우리나라 대학생들이 정신적인 지도자(멘토)로 꼽는 ‘안철수 교수’. 청춘들이 그에게 열광하는 이유는 의외로 단순한 듯 보인
이런 추세에 많은 기업들이 CS 자동화로 눈을 돌리고 있다. CS 자동화는 고객의 질문에 응답하고 문제 해결을 위해 필요한 상담원의 개입을 최소화한다. 많은 CS센터는 과연 자동화 시스템이 제대로 된 고객 서비스를 제공할 수 있을지에 대한 의문을 제기한다. 하지만 CRM(Customer Relationship Management; 고객관계관리) 소프트웨어 업체 허브스팟(HubSpot)에 따르면, 소비자의 40%는 필요한 정보를 얻을 수만 있다면 상담원이 사람인지 자동 시스템인지 상관하지 않는다고 답했다.
CS 소프트웨어로는 ▲CRM, ▲헬프데스크, ▲소셜 모니터링, ▲실시간 채팅 지원 등이 있는데 이 중 자동화 CS와 가장 흔하게 연관되는 솔루션은 아마 실시간 채팅 지원 소프트웨어, 챗봇(Chatbot)일 것이다. 챗봇은 통해 고객에게 필요한 정보를 제공하고, 필요 시 좀 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 사람 상담원과 연결해준다. 챗봇은 CS용 AI의 대명사로 볼 수 있는데, AI와 머신러닝을 활용하는 챗봇은 다국어 지원과 더불어 일상적인 문의에 답하고 24시간 정보를 제공하며 전반적인 고객 경험을 개선해 CS팀의 역량을 강화하기도 한다.
사실 CS 분야에서의 AI는 챗봇 그 이상의 역할을 해낼 수 있다. 기업들은 AI 기술을 고객 서비스 운영 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 구현해 ‘좋은’ 고객 서비스를 ‘훌륭한’ 고객 서비스로 한층 더 진화시킬 수 있다.
AI 기반의 CS는 고객과 상담원 양측에 훌륭한 유저 경험을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 비용 효율적이고 효과적인 워크플로우 설계 등 CS 운영의 모든 측면에서 다양한 이점을 제공할 수 있다. 몇 가지 대표적인 이점은 다음을 포함한다.
• 빅데이터 분석: AI와 머신러닝은 짧은 기간 내 대량의 데이터를 분석할 수 있다. 따라서 CS센터에서 생성되는 방대한 양의 데이터에 압도되어 인간이 미처 감지하지 못하는 패턴과 트렌드, 특이점을 식별할 수 있다.
• 상담원 지원: AI와 머신러닝은 상담원과 고객의 대화 기록을 분석해 상담원이 문제 해결에 필요한 정보를 빠르게 찾아 컴퓨터 화면에 표시하는 등 상담원이 보다 효과적으로 업무를 볼 수 있도록 직접적이고 실질적인 도움을 제공할 수 있다. 또한 반복 작업을 없애 상담원의 생산성을 높이고 비용을 효율적으로 관리할 수 있다.
• 대화 분석: 대화 분석은 자연어 처리(NLP)를 활용해 사람과 사람 간의 대화에서 데이터를 수집한다. 이를 통해 브랜드에 대한 고객의 인식과 만족도 등에 대한 더욱 자세한 인사이트를 얻을 수 있다.
• 로보틱 처리 자동화(Robotic process automation; RBA): AI 기반의 RBA는 상담 기록 업데이트나 후속 조치 생성 같은 간단한 작업을 대신 처리해 상담원이 다음 상담으로 넘어갈 수 있도록 돕는다. 딜로이트의 설문조사에 따르면 RPA를 도입한 조직은 12개월 이내에 ROI를 실현했고, RPA를 사용하는 기업의 90%는 품질과 정확도가 향상되었으며, 86%는 생산성 향상, 50%는 비용 절감을 경험했다고 보고했다.
• AI 교육: 최고의 고객 경험을 위해서는 신규 고객 상담원 교육 역시 매우 중요한데, 이는 일반적으로 시간이 많이 소요된다. AI는 음성-텍스트 변환 기능을 활용해 교육 프로그램을 만들고, FAQ를 기반으로 한 테스트 시나리오로 신규 상담원이 독자적으로 상담을 할 준비가 되었는지 평가할 수 있다.
• 셀프 서비스: 셀프 서비스 트렌드도 계속해서 늘고 있다. 고객참여분석 기업 베린트(Verint)에 따르면 고객의 약 71%는 전화보다는 메시지를 통해 CS 서비스를 받고 싶다고 답했다. 각 기업의 정보 데이터베이스는 고객에게 어느 정도의 셀프 서비스를 제공할 수 있지만, AI는 여기서 더 나아가 고객이 스스로 문제를 해결할 수 있도록 지능적으로 도울 수 있다. 머신 러닝과 AI는 사람의 행동 패턴을 감지해 고객이 필요한 정보를 찾을 수 있는 최적의 방법을 학습하기 때문이다.
CS용 AI는 고객 경험을 개선하기도 한다. 개별 고객 데이터 분석을 통한 고객 맞춤형 서비스, 대기 시간 없는 서비스, 인적 오류 개선, 비용 절감 등의 확실한 이점을 제공하며 때로는 전통적 방식의 하이터치 CS 보다도 매끄러운 서비스를 제공하기도 한다.
물론 AI 및 자동화 시스템 도입 전 AI가 처리할 업무는 무엇인지, 플랫폼 학습을 위해 제공해야 할 데이터는 무엇인지, CS센터 데이터베이스와 CS 관리 시스템과 통합 등 여러가지를 먼저 고민해야 한다. 이때 적절한 AI 고객 서비스 플랫폼 제공자와 함께하면 이러한 도입 과정을 좀 더 쉽게 가져갈 수 있을 것이다.
AI를 통한 자동화는 전통적인 CS의 많은 부분을 능률화해 효율성과 생산성을 높이고 궁극적으로 고객 경험을 향상시키고 있다. 줌의 2022년 설문조사에 따르면 59%의 소비자가 특정 브랜드에서 단 두번의 부정적인 경험만으로도 경쟁 업체로 변경하겠다고 응답했다. 그리고 고객 경험의 중심에는 CS가 있다. 효과적인 고객 응대가 가능한 AI 기반 CS의 적절한 활용은 이러한 시장에서 강력한 경쟁력이 될 수 있을 것이다.
* 서광욱 지사장은 테크 분야에서 20년 이상의 경력을 쌓은 베테랑이다. 현재 줌의 한국 지사장으로서 국내 사업을 총괄하고 있다. dl-ciokorea@foundryco.com
