고객 서비스 실시간 품질 코칭
AI 보조원은 에이전트에게 즉석에서 미묘한 새로운 초능력을 제공합니다.
고객 서비스는 AI 기반 재부팅 중입니다.
챗봇과 기타 고급 자동화 도구는 증가하는 규모와 효율성으로 티켓 워크로드를 담당하고 있습니다. 상담원은 이 도구를 사용하여 우선순위가 더 높은 케이스로드를 보다 유능하고 신속하게 해결하고 있습니다.
새로운 AI 기반 도우미가 서비스 운영에서 더욱 미묘하지만 중요한 역할을 하기 위해 등장하고 있습니다. 즉, 언어, 어조, 문법 및 관련성을 분석하고 에이전트에게 즉시 실행 가능한 조언과 제안을 제공할 수 있는 실시간 품질 코치 역할을 합니다.
최근 샌프란시스코에서 열린 Data Science Salon(AI 및 기계 학습 실무자를 위한 컨퍼런스)에서 직원 기계 학습 엔지니어인 Anshuman Guha는 Freshworks에서는 AI가 어떻게 새로운 형태의 실시간 상담원 지원을 강화하고, 상담원 점수를 향상시키며, 고객과 상담원에게 더 나은 경험을 제공하는지 공유했습니다. (새로운 기능은 Freshworks Freddy AI 플랫폼의 일부인 Freddy Copilot 업데이트의 일부입니다.)
Guha는 "상담원이 입력하는 동안 관련성이나 정서 문제, 문법 문제 또는 수정해야 할 다른 사항에 대해 어조의 변화를 제안하는 팝업 창이 나타날 것입니다."라고 설명했습니다.
고객 지원 환경에서는 즉각적인 대응이 필수적입니다. Guha는 “팝업은 1초도 안 되어 상담원의 주의를 끌기 위해 존재합니다.”라고 말했습니다. 지연이 최소화되어 고객 경험이 향상되는 동시에 클라우드 컴퓨팅 비용도 절감됩니다. Guha는 회사에 매년 수백만 건의 고객 상호 작용을 처리하는 상담원이 100,000명이라면 이러한 수치는 빠르게 합산될 수 있다고 설명했습니다.
다음은 AI 기반의 새로운 기능과 그 기능이 제공하는 이점 중 일부입니다.
톤 감지 및 응답 제안
제너레이티브 AI 기반 어시스턴트는 상담원의 응답에서 톤 단서를 감지하고 개선 사항을 제안할 수 있습니다. 부정적인 어조를 식별하면 Copilot은 더 공감적이고 전문적이거나 해결 지향적인 응답을 권장합니다.
부정적인 톤을 감지하기 위해 보조자는 실제 사례와 Gen AI 프롬프트에서 파생된 사례를 혼합하여 교육받습니다. 결합하여 톤에 대한 기본 표준을 형성합니다. 그런 다음 표준을 구체화하고 명확하게 하기 위해 새로운 고객 대화가 기준선에 추가됩니다.
인공 데이터와 실제 데이터를 혼합하는 지도 기계 학습 모델을 통해 "우리는 훨씬 더 많은 제어권을 갖게 되었습니다"라고 Guha는 말했습니다. "고객 서비스 관점에서 나쁜 어조가 무엇인지 더 잘 정의할 수 있습니다."
상담원 응답의 관련성 향상
고객 대화에서 상담원의 응답에는 드리프트나 지연이 용납되지 않습니다. Guha는 이들의 관련성이 성공적인 해결과 불행한 확대 또는 포기 사이에 있는 경우가 많다고 설명했습니다.
고객이 특정 질문을 했지만 주제에서 벗어난 응답(예: "아직 연결되어 있습니까?")을 받는 경우 대화가 시작되기 전에 끝나는 경우가 많습니다. 특히 기술 정보의 경우 상담원이 제품이나 문제에 대해 자신보다 더 잘 알고 있는 고객을 따라잡기 위해서는 실시간 안내가 필수적입니다.
고객 대화에서 상담원의 응답에는 드리프트나 지연이 용납되지 않습니다.
고객은 최대 20%의 경우 관련 없는 응답을 받는다고 Guha는 말했습니다. Freshworks의 Guha 팀이 개발한 기능은 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 지속적인 제안을 제공함으로써 상담원이 가장 관련성이 높고 유용한 정보로 응답할 수 있도록 지원함으로써 그 숫자를 줄일 수 있습니다.
AI를 사용하여 실제 고객 응답을 1부터 10까지 점수를 매기고 이러한 입력에 대해 AI 도우미를 교육함으로써 Guha의 팀은 개선되었습니다. 상담원 응답의 관련성. “이 기능의 의도는 오로지 언어적 관점에만 기반을 두는 것입니다.”라고 그는 말했습니다. "우리는 상담원이 괜찮은지, 올바른 방향으로 가고 있는지 확인하거나 플래그를 지정하는 데 도움을 줄 수 있습니다."
다국어 문법 교정
문법 검사 소프트웨어는 1970년대부터 사용 가능했습니다. 상담원-고객 대화의 맥락에서 이를 사용하면 비즈니스 리더에게 그 영원한 가치를 상기시켜야 합니다. (SurveyMonkey에 따르면 여성은 철자나 문법 오류가 있는 광고 제품을 구매할 가능성이 81% 낮습니다. 비슷한 결과가 고객 서비스에서 사용되는 언어에도 적용됩니다. .)
Freshworks에서 이러한 새로운 AI 기능은 Grammarly의 오픈소스 지식 기반을 활용하여 7개 주요 언어로 에이전트 수정을 동시에 수행할 수 있습니다. 이는 영어가 모국어가 아닌 상담원에게 상당한 이점을 제공합니다.
문법은 규칙 기반 규율이므로 실시간 수정은 구현할 수 있는 새로운 AI 기능 중 가장 간단합니다. Guha는 "관련성과 어조는 항상 논쟁의 여지가 있지만 문법은 매우 간단합니다."라고 말했습니다.
새로운 도구의 마지막 주요 기능 중 하나는 상담원이 제안 내용을 어떻게 처리할지 선택하는 옵션입니다. 그들은 "모두 수정"을 클릭하고 답변을 완전히 다시 작성하거나 어떤 요소에 동의하고 어떤 요소에 동의하지 않는지 결정하여 담당자에게 업무 및 커뮤니케이션에 대한 소유권을 부여할 수 있습니다.