고객 경험 전략
Freshworks SVP가 말하는 생성 AI가 고객 서비스 및 지원에 미치는 영향
We Do Soft•
Murali Krishnan은 고객 서비스의 미래를 해석하고 향상된 경험을 향한 길을 제시합니다.
팬이든 비평가이든 생성 AI가 전문가의 생산성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 입증했다는 것은 부인할 수 없습니다. 실제로 직장 내 생성 AI의 실제 적용에 대한 최근 MIT의 연구 에 따르면 Fortune 500대 소프트웨어 회사의 고객 서비스 담당자는 고급 AI 기능을 활용했을 때 생산성이 14% 증가한 것으로 나타났습니다. 생산성은 고객 서비스 및 지원의 핵심입니다. 이는 강력한 상담원 팀에 활력을 불어넣어 고객 문제를 신속하게 해결하고 높은 만족도를 제공합니다. 이러한 생산성 마법은 진정한 비즈니스 성공으로 이어집니다. 더 높은 고객 경험과 만족도, 향상된 유지율, 수익 증대를 생각해보세요. Freshworks의 고객 경험 담당 수석 부사장인 Murali Krishnan과의 대화에서 우리는 고객 경험 환경과 고객 서비스 및 지원의 미래를 형성하는 데 있어 AI의 역할을 자세히 살펴보았습니다.생성 AI를 둘러싼 소문은 의심할 여지 없이 중요합니다. 개인 생활은 물론 직장에서도 사용해 본 적이 있는지 궁금합니다. 이 기술에서 가장 흥미로운 점은 무엇입니까?
아, 물론이죠! 제너레이티브 AI는 개인적으로나 직업적으로나 제게 완전히 획기적인 변화를 가져왔습니다. 개인적으로 저는 놀라운 예술가인 제 딸과 함께 다양한 생성 AI 플랫폼을 시도해 왔습니다. 우리 둘 다 생성 AI를 사용하여 새로운 예술을 개발하려고 노력하면서 이러한 다양한 솔루션을 사용하는 데 시간을 보냅니다. 그리고 직장에서 생성적 AI는 모든 것을 변화시키고 있습니다. 이는 우리가 콘텐츠를 만들고, 고객 요구를 충족하고, 비즈니스를 운영하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 기술에서 가장 흥미로운 점은 인간의 능력을 향상시킬 수 있는 잠재력이 있다는 것입니다. 우리를 대체하는 것이 아니라 우리가 할 수 있는 일을 향상시키는 것이 중요합니다. 제너레이티브 AI는 가능성의 세계를 열어주고 이전에는 상상할 수 없었던 일을 성취할 수 있게 해줍니다.생성 AI가 고객 서비스 세계에 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하시나요? 기업은 어떻게 AI의 힘을 활용하여 다양한 고객 서비스 기능 전반에 걸쳐 가치를 창출할 수 있습니까?
Generative AI는 보다 상황에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 고객 서비스 및 지원 경험을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 생성적 AI 기술을 사용하여 AI 모델을 훈련함으로써 조직은 고유한 생태계의 맥락에서 고객 문제를 더 잘 이해할 수 있으므로 보다 개인화되고 효과적인 해결 경로가 가능해집니다. 고객 서비스에서 생성적 AI를 활용하는 프로세스에는 고객 상호 작용, 지원 티켓 및 지식 기반으로 구성된 광범위한 데이터 세트에서 AI 모델을 교육하는 과정이 포함됩니다. 생성적 AI는 이러한 다양한 데이터를 분석함으로써 상황에 맞는 이해를 얻고 다양한 방식으로 고객 서비스 담당자를 지원할 수 있습니다. 특정 고객 문의에 맞는 관련 솔루션을 제안하고, 복잡한 문제에 대한 단계별 지침을 제공하고, 반복 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 문제 해결 속도를 크게 높이고 정확성을 높이며 전반적인 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한 생성 AI는 쉽게 사용할 수 있는 솔루션이 없는 복잡하거나 틈새 시나리오를 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 모델은 방대한 데이터 세트에서 학습한 지식을 활용하여 고객의 에코시스템 및 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션을 생성할 수 있습니다.생성적 AI의 부상은 인간-AI 협업 및 인간 에이전트와 가상 에이전트 간의 차별화 측면에서 고객 경험에 어떤 영향을 미치나요?
특히 생성 AI를 비롯한 기술의 발전은 초기 세대 봇과 관련된 많은 우려 사항을 해결했으며 보다 인간화되고 개인화된 자동화 지원 대화를 위한 길을 열었습니다. OpenAI에서 개발한 것과 같은 정교한 데이터 세트로 훈련된 생성적 AI 기반 챗봇은 인간의 언어와 행동을 이해하고 모방하는 능력을 크게 향상시켰습니다. 방대한 양의 공개 데이터를 학습함으로써 이러한 챗봇은 보다 공감적이고 각 고객의 요구에 맞게 개인화된 응답을 생성할 수 있습니다. AI는 인간 에이전트를 대체하는 대신 콘텐츠 생성 및 커뮤니케이션 작업을 처리하는 귀중한 조수 역할을 합니다. AI 기반 자동화는 지원 프로세스에 효율성과 속도를 제공하여 일상적인 쿼리를 처리하고 빠른 해결 방법을 제공합니다. 그러면 인간 에이전트는 AI가 생성한 콘텐츠를 검토하고 개선하여 원하는 브랜드 목소리와 일치하는지, 미묘한 이해를 통합하고 상호 작용을 완벽하게 만드는 특별한 "인간적 손길"을 추가하는지 확인합니다. AI와 인간 에이전트의 강점을 결합함으로써 조직은 자동화의 효율성과 정확성과 인간 상호 작용의 개인화 및 공감을 결합한 뛰어난 고객 경험을 만들 수 있습니다.생성 AI를 CX 제품군에 도입하려는 Freshworks의 비전은 무엇입니까?
생성 AI를 CX 제품군에 도입하려는 Freshworks의 비전은 고객 경험 향상에 중점을 두고 있습니다. 기업이 더 나은 고객 경험을 제공하고 직원 만족도를 높이는 데 도움이 되는 능력을 향상시키기 위해 생성적 AI를 활용하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한 Freshworks는 고객 서비스 상담원을 지원하는 데 있어서 생성적 AI의 가치를 인식하고 있습니다. 상담원에게 AI 기반 도구 및 기능을 제공함으로써 고객 문제를 효율적으로 해결하고 자동화된 제안을 활용하며 맞춤형 지원을 제공할 수 있습니다. 이러한 생성적 AI 통합을 통해 상담원은 더 빠르고 정확한 솔루션을 제공하여 전반적인 고객 서비스 경험을 향상할 수 있습니다. 회사로서 우리는 이를 두 팔 벌려 수용하고 있습니다. 우리의 모든 전략적 이니셔티브에는 고객 지원 방식을 바꾸는 데 도움이 되는 가장 혁신적인 단일 엔진인 생성 AI가 포함되어 있습니다.귀하의 관점에서 고객 서비스 운영에 AI를 효과적으로 구현하려는 기업의 중요한 성공 요인은 무엇입니까?
고객 서비스 운영에 AI를 효과적으로 구현하기 위해서는 고려해야 할 중요한 사항이 많이 있습니다. 몇 가지 중요한 사항을 살펴보겠습니다.- 올바른 사용 사례 및 AI 모델 식별 : AI가 고객 서비스 운영에 가치를 가져올 수 있는 특정 사용 사례를 식별하는 것이 중요합니다. 적합한 AI 모델을 선택하는 것은 비즈니스 목표와 요구 사항에 따라 다릅니다. AI를 활용한 다양한 사용 사례를 실험하고 시험해 보면 효율성을 평가하고 자동화를 가장 효과적으로 적용할 수 있는 위치를 결정하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 품질 : 언어 모델을 효과적으로 훈련하려면 고품질 데이터가 필수적입니다. 깨끗하고 정확하며 다양한 데이터를 통해 AI는 정확한 예측과 신속한 대응을 할 수 있습니다. 기업은 해당 분야의 전문 지식과 고객 상호 작용을 반영하는 강력한 데이터 세트를 선별하고 유지하는 데 투자해야 합니다. 이를 통해 AI 시스템은 데이터를 활용하여 풍부한 통찰력을 제공하고 고객 서비스 경험을 향상할 수 있습니다.
- 적절한 AI 기술 및 도구 선택 : 조직의 요구 사항에 맞는 AI 기술 및 도구를 선택하는 것이 중요합니다. AI 기능이 내장된 소프트웨어를 선택하면 통합 프로세스를 단순화하고 지원 팀의 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 구성과 유지 관리가 쉬워 AI 기반 기능을 원활하게 도입하고 활용하는 것이 편리합니다. 이러한 간소화된 접근 방식은 원활한 전환을 촉진하고 고객이 향상된 고객 서비스 경험의 혜택을 빠르게 누릴 수 있도록 해줍니다.