AI로 또는 AI로? 지원 리더의 딜레마

고객 서비스 공간의 AI 혁명은 과연 얼마나 클까요? 글쎄요, 35년 이상 기술 분야에서 일해 왔으며 주로 어떤 형태로든 고객 지원 역할을 해 온 사람으로서 저는 기술을 통해 고객 서비스 경험을 변화시킬 수 있는 잠재력에 대해 말 그대로 지금보다 더 흥분한 적이 없었습니다.

내 경력을 통해 지원은 전통적으로 매우 거래적이었습니다. 고객이 문제나 질문에 연락하고 지원 담당자가 문제를 해결하고 종료했습니다. 최근 몇 년 동안 온라인 지원이 대규모로 증가하면서 고객의 기대치가 크게 바뀌었습니다. 그들은 진정한 지속적인 가치의 경험과 더 개인적인 경험을 원합니다.

"이 분야의 다른 리더들에게 해주고 싶은 조언은 비즈니스에 AI를 적용하는 방법에 대해 생각하지 않는다면 엄청난 기회를 놓친 것입니다."

이는 고객 서비스 리더가 수행하기 어려운 전환이지만 AI는 갑자기 이를 현실로 만들고 있습니다. 업계의 다른 리더들에게 해주고 싶은 조언은 비즈니스에 AI를 적용하는 방법에 대해 생각하지 않는다면 엄청난 기회를 놓치는 것입니다. AI를 수용하는 사람들은 고객 경험을 향상시킬 수 있는 최고의 위치에 있을 것이며 고객 유지가 중요한 세상에서 이러한 변화는 비즈니스 성공의 근본이 될 수 있습니다. 고객 서비스에 AI가 필요한 시점은 바로 지금입니다.

우리가 지원을 제공하는 방식에 있어 한 세대에 한 번뿐인 이 변화에 착수할 때 고객 서비스 리더가 고려해야 할 몇 가지 가장 큰 고려 사항은 다음과 같습니다.

새로운 시대를 받아들이다

ChatGPT에 대한 과대 광고는 매우 새로운 것일 수 있지만 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 실제로 꽤 오랫동안 있었습니다. 특히 고객 서비스 공간에서는 이전 세대의 챗봇뿐만 아니라 대화 및 고객 감정 분석에 자연어 처리(NLP)를 사용하는 등 지금까지 AI 및 ML의 혁신적인 애플리케이션이 많이 있었습니다. 그러나 고객 서비스 업계는 이러한 도구를 채택하여 지원 제공 방식에 실질적인 변화를 가져오는 데 더디었습니다. 여기에는 기술의 확장성에 대한 우려와 이를 사용하는 데 필요한 오버헤드를 포함하여 여러 가지 이유가 있습니다. 지금까지 기업은 AI와 ML이 잘 작동하도록 하기 위해 데이터 과학자 군대가 필요했지만 모든 것이 바뀌었습니다.

"우리는 전체 고객 서비스 여정에서 대규모로 AI와 ML을 사용하는 것을 고려하는 것이 매우 현실적인 곳으로 빠르게 이동했습니다."

최근 몇 달 동안 우리는 ChatGPT 및 GPT-4의 발표와 함께 AI가 비약적으로 발전하는 것을 목격했습니다. 하지만 다행스럽게도 우리는 새로운 시대로 접어들었습니다. 고객 서비스의 경우 이러한 개발은 지원을 위해 AI를 배포하고 관리하는 오버헤드를 크게 줄일 것입니다. 우리는 전체 고객 서비스 여정에서 대규모로 AI와 ML을 사용하는 것을 고려하는 것이 매우 현실적인 곳으로 빠르게 이동했습니다. 따라서 질문은 더 이상 "AI에게, 아니면 AI에게?"가 아닙니다. 대신 "언제 어떻게 사용할 것인가?"입니다.

지원하는 사람의 역할이 진화하고 있습니다.

주요 요점

팀이 AI에 대해 약간의 불안감을 느끼는 것은 당연하므로 역할의 중요성에 대해 팀을 안심시키는 것이 중요합니다.

나는 이것이 지원의 인간에게 무엇을 의미하는지에 대한 질문을 이미 들을 수 있습니다. 그래서 저는 방 안의 코끼리와 씨름하고 싶습니다. AI는 곧 지원 세계에서 인간을 대체하지 않을 것입니다. 이 기술은 아직 초기 단계이지만 CS 팀이 지원을 제공하는 방식에 지대한 영향을 미칠 수 있습니다.

"AI는 인간의 지원 경험을 보완합니다."

인간의 지원은 고객이 겪고 있는 가장 복잡하고 어려운 문제를 처리하고 깊은 고객 공감, 지식 및 컨텍스트가 필요한 곳에서 계속해서 최선을 다할 것입니다. 기술은 여전히 ​​인간을 능가할 수 없습니다. 또한 우리 모두는 인간 관계를 유지하고 고객으로서 가치 있다고 느끼기를 원할 때가 있습니다.

AI는 많은 시간을 소비하는 일상적이고 간단한 쿼리를 자동으로 해결하여 지원 팀이 더 복잡한 문제가 있는 고객에게 가치를 더하는 경험을 사전에 제공할 수 있도록 함으로써 인간 지원 경험을 보완합니다. 결국 AI는 액세스할 수 있는 정보만큼만 우수하기 때문에 인간은 AI가 성공하는 데 필요한 콘텐츠 아키텍처를 설계하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 또한 기술이 사용되는 방식을 설계, 배포, 검토 및 개선할 사람이 필요하므로 "대화 디자이너" 및 "즉시 엔지니어"와 같은 새로운 역할이 생성됩니다.

AI 시대의 CS를 위한 팀 준비

주요 요점

지원 역할이 발전함에 따라 새로운 고객 서비스 시대에 중요한 기술을 육성하고 고용해야 합니다.

이러한 역할의 최전선에 있고 지원 리더가 집중해야 하는 세 가지 주요 영역은 다음과 같습니다.

• 문제 해결 기술 구축: AI가 더 간단한 질문을 해결하기 때문에 지원 상담원에게 전달되는 문제는 더 복잡해질 것입니다. 따라서 문제 해결 기술은 매우 중요할 것이며 지원 팀이 이 새로운 지원 시대에 연마하고 개선해야 할 우선 순위가 될 것입니다.
• 주제 전문가 되기: 제너럴리스트가 되기보다는 사람들이 회사 제품이나 서비스의 특정 영역에 대한 주제 전문성을 개발할 것이라고 생각합니다.
• 호기심을 갖는 마음가짐: 고객이 처음에 사람에게 연락해야 하는 이유, 문제가 무엇인지, 팀이 문제가 발생하지 않도록 보장할 수 있는 방법에 대해 지원 팀이 지속적으로 질문해야 할 필요성이 매우 커질 것입니다. 다시는 일어나지 않습니다. 이것은 궁극적으로 백그라운드에서 AI 기계에 공급되는 지식을 구축하고 개발하는 데 중추적 역할을 할 것입니다.

새로운 '고객의 소리' 인사이트를 얻습니다.

주요 요점

지원을 분석하는 방식을 재구성해야 합니다. AI는 고객 통찰력을 표면화하고 개선을 추진해야 하는 부분을 정확히 찾아낼 수 있는 향상된 기회를 제공합니다.

지원 리더로서 AI는 지원 비즈니스를 운영하는 방식을 혁신하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI를 적용하여 고객 상호 작용을 심도 있게 분석하고 지속적인 개선 이니셔티브를 위한 가장 관련성 높은 기회를 가리키는 대규모 인사이트를 도출할 수 있다고 상상해 보십시오. 이를 통해 지원 운영 팀이 보다 집중적인 지원 프로세스 개선을 추진할 수 있습니다.

이와 동일한 통찰력은 또한 내부 "고객의 목소리"로서의 역할을 크게 향상시켜 제품, 판매 및 온보딩과 같은 다른 기능을 지원하는 고객 통찰력을 표면화하는 향상된 기능을 제공합니다.

실시간으로 지원 품질 향상

주요 요점

모든 고객 상호 작용을 분석하는 AI를 통해 이제 완전히 새로운 QA 프로세스를 도입할 수 있습니다.

AI는 또한 지원 상담원의 성과를 감사하기 위해 대화와 사례를 샘플링하는 데 그치지 않고 실제로 모든 고객 상호 작용을 평가하고 전체 고객 경험을 감사하는 강력한 품질 보증(QA) 프로세스를 생성할 수 있도록 지원합니다.

이 분석은 대화나 사례가 진행 중인 동안에도 수행할 수 있으므로 내부 품질 점수를 사용하여 실시간으로 개선해야 하는 고객 상황을 식별할 수 있습니다.

고객 및 지원 팀 경험 혁신

주요 요점

연중무휴 24시간 다국어 지원을 지원하는 AI를 통해 고객은 하루 중 언제든지 빠르고 정확한 답변에 액세스할 수 있습니다. 또한 팀이 고객에게 가치를 사전에 제공하고 까다롭거나 복잡한 쿼리를 처리하는 데 집중할 수 있습니다.

AI는 지원 리더가 몇 분 안에 다국어 지원을 연중무휴로 전환할 수 있는 기능을 제공한다는 점에서 고객 경험에 근본적이고 지속적인 영향을 미칠 것이라고 믿습니다. 고객에게 이것은 더 빠른 답변과 24시간 지원을 의미하며 궁극적으로 고객에게 더 나은 경험을 제공합니다.

"지원은 보다 능동적이고 개인화되어 고객의 가치 실현을 가속화할 수 있습니다."

리더는 고객 경험이 원활하고 AI와 인간 지원 사이의 핸드오버가 고객에게 자연스럽고 수월하게 느껴지도록 대화 설계에 신중하고 고려하고 신뢰할 수 있는 AI 봇을 선택해야 합니다. 봇이 지원 기술 스택의 다른 도구와 통합되는 방식에 대해 생각하는 것도 중요합니다. 모든 것이 잘 연결되어 있는지 확인함으로써 관련 고객 컨텍스트 및 정보에 대한 액세스 권한을 봇에 부여하여 각 대화가 개인화된 것처럼 느껴지도록 할 수 있습니다.

당신의 팀에게 가장 확실한 이점은 AI가 현재 많은 시간을 차지하는 일상적이고 간단한 쿼리의 대부분을 제거하고 고객에게 더 유익한 더 어렵고 흥미로운 작업에 집중할 수 있게 할 수 있다는 것입니다. 자신의 역할 수행을 위해 예를 들어 AI는 오래 지속되는 대화와 사례를 요약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 후속 지원 모델에서 팀원에게 대화를 넘기는 데 이상적이며 지원 상담원이 메시지의 어조를 빠르게 조정하고 권장 사항을 사용할 수 있도록 합니다. 귀중한 시간을 절약하기 위해 내부 지식 기반의 답변.

“AI는 고객 서비스 리더에게 지원 제공 방식을 진정으로 혁신할 수 있는 기회를 제공합니다. 필연적으로 지원 제공의 경제학을 변화시킵니다.”

이 추가 시간을 사용할 수 있으므로 지원 팀은 고객을 위한 컨설팅 역할을 시작하여 고객이 가지고 있는 현재 문제나 질문 이외의 조언과 지침을 제공할 수 있습니다. 지원이 보다 능동적이고 개인화되어 고객을 위한 가치 실현을 가속화할 수 있는 곳입니다.

미래가 여기에 있습니다 – 준비되셨습니까?

주요 요점

AI는 지원의 경제학을 변화시키고 전통적인 "비용 센터" 역학을 변화시키고 있습니다.

AI는 고객 서비스 리더에게 지원 제공 방식을 진정으로 혁신할 수 있는 기회를 제공합니다. 그것은 필연적으로 지원 제공의 경제학을 변화시킵니다. 과거에 저는 이 분야의 다른 많은 리더와 마찬가지로 지원 팀을 확장하려고 노력했지만 수요를 충족할 만큼 빠르게 사람을 고용할 수 없었습니다. AI가 그것을 바꿨습니다.

이제 동일한 속도로 지원 팀을 확장하지 않고도 비즈니스를 계속 확장할 수 있습니다. 정말 근본적인 변화입니다. 이를 통해 대규모 지원이 가능하고 팀이 고객 관점과 비즈니스 관점에서 더 많은 가치를 추가할 수 있도록 많은 시간과 대역폭을 확보할 수 있습니다.

지금이 고객 서비스에 AI가 필요한 시점이라는 확신을 드렸기를 바랍니다. Intercom의 고객 지원 팀을 이끌고 있는 저는 이 분야에서 우리가 주도하고 있는 일부 혁신에 조기에 액세스할 수 있는 특권을 가졌습니다. 지금까지의 결과에 놀랐고 기뻤으며 앞으로 몇 달, 몇 년 동안 더 많은 돌파구를 기대하고 있습니다. 고객 서비스의 리더가 되기에 지금보다 더 좋은 때는 없었습니다.

AI 항해를 미리 즐기십시오.