Intercom on Product: AI 혁명과 고객 서비스의 미래

GPT 기술의 최근 발전은 우리 주변의 세상을 빠르게 변화시키고 있습니다. 고객 서비스 팀에게 이 모든 것이 의미하는 바는 무엇입니까?

유망한 신기술이 시장에 출시되면 이전 세대의 유사한 기술을 되돌아보고 그것이 어떻게 작용할지 이해하는 것은 항상 흥미로운 일입니다. 전화는 회전식 다이얼이 있는 유선 전화에서 휴대폰과 스마트폰으로 진화했으며 기술 발전을 기반으로 어느 정도 예측 가능한 궤적을 따랐습니다. 그들은 더 나은 배터리 수명, 더 나은 카메라 및 고급 기능으로 더 작고, 더 저렴하고, 널리 퍼졌습니다.

그러나 ChatGPT는 완전히 다른 것입니다. 작년 11월 출시 이후 고객 서비스를 포함한 전체 산업을 신속하게 재편하기 시작했습니다. 이제 자체 GPT 기반 Fin과 같은 봇이 최소한의 설정으로 많은 고객 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 이는 고객 서비스에 획기적인 영향을 미칩니다. 이것은 CS 상담원에게 무엇을 의미합니까? 사람들이 일자리를 잃게 될까요? 이 기술을 어떻게 활용할 수 있습니까?

오늘 Intercom on Product 에피소드에서는 최고 제품 책임자인 Paul Adams와 함께 AI의 혁신적 영향, 진화하는 고객 서비스 환경, 그리고 미래에 인간과 AI가 어떻게 협력할 것인지에 대해 이야기했습니다.

시간이 부족하십니까? 다음은 몇 가지 주요 내용입니다.

• AI는 인력을 크게 줄이는 대신 고객 서비스 팀의 규모와 형태부터 우선 순위와 초점 영역에 이르기까지 고객 서비스 팀이 구성하는 방식의 변화를 주도할 것입니다.
• 과거 이전 기술과 마찬가지로 AI를 사용하면 품질에 대한 고객의 기대치를 높일 수 있습니다.
• AI의 경제성이 높아짐에 따라 브랜드는 세계적 수준의 경험을 제공함으로써 브랜드를 차별화할 수 있습니다. 그러면 고객 서비스가 진정한 수익 센터가 될 것입니다.
• AI는 많은 고객 서비스 작업에서 탁월할 수 있지만 인간은 여전히 ​​복잡하고 긴급하며 감정적으로 충만한 대화를 해결하는 데 최고입니다.
• 가까운 장래에 지원 리더는 어조에서 규칙, 제공하는 콘텐츠에 이르기까지 지식 및 봇 관리에 더 중점을 둘 것입니다.
• 응답 시간이나 처리 시간과 같은 기존 메트릭이 무의미해짐에 따라 AI가 고객 경험에 미치는 영향을 측정하기 위한 새로운 메트릭을 개발해야 합니다.

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고객 서비스 재정의

폴 아담스: 안녕하세요, 여러분. Intercom on Product에 오신 것을 환영합니다. 언제나처럼 Des Traynor와 합류했습니다.

데스 트레이너: 이봐, 폴.

Paul: 우리는 고객 서비스의 미래, 특히 미래에 자동화와 인간이 어떻게 협력할 것인지, AI가 사물을 어떻게 변화시키는지, 심지어 미래의 대부분의 질문이 실제로 어떻게 될 것이라고 믿는지에 대해 이야기할 것입니다. 사람이 아닌 AI가 답해야 합니다. 시작하자, 데스. 오늘 우리가 어디에 있는지 대략적으로 설명해 주시겠습니까?

Des: 11월 30일에 ChatGPT가 출시되었습니다. 몇 주 전에 GPT-4가 출시되었습니다. AI의 단계적 변화와 같은 것이 있었습니다. 이것이 고객 서비스 산업에 어떻게 적용되었습니까? 이제 봇이 있습니다. 당사의 Fin이 그 한 예입니다. 교육을 전혀 받지 않고도 고객 문제의 상당 부분을 즉시 해결할 수 있습니다. 그리고 그것은 고객 서비스에 대한 획기적인 의미를 가지고 있습니다.

제로 트레이닝 피스란 읽을 필요가 있는 곳을 가리키기만 하면 된다는 의미입니다. 즉각성은 인간보다 훨씬 빠르다는 것을 의미합니다. 입력할 필요가 없습니다. 봇입니다. 그리고 백분율은 다를 수 있습니다. 비즈니스가 얼마나 복잡한지에 따라 다릅니다. 그러나 우리는 총 해상도의 10~60% 또는 70%를 보았고 작업 부하를 변경합니다. 그것은 또한 투자 영역과 고객 서비스 분야가 무엇인지에 대해 어떻게 생각해야 하는지를 변화시킵니다. 그것이 우리가 있는 곳입니다. 우리는 사실이 아닌 척할 수 있지만 그것이 오늘날 CS 산업의 현실입니다.

“기술은 임의의 한계에서 멈추는 경향이 있습니까? 최종결의 10%에서 멈출 것인가, 아니면 상품관리의 문턱에서 멈추고 안으로 들어가지 않을 것인가? 아니요, 기술은 절대 멈추지 않습니다.”

Paul: 작년 가을에 ChatGPT 출시에 대해 언급하셨는데요, 제 개인적으로는 그게 가장 큰 성과라고 생각합니다. 물론 그 전에는 수년 동안 봇을 구축하고 설계해 왔습니다. 2016년, 2017년은 봇 출시에 대한 우리의 첫 번째 시도였으며 판매 및 고객 서비스에서 모든 종류의 다양한 유형에 사용되는 것을 보았습니다. 그러나 지금까지는 시작하는 데 많은 마찰이 있었습니다. 모든 종류의 다른 것들을 직접 설정해야 합니다. 그리고 우리가 회사를 운영하는 방식, 제품을 구축하는 방식, 지원 팀에서 일하는 방식 등 모든 것이 바뀌었다는 사실을 되돌아보는 것도 흥미롭습니다. 정말 변신한 기분입니다. 여기에 필연성이 있다고 생각하십니까? AI가 점령하고 있습니까?

데스: 네. 제 말은, 그렇습니다. 당신의 것이 아닌 산업에 대해 이야기하기 쉽기 때문에 그것에 대해 이야기하는 것이 항상 편하지는 않지만 AI가 제품 관리 작업에 올 수 있다고 생각합니다. 엔지니어링 작업에 올 수 있다고 생각합니다. 일반적으로 “기술은 임의의 한계에서 멈추는 경향이 있습니까? 최종결의 10%에서 멈출 것인가, 아니면 상품관리의 문턱에서 멈추고 안으로 들어가지 않을 것인가.” 아니요, 기술은 절대 멈추지 않습니다. 더 빨라질까요, 느려질까요? 더 빠르게. 접근성이 높아질까요 아니면 낮아질까요? 접근성이 더 좋습니다. 저렴해질 것입니다. 여기서 일어날 일에 대한 꽤 좋은 선례가 있습니다. 고객 서비스를 포함하여 모든 산업을 뒤집을 방법에 대한 필연성이 있다고 생각합니다. 분명히, 나는 그것이 모든 것과 모든 인간을 대체할 것이라고 믿지 않습니다. 우리는 자동화에 사람이 더해질 것이라는 생각을 굳게 믿습니다. 그러나 나는 이 변화가 얼마나 중요한지 과장하기 어려울 것이라고 생각합니다.

폴: 저도 그렇게 생각해요. 크루즈 컨트롤, 속도 제한 설정, 가속 페달에서 발 떼기 등 과거의 다른 유형의 자동화가 생각납니다. 그리고 이제 조향 보조 기능을 갖춘 자율 주행 자동차가 있습니다. 그것은 꽤 점진적인 진화처럼 느껴졌습니다. 진행되는 것을 추적할 수 있습니다. 각각의 새 차는 작지만 중요한 면에서 이전 차보다 더 나은 것 같습니다. 이것은 저에게 다릅니다. 이것은 급속한 변화입니다. 그리고 많은 사람들이 실제 속도보다 느려질 것이라고 생각할까봐 걱정됩니다. 그러나 그들은 더 나은 표현이 없기 때문에 기술을 두려워하고 발전이 느려지기를 바라는 진정한 이유가 있습니다.

조직 변경 탐색

Paul: 고객과 이야기하면서 사람들이 가장 두려워하는 것이 무엇이라고 들었습니까?

Des: 네, 속도에 대한 당신의 요점은 꽤 적절하다고 생각합니다. 우리는 YouTube가 가정용 TV보다 어떻게 더 인기를 얻었는지에 대한 차트를 항상 보았고 저는 항상 "예, 링크를 클릭하는 것이 상점에 가서 TV를 사는 것보다 훨씬 쉽기 때문입니다. 가격도 훨씬 저렴합니다.” 그리고 나는 그것의 버전이 있다고 생각합니다. 사람들은 아마 7년에 한 번씩 차를 교체합니다. 따라서 획기적인 자동차 기술이 오늘 출시되더라도 적어도 10년 동안은 흔하지 않을 것입니다. 그리고 특히 자동차는 고속도로와 도로에만 영향을 미칩니다. AI와의 차이점은 전체 인터넷에 매우 빠르게 배포되고 모든 산업에 영향을 미칠 것이라는 점입니다. 외부에서 초대받기를 기다리지 않습니다. 이 작업이 완료되면 세계에 구조적 충격이 있을 것입니다.

"조직도가 변합니다. 팀의 규모, 팀의 형태, 팀이 노력을 집중하는 위치, 팀을 측정하고 관리하는 방법이 바뀔 수 있습니다."

실제 진짜 무서운 조각은 무엇입니까? 사람들이 돌아오는 가장 큰 문제는 “음, 인간이나 직업은 어떻습니까? 해당 분야의 고용은 어떻습니까?” 우리는 AI가 1년 안에 3억 개의 일자리를 대체할 수 있다고 추정하는 수치를 보았고, 저는 이것이 타당한 우려라고 생각합니다. 매우 큰 숫자처럼 들리지만 제가 말했듯이 우리는 사람들이 이 기술에 즉시 접근할 수 있는 시점에 있습니다. ChatGPT에는 이미 1억 명의 사용자가 있다고 생각합니다. 그것은 1억 명의 사람들이 어떻게든 많은 일자리를 자동화했다는 것을 의미하지 않습니다. 그것은 이 기술이 이미 1억 명의 삶을 향상시키고 있다는 것을 의미합니다.

CS 세계에서 고용의 본질이 변하고 있다고 생각합니다. 조직도가 변경되고 투자 영역이 변경됩니다. 포스트 핀 세계에서 지식 관리와 같은 것은 일선 지원과 관련하여 정말 중요합니다. 간단한 문제가 지금 해결되기 때문에 그들이 다루는 문제의 유형은 더 복잡할 것입니다. 따라서 조직도가 변한다고 생각합니다. 팀의 규모, 팀의 형태, 팀이 노력을 집중하는 위치, 팀을 측정하고 관리하는 방법이 바뀔 수 있습니다. 그 모든 것이 바뀔 것입니다. 확실히 하자면, 그 모든 변화를 겪는 것이 지저분하기 때문에 두려움이 정당화되는 경우가 많습니다. 어렵다. 하나의 간단한 reorg에 대해 생각하십시오. 우리가 이것을 착륙시키는 것에 대해 약간의 불안을 가질 수 있습니다. 이제 이와 같은 작업을 위해 수행해야 하는 재구성에 대해 생각해 보십시오. 비교하면 어마어마합니다.

두려움/회의가 정당하다고 생각하는 또 다른 영역은 고객 경험이 악화될 수 있다는 것입니다. 나는 당신이 상당히 부담스럽고 ​​감정이 격한 상황을 다루고 있을 때 짹짹대는 Botty the Bot 봇이 화면 위로 뛰어올라 당신을 도우려고 하는 상황을 상상할 수 있습니다. 관?" 작동하지 않습니다. 반대로 "이봐, 정말 즉시 처리해야 하는 작업이 0.2초 안에 응답하고 45초를 기다렸다면 어떡하지?"라고 말할 수 있습니다. 훨씬 더 나은 경험입니다. 제 생각에는 많은 정당한 불안이 있다고 생각합니다. 또는 당신이 불안이라고 부르던 것이 흥미로울 수 있지만 꽤 무서울 수도 있습니다. 그리고 그것은 완전히 자연 스럽습니다. 모든 산업에 대해 이것의 버전이 있을 것입니다. CS는 우리가 소프트웨어 배포를 위해 선택한 것일 뿐입니다.

Paul: 품질이라는 것은 저에게 정말 흥미로운 것입니다. 나는 이것에 대해 많이 생각해 왔다. 나는 이것이 어떻게 작동할지 이해하기 위해 이전 세대의 유사한 기술을 되돌아보는 것을 굳게 믿습니다. 그리고 다시 자동화를 통해 예를 들어 1950년대로 돌아가면 많은 백색 가전이 일반화되고 대량 생산되기 시작했고 갑자기 모든 사람이 진공 청소기, 냉장고, 이 모든 것을 갖게 되었습니다. 그 일을 하기 위해 고용된 사람들이 많았습니다. 노동력 구성 측면에서 사회는 상당히 다르게 보였습니다. 이로 인해 사람들이 일자리를 잃게 될 것이라는 두려움이 있지만 실제로 그런 일은 일어나지 않았습니다. 그것은 어느 정도 발생했지만, 사람들은 또한 당신이 말한 것처럼 다른 영역으로 자신을 재분배했습니다.

일어난 또 다른 일은 품질에 대한 기대치가 높아졌다는 것입니다. 청결에 대한 기대치가 높아졌습니다. 진공 청소기가 있고 이 모든 모드가 있다면 집이 깨끗하지 않을 이유가 없습니다. 따라서 이러한 품질에 대한 기대치는 높아졌고 필요한 많은 작업은 줄어들지 않았습니다. 고객 서비스에서도 같은 것을 볼 수 있다고 생각합니다. 우리가 이야기하는 대부분의 고객 서비스 팀은 압박을 받고 있습니다. 볼륨이 많이 있습니다. 인터넷은 특히 채팅과 메신저를 사용할 때 점점 더 많은 지원 질문을 생성합니다. 대화하기가 매우 쉽습니다. 업무량은 늘어나고 팀은 압박을 받고 있습니다. 이로 인해 엄청난 작업량을 앗아가는 대신(팀이 더 작아질 것이라고 생각합니다) 실제로 경험의 질과 이에 수반되는 기대치를 높일 수 있습니다.

“1960년대에 사무실 바닥 사진을 찍으면 300명이 펜과 종이 등을 들고 있는 것을 볼 수 있을 것입니다. 오늘날에는 아마도 하나의 스프레드시트일 것입니다. 그럼에도 불구하고 그 바닥은 여전히 ​​가득 차 있습니다.”

데: 물론입니다. 브랜드가 영상 통화에 뛰어들어 화면을 공유하거나 공동 브라우징을 통해 사람들을 도우려고 하는 것 외에는 어떤 것도 용납할 수 없는 것처럼 보일 것입니다. 당신이 인간에게 도달했다면 그것은 당신이 그들에게 기대하는 최소한의 것이기 때문입니다. 쉬운 결과 지원 쿼리가 모두 자동으로 해결되었기 때문에 그들이 그렇게 할 수 있다고 가정합니다. 그리고 그 중 많은 부분이 노동 덩어리 오류로 돌아갑니다. 예, 그 직업은 더 이상 존재하지 않지만 이제 그 직업 다운 스트림이 예상됩니다. 그래서 흰 장갑 서비스였던 것이 이제 공통 상태입니다.

내가 생각하기에 따라야 할 다른 것들이 있습니다. 1960년대에 사무실 바닥 사진을 찍으면 300명이 펜과 종이 등을 들고 있는 것을 볼 수 있습니다. 오늘날에는 아마도 하나의 스프레드시트일 것입니다. 기술은 사물을 변화시킵니다. 그럼에도 불구하고 그 사무실 바닥은 여전히 ​​가득 차 있습니다. 모두가 더 높은 수준의 작업을 수행하고 있다는 것입니다. 나는 우리가 그 버전을 보게 될 것이라고 생각합니다.

다른 측면은 일본의 역설입니다. 물건이 더 저렴해질수록 더 많이 하는 경향이 있습니다. 기본 아이디어는 같지만 이제 세계적 수준의 고객 서비스를 제공할 수 있다면 그것이 진정으로 브랜드를 차별화하는 방법이 됩니다. 차별화되지 않은 무거운 작업을 자동화할 수 있기 때문에 비용이 낮아졌기 때문에 그렇게 할 수 있습니다. 그러면 훨씬 더 많은 브랜드가 이에 대해 싸우고 이렇게 말할 것입니다. , 우리는 올바른 카펫과 흰 장갑, 그리고 당신이 원하는 모든 경험을 배치할 것이기 때문에 항상 고객을 전환시킬 것입니다.”

그리고 그 세계에서는 실제로 더 나은 보상을 받기 시작하기 때문에 CS에 더 많은 투자를 시작합니다. 그리고 마침내 이러한 CS의 실현을 비용 센터가 아닌 이익 센터로 보게 될 것입니다. 우리는 모른다. 우리는 그것에 대해 정직해야 합니다. 우리는 모른다. 이런 식으로 발생하지 않기 때문에 가능성이 가장 적은 것은 이 기술이 착륙하고 일반적인 평균은 20% 또는 50% 인바운드 변위와 같고 전 세계 CS 작업은 정확한 비율로 감소하며 우리 모두는 비즈니스를 수행한다는 것입니다. .

인간의 손길

Paul: 사람들이 팀으로 재배치될 수 있고 그들의 역할이 바뀔 수 있는 다양한 유형의 방법에 대해 말씀하셨습니다. 우리는 분명히 많은 고객에게 AI와 새로운 Fin 봇과 같은 제품에 대해 어떻게 생각하는지에 대해 이야기해 왔습니다. 많은 고객이 베타 버전을 사용해 보고 있습니다. 우리는 작동하는 것과 작동하지 않는 것에 대해 많은 것을 배우고 있습니다. 하지만 당신이 말했듯이, 우리는 지금까지 몇 가지 놀라운 결과를 얻었습니다.

"그리고 내가 말했듯이, 매우 긴박하고, 드라마틱하고, 감정이 북받치는 것, 이런 것들은 인간이 전문적으로 다루는 일의 유형입니다."

거의 항상 인간 에이전트가 수행해야 할 역할이 있습니다. 고객 중 일부가 “Fin 또는 AI 봇이 사람이 할 수 있는 것보다 더 빠르고 틀림없이 더 정확하게 응답을 제공할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 우리는 실제로 사람을 원합니다. 사람을 중심으로 고객 서비스를 차별화하겠습니다.” 그리고 그것은 VIP만을 위한 것일 수도 있습니다. 흰 장갑에 대해 말씀하셨는데, 아마도 그 이상을 넘어서 새로운 표준이 되는 또 다른 수준의 흰 장갑이 있을 것입니다.

Des: 적절한 컨시어지가 중요할 수 있으며 브라우저 내 고객 성공 담당자를 전적으로 귀하에게 전담하고 영구적으로 효과적으로 온보딩할 수 있습니다. 그러나 매우 긴급하고, 감정이 풍부하고, 대역폭이 넓고, 매우 지저분하고, 많은 명확화가 필요한 대화 종류도 있습니다. 미지의 미지.

예를 들어, Fin이나 봇이 "이것이 해야 할 일을 하고 있는지 모르겠습니다."라는 쿼리를 해결할 방법이 없습니다. 당신은 "무슨 일?" 그리고 저는 매우 재능 있는 제품 담당자가 "음, URL에서 추론할 수 있습니다. 어쩌구 저쩌구."라고 말할 것이라고 확신합니다. 내 말은 고객이 원하는 것이 무엇인지 정말로 모른다는 것입니다. 그들은 자신이 제품의 올바른 부분에 있는지 알지 못합니다. 거기에서 할 수 있는 가장 좋은 일은 실제로 이렇게 말하는 것입니다. 당신은 무엇을 성취하려고 합니까?” 봇이 모든 것을 할 수 있습니까? 예. 좋은 경험입니까, 아니면 인간만큼 순조롭습니까? 아니요. 그리고 제가 말했듯이 높은 긴급성, 높은 드라마, 높은 감정. 그것들은 인간이 전문화하는 유형의 것입니다. 나는 그들이 지속될 것이라고 생각합니다.

“이봐, 이건 사실 종단적인 문제야. 우리는 여러 사람이 필요할 것입니다.” 사람의 승인, 확인 및 인증이 필요하거나 작동 방식을 변경한 다음 고객에게 다시 연락해야 합니다. 다이내믹이 더 커질 것입니다. 고객 측에 더 많은 사람이있을 수 있습니다. 나는 너무 많이 잡히기 때문에 더 이상 AI에서 절대로 말하지 않지만 몇 년 더 발권 사용 사례에 대해 우리가 아마 훌륭하다고 말하고 싶습니다. 봇이 자신의 길을 떠난 후에도 오랫동안 존재할 CS 세계에서 우리에게 익숙한 많은 것들이 있을 것이라고 생각합니다.

폴: 네. 기술을 사용하면 발권이 많다는 것은 때때로 다른 부서의 사람들이 필요하다는 것을 의미하므로 티켓이 전달되어야 한다고 주장할 수 있기 때문에 발권은 저에게 매력적입니다. “이봐, 내가 할 일을 다 했어. 나는 당신에게 넘어갔습니다.” 당신이 할 일을 하고 다른 사람에게 넘기면 나에게 돌아온 다음 고객에게 다시 돌아갈 수 있습니다. 봇이 그렇게 할 수 있고 봇이 전달하는 일을 할 수 있다고 주장할 수 있습니다. 그러나 인생은 그것보다 더 지저분합니다.

“어떤 의미에서 자동화의 ROI에는 스펙트럼이 있습니다. 지원 세계에서 저에게 최고는 누군가가 무언가를 해야 할 필요성을 제거하는 것입니다.”

당신은 직장을 보고 슬랙, 이메일, 이런 것들은 모두 잘 작동한다고 생각하고, 우리가 직접 만날 수 없을 때 화상 통화는 잘 작동했습니다. 그러나 물론 사람들은 사무실로 돌아와 복도에서 누군가와 부딪히거나 누군가를 회의실이나 화이트보드로 붙들었을 때만 가능한 유형의 커뮤니케이션을 했습니다. , 때로는 그러한 유형의 작업을 수행하는 유일한 방법입니다. 인간의 본성인 이 어수선함도 앞으로도 계속될 것 같아요.

Des: 어떤 의미에서 자동화의 ROI에는 스펙트럼이 있다고 생각합니다. 자동화 또는 AI가 가장 가치 있는 지원 세계에서 저에게 하이엔드는 누군가가 무언가를 해야 할 필요성을 제거할 때입니다. 즉, 인바운드 쿼리에 대한 종단 간 해결입니다. 그 이전 단계는 예를 들어 1월에 출시한 받은 편지함 ChatGPT 기능으로, 사람이 해야 하는 작업의 속도를 엄청나게 높여주지만 여전히 사람이 해야 합니다. 그로부터 몇 단계 아래로 내려가면 봇이 티켓을 재할당할 시기를 규칙으로 추론할 수 있는 것과 같은 것일 수 있습니다. 나는 그것을 변형이라고 부르지 않을 것입니다. 플랫폼이 무언가를 재할당하는 방법을 아는 것은 아마도 좋은 모범 사례일 것입니다.

작업 단위가 있는 한 Fin이 수행하는 작업 단위를 제거하거나 주변 변수를 최적화할 수 있습니다. 그러나 평균 처리 시간이나 Des가 Paul에게 전달하는 데 걸리는 시간과 같은 변수를 최적화할 때 이러한 변수는 모두 2차적인 것입니다. 그들은 물건을 완전히 제거하는 것만 큼 크지 않습니다. 그래서 저는 그 물건이 엄청나게 유익할 것이지만 같은 방식으로 변형적이지는 않다고 생각합니다.

책임을 주도

Paul: 우리는 사실에 대해 이야기했고 우리가 느끼는 필연성에 대해 이야기했습니다. 봇, AI, 사람의 공존에 대해 이야기하며 마무리하겠습니다. 우리는 발권과 그것이 지저분하다는 사실 등에 대해 이야기했지만 다른 유형의 공존을 봅니다.

데스: 네. 미래의 지원 리더의 새로운 역할은 미래라고 생각합니다.

폴: 내년.

Des: … 2023년 중반에는 인텔리전스를 관리하고, 봇을 관리하고, 지식 관리를 관리할 것입니다. 어떤 의미에서 봇은 실제로 어디에서 정보를 얻고 해당 정보가 최신인지 확인합니다. 봇의 성능을 어떻게 측정합니까? 두 개의 봇을 서로 대항하려면 어떻게 해야 할까요? 대부분이 자동화된 경우 고객 경험을 어떻게 측정합니까? 일일 티켓 수로 측정하는 것이 아니라 관리하는 VIP에게 전달한 놀라움과 기쁨으로 측정할 때 생산적인 인간이란 무엇입니까?

"자동화 우선으로 간주되는 세상에서 설계되어야 하는 전체 고객 여정과 경험이 있습니다."

봇을 관리하는 데 많은 일이 있을 것이라고 생각합니다. 어조와 매너부터 규칙, 발사할 때, 입을 다물 때까지 모든 것. 중요한 내용입니다. 그들이 소비하는 지식, 우리가 그것을 관리하는 방법, 그리고 그것을 정말 선명하게 유지하는 방법은 매우 중요합니다. 봇이 API 질문에 답할 수 있도록 API 문서를 읽어야 합니까? 그들이 정확하게 대답할까요? 우리가 어떻게 알아? 그것은 완전히 새로운 유형의 작업입니다. 오늘날에는 Paul의 대화 20개를 검토하고 평균적으로 별 5개를 받았는지, 그리고 틀렸을 때 일반적으로 특정 영역에 있는지 확인할 수 있는 QA 지원 도구가 있습니다. 봇용 버전도 있을 것입니다. 그것은 관리, 지식 관리와 같습니다.

그런 다음 봇의 능동적 특성을 포함하는 적절한 자동화 우선 고객 서비스를 실제로 제공합니다. 언제 봇이 나서서 사람을 방해하고 "야, 너 잘못하고 있어"라고 말해야 할까요? 인간은 복잡한 문제만 처리하고 대부분의 경우 봇은 일반적인 문제인 모든 문제를 해결하고 선제적으로 해결할 수 있는 자동화 우선으로 간주되는 세상에서 전체 고객 여정과 경험을 설계해야 합니다. 것들.

쉽지 않을 것입니다. 새로운 일자리가 창출될 것이며, 그 일자리를 가장 잘 수행할 수 있는 많은 사람들이 오늘날 일을 하는 사람들이 될 것입니다. 우리는 인간과 봇이 길이라고 굳게 믿습니다. 새로운 역할, 측정, 보고서 및 자동화를 관리하는 역할을 통해 인간에게도 많은 변화가 있을 것이라고 생각합니다. 소프트웨어에서 모든 회사는 서버가 있는 자체 서버 룸을 갖습니다. 그리고 이제 우리는 모든 것을 Amazons, Azures 또는 GCPs에 맡깁니다. 그러나 우리는 여전히 그것을 소유하고 있는 사람들이 있고 그들은 우리가 좋은 설정을 가지고 있는지 확인합니다. 그들은 안전하고 신뢰할 수 있으며 빠른 성능을 가지고 있습니다. 그 모든 것이 이 세상에서도 일어나야 할 것입니다.

Paul: 내용을 두 배로 낮추십시오. 제가 Google에 있을 때 우리는 Wiki와 이러한 지식 기반 유형 제품을 디자인하고 있었습니다. 그리고 문제는 항상 콘텐츠 관리였습니다. 콘텐츠를 최신 상태로 유지하는 것이 매우 중요할 것이라고 말씀하셨습니다. Fin은 몇 초 만에 콘텐츠를 가져오고 콘텐츠에 대한 질문에 답하는 데 탁월합니다. 정말, 정말 잘합니다. 그러나 많은 내용이 오래되었습니다. 지식 기반을 업데이트하고 문서를 최신 상태로 유지해야 합니다. 콘텐츠는 막대한 투자 영역이 될 것입니다. 그리고 당신이 말했듯이 다른 유형의 역할에서 사람들을 재배치하는 것은 매우 일반적일 수 있습니다.

“첫 번째 응답 시간은 0초가 될 것입니다. 그것은 더 이상 흥미로운 지표가 아닙니다.”

신고는 어떻습니까? 그것은 사람들이 위쪽으로 보고하는 경향이 있는 매우 표준적인 지표를 가진 완전히 다른 영역이며, 지원 리더의 성과는 때때로 매우 차갑고 계산된 방식으로 측정됩니다. 봇으로 어떻게 바뀔 수 있다고 생각하십니까?

Des: 모든 지표가 바뀌어야 한다고 생각합니다. 첫 번째 응답 시간은 0초입니다. 그것은 더 이상 흥미로운 지표가 아닙니다. 마찬가지로 인간을 평가하는 방식도 “하루에 60건을 하셨습니까?”와 같지 않을 것입니다. “당신이 참여했던 고객 중 한 사람의 삶의 질을 극적으로 개선했습니까? 충성도가 높고 주변에 머물며 더 많이 참여하고 제품을 더 많이 사용할 가능성이 더 높습니까?” 응답 시간과 처리 시간이 더 이상 중요하지 않기 때문에 정직하게 여기에서 많은 표준 봇 메트릭을 발명해야 합니다. 정확성 또는 특이성일 수 있습니다.

Fin에서도 우리가 알아차리는 또 다른 점은 일단 사람들이 자신이 봇과 대화하고 있다는 것을 깨닫고 나면 명백한 이유로 인간처럼 대하지 않는 경향이 있다는 것입니다. 그들은 항상 “예, 제 질문에 대한 답이 되었습니다. 매우 감사합니다. 더 이상의 후속 질문은 없습니다.” 따라서 많은 추론 메트릭을 수행해야 할 수도 있습니다. 누군가 "프로젝트를 추가하려면 어떻게 해야 하나요?"라고 묻는다면 대답의 성공에 대한 당신의 정의는 "글쎄, 그들은 어떤 후속 질문도 하지 않았어." "잘했어, 봇 씨."라고 사람에게 반드시 의존할 수는 없기 때문에 답변이 얼마나 좋은지 추론해야 할 수도 있습니다. 그들은 아마 귀찮게하지 않을 것입니다.

이것이 실제로 강력한 고객 경험인지 확인하기 위해 더 깊이 파고들 필요가 있다고 생각되는 많은 것들이 있을 것입니다. 그 중 많은 부분이 초기에 무작위로 확인하는 것일 수 있습니다. 하지만 대규모로 의미 있는 지표로 집계하는 방법을 살펴봐야 할 것 같습니다. 고객이 하려는 일을 끝내고 말았습니까? 그렇다면 봇이 도움을 주었는지, 방해했는지 또는 아무것도 하지 않았는지 확인할 수 있습니다.

폴: 네. 변화를 싫어하는 것은 인간의 본성입니다. 무서워. 오늘날 지원 팀을 운영하는 사람들에게 조언이 있다면?

Des: 나는 많은 탄력성과 열린 마음에 호소합니다. 당신의 세상은 변할 것입니다. "아니요, 당신의 세상은 변하지 않을 것입니다." 그것은. 그래서 제가 말하고 싶은 것은 가능한 것을 배우라는 것입니다. 툴링을 보세요. ChatGPT로 플레이하고 몇 가지 기본적인 질문을 해보세요. 호텔이나 항공사 등에서 일한다면 ChatGPT로 플레이하고 질문을 받고 답변이 얼마나 괜찮은지 확인하세요. 도중에 변경 사항을 수락할 수 있도록 그렇게 하십시오. 거기에있는 도구를 조사하십시오.

"이런 일이 일어나지 않는 척하거나 현실을 직시하고 '이런 일이 일어나고 있으니 최대한 활용하자 '고 말할 수 있습니다."

누군가가 "이봐, 우리는 차별화되지 않은 많은 단계를 제거하여 가장 일반적인 어려운 문제를 줄임으로써 팀을 보강할 수 있습니다." 가능합니까? 어떻게 그것을 가능하게 하시겠습니까? 당신은 앞발로 올라갑니다. 봇이 무엇이든 자신이 가지고 있는 정보로만 작동할 수 있습니다. 당신이 많은 암묵적 지식에 의존하는 종류의 조직이거나 사람들이 다른 사람들 옆에 앉아 전화 등으로 그들의 말을 들으면서 삼투압을 통해 배우는 경우 봇은 그 환경에서 어려움을 겪을 것입니다.

누군가 나에게 “글쎄요, OpenAI는 이런 속삭임 기술을 가지고 있어요. 그들은 음성 텍스트를 할 수 있습니다.” 나는 모든 것을 얻는다. 그러나 비즈니스에 대한 모든 것이 더 잘 문서화될수록 더 나은 자동화와 AI가 도움이 될 수 있습니다. 그리고 이보다 앞서 나가서 정말로 가치를 추출하고 싶은 영역을 더 잘 볼수록 더 나은 위치에 있게 될 것입니다. Scott Galloway는 “AI는 아마도 일자리를 얻지 못할 것입니다. AI를 사용하면 아마 그렇게 될 것입니다.” 나는 그것이 올바른 유형의 편집증이라고 생각합니다. 나는 이런 일이 일어나지 않는 척할 수도 있고, 현실을 직시하고 "이런 일이 일어나고 있으니 최대한 활용하자"라고 말할 수 있습니다. 그것이 당신이 가질 수 있는 최고의 관점이라고 생각합니다.

Paul: 좋은 조언이군요, Des. 실용적인 내용 감사합니다. 다른 모든 분들께 경청해 주셔서 감사합니다. 다음에 뵙겠습니다.