AI 고객 서비스 : 지원 팀을위한 궁극적 인 가이드 (2025)

고객이 오전 2시에 질문을하고 팀의 누군가가 깨어나지 않고 몇 초 만에 도움이되는 답변을 받는다고 상상해보십시오.

미래처럼 들리나요?

실제로, 이것은 고객 서비스의 인공 지능 (AI) 덕분에 오늘날에 일어나고 있습니다.

이제 다른“ AI 변경 ”주장에서 눈을 굴리기 전에 분명하게하겠습니다. AI는 마술이 아닙니다. 도구입니다. 강력한 것. 그리고 제대로 사용하면 서비스를 로봇 퍼레이드로 바꾸지 않고 시간을 절약하고 비용을 줄이며 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

AI가 고객 서비스를 어떻게 변화시키는 지 탐색하고 품질을 손상시키지 않고 지원 워크 플로에 통합하는 방법을 가르쳐주기 위해 왔습니다. 시작하자!

고객 서비스의 AI는 무엇입니까?

고객 서비스의 AI는 일반적으로 인간의 노력이 필요한 지원 작업을 수행하거나 지원하기 위해 지능형 컴퓨터 시스템을 사용하는 것을 말합니다.

그럴 수 있습니다 :

• FAQ에 응답하는 챗봇.
• 에이전트의 시간을 절약하기 위해 이메일을 작성하는 조수
• 티켓을 태그하고 우선 순위를 정하는 봇.
• 고객이 통화시 암호를 재설정하는 음성 봇.

구식 스크립트 봇과 달리 Modern AI는 자연어를 이해합니다. “계획을 어떻게 변경할 수 있습니까?” 또는 "업그레이드 할 수 있습니까?" 그리고 AI는 다르게 표현 되더라도 둘 다 얻습니다.

고객 서비스에서 AI가 중요한 이유는 무엇입니까?

지원 관리자가 어떤 관심을 갖는 지 알려 드리겠습니다. 더 적은 티켓, 더 빠른 답변, 더 행복한 고객 및 저렴한 비용. AI는 네 가지 모두를 돕습니다.

• 속도 및 24/7 가용성 : AI는 수면이나 커피 브레이크가 필요하지 않습니다. 언제든지 즉각적인 답변을 제공 할 수 있습니다. 고객은 빠른 응답에 감사합니다. 실제로 소비자의 51%가 즉각적인 지원을 위해 봇과 상호 작용하는 것을 선호합니다. AI는 FAQ와 간단한 요청을 즉시 처리함으로써 대기 시간을 극적으로 삭감하여 더 행복한 고객으로 이어집니다.
• 일관성과 정확성 : 인간 에이전트는 특히 여러 티켓을 피곤하거나 처리 할 때 약간 다른 답변을 제공하거나 때로는 실수를 할 수 있습니다. AI는 검증 된 지식 기반에서 훈련 할 때 매번 일관되고 정확한 답변을 제공합니다. 나는 당신의 팀을 발사하는 것에 대해 이야기하고있는 것이 아니라 AI로 간단한 작업을 자동화하는 것에 대해 이야기하고 있으므로 에이전트가 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.
• 저렴한 비용 : 지원 팀 확장은 특히 성장함에 따라 비싸다. 더 많은 좌석을 추가하지 않고 AI 비늘.
• 대체하지 않고 지원 요원을 돕는다 : Ai는 그 런트 작업을 수행하는 데 빛을 발합니다. 들어오는 티켓 정렬, 초기 응답 작성, 계정 세부 정보 검색, 인간 지원 직원이 가장 좋은 일에 집중할 수 있도록 복잡한 문제 해결 및 관계 구축.
• 개인화 : AI는 사용자의 프로필, 과거 주문 및 선호도에서 컨텍스트를 가져올 수 있으며 답변을 조정할 수 있습니다. 따라서 대답은 일반적인 느낌이 들지 않으며 누군가가 알고있는 것처럼 느껴집니다.
  예를 들면 : "안녕하세요 Sarah, 지난 주에 업그레이드했기 때문에 이제 프리미엄 보고서에 액세스 할 수 있습니다. 찾는 방법은 다음과 같습니다." 저장된 답변이나 템플릿보다 훨씬 낫습니다.
• 통찰력과 사전 지원 : 직접 상호 작용을 넘어서 AI는 많은 양의 지원 데이터를 경향을 발견 할 수 있습니다. 이번 주에 특정 제품 문제가 티켓에서 급등하고 있음을 확인하여 팀이 자문을 게시하거나 버그를 수정하도록 경고합니다. AI 중심의 감정 분석은 자신의 말에서 고객의 감정을 측정하여 불행한 고객에게 후속 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 실시간으로 아는 것은 비즈니스가 반응성 이 아니라 사전 예방 적으로 도와줍니다.

AI 고객 서비스 2025 : 주요 사용 사례 및 예제

AI는 단일 도구가 아닙니다. 많은 응용 프로그램을 갖춘 광범위한 기술 세트입니다.

고객 서비스에서 AI의 특정 사용 사례를 분류하고 실제 사례와 실용적인 팁을 제공해 봅시다.

1. 즉각적인 지원을위한 AI 구동 챗봇

웹 사이트를 방문하면 채팅 상자가 팝업되면 “어떻게 도와 드릴까요?” , 그것은 종종 AI 기반 챗봇입니다.

예를 들어 IBM은 고객 지원에서 Watson AI를 활용하여 비즈니스가 답변을 더 빨리 찾을 수 있도록 도와줍니다.

여기 Herothemes에서는 AI 챗봇을 사용하여 제품에 대한 일반적인 질문에 답변합니다. 화면 오른쪽 하단의 도움말 아이콘을 클릭하여 챗봇에 액세스 할 수 있습니다.

챗봇은 오늘날 고객 서비스에서 가장 눈에 띄는 AI 도구 중 하나입니다. 친근한 채팅 인터페이스를 통해 일반적인 질문을 처리하고 기본 작업을 통해 사용자를 안내하며 판매를 도와 줄 수 있습니다.

AI 챗봇을 올바르게 구현하는 팁과 사실 :

• 지식 기반을 기반으로 AI를 훈련시키는 옵션을 제공하는 챗봇 도구를 사용하십시오. 이를 통해보다 정확하고 일관된 답변이 가능합니다.
• 자주 묻는 질문 (FAQ), 간단한 작업 (계정 잔액 확인 또는 주문 상태 확인) 및 초기 심사에 가장 적합합니다.
• 다른 시간대에 고객과 함께 글로벌 비즈니스에 적합합니다.
• 챗봇이 제대로 구현되지 않은 경우 (예 : 질문을 이해하거나 관련없는 답변을 할 수 없음) 고객을 좌절시킬 수 있습니다.
• 필요할 때 인간과 쉽게 대화 할 수있는 방법을 허용하십시오. 현명한 전략은 봇이 깊이를 벗어 났을 때 정중하게 인정하는 것입니다. 예를 들어, “죄송합니다. 정보를 찾을 수 없습니다. 추가 도움을 받기 위해 지원 에이전트와 연결하겠습니다.” 이런 식으로 고객은 갇혀 있다고 느끼지 않습니다.

지식 기반을 기반으로 AI 챗봇을 만들기 위해 영웅 지식 기반을 시도해 보는 것이 좋습니다.

2. AI 이메일 및 지원 티켓 자동화

모든 고객이 채팅을 사용하는 것은 아니며 많은 사람들이 여전히 이메일을 보내거나 지원 티켓을 작성합니다. AI는 이러한 문의가 어떻게 관리되고 답변되는지 극적으로 향상시킬 수 있습니다.

지원 팀이 현재받은 편지함이나 발권 시스템에 거주하는 경우이 유스 케이스는 귀하를위한 것입니다.

Bank of America의 AI Assistant 인 Erica 는 채팅에만 거주 할뿐만 아니라 전통적으로 이메일이나 전화 일 수있는 요청을 처리하는 데 도움이됩니다. 2025 년 현재 Erica는 20 억 명이 넘는 고객 상호 작용을 처리했으며 쿼리의 98%를 해결할 수 있습니다. 그것은 인간이 수동으로 입력 할 필요가없는 수백만의 문의로 막대한 시간과 노력을 절약 할 수 있습니다.

이메일 및 지원 티켓 자동화에 AI를 사용하기위한 팁과 사실 :

• 실제로 질문을 실제로 다루는 자동 참조로 고객에게 더 빠르게 답변하십시오.
• 균열을 통해 아무것도 떨어지지 않도록하십시오.
• 에이전트의 작업량을 줄입니다.
• 컨텍스트에 따라 티켓을 자동으로 사용하고 우선 순위를 정합니다.
• 이메일, 티켓 분류 지원 및 초안 회신을 통한 일반적인 질문 에 가장 적합합니다 .
• 어조와 정보의 일관성을 강화하는 데 좋습니다.

3. AI 기반 지식 기반 및 셀프 서비스

KB (Knowledge Base)는 고객이 자체적으로 답변을 찾기 위해 검색 할 수있는 도움말 기사, FAQ, 사용 방법 가이드 및 문서 라이브러리와 같습니다. 고객 지원 이니셔티브의 큰 부분.

AI는 지식 기반을보다 대화식적이고 지능적으로 만들어 셀프 서비스를 과급 할 수 있습니다.

AI 기반 지식 기반 사용을위한 팁과 사실 :

• 고객은 실제로 스스로 답변을 찾는 것을 좋아합니다 . 더 빠르고 성취감을 느낍니다.
• 고객은 매뉴얼을 통과하는 대신 즉각적이고 구체적인 답변을 얻습니다.
• 셀프 서비스 성공률을 높이고 더 많은 사람들이 티켓을 열지 않고 문제를 해결하여 작업량을 줄입니다 .
• AI는 정적 FAQ 페이지를 동적 Q & A 경험으로 바꿉니다.

영웅 지식 기반 소프트웨어는 AI 지식 기반 및 셀프 서비스 경험의 훌륭한 출발점이 될 수 있습니다.

4. AI 음성 비서 및 IVR 시스템

AI는 텍스트 기반 채팅 및 이메일에만 국한되지 않으며 전화 지원을 전환하여 전반적인 고객 서비스 경험을 향상시킵니다.

Voice AI Assistant는 음성 인식 및 자연어 이해와 같은 기술을 사용하여 고객과 대화합니다. 이 시스템은 오래된 터치스톤 메뉴보다 훨씬 진보되어 있습니다.

고객 서비스 라인에 전화를 걸어 실제로 자신이 말하는 것을 이해할 수있는 친근한 자동 목소리로 인사했다면 (“몇 마디로 도움이 필요한 것을 말 해주세요…”), AI를 음성 양식으로 만났습니다.

이익:

• 빠르고 핸즈프리 지원.
• 앱에 기술을 정하지 않거나 전화를받는 것을 선호하는 고객에게 편리합니다.
• 비즈니스의 경우 균형 문의, 주문 상태, 상점 시간, 간단한 문제 해결과 같은 많은 일상적인 통화는 에이전트가 필요하지 않다는 것을 의미합니다.
• 더 복잡한 전화 만 인간에게 간다.
• 음성 봇도 인간과 함께 작동 할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트 제안 (음성을 통한 에이전트 보조 형태)을 제공하기 위해 실시간으로 전화를 전사 및 분석합니다.

의심 할 여지없이 이점이 좋지만 좋은 목소리를 설계하는 것은 어려운 일입니다 .

그것은 다른 악센트, 배경 소음 및 사람들이 표현할 수있는 무한한 방법을 처리해야합니다.

AI Voice Assistant를 사용하면 소형을 시작하는 것이 가장 좋습니다 ( "내 패키지 추적"또는 "내 청구서 지불"과 같은 시스템이 배우는대로 확장하는 것이 가장 좋습니다. AI가 시도한 후에는 AI가 이해하지 못하면 발신자를 자동으로 인간 에이전트로 전달하여 좌절을 피해야합니다 .

5. 감정 분석 및 고객 통찰력

때로는 고객에게 직접 대답하는 것이 아니라 이해하는 것입니다.

감정 분석은 텍스트 조각 (또는 음성)이 긍정적, 부정적 또는 중립적 인 톤인지 여부를 평가하는 AI 기술입니다.

고객 서비스에서 감정 분석은 고객 만족도를 측정하고 일찍 문제를 발견하는 강력한 도구가 될 수 있습니다.

이익:

• 고객 만족에 대한 통찰력을 제공합니다.
• AI는 감정에 따라 메시지를 라우팅 할 수 있습니다.

6. 개인화 된 권장 사항 및 예측 지원

고객 서비스에서 AI를보다 진보적으로 사용하지만 점점 더 일반적인 사용은 요구를 예상하고 상호 작용을 개인화하기 위해 데이터를 사용하는 것 입니다. 이는 마케팅 및 판매로 약간 흐려 지지만 특히 B2C 소매 및 B2B 계정 관리에서도 서비스와 매우 관련이 있습니다.

HubSpot은 AI를 사용하여 고객이보고있는 지식 기반 기사를 분석하기 위해 AI를 사용하여 고객이 에이전트에 도달하면 에이전트는 고객이 이미 시도한 내용을 알고 정보를 반복하지 않습니다. 시간을 절약하는 간단한 개인화.

이익:

• 더 맞춤형 경험을 구축하십시오.
• 고객 만족과 충성도를 높입니다.
• 수익을 간접적으로 추진할 수 있습니다 (더 행복한 고객은 더 많은 고객이 더 많이 구매합니다).

다음으로 자체 지원 작업에서 이러한 AI 솔루션을 실제로 구현하는 도구와 단계를 살펴 보겠습니다.

AI 기반 고객 서비스를위한 도구 및 플랫폼

고객 서비스에서 AI를 구현하는 것은 마술이 아니므로 올바른 도구가 필요합니다.

다행히도 웹 사이트의 간단한 플러그인에서 엔터프라이즈 등급 소프트웨어에 이르기까지 다양한 솔루션이 있습니다.

최선의 선택은 비즈니스 규모, 기술 스택 및 특정 요구에 따라 다릅니다.

1. 영웅받은 편지함 : AI 잠재력이있는 공유받은 편지함

Heroic Inbox는 WordPress 헬프 데스크 플러그인으로 WordPress 대시 보드를 공유 이메일받은 편지함으로 전환합니다.

Generic 이메일 ([email protected])을 통해 지원을 처리하는 소규모 비즈니스 또는 스타트 업이라면 Heroic Inbox를 사용하면 해당 이메일을 전체 팀 전체를 공동 작업 할 수있는 대시 보드로 직접 가져옵니다. WordPress 내부의 가볍고 자체 주최 한 Zendesk 또는 Scout을 도와주는 것으로 생각하십시오.

AI 통합 :

영웅받은 편지함 자체는 플랫폼이지만 AI를 다양한 방식으로 통합 할 수 있습니다.

예를 들어, WordPress Automation 플러그인을 사용하여 영웅받은 편지함을 AI 서비스에 연결할 수 있습니다.

일부 기업은 OpenAI API와 함께 Zapier 또는 Uncanny Automator를 사용하는 것입니다. 예를 들어, 새 티켓이 들어 오면 텍스트를 OpenAI로 보내 드래프트 응답을 생성 한 다음 해당 초안을 대리인이 검토 할 개인 메모로 추가하십시오. 그런 다음 에이전트는 편집하고 보낼 수 있습니다.

이러한 종류의 통합은 효과적으로 이메일 지원을위한 AI 부조종사를 제공합니다.

또 다른 잠재력은 AI를 사용하여받은 편지함을 분석하고 관리자에게 매일 요약을 제공하는 것입니다.“오늘은 50 개의 이메일을 받았습니다. 10은 로그인 문제에 관한 것이 었습니다 (봇이 처리 한 모든 사람), 5 개는 에스컬레이션 가치가있었습니다. "등.

2. 영웅 지식 기반 : AI 부스트가있는 셀프 서비스

Heroic Knowledge Base (Heroic KB)는 Herothemes 팀의 또 다른 WordPress 플러그인입니다. 전문적이고 검색 가능한 지식 기반 또는 문서 사이트를 쉽게 만들 수 있습니다.

대기업 웹 사이트에서 이러한 "도움말"섹션을 부러워했다면 Heroic KB를 사용하면 카테고리, 기사, 검색 바, 피드백 버튼, 보고서, AI 통합 등을 자신의 사이트에 제공 할 수 있습니다.

AI 도움 조교 :

이 주제의 스타 기능.

Heroic KB는 지식 기반에 교육을받은 AI 챗봇을 추가하는 내장 방법을 제공합니다.

OpenAi의 ChatGpt 모델을 활용하여 질문을 이해하고 Pinecone (벡터 데이터베이스)을 이해하여 기사의 가장 관련성이 높은 덩어리를 검색하여 답을 형성합니다.

또한 WordPress 기반 시스템으로서 수백 개의 다른 플러그인 및 자동화 플랫폼과 쉽게 통합 할 수 있습니다.

다른 AI 고객 서비스를위한 유능한 도구

Heroic Inbox와 KB는 WordPress 기반 비즈니스 및 더 많은 제어 및 통합을 원하는 소규모 비즈니스에 적합하지만 일부 광범위한 시장 도구를 주목할 가치가 있습니다.

• Scout, Zendesk, Freshdesk 도움말 : 이들은 현재 AI 기능을 통합하는 인기있는 고객 지원 플랫폼 (SAAS)입니다.
• Intercom : 라이브 채팅으로 알려진 Intercom은 웹 사이트 나 지식 기반에서 답을 가져 와서 고객 쿼리를 처리 할 수있는 AI 봇인 "Fin" 을 가지고 있습니다. 영웅 KB의 조수와는 매우 유사하지만 호스팅 된 서비스입니다.
• IBM Watson Assistant / Google Dialogflow : 이들은 챗봇을 구축하기위한 더 많은 엔터프라이즈 레벨 AI 프레임 워크입니다 (음성 봇 포함). 대기업은이를 사용하여 백엔드 시스템과 깊이 통합 된 매우 맞춤형 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 더 많은 개발 작업이 필요하지만 강력 할 수 있습니다.

좋은 소식은 고객 서비스에서 AI를 사용하기 위해 박사 학위 또는 6 개의 그림 예산이 필요하지 않다는 것입니다.

영웅받은 편지함 및 지식 기반과 같은 위의 많은 도구는 비 개발자를 위해 설계되었습니다.

고객 서비스에서 AI를 구현하는 방법 : 단계별

AI의 이점에 대해 확신하지만 실제로 시작하는 방법을 잘 모르겠습니까?

고객 지원에서 AI 구현은 점진적이고 관리 가능한 단계로 수행 할 수 있습니다. 밤새 모든 것을 자동화 할 필요는 없습니다.

아래는 지원 워크 플로에 AI를 부드럽게 소개하는 단계별 게임 계획입니다.

1 단계. 목표와 사용 사례를 정의하십시오

AI로 달성하려는 것을 식별하여 시작하십시오 .

• 응답 시간을 줄이려고합니까?
• 동일한 팀 규모로 더 많은 티켓을 처리 하시겠습니까?
• 야간 교대를 고용하지 않고 24/7 지원을 제공합니까?

지원 작업의 주요 진통 점을 명확히하십시오.

예를 들어, "우리는 라이브 에이전트로부터 간단한 청구 및 비밀번호 소송 질문을 편향시키고 자 할 수 있습니다."또는“긴급한 문제에 대한 시간외 보도가 필요합니다.” 명확한 목표를 갖는 것은 어떤 AI 솔루션을 먼저 추구 할 것인지 안내합니다 (Chatbot vs. 이메일 자동화 대 지식 기반 등).

2 단계. 일반적인 문의 및 작업을 재고하십시오

다음으로 지원 팀이 처리하는 가장 일반적인 고객 질문 또는 작업을 나열하십시오. 이것은 FAQ, 도움말 센터의 최고 검색어 또는 에이전트에게 요청할 수 있습니다.

이 단계는 AI가 데이터에서 배우기 때문에 중요하므로 어떤 패턴이나 Q & A를 훈련 시키려면 알아야합니다.

예를 들어 매주 티켓의 30%가 "내 주소를 어떻게 업데이트합니까?"라는 것을 알 수 있습니다. 그리고“계획을 바꿀 수 있습니까?” 이들은 AI가 처리 할 주요 후보입니다.

마찬가지로, 티켓 분류, 중복 요청 병합 또는 주문 상태 확인과 같은 반복적 인 작업 에 주목하십시오. 이 목록은 AI가 빠른 승리를 거둘 수있는 위치를 강조합니다.

3 단계. 지식 기반과 데이터를 준비하십시오

AI는 당신이 먹는 정보만큼이나 좋습니다.

멋진 봇을 배포하기 전에 지식 기반 또는 FAQ 컨텐츠가 최신 상태이고 포괄적인지 확인하십시오.

지식 기반이 없다면 하나를 만드는 것을 고려하십시오. 간단한 FAQ 페이지조차도 도움이됩니다.

예를 들어, 챗봇을 사용할 계획이라면 지식 기반 기사를 정보에 사용하거나 (영웅 KB의 어시스턴트와 같이) Q & A 쌍으로 스크립트합니다.

두 경우 모두 견고하고 정확한 답변이 필요합니다.

마찬가지로 이메일 자동화를 수행하는 경우 AI가 끌어낼 수있는 저장된 답장 템플릿을 준비하십시오.

본질적으로 지원 콘텐츠를 정리하십시오 . “학생”(AI)이 질문에 대답하기 전에 교과서를 준비하는 것과 비슷합니다.

탐색 : 고객 서비스 자동화 : 그것이 무엇인지, 예 및 방법

4 단계. 올바른 도구 또는 플랫폼을 선택하십시오

사용 사례 및 콘텐츠를 염두에두고 적절한 AI 도구를 선택하십시오.

목표가 즉각적인 웹 사이트 지원이라면 Heroic Knowledge Base의 어시스턴트와 같은 AI 챗봇이 의미가 있습니다.

WordPress에서 이메일 응답을 자동화 하려면 영웅받은 편지함과 AI 통합이 가능할 수 있습니다.

음성의 경우 Twilio Autopilot 또는 Dialogflow와 같은 서비스를 볼 수 있습니다.

선택할 때 다음과 같은 요소를 고려하십시오.

• 현재 시스템과의 통합
• 설정 복잡성
• 비용

많은 사람들이 코딩이 필요하지 않은 챗봇과 같은 것으로 시작합니다. 시각적 인터페이스를 통해 종종 구성 할 수 있습니다.

5 단계. 소규모로 구현 (파일럿 테스트)

첫날 어디에서나 롤아웃하려는 충동에 저항하십시오.

첫 번째 AI 구현에 대한 작은 범위를 선택하고 파일럿으로 취급하십시오.

예를 들어 , FAQ 세트에 대한 지원 홈페이지에서만 챗봇을 활성화하거나 AI를 사용하여 하나의 카테고리의 이메일 만 처리하십시오 (비밀번호 재설정).

이 제어 된 발사를 통해 주요 혼란에 빠지지 않고 데이터 및 피드백을 수집 할 수 있습니다.

이 단계에서 AI의 수행 방식을 모니터링합니다. 고객이 답변에 만족합니까? 정확한 정보를 제공하고 있습니까? 처리 할 수없는 질문이 있습니까?

6 단계. AI를 훈련시키고 감독을 제공하십시오

"설정하고 잊어 버리십시오"는 여기에 적용되지 않습니다 .

AI에는 교육 및 튜닝이 필요합니다. 파일럿 단계 결과를 사용하여 개선하십시오.

AI에 답이 잘못되었거나 특정 문구를 인식하지 못한 경우 교육 데이터 또는 규칙을 업데이트해야합니다.

예를 들어, 챗봇의 교육 세트에 질문의 변형을 더 추가하거나 추가 기사를 지식 기반에 공급할 수 있습니다.

또한 인간의 감독을하는 것도 현명합니다. 아마도 매일 매일 AI 처리 된 채팅이나 이메일 샘플을 검토하기 위해 지원 에이전트를 할당 할 것입니다.

7 단계. 지원 팀을 교육하고 참여시킵니다

지원 팀을 일찍 프로세스에 데려 오십시오. 변화는 위협적 일 수 있습니다. 일부 에이전트는 AI가 대체하거나 직무를 크게 변경할 것이라고 걱정할 수 있습니다.

AI는 그들을 대체하지 않고 그들을 돕는 도구라고 설명하십시오. 그들이 어떻게 작동하는지 보여주고 훈련에 참여하기까지하십시오.

예를 들어 :

• 에이전트는 AI가 사용할 지식 기반 기사 또는 저장된 답변을 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• AI 제안이 제출되면 (초안 응답과 같은) 에이전트가 보내지 않고 신중하게 검토하도록 장려하십시오.

팀을 참여시킴으로써, 당신은 또한 그들의 최전선 지혜를 탭하여 AI를 더 좋게 만듭니다. 결국, 당신의 에이전트는 고객 질문의 뉘앙스를 알고 있습니다 . 그들의 입력은 AI를 정제하여 뉘앙스를 처리 할 수 ​​있습니다.

8 단계. 고객에게 의사 소통 (적절한 경우)

의미가있는 고객과 투명하게하십시오.

챗봇을 소개하는 경우 AI 보조원으로 명확하게 레이블을 지정하십시오 (예 :“가상 어시스턴트와 채팅”). 사람들은 봇이 봇이라는 것을 알고있는 한 때때로 봇을받는 경향이 있습니다.

그 사실을 숨기면“에이전트”가 이상한 대답을 할 때 좌절감이 급증 할 수 있습니다. 또한 고객에게 인간의 도움이 무대 뒤에 있다는 것을 확신합니다.

예를 들어 , 당신은 다음과 같이 발표 할 것입니다.“우리는 당신의 질문에 더 빨리 대답하기 위해 새로운 AI 조수를 테스트하고 있습니다. 걱정하지 마십시오. 우리의 인간 팀은 여전히 ​​여기에 있고 필요한 경우 도움을 줄 준비가되어 있습니다!”

이러한 유형의 메시징은 신뢰를 구축하고 적절한 기대를 설정합니다.

9 단계. 메트릭을 모니터링하고 피드백을 수집하십시오

AI 구현이 목표에 비해 어떻게 수행되는지 추적하십시오.

주요 지표는 다음과 같습니다.

• 평균 응답 시간 감소
• 편향된 티켓 수 (셀프 서비스 성공률)
• AI 처리 된 상호 작용 대 인간 처리에 대한 고객 만족도 점수
• 에이전트 생산성 통계 (하루에 에이전트 당 티켓과 같은).

또한 직접 피드백을 찾으십시오. 챗봇 세션 (“필요한 것을 얻었습니까?”) 후 빠른 설문 조사를 추가하여 만족도를 측정 할 수 있습니다.

10 단계 반복 및 확장

데이터 및 피드백을 기반으로 개선하십시오.

어쩌면 AI 챗봇은 제품 질문에 좋지만 계정 별 문제는 좋지 않으므로 계정 질문을 더 빨리 나누기 위해 개선 할 수 있습니다.

아마도 이메일 AI는 영어에 견고하지만 스페인 문의로 어려움을 겪으므로 다국어 교육 데이터를 추가하거나 영어 이외의 전자 메일에 대한 워크 플로를 조정합니다.

조종사가 잘 실행되면 AI를 다른 영역으로 확장하는 것을 고려하십시오 : 더 많은 주제, 더 많은 채널.

이러한 단계를 수행하면 AI를 파괴적인 점검보다는 귀하의 지원에 대한 신중한 향상으로 구현할 수 있습니다.

지원 에이전트 및 고객 경험에 대한 AI의 영향

지원중인 AI가 논의 될 때마다 두 가지 큰 질문이 있습니다. “이것은 지원 에이전트에게 무엇을 의미합니까?” 그리고 "고객은 어떻게 느낄 것인가?" 솔직히 말해 봅시다.

지원 에이전트에 미치는 영향

• 역할 변경 (더 나은) : 지원 에이전트는 순수한“답변 공장”에서 더 많은 가이드 및 문제 해결사로의 역할이 진화하는 것을 볼 수 있습니다.
• 생산성 향상 및 기술 개발 : AI가 반복적 인 작업을 처리하면서 에이전트는 동시에 더 많은 티켓을 처리하거나 진정으로 필요한 각 고객에게 더 많은 시간을 할애 할 수 있습니다. 에이전트가 볼륨에 과로되지 않았으므로 품질에 집중할 수 있으므로 소진을 줄일 수 있습니다.
• 직업 보안 문제 : 에이전트가 AI“내 직업을 취하는 것”에 대해 걱정할 수 있음을 인정하는 것이 중요합니다. 많은 회사에서 관찰 된 현실은 AI가 일자리가 아니라 과제를 취한다는 것입니다. 적어도 신중하게 구현 될 때.
• 사기와 동기 부여 : 봇이 일을 할 수 있다면 에이전트가 처음에는 비공개를 느낄 수 있습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 많은 사람들이 더 이상 반복적 인 쿼리에 묶여 있지 않다는 것을 인식하게됩니다.

고객 경험에 미치는 영향

• 더 빠른 답변, 높은 만족도 : 오늘날 고객은 속도와 편의를 높이 평가합니다. 고객 서비스의 AI는 그 직접적으로 다음을 충족시킵니다.
• 인간 백업 : 그러나 뒤집는 쪽이 있습니다. AI가 문제를 이해하거나 해결하지 못하면 고객은 좌절감을 느낄 수 있습니다. 우리는 모두“대표! 대표!”라고 외치는 그 루프에있었습니다. 자동화 된 전화 시스템에서 얻지 못하는 경우. 그렇기 때문에 AI에 대한 최고의 고객 경험은 AI가 사람의 지원과 완벽하게 통합 될 때 발생합니다.
• 개인화와 따뜻함 : 놀랍게도 AI는 실제로 서비스를 특정 방식으로 더 개인적으로 느낄 수 있습니다. 고객에 대한 데이터를 가져 오면 AI는 이름으로 인사하고 최근 순서를 참조하며 고객의 분위기를 감지하는 경우 톤을 조정할 수 있습니다.
• 신뢰와 안락함 : AI에주의를 기울이는 고객 의 일부가 여전히 있습니다. 투명하고 데이터 보안을 보장함으로써 신뢰를 유지하는 것이 중요합니다.
• 채널 전체의 일관된 서비스 : AI에 대한 고객 경험 중 하나는 더 일관성이 있습니다.
• 윤리적이고 공정한 대우 : AI는 지원하는 인간의 편견을 제거함으로써 여기서 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI는 "멍청한"질문을하는 데 참을성이 없거나 고객을 판단하지 않습니다. 그것은 매번 같은 예의 바른 방식으로 반응합니다.

고객 서비스에서 AI의 미래

앞으로 AI는 앞으로 몇 년 안에 어떻게 고객 서비스를 더 변화시킬 수 있습니까?

풍경은 빠르게 진화하고 있으며, 10 년 만에 어리석은 전화 나무에서 대화적인 AI로 도약을 상상할 수있었습니다!

수평선의 몇 가지 트렌드와 가능성은 다음과 같습니다.

• 더 똑똑한 챗봇조차도 (모든 곳에서 생성 AI)
• 통합 AI 채널 전체의 AI : 채널 전체의 고객을 따르는 AI를 볼 수 있습니다.
• 사전 예측 지원 : 고객이 지원에 연락하기를 기다리는 대신 AI는 회사가 문제를 예상하는 데 도움이됩니다.
• 복잡한 작업을 처리하는 AI 에이전트 : 현재 AI는 일반적으로 단순하고 반복적 인 작업을 처리하고 복잡한 문제를 인간에게 맡깁니다. 그러나“복잡한”의 막대는 계속 상승하고 있습니다. AI는 추론 능력이 향상됨에 따라 점차 더 복잡한 작업을 수행하고 있습니다.
• 정서적 AI와 공감 : 이것은 약간 실험적이지만, AI에 대한 감정 (긍정적/부정)뿐만 아니라 음성 및 텍스트에서 더 깊은 감정이나 스트레스 수준을 감지하는 작업이 있습니다.
• 더 큰 에이전트 -AI 협업 : 우리는 "에이전트 보조"도구를 언급했습니다. 콜센터에서 표준 문제가 될 것으로 기대하십시오. 모든 지원 에이전트는 화면에 AI 헬퍼 위젯이있을 수 있으며 대화를 듣고 숙련 된 코치와 마찬가지로 실시간 제안을 제공 할 수 있습니다.
• 고객의 기대 및 규범 : AI가 어디에나있을 때, 고객은 서비스 품질에 대한 기대치를 훨씬 높게 할 것입니다.

전반적으로 고객 서비스에서 AI의 미래는 밝고 역동적으로 보입니다. AI가 거의 모든 고객 상호 작용에 어떤 형태로 관여 할 미래입니다. 고객에게 보이거나 인간 담당자를 지원하는 무대 뒤에서.

최종 생각

AI 고객 서비스는 더 이상 유행어가 아니라 모든 규모의 비즈니스가 오늘날 활용할 수있는 실용적인 도구입니다.

우리는이 안내서에서 많은 것을 다루었으므로 빠르고 효율적이며 확장 가능하지만 여전히 개인적이고 고객 중심적인 현대적인 고객 서비스 운영을 시작할 수 있습니다.

AI는 신중하게 사용될 때 지원 팀을위한 강력한 동맹국입니다.

그러나 고객 서비스의 핵심은 문제를 해결하고 고객을 돌보는 것입니다 . AI는 변경해서는 안됩니다. 효과적으로 수행하는 능력을 향상시켜야합니다.