이미 전 세계 지원 팀에 혁명을 일으키고 있는 AI 기술을 통해 고객 서비스 운영을 혁신하세요.응답 시간을 80% 단축하는 것부터 직원을 추가하지 않고도 65% 더 많은 티켓을 처리하는 것까지 AI 기반 솔루션은 측정 가능한 결과를 제공합니다.‍
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고객 서비스의 AI란 무엇일까요?

고객 서비스의 AI는 다음과 같은 인공 지능 기술을 사용하는 것을 말합니다. 아바타가 있는 챗봇, 기계 학습, 자연어 처리 (NLP) 및 예측 분석을 통해 고객 상호 작용을 자동화, 개인화 및 개선할 수 있습니다.

이러한 도구는 쿼리 응답, 티켓 라우팅, 실시간 지원 제공과 같은 작업을 처리하여 효율성과 사용자 만족도를 높입니다.

AI 이전에는 고객 서비스가 FAQ에 응답하거나 통화 라우팅과 같은 반복적인 작업을 담당하기 위해 상담원에게 크게 의존했습니다.이러한 접근 방식은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들며 특히 거래량이 많은 기간에는 지연되기 쉬웠습니다.

이제 다음으로 대체되었습니다. AI 지원 에이전트 이를 통해 일상적인 작업을 자동화하고 더 빠르고 정확한 지원을 제공하는 동시에 팀이 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.

기존 고객 서비스의 문제점

기존의 고객 서비스는 비효율성, 비일관성, 높은 운영 비용으로 어려움을 겪는 경우가 많았습니다.기업 입장에서는 확장의 어려움과 반복적인 작업을 의미했고 고객은 대기 시간이 길고 가용성이 제한적이었습니다.

기업이 당면한 과제

• 높은 운영 비용: 쿼리를 처리하기 위해 대규모 고객 지원 팀을 유지하면 간접비가 증가합니다.
• 스케일링 문제: 특히 성수기에는 급증하는 지원 요청을 처리하기 어려웠는데, 직원을 더 늘리지 않고는 해결하기가 어려웠습니다.
• 제한된 인사이트: 기존 방식으로는 고객의 요구를 예측하거나 프로세스를 개선할 수 있는 데이터 기반 인사이트가 없었습니다.
• 반복 작업: 상담원들은 일상적인 질의에 시달렸기 때문에 복잡한 문제를 해결하는 데 걸리는 시간이 단축되었습니다.

사용자의 당면 과제

• 긴 대기 시간: 고객은 바쁜 기간 동안 상담원 가용성이 제한되어 지연되는 경우가 많습니다.
• 일관되지 않은 지원 품질: 지원 품질은 상담원의 전문 지식과 업무량에 따라 달라졌습니다.
• 연중무휴 24시간 가용성 부족: 기존의 고객 서비스 팀은 연중무휴 지원을 제공할 수 없었기 때문에 고객은 도움을 기다릴 수밖에 없었습니다.
• 제한된 개인화: 일반적인 대응은 개인의 필요나 선호도를 효과적으로 해결하지 못했습니다.

AI 고객 서비스의 이점

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AI 지원 고객 서비스 기술은 기업이 고객과 소통하는 방식을 개선하여 조직과 최종 사용자 모두에게 가치를 창출합니다.기존 시스템은 확장성과 일관성에 어려움을 겪지만 AI는 사전 예방적이고 개인화된 지원 제공.

기업용:

• 비용 최적화: 더 많은 티켓을 처리하면서 지원 비용을 최대 30% 절감할 수 있습니다.
• 사전 지원: 고객이 문제를 신고하기 전에 잠재적 문제를 식별하고 해결하세요.
• 글로벌 도달 범위: 추가 인력 배치 없이 다국어 및 시간대를 지원합니다.
• 데이터 기반 인사이트: 실행 가능한 고객 행동 패턴 및 추세 분석을 생성합니다.

고객 대상:

• 즉각적인 해결: 언제든지 일반적인 문제에 대한 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다.
• 맞춤형 경험: 이전 상호 작용 및 선호도를 기반으로 맞춤형 솔루션을 받을 수 있습니다.
• 다중 채널 지원: 끊김 없는 AI 챗봇을 통한 채팅 전반의 고객 경험, 이메일, 전화 및 소셜 플랫폼.
• 스마트 셀프 서비스: 사용자 요구에 맞게 조정되는 지능형 지식 기반에 액세스하세요.

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기존 고객 서비스와 AI 기반 고객 서비스: 패러다임 변화

고객 서비스는 수동 및 사후 대응 프로세스에서 지능형 및 자동화 시스템으로 전환되었습니다.두 시스템 간의 근본적인 운영상의 차이점을 살펴보겠습니다. AI 기반 고객 지원 그리고 전통적인 지원.

양상

기존 지원

AI 기반 지원

응답 방법

수동 스크립트 팔로우

동적 자연어 처리

학습 능력

각 상담원에게 필요한 교육

지식 기반, 문서 및 상호 작용을 통한 학습

프로세스 구조

선형 워크플로

상황에 따른 적응형 경로

정보 액세스

상담원 지식으로 제한됨

전체 지식 베이스에 즉시 액세스

문제 해결

순차적 문제 해결

패턴 기반 지능형 해상도

언어 지원

상담원 기능에 따라 제한됨

여러 언어를 동시에

문서화

수동 메모 작성

자동화된 인터랙션 레코딩

지식 이전

교육 세션 필요

즉각적인 시스템 전체 업데이트

태스크 핸들링

한 번에 하나의 문의

여러 개의 동시 대화

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고객 서비스에 AI를 구현하는 방법은?

고객 서비스에 AI를 추가하는 가장 간단한 단계는 다음과 같습니다.이러한 적절한 계획을 통해 AI 기술을 사용하여 고객의 질문에 답하고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.

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1단계: 명확한 목표 정의

• 더 빠른 응답 또는 FAQ 자동화와 같은 목표를 식별하세요.
• AI 노력을 고객 서비스 우선 순위에 맞춥니다.

2단계: 문제점 평가

• 현재 워크플로의 비효율성을 찾아보십시오.
• 티켓 라우팅과 같이 AI가 자동화할 수 있는 작업을 정확히 찾아내세요.

3단계: 측정 가능한 KPI 설정

• 해결 시간 또는 만족도와 같은 지표를 추적할 수 있습니다.
• 벤치마크를 사용하여 AI의 영향을 측정합니다.

4단계: 적합한 AI 도구 선택

• 챗봇이나 분석과 같이 필요에 맞는 도구를 선택하세요.
• 확장 가능하고 쉽게 통합할 수 있는지 확인하세요.

5단계: 원활한 통합 보장

• AI를 CRM 및 티켓팅 시스템과 연결합니다.
• 툴을 테스트하여 롤아웃 중에 장애가 발생하지 않도록 하십시오.

6단계: 팀 교육

• 직원들에게 AI 도구를 사용하여 협업하도록 가르치세요.
• 피드백을 통합하여 워크플로를 개선하세요.

7단계: 모니터링 및 최적화

• KPI를 정기적으로 검토하여 성과를 추적하세요.
• 고객 동향을 기반으로 AI 모델을 업데이트합니다.

AI 고객 지원 시작하기: 빠른 구현 가이드

AI를 구현한 후 다음의 간단한 단계에 따라 AI 고객 지원을 시작하세요.

1단계: 데이터 준비 

기존 지원 티켓, 채팅 로그, 지식 기반 문서를 업로드하여 AI 기반을 구축하세요.

2단계: 지식 구성 

일반적인 문제에 대한 범주를 정의하고, 응답 템플릿을 설정하고, 에스컬레이션 규칙을 설정합니다.

3단계: 교육 및 테스트 

데이터에서 AI 모델을 학습시키고, 샘플 쿼리로 정확도를 테스트하고, 응답을 구체화하세요.

4단계: 통합 설정 

사용 가능한 API를 통해 기존 채널 (웹사이트, 이메일, 채팅) 에 AI 지원을 연결합니다.

5단계: 시작 및 모니터링 

파일럿 프로그램으로 시작하여 피드백을 수집하고 성능 메트릭을 기반으로 최적화하세요.

AI 기반 고객 서비스를 구현할 때 고려해야 할 사항은 무엇입니까?

비즈니스 모델에 AI 기반 고객 서비스를 구현할 때 염두에 두어야 할 특수 고려 사항은 다음과 같습니다.

1.예산 및 자원

기업이 설정, 교육 및 지속적인 유지 관리를 포함하여 AI 구현을 위한 충분한 재정 및 운영 리소스를 할당할 수 있도록 하세요.

2.확장성

비즈니스 요구 사항에 따라 성장하거나 더 많은 고객 수를 수용하거나 새로운 플랫폼으로 원활하게 확장할 수 있는 솔루션을 선택하세요.

3.고객 경험 전문 지식

정확하고 사람과 유사한 상호 작용을 제공하도록 설계된 도구를 선택하고 고객 만족도 향상 실적이 입증된 플랫폼을 우선시하십시오.

4.구현 기간

빠른 배포와 측정 가능한 결과를 제공하는 AI 시스템을 선택하세요.이를 통해 다운타임을 최소화하고 투자 수익을 가속화할 수 있습니다.

5.데이터 보안 및 규정 준수

플랫폼이 엄격한 데이터 보호 규정을 준수하는지 확인하고 민감한 고객 정보를 보호하기 위한 암호화 및 보호 장치를 제공합니다.

AI 고객 지원의 기반이 되는 AI 기술 이해

AI 고객 지원은 고객 상호 작용의 자동화, 개인화 및 효율성을 가능하게 하는 고급 기술을 기반으로 합니다.이러한 솔루션을 지원하는 주요 기술은 다음과 같습니다.

• 자연어 처리 (NLP): AI가 인간의 언어를 실시간으로 이해하고, 해석하고, 반응할 수 있도록 하여 원활한 대화형 상호작용을 가능하게 합니다.
• 머신 러닝 (ML): 패턴을 인식하고 새로운 시나리오에 적응함으로써 시간이 지남에 따라 AI가 데이터로부터 학습하여 정확도와 효율성을 개선할 수 있도록 합니다.
• 예측 분석: 고객 데이터를 분석하여 요구 사항을 예측하고 문제를 사전에 해결하며 문제가 확대되기 전에 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
• 감정 분석: 텍스트 또는 음성을 통해 고객의 감정을 파악하여 공감형 응답과 고객 만족도 향상을 가능하게 합니다.
• 제너레이티브 AI: 참여와 사용자 경험을 향상시키는 맞춤형 응답 또는 동적 상호 작용과 같은 개인화된 콘텐츠를 만듭니다.
• 멀티모달 AI: 텍스트, 음성, 이미지 및 비디오를 통합하여 더욱 풍부하고 인터랙티브한 고객 지원 경험을 제공합니다.

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AI 고객 지원의 미래: 2024년과 그 이후

챗봇이 상황과 감정을 이해하는 정교한 디지털 어시스턴트로 진화하면서 AI는 그 어느 때보다 빠르게 고객 지원을 혁신하고 있습니다.시장 전문가들은 2026년까지 거의 모든 고객 상호 작용에 어떤 형태로든 AI가 개입하여 서비스 제공에 대한 우리의 사고 방식이 바뀔 것으로 예측합니다.

진정한 게임 체인저?AI 지원은 단순한 문제 해결을 넘어 고객이 알아차리기도 전에 문제를 해결하는 예측 치료로 발전하고 있습니다.이러한 변화의 선두에 선 기업들은 이미 비용 절감과 고객 만족도 모두에서 획기적인 개선을 경험하고 있습니다.따라서 AI 도입은 이로울 뿐만 아니라 경쟁력을 유지하는 데에도 필수적입니다.

적합한 AI 고객 서비스 공급업체와의 파트너십

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올바른 AI 고객 서비스 공급업체를 선택하는 것은 성공적인 구현과 측정 가능한 결과를 보장하는 데 매우 중요합니다.AKOOL의 AI 서포트 에이전트 고객 지원 경험을 혁신하고 여러 접점에서 효율성과 개인화된 참여를 제공하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

다음과 같은 기능 포함 AI 채팅, AI 보이스 에이전트, 및 AI 이탈 컨트롤, AKOOL의 도구를 통해 기업은 문제를 원활하게 해결하고 고객을 유지하며 전환율을 높일 수 있습니다.일상적인 작업을 자동화하여 팀은 고객 만족도와 충성도를 높이는 동시에 가치가 높은 상호 작용에 집중할 수 있습니다.

소매, 금융, 의료 등의 산업에서는 이미 높은 성과를 거두고 있습니다. 85% 비용 절감 AKOOL의 AI를 사용하여 자체 해결 속도를 크게 높였습니다.고객 서비스를 개선할 준비가 되셨나요?AKOOL과 협력하여 비즈니스 요구에 맞는 효율적이고 매력적이며 신뢰할 수 있는 지원 시스템을 만드세요.

자주 묻는 질문

AI는 어떻게 고객 서비스 효율성을 개선할 수 있을까요?
AI는 반복적인 작업을 자동화하고 즉각적인 응답을 제공하며 대량의 쿼리를 동시에 처리하여 효율성을 개선합니다.챗봇, 예측 분석, 지능형 라우팅과 같은 도구를 사용하여 워크플로를 간소화합니다.

AI가 인간 고객 서비스 상담원을 대체할 수 있을까요?
AI는 일상적인 작업을 자동화하고 상담원이 개인적인 접촉이 필요한 복잡하거나 민감한 문제에 집중할 수 있도록 함으로써 인간 상담원을 대체하는 대신 보완합니다.

AI는 어떻게 개인화된 고객 서비스를 가능하게 할까요?
AI는 고객 이력, 선호도, 행동과 같은 데이터를 사용하여 인터랙션을 조정합니다.관련 권장 사항, 사전 예방적 솔루션, 상황에 맞는 대응을 실시간으로 제공합니다.

비즈니스에 적합한 AI 고객 서비스 플랫폼을 선택하려면 어떻게 해야 하나요?
비즈니스 요구 사항, 예산 및 통합 요구 사항을 평가하세요.확장성, 강력한 분석, 다국어 지원, 데이터 보안을 제공하는 플랫폼을 찾아보세요.챗봇 및 감정 분석과 같은 기능을 테스트하여 목표에 맞게 조정하세요.