 누구에게나 드릴 수 있는 첫 번째 큰 조언은 이러한 대화에 매우 개방적으로 참여하고 동료들과 소통하라는 것입니다. 그거 알아? Fin 베타 이메일을 받고, 등록하고, 웹 세미나에 참석하고, 참여하고, 정말 신났습니다. “그래, 그냥 가자, 라이브로 하자”고 말한 사람은 바로 나였다. 그리고 나머지 관리팀은 “도대체 무슨 짓을 한 거야?”라고 했어요. 연쇄 영향, 생각하지 못한 것들이 있기 때문에 비즈니스의 나머지 팀과 협력해야 하며 더 광범위한 접근 방식을 취해야 합니다.

나는 당신에게 우리 자신을 위한 훌륭한 사용 사례를 제공할 수 있습니다. Shopify 애플리케이션을 판매하는 가장 큰 요소 중 하나는 App Store에서의 평점과 위치입니다. 그리고 그러한 리뷰를 얻는 유일한 방법은 참여하고 요청하는 것입니다. 실제로 자동화하거나 인센티브를 제공할 수 없다고 말하는 서비스 약관이 있습니다. 그리고 분명히, 우리는 그것이 얼마나 잘 작동할 것인지 몰랐습니다. 그래서 연쇄 질문은 "Fin이 우리 대화의 20%를 빼앗았다면 우리가 리뷰의 20%를 요구하지 않고 App Store에서 우리 자신을 무너뜨리고 있다는 뜻인가요?"였습니다. 그리고 그것은 나중에 나에게 제기된 질문이었고 당시 나는 그 질문에 대한 답을 몰랐습니다.

“변경 이유와 이유를 설명하면 팀이 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 나는 지나치게 의사소통을 하는 편에서 실수를 저지르고 있다”

따라서 가장 좋은 방법은 비즈니스의 모든 부서와 협력하는 것입니다. 가져와서 팀과 공유하세요. 왜냐하면 지원을 받더라도 많은 사람들이 위협을 느끼는 것을 이해할 수 있기 때문입니다. 이제 우리는 이것이 실제로 그들의 직무 역할을 풍요롭게 한다는 것을 알고 있습니다. 하지만 "그들이 나를 대신할 봇을 고용하고 있는 걸까요?"라고 상상해 보세요. 가능한 한 개방적으로 이러한 일을 진행하십시오.

Liam Geraghty: Lauren, 당신은 한동안 고객 지원 전반에 걸쳐 운영 역할을 맡아왔습니다. 여기에 적용할 수 있는 변경 관리 모범 사례가 있습니까?

로렌 프란시스: 네, 물론이죠. 의사소통이 정말 중요합니다. 변경 이유와 이유를 설명하면 팀이 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 나는 지나치게 의사소통을 하는 편에서 실수를 범할 것이다. 또한 팀의 동의를 얻는 것이 너무 독단적인 느낌 없이 실제로 변화를 채택하도록 하는 데 정말 도움이 된다고 말하고 싶습니다. 기본적으로 테스트, 다양한 프로젝트에 팀을 참여시키거나 피드백을 받아 이를 수행할 수 있습니다. 사람들을 참여시키면 변화를 옹호하는 사람이 될 수 있습니다.

또한 팀의 우려 사항을 적극적으로 경청하고 문제를 해결하여 그들이 듣고 이해한다는 느낌을 주고 싶습니다. 이를 통해 이러한 변화에 대해 느낄 수 있는 불안감을 어느 정도 완화할 수 있습니다. 그렇게 함으로써 대화를 무서운 것이 아니라 흥미로운 기회로 재구성하게 됩니다.

AI 시대의 측정항목 지원

Liam Geraghty: 역할이 변하고 전략도 변하고 있습니다. 이것을 어떻게 측정하나요? 지원 운영에 이 새로운 기술을 도입할 때 모두가 가장 주의 깊게 관찰하고 있는 지표는 무엇입니까? 아마도 우리는 기독교인부터 시작할 것입니다.

크리스티안 오스문센: 물론이죠, 리암. 일반적으로 우리는 항상 그것이 우리를 더 효율적으로 만들고 있는지 살펴보고 묻습니다. 그것이 우리가 처음에 보고 있는 것입니다. 그리고 그것이 고객에게 가치를 더해주는가? 이를 확인하려면 몇 달이 필요합니다. 성급한 결정은 필요하지 않습니다.

“우리의 해결률은 13~14%였는데, 이는 그리 좋지 않습니다. 오늘날 우리는 약 26%에 도달했습니다. 그리고 연말까지 35~40%를 목표로 하고 있습니다.”

그러나 AI에 관해서는 지원 규모를 적극적으로 측정합니다. 우리는 이것이 절대 수치뿐만 아니라 계정당 비율 등에서도 어떤지 확인하고 싶습니다. 곡선이 하강하는 것을 보는 것은 모든 사람에게 고무적입니다. 우리는 인간 상호 작용, 봇이 관련된 부분, 대화를 해결하는 Fin 또는 AI에 대한 응답 시간과 고객 만족도를 모두 살펴봅니다. 우리는 그것이 시간이 지남에 따라 어떻게 발전할 수 있는지 보고 싶어합니다. 처음에는 고객이 봇에 의해서만 처리되는 데 어려움을 겪을 수 있다고 생각합니다. 하지만 시간이 지나면 이 상황은 완전히 바뀔 것이라고 생각합니다. 아직 초기 단계입니다.

마지막으로 AI에 대한 응답률을 많이 살펴봅니다. 저는 우리가 시작했던 5월에 보고를 위한 이 통화를 준비하기 위해 다시 돌아갔습니다. 그리고 우리는 13~14%의 해결률을 보였습니다. 이는 좋지 않은 수치입니다. 오늘날 우리는 약 26%에 달하므로 그 두 배입니다. 그리고 우리는 연말까지 35~40%를 목표로 하고 있습니다. 그리고 나는 그것이 도달 가능한 범위에 있다고 생각합니다. 우리는 실제로 주말에 고객이 우리가 영업하지 않을 수도 있다고 생각하고 자신의 것을 찾도록 더 장려할 때 우리 요금이 즉시 35% 정도까지 올라가는 것을 봅니다.

Liam Geraghty: AI가 지금까지 KPI에 미친 영향에 대해 공유해 주실 수 있는 분이 계십니까? 샘, 아마 내가 먼저 갈 것 같아요.

Sam Forde: 저는 Christian이 방금 거기서 말한 내용을 많이 반영합니다. 우리는 여전히 전통적인 CSAT를 살펴보고 있지만 더 이상 직원들이 이야기하는 것이 아니라 Fin이 직원들과 상호 작용하는 것입니다. 하지만 우리에게 정말 중요한 것은 비즈니스 내 직원 만족도였습니다. 우리는 훨씬 더 높은 유지율을 보고 있습니다. 올해 우리 회사를 떠나는 사람을 본 적이 없습니다. 그리고 저는 그들이 다른 역할에 참여하는 것이 실제로 우리와 함께 경력을 쌓는 것에 대해 생각하는 데 도움이 된다고 생각합니다. 전통적으로 지원은 사람들이 자주 바뀌는 역할일 수 있습니다. 하지만 지금은 지원을 받을 수 있는 거의 황금 시대라고 생각합니다. 반드시 지원 상담원일 필요는 없습니다. 거의 다양한 지원 업무를 수행하는 일반 지원 담당자입니다.

"CSAT가 20점이나 올랐습니다. 70%에서 매주 90점대 초반으로 올랐습니다."

아직 올해 직원 만족도 등급은 없지만, Fin을 백업으로 사용하고 올해 보유한 AI 기술을 사용하면 상황이 향상되었을 수 있는 예를 들 수 있습니다. 전통적으로 우리 팀의 수련회는 매년 2~3일 정도였습니다. 우리는 가능한 한 빨리 도망친 다음 너무 커지지 않았으면 하는 받은 편지함이 있는 노트북으로 돌아갔을 것입니다. 올해는 일주일 내내 여행을 떠날 수 있었습니다. 그리고 Fin은 우리가 모든 것을 파악하고 계속해서 달릴 수 있도록 돕습니다. 그리고 일주일 내내 팀을 데리고 나갈 수 있다면 CSAT에서 정말 멋진 결과를 얻을 수 있기를 바랍니다.

실제 숫자로 보면 우리는 훨씬 작은 기업이지만 올해 Fin을 8,000명 앞에 두었습니다. 미친 짓이야. 우리는 CSAT가 20점 상승한 것을 보았습니다. 70%에서 매주 90점 초반대를 유지하고 있습니다. 그리고 우리가 Fin을 구현한 시점과 그래프를 보면 말 그대로 그 기간입니다.

Christian이 언급했듯이 주말과 근무 시간 외 시간은 정말 좋은 시간입니다. 주말에는 Fin 등급이 훨씬 더 높아집니다. 거기에 실제 사람들이 있더라도 그들은 예상치 못한 순간에 즉각적인 반응을 얻기 때문에 상황을 훨씬 더 높게 평가합니다. 우리는 매우 영국적인 브랜드로 인식되고 있으며 호주와 일본에 고객이 있으며 현재 즉시 답변을 얻고 있습니다. 그래서 CSAT가 엄청나게 좋아졌습니다. 나는 그것이 엄청난 일이라고 생각한다. 단지 그것을 위해서 뛰어들지 않는다면, 왜 그러지 않을지 모르겠습니다.

"저번에 우리가 출시한 새 릴리스 중 하나에서 본 정말 놀라운 통계는 Fin이 해당 기능에 대해 60%의 해결률을 보였다는 것입니다."

Liam Geraghty: Ruth, 사람들로부터 그런 일을 들은 적이 있나요?

Ruth O'Brien: 네, Fin과 함께 본 성공 사례를 공유할 수 있습니다. 우리는 Fin이 대화의 최대 3분의 1을 해결하는 것을 보고 있는데 이는 우리에게 엄청난 일입니다. 우리 제품은 크고 복잡한 소프트웨어 시스템이며 이전에 수행했던 것보다 훨씬 더 많은 것입니다. 내가 말했듯이, 우리가 Fin이 없고 우리가 출시하는 모든 기능을 계속 출시하고 있었다면 그 순간 우리는 완전히 곤경에 빠졌을 방식으로 응답 시간을 추적할 수 있었습니다.

얼마 전 우리가 출시한 새 릴리스 중 하나에서 본 정말 놀라운 통계는 Fin이 해당 기능에 대해 60%의 해결률을 보였다는 것입니다. 정말 놀라운 일이었습니다. 생각해 보면 Fin이 없었다면 해당 주제에 관해 60% 더 많은 대화가 우리에게 전달되었을 것입니다. 네, 우리는 그곳에서 정말 멋진 일이 일어나고 있는 것을 보고 있습니다.

"설문조사를 넘어 전체 고객 경험과 감정을 어떻게 볼 수 있을까요?"

다른 지표의 측면에서 보면 이는 공유하는 데 도움이 될 수 있습니다. Lauren이 우리와 대화하면서 친숙하게 느낄 것 중 하나는 우리가 CSAT를 넘어선 모습을 바라보는 방식입니다. 우리는 분명히 고객 만족에 깊은 관심을 갖고 있지만 지원 담당자라면 누구나 표준 형식의 CSAT가 약간 결함이 있는 척도라는 것을 알고 있다고 생각합니다. 행복한 고객 모두가 설문조사에 참여하는 것은 아닙니다. 종종 더 화난 고객이 설문조사에 참여하며, 모든 고객이 설문조사에 참여하는 것도 아닙니다.

그렇다면 설문조사를 넘어 전체 고객 경험과 감정을 어떻게 볼 수 있을까요? 그리고 일회성 상호 작용에서 상대했던 상담원에 대한 경험과 감정뿐만 아니라 도움이 필요하기 시작한 순간부터 필요한 도움을 받는 순간까지 엔드투엔드까지. 모든 자동화, 봇, 인간과 협력하는 작업, 그 이후에 발생하는 후속 조치, 그리고 우리가 그들을 위해 수행하는 모든 사전 조치입니다. Our partner Klaus is doing some really cool stuff in the QA world where the aim is that, longer-term, we'll be able to QA everything. So, every interaction we have with the customer. Being able to QA the process customers go through, the full experience, rather than the classic of a human manually reviewing another human's work with the customer. I'm really excited to keep exploring that over the next while because, again, it's something that, a few years ago, I never even dreamed of.

Liam Geraghty: That's brilliant. Well, listen, that's about all the time we have for today. I want to thank all of our wonderful panelists for their time. Thanks, everybody, and have a great day.