대화형 분석 소프트웨어를 효과적으로 사용하는 방법

대화 분석 소프트웨어는 단순히 대화 내용을 작성하는 것 이상의 기능을 수행합니다.

이는 고객 대화에 대한 깊은 통찰력을 제공하여 기업이 다양한 부서에 걸쳐 전략을 세밀하게 조정할 수 있도록 돕습니다. 이는 대화의 맥락을 해석하고 분석하여 기업이 정보에 입각한 비즈니스 결정을 더 쉽게 내릴 수 있도록 해줍니다.

개인 정보 보호 규정을 준수하고 최상의 보안 관행을 따르는 대화형 인공 지능(AI) 도구에 집중하는 것이 좋습니다. 소프트웨어는 고객 정보를 직접 다루기 때문에 규정을 준수하지 않으면 데이터 침해로 이어질 수 있는 위반 사항이 발생합니다.

이 문서에서는 대화형 분석 소프트웨어를 효과적으로 사용하는 방법을 안내하여 법률을 준수하면서 뛰어난 고객 경험을 제공하는 데 필요한 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

부서 간 대화 분석 소프트웨어 사용

영업, 마케팅, 고객 서비스, 제품 및 UX 팀은 모두 대화형 분석에 대한 사용 사례를 가지고 있지만 각 부서에서는 이를 다른 목적으로 사용합니다.

영업팀이 대화형 분석을 사용하는 방법

영업팀은 대화형 분석 소프트웨어를 사용하여 고객 상호 작용의 맥락을 보존합니다. 이 소프트웨어는 관리자에게 정확한 고객 통찰력을 제공하고 새로운 담당자가 진행 중인 거래를 신속하게 인수할 수 있도록 해줍니다.

영업 담당자는 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어에 필요한 모든 정보를 입력하는 것을 잊어버리는 경우가 많아 부정확한 정보를 제공하는 경우가 많습니다. 부정확하거나 불완전한 데이터가 새로운 담당자에게 제공되면 그들은 격차를 연결하고 토론의 맥락을 흡수하는 데 대부분의 시간을 보냅니다.

대화 분석 소프트웨어가 자동으로:

• 고객 상호 작용을 기록하고 대화 분석을 수행합니다.
• 이러한 토론을 기록하고 주요 시사점에 대한 요약을 추가합니다.
• CRM에 데이터를 공급합니다.

자동화는 인적 오류를 줄여 새로운 영업사원이 작업할 수 있는 데이터를 더욱 정확하게 만듭니다.

팀에서는 대화형 분석 소프트웨어를 사용하여 모범 사례와 벤치마크를 설정합니다. 이 소프트웨어를 사용하면 성공적인 거래로 이어진 과거 대화에서 얻은 통찰력을 바탕으로 팀 구성원이 최고의 성과자가 되도록 코칭할 수 있습니다.

또한 고객 통화 중에 무엇이 잘못되었는지 확인하고 규범적인 제안을 제공하여 팀 개선에 도움을 줄 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 벤치마크를 설정하고 상담원의 성과 KPI 및 지표를 추적하여 상승 추세를 확인할 수 있습니다.

대화 분석 소프트웨어를 사용하면 신규 담당자를 위한 간단한 교육 자료를 만들 수 있습니다. 이러한 가이드를 사용하면 담당자는 반복적으로 승리 전략을 실행할 수 있는 능력을 더 잘 갖추게 됩니다.

대화 인텔리전스 도구가 영업팀에 도움이 되는 몇 가지 주목할만한 영역은 다음과 같습니다.

• 메모 작성 자동화: 대화 분석 소프트웨어가 메모를 처리할 때 영업사원은 대화에 더 집중하고 영업 통화에 대해 더 적합한 질문을 합니다.
• 거래 예측: 이 소프트웨어는 전화 통화 또는 기타 채널의 대화에서 신호를 연구하고 사용자가 거래의 위치와 접근 방법을 이해하도록 돕습니다.
• 경쟁사 통찰력 제공: 사용자는 시장에 있는 다른 솔루션 및 서비스 간의 승패율을 추적하고 비교할 수 있습니다.
• 거래 적격성: 소프트웨어는 거래의 진행 상황을 이해하고 리드 자격 점수를 제공하므로 우선 순위를 더 쉽게 지정할 수 있습니다.
• 예측 판매 인텔리전스 제공: 대화의 맥락을 기반으로 소프트웨어는 팀이 잠재 고객을 참여시킬 수 있는 상향 판매 및 교차 판매 기회를 강조합니다.

마케팅팀이 대화형 분석을 사용하는 방법

마케팅 팀은 고객 상호 작용을 통해 구매자의 동기와 우려 사항을 이해합니다. 통찰력이 들어오면 마케팅 페르소나를 지속적으로 개선하여 그에 따라 메시지를 조정할 수 있도록 돕습니다.

대화 분석 소프트웨어는 회사와의 상호 작용에서 고객의 감정을 포착합니다. 마케팅 팀은 감정 분석 과 고객 피드백을 보완하는 메시지를 작성합니다. 이러한 대화는 종종 충족되지 않은 고객 요구 사항이나 제품 격차를 드러내어 제품에 대한 새로운 경쟁 기회를 발견하는 데 도움이 됩니다. 대화에서 공백이 자주 나타나는 경우 향후 스프린트에서 고려할 수 있도록 제품 팀과 공유할 수 있습니다.

출처: 딜로이트

대화형 분석 플랫폼이 마케팅 팀이 개인화 기회를 늘리는 데 도움이 되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 새로운 트렌드를 추적합니다. 소프트웨어는 고객이 말하는 내용과 다음에 필요할 수 있는 내용을 기록합니다. 이는 기업이 시장 진출 계획을 더 잘 계획하는 데 도움이 됩니다.
• 콘텐츠 전략 조정: 소프트웨어의 귀중한 통찰력은 제품 채택을 늘리기 위한 온보딩 가이드 생성과 같이 콘텐츠를 통해 메울 수 있는 정보 격차를 보여줍니다.
• 정서 및 제품 분석 제공: 제품 및 서비스에 대한 고객의 감정을 이해하면 메시지가 고객의 공감을 이끌어내는 데 도움이 됩니다.

대화 분석은 마케팅 팀 구성원이 변화를 따라잡고 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다. 고객 경험을 향상하고 최적화하여 비즈니스 성장을 촉진합니다.

고객 서비스 및 고객 성공 팀이 대화 분석을 사용하는 방법

IVA(지능형 가상 에이전트) 솔루션은 고객과 컨택 센터의 과거 상호 작용을 기반으로 FAQ와 일반적인 문제를 신속하게 파악합니다. 이를 통해 고객 서비스 팀은 신뢰할 수 있는 지식 기반을 구축하고 고객이 셀프 서비스를 수행하도록 장려할 수 있습니다.

컨택 센터 플랫폼 과 통합되면 대화형 IVA는 일반적인 문제를 인식하고 직접 응답하거나 지원 담당자에게 이러한 문제를 효과적으로 극복하기 위한 팁을 제공합니다. 또한 콜센터의 공백을 메우는 데 필요한 지식과 의사소통 기술을 상담원에게 제공할 수도 있습니다.

고객 서비스 팀이 워크플로에서 대화 인텔리전스 플랫폼을 사용하는 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

• 응답 속도 향상: 대화형 AI를 사용하면 자주 묻는 질문에 자동으로 더 쉽게 응답할 수 있습니다. 팀이 향상된 집중력으로 더 중요한 문제를 조사하는 동안 고객은 더 빠르게 응답을 받을 수 있습니다.
• 지원 개인화: 상담원은 고객의 선호도, 내역 및 행동을 전체적으로 이해하여 지원 상호 작용을 더욱 개인화하고 상향 판매 및 교차 판매를 위한 다른 솔루션을 제안할 수 있습니다.
• 상담원 교육 제공: 이 소프트웨어를 통해 상담원은 대화 중 어려움을 겪는 부분을 식별하고 교육을 받아 기술을 향상할 수 있습니다.
• 첫 번째 연락 해결률 향상: 대화형 분석 소프트웨어를 사용하면 지원 담당자가 티켓을 마감하고 첫 번째 연락 해결 방법을 실시간으로 쉽게 확인하고 이해할 수 있습니다. 동일한 프로세스를 사용하여 회사의 기존 상담원 또는 신규 상담원을 교육하면 쿼리를 더 빠르게 해결하여 비용을 절감할 수 있습니다.

제품 및 UX 팀이 대화형 분석 도구를 사용하는 방법

제품 팀은 고객 지원 상호 작용에서 얻은 통찰력을 사용하여 기존 기능에 대한 사용자 불만 사항이나 문제점을 이해합니다. 대화 분석을 통해 팀의 프로세스가 더욱 빠르고 확장 가능해집니다.

이러한 통찰력을 통해 제품 팀 구성원은 고객이 기능을 사용하는 방식을 이해하고 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.

대화형 분석 소프트웨어가 제품 및 UX 팀에 도움이 되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 실제 고객 여정 공개: 소프트웨어는 판매 대화에서 얻은 통찰력을 기반으로 고객이 제품이나 서비스를 구매하는 여정을 자세히 설명합니다. 이를 통해 고객 참여 기회를 발견하고 더 나은 사용자 경험과 향상된 고객 만족도를 제공할 수 있습니다.
• 고객 문제에 플래그 표시: 이 소프트웨어를 사용하면 고객의 문제를 심층적으로 조사할 수 있습니다. 제품의 일반적인 문제를 찾아내고 문제가 발생하기 전에 해결하는 데 도움이 됩니다.

대화형 분석 소프트웨어의 보안 및 개인 정보 보호 고려 사항

대화 분석 소프트웨어는 매우 민감하고 기밀인 고객 데이터를 처리합니다. 데이터 개인 정보 보호를 유지하고 규정을 준수하기 위한 관행에 대해 공급업체에 확인하십시오.

기밀유지 위험

한 설문조사에서 응답자의 39%는 공용 생성 AI를 사용하면 대화 데이터가 유출될 수 있다고 생각했습니다.

공용 AI 모델은 기밀 고객 대화를 신뢰할 만큼 충분히 안전하지 않을 수 있습니다. 이러한 민감한 정보에 노출되면 데이터 침해 또는 법적 결과가 발생할 수 있습니다. 이러한 모델은 사용자가 입력한 데이터를 사용하여 자연어 처리 및 기계 학습을 통해 스스로 학습합니다.

예를 들어, ChatGPT의 모델 교육 FAQ에는 "우리는 개인용 ChatGPT 및 DALL·E 버전의 데이터도 사용합니다."라고 명확하게 명시되어 있습니다.

소프트웨어 도구를 온보딩하기 전에 IT 및 보안 팀과 공급업체의 데이터 보안 관행에 대해 논의하여 고객의 데이터를 기밀로 유지하십시오.

데이터 거버넌스

기밀 정보를 처리하는 동안 데이터 거버넌스 정책을 시행하는 것이 좋습니다. 간단히 말해서, 대화형 분석 도구로 처리되는 모든 민감 정보나 개인 식별 정보를 익명화해야 합니다.

이를 통해 고객 데이터에 대한 무단 액세스를 방지하고 고객과 회사의 이익을 안전하게 보호할 수 있습니다.

규정 준수

고객 데이터를 처리하는 동안 일반 데이터 보호 규정 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법과 같은 개인 정보 보호법을 위반하지 않는지 확인하십시오. 이 규정은 데이터 수집, 저장 및 사용 지침에 대해 조언합니다. 또한 막대한 벌금이나 평판 손상을 방지하려면 이들의 권고를 준수해야 합니다.

HIPAA 부터 PCI DSS, FINRA, 차별 금지에 이르기까지 컨택 센터에는 다양한 종류의 규정 준수 가 있습니다.

대화 분석 소프트웨어 사용 모범 사례

대화형 분석 소프트웨어를 최대한 활용하려면 도구를 설정하는 것 이상의 작업이 필요합니다. 다음은 고객의 데이터를 안전하게 유지하면서 투자에서 얻는 가치를 극대화하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁입니다.

• 안전하고 규정을 준수하는 소프트웨어 선택: 고객 데이터를 기밀로 유지하기 위해 강력한 보안 기능을 갖춘 대화형 분석 소프트웨어를 고려하십시오. 업계 규정을 준수하고 법적 피해나 평판 훼손으로부터 비즈니스를 보호하는 데 필요한 모든 것이 포함되어 있는지 확인하세요.
• 적절한 데이터 처리 교육 제공: 분석 소프트웨어를 사용하는 사람은 누구나 적절한 데이터 처리 방법에 대한 교육을 받아야 합니다. 그들은 소프트웨어에 무엇을 입력할 수 있고 입력할 수 없는지, 고객 데이터를 보호하기 위해 중요한 정보를 익명화하는 방법을 알아야 합니다.
• 기록 위에 통찰력을 두십시오: 고객 대화의 특정 세부 사항을 읽는 것은 무한히 유혹적일 수 있지만 대화 분석 소프트웨어에서 수집한 통찰력은 실질적인 가치를 더합니다.
• 다른 데이터 소스와 통합: 통합을 통해 대화형 분석 소프트웨어가 다른 CRM 및 데이터 플랫폼과 작동하여 고객 데이터를 통합할 수 있습니다. 전체 그림을 보면 데이터 기반 결정을 내리는 것이 더 쉬워집니다.

Nextiva: 안전한 대화 플랫폼

Nextiva는 고객 및 비즈니스 데이터를 보호하기 위한 엔터프라이즈 보안 기능을 갖춘 간소화된 고객 대화 솔루션을 제공합니다. 고객 데이터에 보호 계층을 추가하고 CRM 및 고객 지원 플랫폼과 원활하게 통합되어 고객 정보에 대한 전체적인 보기를 제공합니다.

Nextiva는 고객 대화를 통해 귀중한 통찰력을 제공하여 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 통일된 대화 전략으로 고객 중심의 제품과 서비스를 만드는 경쟁력을 제공합니다.