AI는 고객 서비스 제공업체의 길의 끝을 의미합니까?
이것은 일부 고객 서비스 직원이 지금 나 자신에게 묻고 있는 질문입니다.
대행사가 자동으로 자동으로 이루어지기 때문에 기존 에이전트 에이전트의 역할이 변화하고 있습니다. 그러나 고객 서비스 경력은 아직 끝나지 않았습니다. 실제로 AI는 많은 사람들을 위해 더욱 번영할 준비가 되어 있습니다.
공감, 비판적 사고, 고객 행동에 대한 깊은 이해가 필요한 새롭고 보다 전략적인 역할이 등장하고 있습니다.
서비스 인력은 파트너가 AI 참가자보다 더 많은 파트너인 새로운 고객 서비스 시대를 준비하기 위한 기술을 습득할 수 있습니다.
AI는 지금 어디에 있나요?
당황하지 마십시오. AI는 고객 서비스에서 특정 작업을 불필요하게 만듭니다. 우리는 이미 AI 챗봇이 고객 검색을 처리하고 이를 적절한 당사자와 연결하는 등의 기본 기능을 관찰하고 있습니다. 또한 주문 상태에 대한 실시간 업데이트 제공이나 셀프 서비스 활성화와 같은 일반적인 요청을 처리할 수도 있습니다.
Agent AI를 사용하면 기술이 더욱 자율화되고 사람의 개입이 덜 필요하게 됩니다. Monday.com의 조사에 따르면 대행사의 55%가 이미 고객 서비스에 에이전트 AI를 사용하고 있습니다.
AI가 이러한 기능을 보다 효율적으로 수행할 수 있기 때문에 에이전트가 고객 문제를 해결하기 위해 가혹한 대본에 따라 작업하는 전통적인 치열한 역할은 사라질 가능성이 있다고 생각합니다. 대신, 고객 서비스는 기능을 비즈니스 품질과 직접 연결하는 전략적 사고의 성장을 요구할 것입니다.
성장동력으로서의 고객서비스
고객 서비스 분야에서 AI의 등장은 브랜드가 서비스의 역할을 재검토하는 시기에 이루어졌습니다. 경쟁이 심화되고 차별화에 대한 압박이 커지면서 고객 서비스가 성장의 원동력으로 발전하고 있습니다.
이러한 변화는 해결된 티켓 수에 따라 서비스 팀이 비즈니스 성장을 측정하는 방향으로 나아가면서 볼륨 기반 성과 지표에서 벗어나는 것을 의미합니다. 결과적으로 AI는 반복적인 작업을 수행하여 상담원이 가격을 책정하고 고객에게 보다 전략적으로 집중하여 접점을 충성도 구축 경험으로 전환하도록 만듭니다.
에이전트는 AI를 파트너로 받아들이고, 고객 경험을 통해 유지하기 위해 재작성된 프로세스와 프로그램을 통해 가치 있는 결과를 제공하는 기술을 개발하고 의미 있는 경력을 창출합니다.
인간 공감의 가치가 커진다
AI가 아무리 발전해도 사람들의 연결과 공감을 재현할 수는 없습니다. 우리 연구에 따르면 고객의 64%가 여전히 AI보다 인간 서비스를 선호하는 것으로 나타났습니다. 그렇기 때문에 고객 서비스는 사람들의 맨 처음부터 이루어져야 합니다. 결혼을 위해 값비싼 옷을 주문했는데 제 시간에 도착하지 못한 고객을 상상해 보십시오. 중요한 날은 내일이고 그들은 화를 냈습니다. AI 챗봇은 “귀하의 주문이 지연되었습니다. 이틀 내 배송을 바랍니다.”라고 표준적인 사과로 응답할 수 있습니다. 기술적으로는 정확하지만 감정적으로는 멜로디가 좋습니다. 고객은 표준 프로세스에 대해 걱정하지 않고 이벤트에 관심을 갖습니다.
이제 상황에 사람을 넣어보세요. 상담원의 말을 듣고 공감하며 대답합니다. “이것이 당신에게 얼마나 중요한지 이해합니다. 만약 그날이 제게 중요한 날이라면 저도 저와 같은 기분을 느낄 것입니다.” 그들은 화면 뒤에서 AI 장비를 얻습니다. 인간의 논리와 민감한 지능의 결합은 문제가 해결될 뿐만 아니라 창의적이고 신중하게 해결된다는 것을 의미합니다.
자연어 처리 및 과거 Tihassic 데이터를 기반으로 하는 도구는 쿼리를 세 개로 분류하고 고객을 올바른 에이전트로 안내하며 보다 개인화된 지원을 가능하게 합니다. 이 모델에서 AI는 사람들이 함께 공감하고 서비스 경험을 창출할 때 빠르고 의미 있는 생산성을 발휘합니다. AI와 인간 사이의 적절한 균형을 유지하면 고객과 브랜드 사이에 더 나은 관계가 형성됩니다.
CX/CS 데이터 분석가의 부상
AI는 여전히 신흥 기술이며, 기존 모델을 벗어나는 일반 모델로 인해 브랜드가 고객 서비스를 유지하기가 정말 어렵습니다. AI가 효과적이려면 각 비즈니스와 고객에 맞게 훈련되고 적절해야 하며, 이를 위해서는 고품질 데이터의 지속적인 흐름이 필요합니다.
문제는 많은 기업이 AI 시스템에 데이터를 첨부할 수 있는 도메인별 기술이 부족하다는 것입니다. 예를 들어, 전화로 수많은 고객 질문이 발생하지만 심층적인 통찰력을 얻기 위해 캡처하고 분석해야 하는 구조적 상호 작용 데이터를 생성합니다.
상담원에게 이러한 변화는 새로운 기회를 창출합니다. 고객 데이터를 능숙하게 관리하고 설명함으로써 향후 자신의 경력을 입증할 수 있습니다. 에이전트는 AI 시스템을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 고객 상호 작용에 대한 고유한 지식을 제공하여 시간이 지남에 따라 시스템을 더욱 스마트하고 반응적으로 만듭니다. 올바른 데이터 입력을 통해 AI는 잠재적인 반복 구매자 식별과 같은 고객의 행동까지 예측할 수 있으므로 서비스 팀이 개인화하고 충성도를 높일 수 있습니다.
프로세스를 개선하고 적절한 데이터 흐름을 보장하며 효과적인 데이터 기술을 생성하는 능력을 개발하는 에이전트는 향후 CX 형성에 필수적입니다. CX는 곧 기술의 사용과 데이터를 설명하는 직원의 기술에 관한 것입니다.
고객 서비스 경력의 미래
고객 서비스 역할이 빠르게 진행되고 있으며, 실질적인 성장 동력으로 브랜드는 AI를 통해 CX CX로 가속화되었습니다. 오늘날의 서비스 직업은 불확실하다고 느낄 수 있지만 미래는 여전히 희망적으로 보입니다.
상담원이 자신의 작업이 고객 만족과 비즈니스 성공에 직접적인 영향을 미치는 것을 볼 수 있으므로 역할은 더욱 번영하고 보람을 느낄 것입니다. 고객 서비스는 충성도를 창출하는 기억에 남는 경험을 만들기 위한 단순한 문제에서 벗어났습니다.
이러한 새로운 요구 사항을 타협하는 상담원과 인간의 강점과 AI의 힘을 결합하는 방법을 배우는 상담원은 고객 경험에서 길고 의미 있는 경력을 쌓을 수 있는 좋은 위치에 있을 것입니다.
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