효율성을 높이기 위해 고객 서비스에서 NLP를 사용해야 하는 9가지 방법

거의 모든 집에서 Amazon Alexa, Google Home 또는 Apple Siri를 찾을 수 있습니다. 그러나 스마트 홈 시스템을 소유한 6,990만 명의 사람들은 단지 좋아하는 노래를 재생하거나 날씨를 확인하는 데만 사용하는 것이 아닙니다.

오늘날 기술과의 상호 작용의 상당 부분에는 스마트 기계 또는 대화형 AI 시스템과의 "대화"가 포함되며, 많은 사람들이 이 기계 학습 기술을 사용하여 고객 서비스 상호 작용을 개선하고 있습니다.

실제로 연구에 따르면 챗봇은 고객 커뮤니케이션의 80%를 처리할 수 있는 것으로 나타났습니다.

이것이 잘 작동하는 이유는 챗봇이 자연어 처리를 사용하기 때문입니다. 고객 서비스의 NLP는 빠른 연중무휴 응답 시간과 개인화된 상호 작용을 제공하여 고객 경험을 향상시켜 비용을 절감하고 인간 상담원이 더 복잡한 문제를 처리할 수 있도록 합니다.

이 게시물에서는 고객 서비스에서 NLP를 사용하여 컨택 센터의 효율성을 높일 수 있는 9가지 방법을 살펴보겠습니다.

NLP란 무엇입니까?

자연어 처리는 컴퓨터와 인간이 자연어를 통해 대화할 수 있도록 하는 인공 지능의 한 분야입니다. 즉, 80년대 로봇과 대화하는 것처럼 들리지 않는 방식입니다.

NLP는 고객과의 AI 상호 작용을 인간화하고 사람의 입력 없이 쿼리를 해결하는 대화형 AI 의 중요한 구성 요소입니다. 지능형 가상 에이전트라고 생각하세요. 고객은 NLP 챗봇을 사용하여 상대방과 실제로 대화하지 않고도 빠른 답변을 얻을 수 있습니다.

콜센터 환경에서 NLP는 텍스트 및 감정 분석, 언어 번역, 음성 인식, 주제 세분화 등의 작업을 쉽게 수행합니다. 이는 단어, 문장 및 음성의 맥락(이 경우 고객 지원 쿼리)을 이해하고 사람의 개입 없이 빠르고 정확한 답변을 제공합니다.

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고객 서비스에서 NLP의 이점

요즘 대부분의 사람들은 고객 서비스 에 대해 높은 기대치를 갖고 있습니다. 그들은 빠르고 정확하며 개인화된 응답을 요구하며 다양한 채널(소셜 미디어, 채팅, 이메일, 전화)을 통해 비즈니스와 상호 작용하기를 기대하므로 최고의 인간 상담사조차 따라잡기가 어렵습니다. 결과적으로 기업은 품질이나 효율성을 저하시키지 않으면서 증가하는 수요를 충족할 수 있는 더 나은 방법을 찾아야 합니다.

NLP 챗봇은 자동화된 시스템이 고객 문의를 이해하고 응답할 수 있도록 하며, 자주 묻는 질문에 답변하거나 고객 전화를 올바른 부서로 연결하는 등 일상적인 작업을 대신할 수 있기 때문에 고객 서비스에서 큰 역할을 합니다.

NLP를 통해 챗봇은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 사용자 입력 이해: 메시지 뒤의 의도 식별을 포함하여 사용자의 텍스트 또는 음성 입력을 분석하고 이해합니다.
• 프로세스 인간 언어: 입력을 이해하기 위해 문법, 구문, 의미론과 같은 다양한 언어 구성을 처리합니다.
• 응답 생성: 사용자 쿼리에 대해 적절하고 상황에 맞는 응답을 공식화합니다.
• 다국어 커뮤니케이션 처리: 다양한 언어로 상호 작용을 지원하여 다양한 사용자 기반에 대한 접근성을 열어줍니다.
• 학습 및 개선: 시간이 지남에 따라 정확성과 효율성을 향상하기 위해 상호 작용을 통해 지속적으로 학습합니다.

따라서 기본적이거나 반복적인 작업을 자동화하고 즉각적인 응답을 제공함으로써 NLP는 기업에 다음과 같은 도움을 줄 수 있습니다.

• 인력을 늘리지 않고도 더 많은 양의 고객 상호 작용을 처리할 수 있습니다.
• 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 파악하여 서비스 품질을 향상시킵니다.
• 고객과 자동화된 시스템 간에 보다 자연스럽고 인간과 유사한 상호 작용을 제공하여 이러한 대화가 고객에게 불쾌감을 주지 않도록 합니다.
• 소셜 미디어, 리뷰 등 비정형 데이터 소스에서 귀중한 통찰력과 패턴을 추출하고 고객 피드백 분석을 수행하여 워크플로 및 프로세스를 개선합니다.

간단히 말해서, NLP 기반 대화형 AI를 사용하면 콜센터의 챗봇이 사용자 입력을 해석하고 상황에 맞는 쿼리를 관리하며 정확한 응답을 제공하여 궁극적으로 고객 서비스의 사용자 경험과 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

고객 서비스의 NLP 예

Amazon, Starbucks, Netflix와 같은 회사가 이 기술을 사용한다는 사실을 이미 알고 계실 것입니다. 그러나 많은 은행도 NLP 챗봇을 사용하여 고객 문의 및 지원을 지원합니다.

예를 들어, 은행의 챗봇은 다음과 같은 다양한 고객 서비스 작업을 처리할 수 있습니다.

• 자주 묻는 질문에 답변 (예: “근무 시간은 어떻게 됩니까?”)
• 계정 정보 제공 (예: "내 현재 잔액은 얼마입니까?")
• 거래 지원 (예: "내 저축 계좌로 $100 이체")
• 일반적인 문제 해결 (예: "신용카드를 분실했는데 어떻게 해야 하나요?")

이러한 챗봇은 고객의 자연어 입력을 이해하고 처리한 다음 빠르고 정확한 응답을 제공합니다. 이는 고객에게 편리하고 인간 상담원이 더 복잡한 쿼리를 수행할 수 있는 시간을 확보해 줍니다.

또 다른 예는 주문형 차량 공유 회사인 Uber입니다. Uber의 스마트 답장 시스템(또는 인앱 채팅)은 운전자와 승객 간의 자연어 처리를 사용하여 간편한 의사소통을 지원합니다. NLP는 언어 장벽이 있더라도 메시지를 해석한 다음 빠른 응답을 제공하고 음성 명령을 통해 운전자가 항상 운전대를 잡을 수 있도록 해줍니다.

Uber는 광범위한 데이터 세트와 대규모 엔지니어링 팀을 보유하고 있습니다. 이는 NLP와 같은 고급 기술을 구현하고 개선할 수 있는 장비를 잘 갖추고 있음을 의미합니다. 아래 그래픽은 NLP와 기계 학습이 어떻게 더 나은 고객 경험을 창출하는지 시각화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객 서비스에서 NLP의 상위 9가지 사용 사례

1) IVR 시스템을 통한 정확한 통화 라우팅

고객 지원 라인에 전화해서 재무 부서에 연결하기 위해 "청구"라고 말해야 했던 적이 있습니까? 그렇다면 IVR( 대화형 음성 응답 ) 시스템과 대화하고 있는 것입니다. IVR은 문구("신용카드 업데이트" 또는 "결제하기")를 적절한 부서로 연결해 주는 기본 기술입니다.

고객은 이 시스템을 사용하여 팀에 연락할 가능성이 높습니다. 대화형 AI가 시스템의 기반이 되면 통화를 가장 관련성이 높은 회선으로 정확하게 전환할 수 있고 IVR은 IVA (지능형 가상 비서)가 됩니다.

왜? NLP는 발신자의 요청을 이해하고 따라서 더 나은 지원을 제공할 수 있기 때문입니다. 즉, 고객을 올바른 방향으로 보내기 위해 고객에게 "다음 옵션을 들어보세요"라고 요청할 필요가 없습니다.

IVA는 고객에게 자신의 요구 사항을 자신의 말로 설명하도록 요청함으로써 신속하게 통화를 분석하고 적절한 부서 또는 지원 담당자에게 연결할 수 있습니다. 이는 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 대기 시간을 줄이고 복잡한 메뉴 시스템을 탐색하는 데 따른 불만을 제거하여 고객 경험을 크게 향상시킵니다.

American Airlines는 고객 서비스 팀에 NLP를 사용하여 상당한 결과를 얻었습니다. IVR 시스템을 개편한 후 다음을 수행합니다.

• 통화 제한을 5% 늘렸습니다.
• 항공사는 매년 수백만 달러를 절약했습니다.
• 전반적인 고객 경험이 향상되었습니다.

2) 고객 지원 티켓의 빠른 라우팅

고객이 고객 서비스에 문의하려고 하면 지원 티켓을 제공합니다. 그런 다음 이 상호 작용은 지원 팀의 대기열로 필터링됩니다. NLP는 이 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 대화형 AI는 티켓의 주제를 이해할 수 있으므로 지원 티켓을 가장 관련성이 높은 사람에게 전달하여 문제를 더 빠르게 해결하는 데 도움이 됩니다.

고객이 "결제 세부 정보를 변경하는 데 도움이 필요합니다."라는 티켓을 제출하는 시나리오를 생각해 보세요. NLP 기능이 부족한 시스템에서는 이 티켓이 일반 지원 대기열에 들어갈 가능성이 높으며 티켓을 식별하고 재무 부서로 다시 라우팅하려면 수동 개입이 필요할 수 있습니다.

반면, NLP가 탑재된 지원 플랫폼은 티켓 내 키워드와 문구를 통해 문의의 금전적 성격을 즉시 인식할 수 있습니다. 그런 다음 티켓을 적절한 팀(이 경우 재무 부서)에 자동으로 전달할 수 있습니다.

이러한 자동화는 해결 프로세스의 속도를 높이고, 고객 서비스 상담원 의 업무량을 줄이며, 고객이 적시에 적절한 지원을 받을 수 있도록 보장하여 궁극적으로 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.

3) 고객 피드백 이해

고객 피드백은 비즈니스에 귀중한 데이터입니다. 이는 제품의 결함을 수정하고 사람들이 좋아하는 측면을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 두 가지 모두 마케팅 및 광고 캠페인의 훌륭한 기반이 됩니다.

실제로 고객 피드백을 적극적으로 찾고 소중히 여기는 것은 브랜드의 평판을 크게 향상시킬 수 있습니다. 고객의 83%는 불만 사항을 요청하고 이에 응답하는 브랜드에 충성합니다.

그리고 이러한 유형의 정성적 고객 데이터를 수동으로 샅샅이 뒤지는 데 몇 시간을 소비할 필요가 없습니다.

NLP는 "현대적", "직관적", "비싼"과 같이 리뷰에 일반적으로 사용되는 단어나 문구를 식별하는 데 도움이 됩니다. NLP는 또한 "쉬운 온보딩" 또는 "저렴한 계획"과 같이 피드백 양식에서 언급된 주제를 찾을 수도 있습니다.

NLP를 감정 분석(자세한 내용은 아래 7번 참조)과 결합하여 고객 의견에 대한 최상위 개요를 얻을 수 있으므로 피드백을 통해 고객 행동을 분석하는 시간 효율적인 방법이 됩니다.

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4) NLP 및 고객 서비스 챗봇/라이브 채팅

AI 챗봇을 사용하면 고객이 선호하는 방식으로 소통 하고 응답을 기다리지 않고도 실시간 지원을 제공할 수 있습니다.

귀하의 웹사이트에서 라이브 채팅을 사용하는 이유는 무엇입니까? 이는 고객이 회사와 연결하기를 선호하는 커뮤니케이션 채널이기 때문입니다. 46%는 라이브 채팅을 통해 연락하고, 29%는 이메일을, 16%는 소셜 미디어를 통해 연락하기를 원했습니다.

라이브 채팅과 챗봇은 모두 고객 서비스에 사용되지만 정확히 동일하지는 않습니다. 챗봇은 NLP를 포함한 인공 지능을 사용하여 초기 쿼리를 처리하고 실시간 채팅(인간 상담원)은 더 복잡한 문제를 해결합니다.

많은 기업에서 이를 함께 사용하여 포괄적인 고객 지원 경험을 제공합니다.

• 고객 서비스의 라이브 채팅: 라이브 채팅은 고객과 인간 고객 서비스 상담원 간의 실시간 커뮤니케이션을 제공합니다. 이러한 직접적인 상호 작용은 개인적인 접촉이 필요하거나 FAQ 유형 페이지에서 찾을 수 없는 복잡하거나 미묘한 쿼리를 처리하는 데 이상적입니다. 고객은 즉각적인 응답과 특정 문제를 해결할 수 있는 지식이 풍부한 담당자와 대화할 수 있는 능력을 높이 평가합니다.
• 고객 서비스에서 NLP로 구동되는 챗봇: 반면에 챗봇을 사용하면 기업은 사람의 개입 없이 실시간 지원을 제공할 수 있습니다. NLP를 활용함으로써 챗봇은 고객 쿼리에 지능적으로 응답할 수 있습니다(대부분의 경우!). 이 기술을 통해 챗봇은 고객의 메시지에 문법 오류나 불완전한 문장이 포함되어 있어도 해석하여 주야간 언제든지 도움을 받을 수 있습니다.

라이브 채팅과 챗봇을 모두 사용하는 주요 이점 중 하나는 대량의 고객 문의를 효율적으로 관리할 수 있다는 것입니다. 고객 지원 팀이 부담스러워서 모든 질문에 실시간으로 답변할 수 없는 경우 NLP 기반 챗봇이 개입하여 도움을 줄 수 있습니다. 챗봇은 일상적인 질문을 처리한 다음 보다 복잡한 문제에 대해서는 상담원에게 고객을 전달할 수 있습니다.

예를 들어 Cheapflights는 NLP 기반 챗봇을 사용하여 고객 문의를 관리합니다. 이 챗봇은 다양한 질문을 이해하고 응답할 수 있어 고객이 필요한 도움을 즉시 받을 수 있습니다.

라이브 채팅과 NLP 기반 챗봇을 결합함으로써 기업은 고객의 요구 사항을 충족하는 가장 강력한 고객 지원을 제공할 수 있습니다.

5) 상담사 지원을 위한 NLP

평균적인 고객 지원 상담원이 하루에 21개의 지원 티켓만 처리할 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까? 상담원이 고객 문의를 처리하기 위해 어떻게 노력하고 있는지 쉽게 알 수 있습니다! 그런데 티켓당 평균 상호 작용을 계산하여 이러한 상호 작용에 소요되는 시간을 확인할 수 있습니다.

점점 더 많은 상담원이 이러한 높은 수요에 대처하기 위해 머신러닝 소프트웨어로 전환하고 있습니다. Salesforce의 "서비스 상태" 보고서에 따르면 우수한 서비스 상담원의 69%가 인공 지능을 사용할 상황을 적극적으로 찾고 있는 것으로 나타났습니다.

대화형 AI는 별로 주의가 필요하지 않은 쿼리를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 상담원은 사람의 손길이 필요한 복잡한 쿼리를 처리하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 대화형 AI는 다음과 같은 질문을 처리할 수 있습니다.

• 기술 지원: "삼성 TV의 HDMI 입력은 어디에 있나요?"
• 주문 상태: "내 주문 상태는 어떻습니까?"
• 계정 설정: "내 Google Analytics 계정을 어떻게 연결합니까?"

이러한 지원 티켓은 상당한 양의 티켓을 구성합니다. 하지만 이미 처리된 문제를 바탕으로 상담원은 다음과 같은 더 복잡하거나 감정적인 질문에 답할 수 있습니다.

• 계정 문제: “내 계정이 폐쇄되었습니다. 최대한 빨리 도움이 필요합니다.”
• 청구 문제: “요금이 잘못 청구되어 환불이 필요합니다.”
• 제품 불만 사항: "제품이 손상되어 도착했습니다. 어떻게 해야 하나요?"

NLP가 상담원의 운영 효율성을 향상시키는 데 도움이 되는 다른 방법은 다음과 같습니다.

• 제안된 응답: 상담원이 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있도록 고객 문의를 기반으로 상담원에게 추천 응답을 제공합니다.
• 지식 기반 통합 : 지식 기반을 빠르게 검색하여 상담원에게 관련 정보를 제공함으로써 고객 문제를 보다 빠르게 해결할 수 있습니다.
• 통화 기록: 기록 보관, 교육 및 품질 보증 목적으로 음성 대화를 텍스트로 변환합니다.
• 대화 요약: 긴 고객 상호 작용을 자동으로 요약하여 상담원이 전체 대화 로그를 읽지 않고도 상황을 이해할 수 있도록 돕습니다.
• 다국어 지원: 메시지를 실시간으로 번역하여 상담원이 여러 언어에 능통하지 않아도 원하는 언어로 고객과 통신할 수 있습니다.

6) 비즈니스 데이터 분석

앞서 우리는 NLP를 통해 기업이 고객 피드백의 질적 데이터를 분석하는 방법을 언급했습니다. 또한 다른 곳에서 정보를 마이닝하고 팀이 따라야 할 공통 추세를 제시할 수도 있습니다.

귀하의 비즈니스가 이메일이나 "왜 우리를 떠났습니까?"라는 질문을 통해 수많은 불만 사항을 접수하는 시나리오를 생각해 보십시오. 취소 양식에 설문지가 포함되어 있습니다. 그리고 제출할 불만사항이 150개 있다고 가정해 보겠습니다. 취소 양식에서는 사람들에게 다음 상자 중 하나를 선택하도록 요청합니다.

• 혼란스러운 온보딩 프로세스
• 너무 비싸요
• 시간이 없어

사람들은 잘못된 상자를 선택하여 문제를 잘못 해석할 수 있습니다. 예를 들어, 많은 사람들이 “너무 비싼” 옵션을 선택했기 때문에 가장 큰 문제는 비용이라고 생각할 수도 있습니다. 그러나 실제로는 고객이 잘못 분류한 청구 프로세스에 더 심각한 문제가 있을 수 있습니다.

결과적으로 피드백을 기반으로 가격을 인상하는 것이 허용 가능한 조치라고 생각할 수 있습니다. 그러나 실제로 핵심적인 문제는 과금 프로세스의 혼란과 같은 다른 것입니다. NLP는 고객 피드백을 정확하게 분류하고 분석하여 데이터를 잘못 해석하는 대신 실제 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다.

또 다른 예로, 새로운 제품 기능이나 최근 업데이트에 대한 질문이 갑자기 급증한다고 가정해 보겠습니다. NLP는 팀에 추가 조사를 요청하도록 경고할 수 있습니다. 이러한 추세를 이해하면 기업은 잠재적인 문제에 신속하게 대응하고 향후 지원 요구 사항을 예측하며 그에 따라 리소스를 조정할 수 있습니다.

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7) 감성 분석 및 고객 만족도

아마도 고객 피드백이 지원 팀으로 필터링되어 전달될 것입니다. 하지만 전반적으로 사람들이 귀하의 제품이나 서비스에 만족하는지 어떻게 알 수 있습니까? 아마도 이 모든 데이터를 직접 조사할 시간이 없을 것입니다.

감정 분석은 NLP를 사용하여 메시지의 기본 감정을 결정합니다. 예를 들어 피드백 양식에서 다음과 같은 응답을 받은 경우:

• “제가 통화한 상담원은 정말 훌륭했어요.”
• “주문한 것이 생각보다 빨리 도착했어요.”
• “내 데이터를 동기화하는 것은 쉽습니다. 온보딩 문서를 정리해주셔서 감사합니다!”

그런 다음 감정 분석이 해당 단어를 대신하여 감정으로 해석합니다. 위의 경우 해당 단어는 "awesome", "빠른" 또는 "easy"일 수 있습니다. 그러면 머신러닝 시스템은 대다수의 피드백이 긍정적이라는 사실을 알려줄 것입니다. 이를 통해 귀하가 얼마나 잘 수행하고 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

그리고 가장 좋은 점은 AI 시스템을 사용하여 브랜드에 대한 언급을 검색할 수 있다는 것입니다. 그런 다음 감정 분석을 사용하여 현재 적용 범위가 기대한 만큼 좋은지 확인할 수 있습니다.

또한 NLP는 고객 메시지를 분석하여 실시간으로 감정과 정서를 감지하고 상담원에게 좌절하거나 화가 난 고객에게 경고하여 이러한 상호 작용의 우선 순위를 지정하고 각별한 주의를 기울여 처리할 수 있도록 합니다.

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8) 음성-텍스트 애플리케이션

음성 검색이 증가하고 있습니다. 전 세계 사용자의 50%가 매일 음성으로 검색합니다 .

그 이유 중 하나는 음성을 텍스트로 변환하는 장치입니다. 우리는 Google Home, Amazon Alexa, Siri 등의 개인 비서에게 친구 집으로 가는 최적의 경로를 계획하고, 중요한 이벤트와 약속을 상기시켜 주고, 좋아하는 음악이나 팟캐스트를 재생해 달라고 요청합니다.

하지만 이것이 고객 서비스에 무엇을 의미합니까? 음, 음성 인식 시스템을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고객이 음성으로 계정에 액세스할 수 있도록 허용
• 고객의 질문을 모국어로 번역하세요.
• 소프트웨어를 음성 지원과 통합하세요

이러한 상황 중 어느 것도 음성을 해석하는 NLP 없이는 작동하지 않습니다. 그런 다음 더 많은 콜센터가 활용해야 하는 덜 일반적인 분석 중 하나인 음성 분석 (또는 음성 분석)을 사용하여 고객 만족도를 분석하고 개선할 수 있습니다.

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9) 지식 베이스에 내장된 검색창

웹사이트의 검색창은 기본적으로 미니 검색 엔진입니다. 그리고 웹사이트 방문자의 상당 부분은 특히 전자상거래 사이트를 비롯한 사이트에 방문할 때 바로 검색창으로 이동합니다. 이러한 쿼리의 결과에는 관련 정보가 표시되어야 합니다. 그렇지 않으면 사용자는 웹사이트를 떠나게 되며 이탈률, 전환수, 사이트에 머문 시간 등의 주요 지표에 영향을 미칩니다.

그러나 사이트의 검색창에는 NLP 형식이 없으면 해당 검색어에 대한 관련 정보가 표시되지 않습니다. 기계 학습 소프트웨어는 이러한 쿼리의 의미를 해석합니다. 적절한 영어가 아니거나, 문법 오류가 있거나, 철자가 틀린 경우에도 사용자가 찾고 있는 내용을 이해합니다.

사이트 검색창에 NLP를 사용하면 고객 서비스가 향상될 수 있는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

• NLP는 사용자 쿼리 이면의 컨텍스트와 의도를 이해하여 보다 정확한 검색 결과를 제공하므로 사용자는 원하는 것을 빠르게 찾을 수 있습니다.
• 사용자는 자연스럽고 대화적인 언어로 쿼리를 입력할 수 있으며 NLP는 이러한 쿼리를 효과적으로 처리하므로 고객은 특정 키워드나 기술 전문 용어를 사용할 필요가 없습니다.
• 사용자가 관련 정보를 빠르게 찾으면 즉시 사이트를 떠날 가능성이 줄어들고 이탈률이 줄어들고 잠재 고객의 참여가 유지됩니다.
• NLP 기반 검색창은 고객 쿼리를 정확하게 처리함으로써 사용자가 자신의 요구 사항에 맞는 제품이나 정보를 찾도록 도와 구매 가능성을 높입니다.
• 이러한 검색어를 분석함으로써 기업은 고객 선호도, 인기 제품 및 일반적인 문제에 대한 통찰력을 얻고 전략을 알리고 제품 제공을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

NLP를 검색 창에 통합하면 웹 사이트가 방문자의 요구 사항을 훨씬 더 잘 충족하여 고객 만족도가 향상된다는 의미입니다.

Nextiva + NLP = 더 나은 고객 경험

고객 서비스의 자연어 처리는 컨택 센터에서 사용해야 하는 머신 러닝의 핵심 부분입니다.

Nextiva는 NLP 기술을 제품에 통합하여 기업이 고객 서비스 운영을 혁신할 수 있도록 지원합니다. 당사의 NLP 기반 솔루션을 통해 기업은 일상적인 문의를 자동화하고, 고객 감정을 분석하고, 지원 상담원에게 실시간 지원을 제공할 수 있습니다.

NLP 솔루션을 채택함으로써 고객 서비스 팀은 고객 요구 사항을 더 잘 이해하고 해결할 수 있으며, 이는 더 높은 만족도, 충성도 증가, 궁극적으로 더 강력한 수익으로 이어집니다. Nextiva와 함께 NLP의 힘을 활용하여 경쟁 환경에서 앞서 나가고 기대치를 충족하거나 뛰어넘는 탁월한 고객 서비스를 제공하세요.

고객 서비스 FAQ의 NLP