소프트웨어가 감상적으로 변하다
AI는 고객의 말뿐만 아니라 고객의 태도와 기분에 반응하는 방법을 학습하여 감정 분석을 재창조하고 있습니다.
최신 고객 서비스 소프트웨어는 이미 고객이 무엇을 원하는지, 언제 원하는지를 잘 파악하고 있습니다. 이제 도구는 자신의 느낌을 마스터하기 시작했습니다.
장기 및 조직 복구 및 배치를 조정하는 비영리 단체인 Kentucky Organ Donor Affiliates가 AI 기반 소프트웨어에 부여한 임무를 생각해 보세요. AI는 엄격한 시간 내에 장기를 이식 센터에 전달하는 복잡하고 감정적인 과정과 관련된 의사, 간호사, 기증자, 가족 및 병원으로부터 매달 10,000통이 넘는 전화를 듣습니다.
소프트웨어는 진행 중인 대화를 기록하고 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 표시하고 키워드 및 음성 변경을 포함한 기타 세부 정보를 분석하여 궁극적으로 고객 만족도를 1~5점으로 통화 등급을 매깁니다.
지난 6개월 동안 AI 도구는 KODA의 고객 만족도를 평균 2.5에서 거의 4로 높이는 데 도움이 되었습니다. 이러한 개선으로 고객 서비스 담당자는 가족 및 병원 직원과의 스트레스가 많고 감정적인 대화를 더 잘 처리할 수 있었습니다. 운영 담당 William Schmidt는 말합니다. KODA 의 매니저 .
“우리는 죽음과 임종에 관해 이야기하고 있으며, 거기에는 그에 따른 감정이 있습니다.”라고 그는 말합니다. “시스템이 평균 이하 등급의 통화에 플래그를 지정하면 이를 검토하여 AI가 감정을 파악하여 통화 등급을 낮게 매겼는지 또는 직원과 대화하여 어떻게 평가했는지 검토할 기회가 있는지 확인하고 싶습니다. 그들은 특정 상황을 좀 더 민감하게 처리할 수 있었습니다.”
소프트웨어가 감상적으로 변하다
감정 분석은 오랫동안고객 경험을 개선하려는 기업을 위한 중요한 도구 였습니다. 고객 의견을 종합적으로 분석함으로써 기업은 전반적인 만족도 수준을 파악하고 개선이 필요한 영역을 파악할 수 있습니다.
그러나 기존의 감정 분석 도구에는 한계가 있습니다. 첫째, 고객이 이러한 채널을 통해 자신의 감정을 공유하기 전에 스스로 선택하기 때문에 고객 감정의 매우 편향된 소스 인 리뷰, 피드백 양식 및 소셜 미디어에서 주로 통찰력을 얻습니다 . 둘째, 이러한 도구는 일반적으로 언어 이해 능력이 제한되어 고객이 실제로 말하는 내용의 뉘앙스를 이해하는 능력을 방해합니다.
새로운 AI 기반 도구는 감정 분석을 획기적으로 개선하여 전통적으로 전술과 관련되지 않았던 채널, 특히 챗봇 전반에 걸쳐 주요 통찰력을 수집할 수 있는 기회를 창출할 수 있습니다. 특히, 자연어 처리(NLP)의 개선을 통해 챗봇은 고객의 어조를 포괄적으로 이해하여 잘 정렬되고 편견이 적은 감정 데이터를 제공할 수 있습니다. 그뿐만 아니라, 봇이 실시간으로 고객을 더 잘 이해하게 되면 고객의 기분과 어조에 따라 대화를 이끌어 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
감정 분석으로 챗봇 성능 강화
소비자는 상시 서비스를 기대하며 상담사당 실시간 채팅 요청 건수는 2020년에서 2022년 사이에 두 배 이상 증가합니다. 챗봇은 항상 즉각적인 응답 시간을 제공함으로써 핵심 공백을 메웁니다. 인간 고객 서비스를 반드시 대체할 수는 없지만, 사람이 없을 때 귀중한 보충제를 제공합니다.
지능적인 능력은 인간 사용자의 말 뒤에 숨겨진 감정을 인식하는 등 복잡한 변증법적 작업을 수행하는 능력에 있습니다. 어떤 경우에는 인간이 감정이 중요하지 않은 단일 답변의 질문을 가질 수도 있습니다. 항공사 고객이 항공편에 대해 봇과 채팅하면서 "어느 게이트로 가야 하나요?"라고 묻는다고 가정해 보세요. 대답은 간단하고 간단합니다. 그러나 다른 경우에는 고객에게 더 공감적이고 덜 명확한 지원이 필요할 수도 있습니다 . 이것이 바로 AI가 변화를 가져올 수 있는 부분입니다.
동일한 항공사 고객의 항공편이 지연되거나 취소되었다고 상상해 보십시오. 봇이 화난 소리를 감지하면 고객에게 더욱 감정적인 지원을 제공하고 향후 구매를 위한 할인 코드, 항공편 재예약 단계 또는 환불 방법과 같은 해결 조치를 선택할 수도 있습니다. 이전에는 어떤 조치를 취해야 할지 결정하는 것이 주로 인간의 행동이었지만, AI 기반 감정 분석과 의사 결정의 결합 덕분에 이제 봇은 동일한 수준의 확신을 가지고 동일한 호출을 할 수 있습니다. 고급 봇은 기계 학습(ML)을 사용하여 어휘를 확장 및 개발하고 구어체를 실시간으로 학습하여 적절한 응답을 보장할 수도 있습니다.
기업들은 AI 기반 봇의 다양한 애플리케이션을 실험하고 있습니다. 디지털 마케팅 대행사인 Twibi는 고객에게 웹사이트에서의 고객 경험을 향상시키기 위해 챗봇을 사용할 것을 권장합니다. “AI를 통해 챗봇은 사용자와 보다 자연스럽고 매력적인 대화를 나누는 방법을 배울 수 있습니다.”라고 설립자 Brenton Thomas는 말합니다. 이러한 대화 품질 향상은 잠재 고객을 유지하고 새로운 고객을 만족시키는 데 도움이 됩니다. “AI 기반 챗봇은 우리가 컴퓨터와 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있습니다.”
AI 지원 챗봇은 전반적인 고객 경험에 대한 보다 정확하고 포괄적인 감정 분석 데이터를 수집할 수 있습니다.
한편, 국제 플라스틱 제조 솔루션 회사인 VEM Tooling에서는 AI 지원 챗봇이 일반적인 질문에 답변하고 판매 초기 단계에서 잠재 고객을 지원합니다. VEM의 디지털 미디어 관리자인 Melissa Terry는 "AI 기반 챗봇을 사용하면 고객 만족도가 향상되었습니다."라고 말했습니다. “예를 들어, 먼 시간대의 고객이 우리가 플라스틱을 어떻게 제조하는지 긴급한 질문을 했습니다. 챗봇은 그들에게 철저한 정보를 제공하고 신속하게 걱정을 덜어줄 수 있었습니다.” Terry는 이러한 신속하고 정확한 대응이 비즈니스 관계를 강화했다고 말합니다.
AI 기반 챗봇이 인지도와 기능을 확보함에 따라 가능성은 엄청납니다. 예를 들어, 챗봇을 통해 기업은 이전에 개척되지 않은 수익원을 확보하고 서비스 상호 작용을 판매 기회로 전환할 수 있습니다. 과거의 봇 반복은 제품을 상향 판매하거나 교차 판매할 수 있는 창구를 식별하도록 설계되지 않았지만 감정 분석이 가능한 스마트 봇은 고객이 그러한 경험에 열려 있는 시기를 평가할 수 있습니다.
영국에 본사를 둔 온라인 가구 시장인 Flitch는 이를 직접 경험했습니다. "챗봇은 고객 만족도 수준뿐만 아니라 수익 및 전환율도 높이는 데 도움이 되었습니다."라고 설립자 Daniel Ufland가 말했습니다. NLP 기반 챗봇은 판매 유입 경로 초기에 상시 지원을 제공함으로써 사이트를 떠날 수 있는 잠재 고객의 참여를 유도합니다.
챗봇은 미래 전략을 알려줄 수 있습니다
성숙해짐에 따라 챗봇은 더 이상 현재의 고객 경험을 개선하기 위한 것이 아닙니다. AI 덕분에 개선이 필요한 영역을 식별하여 미래 CX 전략을 알릴 수도 있습니다.
챗봇은 온라인 리뷰나 트윗된 불만 사항보다 더 높고 덜 자체 선택적인 트래픽을 받습니다. 결과적으로 AI 지원 챗봇을 사용하면 소셜 미디어나 상호작용 후 설문조사와 같은 다른 피드백 채널보다 전반적인 고객 경험에 대한 더 정확하고 포괄적인 감정 분석 데이터를 수집할 수 있습니다.
연구 에 따르면 과거 챗봇 상호 작용에 대한 감정 분석을 수행하면 기업이 "온라인 서비스 사용 후와 도중에 가치 있는 정보를 객관적이고 자동으로 검색"할 수 있어 감정 분석 프로세스를 단순화하고 개선할 수 있는 것으로 나타났습니다 .
감정 분석은 개발자가 챗봇 자체를 개선하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 인간이 봇에 불만을 느끼는 시점과 만족하는 시점을 추적함으로써 기업은 챗봇 경험을 성패시키거나 중단시키는 특정 기술 기능을 더 잘 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 한 박물관에서는 챗봇 기록을 사용하여 박물관 방문객의 예술 작품에 대한 의견을 분석한 다음, 해당 데이터를 사용하여 방문객의 감정에 대해 더 나은 질문을 하고 더 정확한 입력을 요청했습니다.
AI는 인간의 손길을 빌려줍니다
91% 의 소비자는 봇이 실시간으로 질문에 정확하게 답변할 수 있다는 것을 안다면 사람의 지원보다 챗봇을 더 선호할 것이라고 답했습니다. AI를 사용하면 챗봇이 바로 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. 고객의 의도와 감정을 이해하고, 잘못 해석하는 대신 설명을 요청하고, ML을 활용하여 더 나은 지원을 제공할 수 있습니다.
Thomas는 간단히 이렇게 말했습니다. “이 새로운 기술은 챗봇을 더욱 사용자 친화적으로 만들고 더 많은 사람들이 접근할 수 있게 해줍니다.” AI 기반 챗봇은 연중무휴 서비스를 제공할 뿐만 아니라 기업이 더 많은 고객 요구를 보다 효율적으로 충족할 수 있도록 지원합니다.