AI 및 챗봇으로 고객 경험을 개선하는 방법

현대의 디지털 시대에는 고객 서비스가 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

오늘날의 시장에서 고객은 장애물 없이 개인화된 서비스를 기대합니다. 

기업이 이러한 기대치를 충족하지 못하면 매출과 평판을 잃을 위험이 있습니다.

챗봇 및 기타 형태의 인공 지능이 이를 도울 수 있습니다.

이 문서에서는 AI 및 챗봇으로 고객 경험을 개선하는 방법에 대해 설명하고 이러한 아이디어를 구현하는 데 필요한 조언을 제공합니다.

또한 이러한 도구를 비즈니스 전략에 효과적으로 통합한 저명한 조직의 사례 연구를 제공합니다.

시작합시다!

AI 및 챗봇으로 고객 경험을 개선하는 방법

AI 및 챗봇으로 고객 경험을 개선하는 방법을 이해하는 데 도움이 되도록 이 섹션을 가장 중요한 네 가지 구성 요소로 분류했습니다.

1. AI 및 챗봇 구현을 위한 모범 사례

인공지능(AI)과 챗봇은 개별화된 시간 절약형 서비스에 대한 고객의 요구를 충족시키려는 기업의 노력에 따라 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 

하지만 이러한 기술을 구현하는 것은 까다로울 수 있으므로 기업은 모범 사례를 준수해야 합니다. 

기업은 다음 5가지 특성을 파악하고 준수함으로써 AI 및 챗봇을 성공적으로 구현할 수 있습니다:

1.1 사용 사례 파악

AI 및 챗봇을 고객 서비스에 최대한 활용하려면 기업은 이러한 도구가 가장 도움이 될 수 있는 구체적인 시나리오를 파악해야 합니다.

기업은 사용 사례를 파악함으로써 특정 과제나 기회를 해결하기 위해 AI 및 챗봇 솔루션을 더 잘 맞춤화할 수 있으므로 이점을 얻을 수 있습니다. 

고객 경험을 개선하는 데 도움이 되는 AI 및 챗봇의 가장 일반적인 사용 사례에 대해 잠시 생각해 보겠습니다:

• 고객의 빈번한 문의에 답변합니다.
• 고객의 요구와 습관을 기반으로 고객에게 제품 및 서비스를 추천합니다.
• 약속 예약 및 주문 상태 확인과 같은 일상적인 고객 서비스 작업을 자동화합니다.
• 문제를 예측하고 고객에게 직접 연락하여 문제를 해결합니다.
• 고객 참여 유도 및 타겟팅 광고 제공.
• 설문조사 및 피드백을 통해 고객과 소통하여 의견을 수렴합니다.

1.2 올바른 기술 선택

AI 및 챗봇을 통해 고객 서비스 경험을 개선하고자 하는 기업의 요구 사항을 충족하는 적절한 기술을 선택하는 것이 중요합니다. 

수많은 AI 및 챗봇 플랫폼을 사용할 수 있으며, 각 플랫폼은 고유한 장단점을 가지고 있습니다. 

이를 통해 기업은 효과적이고 효율적이며 만족스러운 사용자 경험을 보장할 수 있습니다.

AI 및 챗봇 솔루션을 선택할 때는 다음과 같은 요소를 고려하세요:

• 구현의 용이성
• 비용
• 기존 시스템과의 호환성

비즈니스 목표에 부합하고 필요한 기능을 제공하는 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.

1.3 사용자 친화적인 인터페이스 디자인

고객 서비스에서 인공지능(AI)과 챗봇의 성공 여부는 고객이 이러한 도구와 얼마나 쉽게 상호작용할 수 있는지에 달려 있습니다. 

인터페이스가 잘 설계되어 있다면 고객은 챗봇을 훨씬 더 쉽게 사용하고 원하는 정보를 얻을 수 있습니다. 

반면에 인터페이스가 나쁘면 고객을 짜증나게 하고 경험을 망칠 수 있습니다. 

고객이 직관적이고 쉽게 사용할 수 있는 챗봇 인터페이스를 디자인하세요. 

여기에는 자연어 처리(NLP)를 통합하고 챗봇이 다양한 쿼리를 처리할 수 있도록 하는 것이 포함될 수 있습니다.

1.4 교육 및 유지 관리

고객 서비스를 위해 AI 및 챗봇을 구현한 후에는 이러한 기술을 교육하고 유지 관리하여 시간이 지남에 따라 지속적으로 가치를 창출하고 고객 경험을 향상시키는 것이 중요합니다. 

적절한 교육과 유지 관리를 통해 AI 및 챗봇은 가능합니다:

• 변화하는 비즈니스 요구 사항에 적응
• 고객 상호 작용에서 배우기
• 최신 기술 발전에 대한 최신 정보를 확인하세요.

여기에는 정기적으로 챗봇 성능을 검토하고 필요에 따라 업데이트하는 것이 포함됩니다.

1.5 개인정보 보호 및 윤리 고려

기업은 고객 서비스를 위해 AI 및 챗봇을 도입할 때 개인정보 보호와 윤리를 우선시하여 고객의 신뢰를 유지하고 데이터를 보호해야 합니다.

챗봇과 AI 은 고객 경험을 개선할 수 있는 개인 정보를 수집할 수 있지만 개인정보 보호 및 보안에 대한 우려도 제기할 수 있습니다.

또한 기업은 AI 및 챗봇이 특정 집단을 차별하거나 기존의 편견을 더욱 심화시키지 않도록 해야 합니다.

2. AI 및 챗봇을 사용하면 어떤 이점이 있나요?

이제 모범 사례를 살펴보았으니 고객 서비스에서 AI 및 챗봇을 사용할 때의 이점과 기업이 챗봇을 사용하여 고객 경험을 개선할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

2.1 개인화

AI 는 과거 구매 및 검색 행동과 같은 데이터를 분석하여 고객에게 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다:

✔️ 고객의 문의를 이해하고 맞춤형 답변을 제공합니다.

✔️ 약속, 세일, 이벤트에 대한 알림을 보내세요 .

✔️ 사용자 인터페이스를 사용자 지정합니다.

✔️ 고객 상호 작용을 강화하세요.

2.2 효율성

챗봇은 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 개선하고, 인간 직원은 더 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다.

다음은 AI 및 챗봇을 사용하여 고객 서비스의 효율성을 높일 수 있는 몇 가지 방법입니다:

✔️ 문제 해결에 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

✔️ 일상적인 작업을 자동화하고 셀프 서비스를 제공하여 고객 대기 시간을 줄이세요.

✔️ 여러 고객 문의를 동시에 처리합니다.

✔️ 일관된 응답을 제공하고 미리 정의된 워크플로우를 따르세요...

2.3 비용 효율성

기업은 AI 및 챗봇을 구현하여 비용을 절감할 수 있습니다:

✔️ 고객 서비스 인력의 필요성을 최소화합니다.

✔️ 고객에게 연중무휴 24시간 지원을 제공합니다.

✔️ 고객의 질문에 즉시 답변하세요.

✔️ 반복적인 작업을 자동화하세요.

2.4 데이터 분석

AI 는 기업이 고객 데이터를 분석하여 고객 행동, 선호도, 불만 사항에 대한 인사이트를 확보하고 제품 및 서비스 개선 방법에 대한 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

다음은 이러한 데이터가 비즈니스에서 고객 경험을 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여주는 몇 가지 예입니다:

✔️ 일반적인 문제와 고충을 파악하고 제품 또는 서비스를 개선합니다.

✔️ 맞춤형 제품 추천 및 타겟 마케팅 메시지를 제공합니다.

✔️ 고객 정서를 파악하고 고객 경험을 개선할 수 있는 방법을 찾습니다.

✔️ 개선이 필요한 영역을 식별하고 시간이 지남에 따라 성능을 최적화합니다.

3. 고객 경험 개선을 위한 AI 및 챗봇 활용의 과제 3.

AI 및 챗봇을 사용하여 고객 경험을 개선하면 많은 이점을 얻을 수 있지만, 기업이 염두에 두어야 할 몇 가지 과제와 고려 사항도 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 과제와 고려 사항입니다:

기존 시스템과의 통합 - 기업은 해당 기술이 현재 인프라와 호환되는지, 다른 소프트웨어 및 하드웨어와 함께 사용할 수 있는지 확인해야 합니다.

데이터 개인정보 보호 및 보안 - 기업은 데이터 개인정보 보호법을 준수하고 고객 데이터를 보호하기 위한 보안 조치를 구현해야 합니다.

🚫 사용자 수용성 - 기업은 고객이 기술을 쉽게 사용할 수 있고 즐겁게 사용할 수 있도록 할 책임이 있습니다.

서비스 품질 - Ai 및 챗봇은 다양한 고객 질문에 대해 최고 수준의 지원을 제공할 것으로 기대됩니다. 성능 저하로 인해 고객이 짜증을 내고 불만을 가질 수 있습니다.

비용 - 새로운 기술에 투자할지 여부를 결정할 때 기업은 비용과 이점을 고려해야 합니다.

🚫 인간 상호 작용 - 비즈니스는 고객이 실제 담당자에게 문제를 에스컬레이션할 수 있는 채널을 정의해야 합니다.

이제 본격적인 내용을 살펴보겠습니다.

이제 주요 기업들이 인공지능과 챗봇을 어떻게 활용했는지 실제 사례를 살펴보겠습니다.

4. 사례 연구: AI 및 챗봇의 성공적인 구현 사례

이 섹션에서는 AI 및 챗봇이 고객 서비스에서 어떻게 효과적으로 사용되었는지 그 사례를 살펴보겠습니다. 

이 사례 연구는 기업이 AI 및 챗봇을 활용하여 고객 경험을 개선하고 수익을 창출하는 방법에 대한 실제 사례를 제공합니다.

4.1 도미노 피자

도미노 피자는 고객이 Facebook 메신저를 통해 주문할 수 있는 Dom이라는 이름의 챗봇을 구현했습니다.

이 챗봇은 자연어 처리(NLP)를 활용하여 반반 피자 같은 복잡한 주문도 고객의 요청을 정확하게 이해합니다.

도미노피자는 챗봇을 도입한 이후 온라인 매출이 크게 증가했습니다.

4.2 H&M

H&M은 고객 서비스 플랫폼에서 고객 문의를 처리하기 위해 AI 챗봇을 구현했습니다. 

사이즈, 배송, 반품에 대한 고객의 질문에 답변하고 고객 선호도에 따라 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다.

챗봇을 도입한 이후 H&M은 고객 서비스 이메일이 크게 감소했습니다.

4.3 캐피탈 원

Capital One은 고객에게 실시간 계정 정보 및 인사이트를 제공하기 위해 "Eno"라는 이름의 어시스턴트( AI )를 구현했습니다. 

고객에 대한 이해도가 높아짐에 따라 Capital One은 이제 고객 응답의 99%를 이해하고 (85%에서 증가), 사기 확인 시 더 빠른 응답 시간을 제공하며, 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

4.4 KLM 네덜란드 항공

KLM 네덜란드 항공은 소셜 미디어 플랫폼에서 고객 문의를 지원하기 위해 'BB'라는 이름의 챗봇( AI )을 구현했습니다.

챗봇은 NLP 을 사용하여 여러 언어로 된 고객 문의를 이해하고 항공편 정보 및 예약 변경을 포함한 다양한 요청을 처리할 수 있습니다. 

BB를 도입한 이후 KLM은 소셜 미디어에서 고객과의 상호작용이 40% 증가했습니다.

마무리하기

고객 서비스에서 AI 및 챗봇을 실제로 사용한 사례 연구는 이러한 도구가 모든 규모와 부문의 조직에 제공할 수 있는 광범위한 이점을 보여줍니다. 

AI 및 챗봇을 활용함으로써 기업은 고객 서비스 운영을 개선하고 비용을 절감하며 고객에게 보다 개별화된 관심을 제공할 수 있습니다. 하지만 AI 및 챗봇을 성공적으로 구현하려면 세심한 준비와 실행이 필요하다는 점에 유의할 필요가 있습니다. 

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