알고 계셨나요? 고객 5명 중 4명이 의 고객 5명 중 4명은 고객 서비스 경험이 좋지 않아 브랜드를 바꾼 적이 있다고 답했습니다
고객 서비스는 더 이상 고객의 쿼리를 처리하고 문제를 해결하는 데 그치지 않습니다. 고객 서비스는 트랜잭션 처리에서 브랜드 충성도와 고객 만족도를 높이는 원동력으로 성장했습니다.
고객의 기대치가 너무 높아서 만족시키기 어려운 경우가 많고, 서비스 제공과 기대치 사이에 간극이 존재하는 경우가 많습니다. 이 격차를 어떻게 해소할 수 있을까요?
AI는 모든 분야에 널리 퍼져 있으며 고객 서비스도 예외는 아닙니다. 고객 서비스는 AI 적용에 매우 적합한 비즈니스 기능입니다.
연중무휴 24시간 이용 가능한 챗봇부터 실시간으로 인사이트를 생성하는 직관적인 대시보드까지, 고객 서비스에서 AI를 활용하여 브랜드 충성도를 높일 수 있는 방법을 살펴보세요.
고객 서비스에서 AI의 역할 이해하기
ClickUp Fact: 고객 서비스 AI가 대세다_ 2025년까지 고객 상호 작용의 95%를 인공지능이 대체할 것 .
AI의 다재다능함을 고려할 때 이 예측은 낙관적일 수 있습니다. 다음은 그 방법을 살펴보세요
비즈니스에 도움이 됩니다:
1. 고객 이직률 완화
ClickUp Fact: 고객 이탈로 인해 비즈니스는 만큼의 손실을 입었습니다 1.6조 달러의 매출 손실 .
인공지능은 의도 인식 및 넛지와 같은 프로세스를 통해 고객 유지에 도움을 줍니다.
먼저 채팅 로그, 이메일, 소셜 미디어 등 다양한 채널에서 이루어지는 고객 커뮤니케이션을 분석하여 브랜드 인식을 파악합니다.
그런 다음, 리타겟팅 및 리인게이지먼트 전략을 트리거하여 고객의 불만을 해결하고, 관심을 유도하거나, 판매를 위한 넛지를 유도합니다. 이러한 두 가지 접근 방식은 고객 참여를 개선하고 이탈을 줄입니다.
2. 휴먼 에이전트 지원
다음을 배포할 수 있습니다
를 지능형 가상 비서로 활용하여 고객 서비스 팀을 지원하고 상담원의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 AI 기술과 인간의 공감을 결합하면 고객 서비스에서 기술을 사용하는 것에 대한 고객의 반발을 상쇄하는 동시에 상담원의 역량을 강화할 수 있습니다.
고객 서비스 AI는 정보를 표시하거나 템플릿 스크립트를 생성하여 대화를 촉진하고 고객 질문에 답변하는 등 모든 기계적인 작업을 처리합니다. 따라서 고객 서비스 상담원은 인간적인 감동을 전달하고 의미 있는 관계를 구축하는 데 집중할 수 있습니다.
AI 기반 챗봇은 다국어 기능을 갖추고 있습니다. 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있으며 일관된 정보에 빠르게 액세스할 수 있으므로 고객 지원 상담원이 고객의 언어로 신속하고 효과적으로 서비스를 제공할 수 있습니다.
ClickUp Fact: AI 기반 대화형 도우미
상담원 생산성 14% 향상*관리자 10명 중 8명*
비즈니스가 고객 서비스에서 AI를 통해 좋아하는 것 을 통해 다이얼패드 또한 AI 알고리즘은 효율성과 정확성을 저하시키지 않고 24시간 연중무휴로 실행됩니다.
3. 반복 작업 자동화
고객 서비스 활동의 상당 부분은 비생산적인 업무나 반복적인 작업인 경우가 많습니다. 비밀번호 재설정 요청 처리, 자주 묻는 질문에 대한 답변, 주문 배송 추적 등 그 목록은 계속 이어집니다.
고객 서비스 자동화를 통해 상담원의 시간을 크게 절약할 수 있습니다 하루 2시간 이상 자동화를 위한 AI 도구
는 이러한 일상적인 작업의 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다. 고객의 쿼리를 즉각적이고 정확하게 처리하여 고객 경험을 개선합니다. 동시에 인적 자원이 비판적 사고 능력, 전문 지식 또는 사람의 손길이 필요한 고가치 또는 복잡한 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.
또한 인공지능은 확장 가능한 자동화, 대기 시간 단축, 간소화된 워크플로우, 연중무휴 서비스를 통해 비즈니스가 고객 서비스 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.
4. 고객 서비스 팀 교육 *
교육 및 용량 구축은 더 이상 획일화된 크기의 접근 방식을 따르지 않습니다. 이제 비즈니스는 고객 서비스 팀원들의 특정 강점과 약점을 해결하기 위해 맞춤형 코칭과 일대일 멘토링에 투자합니다.
AI는 통화, 채팅, 이메일의 방대한 양의 데이터를 분석하여 종합적인 SWOT 분석을 수행할 수 있습니다. 그런 다음 상담원의 학습 선호도에 맞는 목표 교육 모듈을 추천합니다
또한 등록률, 완료율, 과제 등과 같은 메트릭을 측정하여 해당 교육의 효과성을 측정하고 그에 따라 전략을 최적화할 수 있습니다.
5. 고객 경험 맞춤화
여러 고객 서비스 상담원들은 다음과 같은 이유로 AI가 개인화에 도움이 된다는 데 동의합니다 HubSpot 현대 고객 관리 전략 모두 개인화를 중심으로 전개됩니다. 기업은 잠금 해제 가능 40% 더 많은 수익 개인화만으로도!
ClickUp 사실 : 개인화에 지출되는 모든 비용은 잠재적으로 유치할 수 있습니다 $20 이상의 수익 고객 서비스 AI는 구매 내역, 과거 상호 작용, 온라인 활동 등의 관련 데이터를 활용하여 **360도 고객 프로필을 생성한 다음 고객의 문제, 요구 사항 또는 선호도에 맞는 개인화된 서비스 경험을 큐레이션할 수 있습니다.
이러한 상황별 정보를 통해 고객 서비스 전문가는 고객의 이름을 부르는 것 이상으로 고객 경험을 맞춤화할 수 있습니다. 이러한 개인화는 고객 경험을 향상시키고 브랜드 충성도를 높입니다.
6. 고객 상호 작용 최적화
고객 서비스 상호작용은 이메일, 전화, 채팅, 소셜 미디어 등 다양한 채널에 걸쳐 이루어집니다. AI는 모든 채널에서 원활하고 일관된 고객 경험을 제공하기 위해 이를 결합하는 중앙 집중식 힘입니다. 고객을 적절한 상담원이나 리소스에 연결하여 쿼리를 해결해 주는 교환원이라고 생각하면 됩니다. 이러한 빠른 해결은 고객 만족도를 높입니다.
또한, AI는 비즈니스가 고객의 요구를 사전에 예측할 수 있도록 도와줍니다. 비즈니스는 데이터 기반의 예측을 바탕으로 제품이나 서비스를 추천하고, 충동 구매를 유도하며, 영업 팀의 반대 의견을 제거할 수 있습니다.
이러한 작업은 능동적으로 완료됨. 예를 들어, 최근 구매를 기반으로 액세서리를 제안할 수 있습니다. 또는 지원 상호 작용 중에 문제 해결 가이드를 공유하는 등 사후 대응적일 수도 있습니다
7. 데이터 기반 인사이트 생성
AI 고객 서비스는 데이터와 인사이트의 보물창고를 잠금 해제합니다.
AI 모델은 고객 대화, 설문조사 응답, 소셜 미디어 채팅 등과 같은 대량의 데이터를 수집하여 트렌드와 패턴을 파악합니다. 이러한 인사이트를 통해 비즈니스는 고객 서비스 개선에 대한 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
반복되는 고객 불만 사항을 통해 제공되는 제품이나 서비스에서 격차를 발견할 수도 있습니다! 마찬가지로, 마케팅, 영업팀 또는 고객 유지 전략을 괴롭히는 지속적인 문제를 강조할 수도 있습니다.
이러한 인사이트는 조직 전반의 전략적 의사결정을 촉진하여 더 나은 고객 서비스를 제공합니다.
ClickUp 도입으로 프로세스가 개선되었을 뿐만 아니라 고객 성공 부서의 모양을 갖추게 되어 연간 2,000명에서 8,000명의 고객을 확보할 수 있게 되었습니다.
안젤라 베치오네, 비즈니스 운영 분석가, Percheek
고객 서비스에서 AI를 사용하는 방법: 사용 사례 및 예시
다음 사항을 고려하십시오
에서 몇 가지 예시와 함께 고객 서비스 워크플로우에 추가할 수 있습니다:
옴니채널 고객 서비스
예시: Zendesk, Salesforce 등
고객이 웹사이트의 제품 페이지를 무심코 스크롤한다고 상상해 보세요.
챗봇이 나타나서 제품에 대한 쿼리가 있는지 물어봅니다. AI 어시스턴트가 답변을 가져오기 시작하고 쿼리를 해결합니다. 그러나 그 여정은 차갑게 식습니다.
며칠 후 고객이 소셜 미디어에서 광고를 보게 됩니다. 메신저를 통해 연락을 취하고, 고객이 마음에 들어했던 제품, 공유했던 배송 세부 정보 및 기타 관련 정보를 상기시켜 고객을 놀라게 합니다. 고객이 장바구니에 제품을 추가했지만 결제 단계로 넘어가지 못합니다. 고객에게 할인 쿠폰을 이메일로 보내면 고객이 마침내 구매를 진행합니다!
흥미로운 점은 위의 모든 활동이 수동으로 관리되지 않았다는 것입니다. AI를 사용하면 케이던스를 정의하고 적절한 채널 조합을 식별할 수 있으며, AI 모델은 고객 행동과 상호 작용을 추적하여 이러한 접점 전반에서 일관된 고객 지원이 이루어질 수 있도록 지원합니다.
콘텐츠 생성
예시: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini 등이 있습니다.
clickUp Brain을 사용하여 단 몇 초 만에 콘텐츠 생성하기 _
콘텐츠 생성은 고객 서비스 분야에서 가장 잘 알려진 AI 활용 사례 중 하나입니다. 고품질의 콘텐츠를 제작하려면 시간과 리소스가 필요하기 때문에 비즈니스에서는 급하게 콘텐츠를 제작하기 위해 생성 AI를 활용하는 경우가 많습니다. 문제 해결, 사용 방법 가이드, FAQ, 제품 페이지 요약 등 콘텐츠 생성 도구는 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다
새로운 제품을 곧 출시할 예정이라고 상상해 보세요.
생성 AI 기능을 갖춘 마케팅 도구는 영리하게 제작된 이메일과 소셜 미디어 게시물을 사용하여 대규모 출시에 대한 입소문을 내는 데 도움이 될 수 있습니다.
출시 후 고객 서비스 팀은 고객 문의로 넘쳐납니다. AI를 사용하여 지식 리소스를 생성하여 일반적인 질문에 답변하고 업무량을 줄일 수 있습니다. 사람 상담원은 생성된 콘텐츠를 검토하여 정확하고, 완료하고, 브랜드 가이드라인과 일관성이 있는지 확인할 수 있습니다.
AI 챗봇
예시: 블렌더봇, 에리카(뱅크 오브 아메리카), 인섬노봇 등
챗봇은 다음을 통해 고객 및 잠재 고객과 소통할 수 있습니다 아마존 AI 기반 챗봇은 고객 서비스를 더욱 자율적이고 고객 중심으로 만들어 고객 서비스를 혁신하고 있습니다. 챗봇은 FAQ, 약속 예약, 결제 처리, 주문 업데이트 공유, 제품 및 서비스 추천 등과 같은 작업을 처리할 수 있습니다.
예를 들어 고객이 은행 챗봇에 연락하여 은행 잔고를 문의할 수 있습니다. 챗봇은 사용자의 신원을 확인하여 이 정보에 대한 접근 권한을 인증합니다. 인증이 완료되면 계정 잔액 정보를 검색하여 표시합니다. 또한 사용자가 자금 이체, 트랜잭션 내역 보기 또는 상담원에게 문제 에스컬레이션을 할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
챗봇은 머신 러닝과 같은 기술을 활용하여 반복적으로 개선합니다. 챗봇은 머신러닝을 통해 과거 상호작용과 고객 피드백을 분석하여 응답을 개선할 수 있습니다. 그 결과 챗봇은 복잡한 상호작용을 처리하고 자연스러운 대화를 나누는 데 더욱 능숙해집니다
증강 메시지
예시: 나이스 인컨택트, 벨로, 코레 등
를 통해 고객 서비스 상담원에게 AI 어시스턴트를 지원하세요 Kore.ai 증강 메시지는 인간 상담원에게 AI 비서를 장착하는 것으로, 이 조합을 통해 고객 서비스 상담원은 특히 일상적이고 반복적인 경우에 최소한의 인지 부하만 적용하면 됩니다.
예를 들어 누군가 비즈니스에 문제 해결과 관련하여 문의를 한다고 가정해 보세요. AI 모델은 채팅 화면에서 실시간으로 정보를 수집하고 이를 처리하여 대화 중에 인사이트를 생성하고 해결책을 제안합니다.
고객이 문제를 설명하면 AI 엔진이 계정 세부 정보를 분석하여 적절한 지식창고 문서를 찾거나 문제 해결을 위한 단계별 가이드를 생성합니다. 그런 다음 상담원은 이 정보를 사용하여 고객을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 인간적인 느낌을 유지하면서도 신속한 서비스 제공이 가능합니다.
때로는 문제가 너무 복잡한 경우 챗봇이 자율적으로 고객의 쿼리를 처리하여 인간 상담원에게 문의하기도 합니다.
감정 분석
예시: 다이얼패드, 리퍼스테이트 등
고객 정서를 분석하여 서비스 제공 개선을 통해 *[다이얼패드_](https://www.dialpad.com/au/features/contact-centre-sentiment-analysis/)* 감정 분석 도구가 등장하기 전에는 고객의 감정을 평가하려면 서비스 상담원이 어조와 언어를 해석하여 주관적으로 감정을 명명해야 했습니다.
하지만 AI 기술은 고객 감정 분석에서 모든 추측을 없애고 있습니다. 고객이 채팅을 통해 지원팀에 문의한다고 상상해 보세요. AI는 대화 중 고객의 어투, 문장 구조, 단어 선택, 심지어 이모티콘까지 분석하여 고객의 감정 상태를 평가합니다.
고객이 화가 났다는 것을 알아차리고 보다 공감하는 어조로 고객의 불만을 인정합니다. 마찬가지로 AI 기반 감정 분석 도구는 음성, 음조, 템포, 침묵 등을 분석하여 감정을 분류할 수도 있습니다.
이러한 선제적 감정 분석은 고객 서비스 스페이스에서 위험에 처한 고객을 감지하는 데 사용될 수 있습니다.
솔루션은 부정적인 감정을 감지하고 전략적 개입을 조율하여 이탈을 완화할 수 있습니다.
자연어 처리(NLP)
예시: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn 등 예시.
clickUp Brain으로 작업을 자동화하면서 자연어를 사용하세요 자연어 처리의 장점
자연어 처리(NLP)는 자연어 이해(NLU) 및 자연어 생성(NLG)을 사용하여 사람과 유사한 상호 작용을 합니다. 이러한 프레임워크는 인간의 언어를 미묘하게 이해하고 유기적으로 작동합니다. 그 결과 메뉴 기반 챗봇에서 벗어나 진정성 있는 대화를 나눌 수 있습니다!
예를 들어, 고민에 빠진 고객이 "휴대폰을 찾을 수 없어요! 도와주세요!!!"라고 메시지를 보내면 NLP는 텍스트를 분석하여 철자 오류와 대소문자를 메모하고 단어 뒤에 숨겨진 의도를 이해합니다.
고객이 휴대폰을 찾을 수 없다고 판단하고 메시지의 긴급성을 노트에 기록합니다. 그런 다음 고객을 진정시키고 디바이스 위치를 찾는 과정을 안내합니다.
이러한 기능을 통해 AI는 문법적으로 올바르지 않거나 표현이 잘못된 경우에도 더 넓은 범위의 고객 문의를 처리할 수 있습니다. 빠른 해결은 고객 경험을 향상시키고 만족도를 높일 수 있습니다.
예측 분석
예시: 알테어 래피드 마인더, SAP 예측 분석 등
/AI를 통한 예측 모델 구축을 통해 *[_RapidMiner](https://docs.rapidminer.com/9.7/server/use/web-services/predictive-maintenance.html)* 예측 분석은 아마도 고객 서비스 분야에서 제너레이티브 AI 다음으로 가장 많이 사용되는 AI 응용 분야일 것입니다. 이를 통해 비즈니스는 고객의 요구 사항을 예측하고 해결함으로써 고객 서비스를 사후 대응이 아닌 사전 예방적으로 개선할 수 있습니다
이커머스 스토어를 운영한다고 가정해 보겠습니다. 블랙 프라이데이 세일 기간, 특정 시즌 및 공휴일에 고객 수요가 급증하는 것을 역사적 데이터 분석과 AI 기반 예측 분석을 통해 예측할 수 있습니다. 이러한 지식을 바탕으로 재고를 비축하고, 스토어를 최적화하고, 서버를 확장하여 비즈니스 운영을 중단 없이 운영할 수 있습니다.
비즈니스는 예측 분석을 활용하여 원활한 고객 경험을 제공하는 동시에 기대에 부응할 수 있습니다. 이렇게 하면 이벤트가 몰리는 동안 지원팀에 대한 에스컬레이션이 줄어들어 보다 가치 중심적인 작업에 집중할 수 있습니다.
추천 엔진
예시: Amazon, Netflix, LinkedIn 등
추천 엔진은 다음을 통해 다양한 필터링 기술을 사용합니다 데이터 과학을 향해 ClickUp Fact: 글로벌 추천 엔진 시장은 다음과 같은 가치에 도달할 것으로 예상됩니다 $120억 2025년까지 /%href//%href/_
.
이러한 추세는 Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn 등과 같은 플랫폼이 이 AI 도구를 대중화시킨 것을 보면 예상할 수 있었습니다.
AI 기반 추천 엔진은 과거 구매, 검색 행동, 고객 위치, 이전 상호 작용 등 방대한 양의 고객 정보를 분석합니다. 이러한 데이터 배열을 사용하여 고객의 요구 사항에 맞는 관련 제품, 서비스 및 솔루션을 추천합니다
예를 들어, 여행사를 운영하는 경우 해변 휴가 패키지를 찾는 고객이 웹사이트를 방문한다고 가정해 보겠습니다. 챗봇이 대화에 참여하여 여행 플랜, 예산, 선호하는 여행 모드, 날짜 등에 대한 세부 정보를 수집합니다.
이 정보를 바탕으로 AI 추천 시스템은 이제 고객의 예산과 범위 내에서 다양한 목적지, 항공편, 숙박 옵션에 대한 맞춤형 패키지를 큐레이션합니다. 이러한 접근 방식은 거래 성사 가능성을 높입니다!
셀프 서비스 리소스
예시: ClickUp Brain , Userpilot, Freshdesk, Intercom 등.
자주 묻는 질문에 대한 답변은 ClickUp Brain을 이용하세요_
ClickUp 사실: 거의 고객 10명 중 7명 고객 서비스 전문가와 상담하는 것보다 셀프 서비스를 선호합니다. 고객 서비스 전문가와 상담하는 것보다 셀프 서비스를 선호합니다
비즈니스는 이러한 고객 주도의 수요를 충족시켜야 합니다.
이 작업에 AI를 활용하면 여러 가지 면에서 도움이 됩니다:
- 첫째, 이미 설명한 대로 생성형 AI 도구를 사용하여 지식 리포지토리를 작성할 수 있습니다.
- 둘째, AI 기반 챗봇은 기본적인 고객 쿼리를 처리하고 고객을 최상의 솔루션을 제공하는 지식 기반 문서로 리디렉션할 수 있습니다.
- 다음으로, 적절한 키워드와 주제를 사용하여 문서, 사용법 가이드, 제품 문서 등에 태그를 지정하여 지식창고를 최적화하고 정리할 수 있습니다. 이렇게 하면 고객 서비스 상담원이 관련 정보에 빠르게 액세스하고 라이브러리를 더 쉽게 탐색할 수 있습니다.
이를 통해 실시간 상담원의 업무 부담을 줄이고 고객이 독립적이고 편리하게 솔루션을 찾을 수 있습니다.
지능형 라우팅
예시: 제네시스, 다이얼패드, 조호 데스크 등
via Genesys 고객 쿼리는 복잡성, 채널, 그리고 어느 부서로 전달되는지에 따라 다양합니다. 움직이는 부분이 너무 많기 때문에 대역폭과 가용성에 따라 고객 쿼리를 적절한 상담원에게 전달하는 것은 매우 복잡할 수 있습니다.
인공지능과 머신러닝을 기반으로 하는 지능형 라우팅은 비즈니스가 수신되는 고객 요청을 처리할 수 있는 자동화 도구로 작동할 수 있습니다. 컨택 센터는 지능형 라우팅을 사용하여 사전 정의된 기준이나 특정 키워드를 사용하여 문의의 성격을 분석합니다.
예를 들어 은행에서 AI 기반 콜센터를 운영한다고 가정해 보겠습니다. 고객이 대화형 음성 응답(IVR) 시스템에서 계정 잔액 정보에 대한 옵션을 선택합니다. 고객은 자동으로 이 정보를 전달하는 텍스트를 받게 됩니다. 다른 고객이 대출 및 모기지 옵션을 알아보려고 합니다. 고객의 프로필과 요구 사항에 따라 이 요청을 처리할 수 있는 역량을 갖춘 상담원과 자동으로 연결됩니다.
요청 우선순위 지정
예시: ClickUp Brain, Todoist 등
clickUp에서 우선순위를 설정하여 고객 서비스 전략을 수립하세요
고객 요청을 적절한 서비스 상담원에게 전달하는 과정에서 AI가 어떻게 분류기 역할을 하는지 살펴봤습니다. 이 외에도 AI는 긴급성, 잠재적 영향력, 고객 가치에 따라 문의의 우선순위를 정하는 데 중요한 역할을 합니다.
예를 들어 모든 지원 요청을 분석하기 위해 AI 기반 우선순위 매트릭스를 설정하고 구성했다고 가정해 보겠습니다. 여기에는 보고된 문제의 심각도, 직접 영향을 받는 고객 집단, 비즈니스 운영 및 수익에 미치는 잠재적 영향이 고려됩니다. 고객 지원팀은 가중치를 부여한 우선순위에 따라 더 많은 클라이언트에게 영향을 미치는 중요한 문제의 우선순위를 정하여 이러한 문제를 먼저 해결할 수 있습니다.
마찬가지로 AI 기반 우선순위 지정 모델은 다음을 활용할 수 있습니다
을 사용하여 이상적인 고객 프로필과 일치하는 잠재 고객 또는 유료 고객으로 전환할 가능성이 높은 리드를 식별할 수 있습니다. 이러한 정보에 기반한 의사 결정을 통해 고객 서비스 및 지원팀은 지치지 않고 전략적으로 문제를 해결하고 고객 경험을 향상할 수 있습니다.
데이터 관리
예시: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory 등
데이터 요약을 생성하여 데이터를 효과적으로 관리하세요
고객 서비스에는 채팅 로그, 통화 녹음, 이메일 추적, 소셜 미디어 멘션 등과 같은 풍부한 고객 데이터가 포함됩니다. 기존 방식으로는 이렇게 많은 양의 데이터를 저장, 관리, 작업하는 것이 사실상 불가능합니다. 다행히도 AI 솔루션은 규칙 기반이지만 유연한 구성 원칙을 따르기 때문에 이러한 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
고객 서비스 팀이 다양한 채널이나 데이터 사일로에 흩어져 있는 고객 데이터로 인해 맞춤형 서비스를 제공할 수 없다고 상상해 보세요. 또한 비정형 데이터와 정형 데이터가 혼합되어 있고 반정형 데이터도 일부 섞여 있는 상태에서 일해야 합니다. AI를 지원하는 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 이러한 데이터를 자동으로 수집, 정리, 분류합니다. 그런 다음 이를 정제하여 고유한 고객 프로필을 생성하고 일대일 관계를 구축합니다.
신뢰할 수 있는 데이터가 중앙 집중식 위치에 있으면 비즈니스에서 트렌드, 패턴, 반복되는 주제, 개선 영역 및 일반적인 문제점을 더 쉽게 파악할 수 있습니다. 따라서 데이터를 현명하게 활용하여 고객 서비스 제공을 개선하기 위한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
통화 녹취 자동화
예시: ClickUp Brain, Fireflies, Otter 등
clickUp Brain으로 통화 또는 오디오 클립에서 자동 트랜스크립트 생성하기
전통적으로 비즈니스는 고객 통화에서 핵심 정보를 추출하기 위해 수동 트랜스크립션에 의존했습니다. 이러한 프로세스는 시간이 많이 걸리고 리소스 집약적이며 오류가 발생하기 쉬웠습니다. 오늘날 AI 기반 통화 트랜스크립션은 실시간으로 오디오를 텍스트로 변환합니다. 이를 통해 상담원은 전화 통화를 평가하고, 키워드를 식별하고, 고객 정서를 분석하고, 고객의 불만 사항을 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 상담원이 보다 적절한 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.
실시간 지원 외에도 이러한 녹취록은 상담원이 자신의 성과를 되돌아볼 수 있도록 게임 테이프 역할을 할 수 있습니다. 비즈니스에서는 성공적인 상담 기록 라이브러리를 만들어 신입 상담원이 유사한 상황을 처리하도록 교육할 수 있습니다.
고객 서비스에서 AI를 구현하기 위한 가이드
이제 고객 서비스에서 AI를 사용하는 방법을 알았으니 이제 가장 흥미로운 부분인 AI 기술 구현으로 넘어가 보겠습니다. 다음은 그 과정을 안내하는 간단한 6단계 가이드입니다:
1단계: 고객 서비스 목표 정의하기 ## 1단계: 고객 서비스 목표 정의하기
효과적인 목표 설정을 위해 ClickUp과 같은 도구를 사용하세요_
고객 서비스 목표를 설정하는 것부터 시작하세요. 서비스 팀과 상의하고 만족스러운 고객으로부터 피드백을 받아 강점과 약점을 파악하세요. 다음은 영감을 얻을 수 있는 몇 가지 예시입니다:
- 대기 시간 및 평균 처리 시간 단축
- 첫 번째 문의 해결률 향상
- 셀프 서비스 옵션을 통해 고객이 솔루션을 찾을 수 있도록 지원
- 고객 상호작용 맞춤화
- 상담원 생산성 향상
이러한 목표는 고객 서비스를 개선하거나 부족한 부분을 해결하는 데 도움이 됩니다.
2단계: 기존 고객 서비스 인프라 평가
다음으로 비즈니스 리더는 기존 고객 서비스 설정을 점검해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 디지털 성숙도: 고객 서비스 아키텍처가 AI 기술 통합을 지원하나요?
- 기술 스택: 다양한 시스템, 애플리케이션, 플랫폼, 그리고cRM과 같은 소프트웨어 솔루션, 컨택 센터 등과 같은 소프트웨어 솔루션을 사용 중인가요?
- 커뮤니케이션 채널: 고객과 소통하기 위해 어떤 채널(전화, 이메일, 채팅, 소셜 미디어 등)을 사용하십니까?
- 데이터 프레임워크: 고객 데이터를 어떻게 수집, 저장, 관리, 분석하고 있나요?
이러한 측면을 이해하면 비즈니스와 통합할 수 있는 AI 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.
3단계: 다양한 AI 도구 살펴보기: 다양한 AI 도구를 살펴보세요
다양한 고객 서비스 기능을 지원하는 ClickUp Brain과 같은 도구 다양한 고객 서비스 기능을 지원합니다
우수한 고객 서비스를 위해 AI 도구를 배포하는 여러 가지 방법을 살펴보았습니다. 챗봇 설정, 감정 분석 도구 구축, 데이터 웨어하우스 보완, 콘텐츠 생성 등을 할 수 있습니다.
목표를 사용하여 작업에 적합한 AI 도구를 파악하세요. 이 과정에서 영향력이 더 큰 솔루션의 우선순위를 정하세요. 1~2개의 핵심 애플리케이션으로 시작하여 나중에 고객 서비스에서 AI의 사용을 확장하세요.
4단계: 강력한 데이터 관리 정책을 따르세요 ## 4단계: 강력한 데이터 관리 정책을 따르세요
AI는 데이터에 크게 의존하므로 조직에 강력한 데이터 관리 정책을 도입해야 합니다. 다음 사항에 대한 프로토콜을 구현해야 합니다:
- 데이터 수집에 대한 프로토콜을 구현해야 합니다: 데이터 수집을 위한 데이터 소스 및 표준 정의
- 데이터 저장소: 데이터 저장 형식 표준화
- 데이터 액세스: 액세스 제어 및 권한 부여 설정
- 데이터 보안: 데이터 보안 관행 준수
위의 전략을 통해 데이터 품질을 보장하는 동시에 고객에게 안심하고 서비스를 제공할 수 있습니다.
5단계: 고객 서비스 팀을 교육하고 온보딩하세요
고객 서비스 직원을 교육하고 온보딩하면 고객 서비스에서 AI를 구현하는 동안 겪을 수 있는 두려움, 망설임, 반발을 해소할 수 있습니다. AI 도구가 워크플로우를 개선하는 방법에 대해 교육하여 직원들이 AI에 대해 보다 개방적인 태도를 가질 수 있도록 하세요.
교육 및 온보딩 외에도 다음과 같은 리소스를 공유하세요 고객 서비스 관리 템플릿 를 통해 솔루션의 유용성을 보여줄 수 있습니다. 이러한 실제 데모는 도입을 촉진하고 고객 서비스 팀을 위한 출발점 역할을 할 것입니다.
6단계: 모니터링 및 최적화
clickUp 대시보드를 통해 설정된 목표 대비 성과를 측정할 수 있습니다_
인공지능과 머신러닝은 반복적으로 개선되지만, 그 성과를 지속적으로 모니터링해야 합니다. 상담원 생산성이나 해결률과 같은 메트릭을 추적하고, 고객 피드백을 분석하고, SWOT 분석을 수행하여 AI 구현을 세밀하게 조정하세요.
ClickUp Brain: 모든 AI 요구 사항을 위한 원스톱 리소스 ClickUp Brain 은 작업, 문서, 프로젝트, 사람을 AI로 연결하는 세계 최초의 신경망입니다. 이 강력한 AI 솔루션은 고객 서비스 팀의 협업을 개선하고 *생산성을 30% 향상시키며 비용을 75% 절감합니다
ClickUp Brain의 적용 가능성은 크게 세 가지 모듈, 즉 AI 지식 관리자, AI 프로젝트 관리자, AI Writer for Work로 분류됩니다.
고객 서비스에서 어떻게 활용되는지 살펴보세요:
AI Knowledge Manager
조직 지식 관리를 위한 ClickUp Brain 활용하기 조직 지식 관리하기
ClickUp Brain을 사용하는 용도:
- 지식 기반 라이브러리를 분류, 정리 및 업데이트하여 고객이 스스로 솔루션을 쉽게 찾을 수 있도록 합니다. 이를 통해 셀프 서비스에 대한 고객의 요구를 충족하는 동시에 대기 시간과 상담원의 업무량을 줄일 수 있습니다
- 채팅이나 통화 중에 상담원에게 관련 지식창고 문서나 기타 리소스를 추천합니다. 이러한 실시간 지원을 통해 고객 문의를 신속하고 정확하게 해결할 수 있습니다
- 고객 상호작용을 분석하여 사용 방법 가이드, 문제 해결 자료 및 FAQ의 초안 생성. 이렇게 하면 기존 지식창고에 더 많은 가치를 더할 수 있습니다
AI 프로젝트 관리자 ## 프로젝트 관리자
비즈니스가 고객 서비스 요청의 상태를 추적할 수 있도록 도와주는 ClickUp Brain
프로젝트를 관리하는 동안 ClickUp Brain은 다음과 같은 도움을 줍니다:
- 영향력과 긴급성에 따라 고객 문의의 우선 순위를 지정하여 고객 지원 상담원이 중요한 문제를 먼저 해결하도록 워크플로우 간소화
- 이메일을 통한 후속 조치 예약, 티켓 해결 시간 추적, FAQ 답변 등과 같은 일상적이고 반복적인 작업을 자동화합니다.
- 고객 문의의 성격에 따라 상담원을 관련 팀원과 연결하여 공동 문제 해결을 위한 단계를 설정합니다
- 고객 서비스 요청을 추적하고 실시간으로 상태를 업데이트합니다
AI Writer for Work
ClickUp Brain은 생성형 AI 그 이상입니다. 할 수 있습니다:
- 고객 데이터를 사용하여 채팅 메시지와 이메일 응답을 개인화하여 참여를 유도합니다
- 연중무휴 24시간 지원을 제공하면서 기본적인 지원 쿼리에 답변하고 일반적인 문제를 해결합니다
- 지식이나 콘텐츠 격차를 파악하고 아이디어를 채워 고객을 업데이트하고 교육할 수 있습니다
- 질문 및/또는 답변을 다른 언어로 번역하여 여러 지역의 고객 요구 사항 지원
ClickUp Brain은 ClickUp 제품군의 일부입니다. 즉, 이러한 AI 기반 기능에서 Zoom 아웃하여 고객 서비스 전반에 ClickUp을 활용할 수 있습니다.
ClickUp 사용 용도
- 고객 문의 처리를 위한 자동화 워크플로우 설정
- 고객 서비스 티켓을 적합한 상담원에게 자동으로 라우팅하기
- 영향력과 긴급성이 높은 쿼리의 우선 순위 지정하기
- 태그를 사용하여 일반적인 고객 요청을 분류하세요
위의 목록은 빙산의 일각에 불과합니다. ClickUp과 ClickUp Brain은 여러 가지 방법으로 고객 서비스 운영에 활력을 불어넣을 수 있습니다.
ClickUp 템플릿으로 고객 서비스 개선하기
ClickUp은 다음과 같은 다양한 고객 서비스 작업을 위한 풍부한 템플릿 라이브러리를 제공합니다:
1. ClickUp 고객 문제 진술서 템플릿
ClickUp 고객 문제 진술 템플릿을 사용하여 고객의 문제를 표준 형식으로 캡처하세요
ClickUp의 고객 문제 진술 템플릿 는 고객 요구 사항과 문제점을 수집하고 이해하는 과정을 간소화합니다. 이러한 인사이트를 통해 솔루션을 더 쉽게 브레인스토밍하고 제품을 개선하여 더욱 풍부한 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.
이 문서 템플릿을 사용하면 고객의 문제를 문서화하고, 유형별로 분류 및 시각화하며, 각각에 대한 프로젝트를 만들어 해결책을 브레인스토밍할 수 있습니다.
2. ClickUp 고객 성공 플랜 템플릿
ClickUp 고객 성공 플랜 템플릿으로 고객 성공을 위한 로드맵을 준비하세요
이 ClickUp의 고객 성공 플랜 템플릿 는 정량화 가능한 메트릭을 사용하여 고객 성공을 정의하는 데 도움이 됩니다. 이 목표를 염두에 두고 비즈니스는 온보딩과 같은 고객 활동을 구성하고, 진행 상황을 추적하고, 책임감을 유지하면서 탁월한 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.
3. ClickUp 고객 지원 템플릿
ClickUp 고객 지원 템플릿으로 만족 이상의 고객 지원을 제공하세요
ClickUp의 고객 지원 템플릿 은 고객 지원팀이 문의를 효과적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 티켓을 정리하고 우선순위를 정하며 작업을 할당하고 고객 만족도를 모니터링하여 최고 품질의 지원을 제공할 수 있도록 도와줍니다. 여기에는 기한이 임박한 상태의 작업 보기 기능이 포함되어 있어 우선순위를 지정할 수 있습니다.
4. ClickUp 고객 서비스 요청 템플릿
ClickUp 고객 서비스 요청 템플릿으로 모든 고객 서비스 요청에 대한 개요를 확인하고 모니터링하세요
With ClickUp의 서비스 요청 템플릿, 비즈니스는 고객 서비스 요청과 기술 문제를 전략적으로 관리할 수 있습니다. 서비스 요청을 표준화하면 혼동이나 오해의 소지를 없애고 프롬프트와 정확한 해결을 보장할 수 있습니다.
템플릿이 도움이 됩니다:
- 고객 서비스 요청 접수를 위한 워크플로우 간소화
- 긴급성과 영향력에 따라 요청의 우선 순위 지정
- 팀원들과 쉽게 협업하여 신속하게 문제 해결
5. ClickUp 고객 서비스 에스컬레이션 템플릿
ClickUp 고객 서비스 에스컬레이션 템플릿으로 서비스 요청 및 후속 에스컬레이션을 관리하세요
이 ClickUp의 고객 서비스 에스컬레이션 템플릿 고객 지원 서비스를 보완합니다. 받은 서비스 수준에 불만족한 고객은 체계적인 방식으로 에스컬레이션할 수 있고, 비즈니스는 이를 플래그 지정하여 우선순위에 따라 해결할 수 있습니다.
그리고 더! 이것으로 충분하지 않다면 ClickUp Brain을 사용해 맞춤형 템플릿을 생성할 수도 있습니다.
클릭업할 준비가 되셨나요?
인공지능과 고객 서비스는 천생연분입니다.
고객 서비스에 AI 기술을 도입하면 고객 유지율을 높이고, 상담원을 보조하며, 직원의 사기와 생산성을 향상시키고, 개인화된 지원을 제공하고, 데이터 기반 인사이트를 생성할 수 있습니다.
챗봇부터 감정 분석 도구에 이르기까지 다양한 방법으로 고객 서비스에서 AI를 구현할 수 있습니다. 고객 서비스 운영에 AI를 도입하는 데 도움이 되는 간단한 6단계 가이드를 공유해 드립니다.
이제 고객 서비스에서 AI를 사용하는 방법과 선호하는 AI 도구를 선택하는 방법을 알게 되었습니다. 기능별로 전용 AI 솔루션을 선택할 수도 있고, ClickUp Brain을 사용하여 운영 전반에 걸쳐 AI를 도입할 수도 있습니다. 후자를 선택하는 것이 더 현명한 선택이며 유연성과 확장성을 제공합니다. ClickUp에 가입하기 에 가입하여 고객 서비스를 어떻게 혁신할 수 있는지 알아보세요!