콜센터가 AI를 사용하여 상담원과 고객의 시간을 확보하는 7가지 방법

CCW Digital의 연구에 따르면 컨택센터의 최대 62% 자동화와 AI에 대한 투자를 검토하고 있습니다. 동시에 많은 소비자는 특히 긴 대기 시간을 건너뛸 수 있는 경우 셀프 서비스 옵션을 사용하거나 챗봇과 채팅을 하고자 합니다. 이는 컨택 센터 리더가 다양한 기술을 탐색하여 자신의 목표에 가장 부합하고 고객의 요구 사항을 충족하는 기술을 찾을 수 있는 이상적인 기회를 제공합니다.

인터넷이 등장하기 전으로 거슬러 올라가는 콜 및 컨택 센터 산업은 이러한 기술을 도입할 때 독특한 과제에 직면해 있습니다. AI 기반 혁신. 민감한 고객 데이터를 처리하는 팀의 경우 특히 그렇습니다. 이러한 작업을 봇에 위임할지 여부를 결정하는 것은 어려운 일입니다. 그럼에도 불구하고 새로운 자동화 기술을 신속하게 수용하는 기업은 경쟁사에 비해 생산성이 눈에 띄게 증가할 가능성이 높습니다.

컨택센터에 맞춰진 특정 AI 애플리케이션을 읽고 살펴보세요. 이러한 기술을 현명하게 사용하면 상담원과 발신자의 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 전반적인 운영 효율성도 향상시킬 수 있습니다.

AI 보이스봇

상담원이 모든 통화에 신속하고 주의 깊게 응답하기를 기대하는 것은 어려운 일입니다. 이를 간소화하기 위해 이제 많은 팀이 정교한 솔루션으로 전환하고 있습니다. 대화형 AI 솔루션 고객을 이해하고 자연스러운 대화가 가능합니다. 이러한 봇은 FAQ와 기본 작업을 처리하여 상담원이 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 해줍니다.

발신자와 대화하는 AI 기반 보이스봇이 처음에는 무섭게 들릴 수도 있지만, 이것이 유용할 수 있는 사용 사례가 많이 있습니다. 결국 IVR(Interactive Voice Response)은 콜센터 업계에 도입된 최초의 자동화 중 하나였으며 설정의 일부로 보이스봇을 사용하는 것은 개발의 또 다른 단계에 불과합니다.

또한 AI 기능은 기존 IVR 시스템과 통합되어 전화 키패드를 통해 라이브 에이전트 연결 옵션과 같은 셀프 서비스 옵션을 제공할 수 있습니다. 이 기능은 통화량이 급증하는 피크 시간대에 특히 유용합니다. 종종 고객은 인간 응답자를 오래 기다리는 것보다 봇의 빠른 응답을 선호할 수 있습니다.

음성 및 텍스트 인식

AI 기반 TTS(텍스트 음성 변환) 및 STT(음성 텍스트 변환) 기능을 통합하면 컨택 센터의 유연성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술을 사용하면 음성과 텍스트 간의 자동 실시간 변환이 가능해 다양한 응용 분야를 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 상담원은 동적으로 업데이트되는 스크립트를 사용하여 설문조사를 수행할 수 있으며, 시스템은 이를 발신자에게 큰 소리로 읽어 주므로 미리 녹음된 메시지가 필요하지 않습니다. 마찬가지로 STT 기술을 사용하면 상담원이 수동으로 입력하지 않고도 고객 통화를 쉽게 녹음할 수 있습니다. 이를 통해 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 광범위한 고객 데이터를 수집하여 고객 행동과 선호도를 더욱 심층적으로 분석할 수 있습니다.

감정 및 어조 분석

통화 녹음 내용은 AI가 각 고객의 선호도를 이해하는 데 귀중한 데이터를 제공하지만 대화의 감정적인 뉘앙스를 놓치는 경우가 많습니다. 여기서 감정 분석이 시작됩니다. 기계 학습을 활용하는 이러한 시스템은 음성 녹음을 조사하여 통화의 성공 또는 실패에 기여하는 단서를 식별할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 AI는 더 나은 추천을 제공하는 데 능숙해집니다. 예를 들어, 콜센터 스크립트 조정을 제안하고 개별 고객의 요구와 선호도에 맞게 제품 및 서비스 제안을 조정하여 고객 만족도와 콜센터 효율성을 모두 향상시킬 수 있습니다.

게다가, AI 기반 거짓말 탐지기 음성 녹음을 면밀히 조사하여 감정적인 단서뿐만 아니라 속임수의 징후도 찾아냅니다. 이는 정보의 신뢰성을 확인하는 것이 중요한 시나리오에서 특히 유용할 수 있습니다.

음성 생체 인식

발신자의 신원을 확인하는 것은 콜센터 운영의 보안에 매우 중요하지만 수동으로 수행할 경우 번거로울 수 있습니다. AI는 자동화된 음성 인식을 통해 이를 간소화하여 더 빠르고 안전한 검증 프로세스를 제공합니다.

이 기술은 고객의 목소리를 신속하게 파악하고 기존 샘플과 매칭해 어떤 패턴도 빠르게 찾아내는 기술이다. 이러한 신속한 프로세스는 사기 위험을 줄일 뿐만 아니라 신분 도용 뿐만 아니라 다중 요소 인증 프로세스. 가장 중요한 점은 수동 확인의 필요성을 제거하여 보안을 손상시키지 않으면서 고객 상호 작용 속도를 높여 상담원의 시간을 절약한다는 것입니다.

자동 티켓 라우팅

자동 티켓 라우팅은 고객 문의를 지능적으로 분류하고 가장 적합한 부서나 상담원에게 연결합니다. 예를 들어, 청구 문제에 대한 고객 문의는 AI에 의해 자동으로 식별되어 청구 부서로 전달되는 반면, 기술 지원 문의는 기술 지원 팀으로 바로 전달됩니다. 정확한 정렬은 고객의 요청 내용을 기반으로 하며, 키워드나 문의 성격을 통해 식별되는 경우가 많습니다.

이 접근 방식은 고객이 더 이상 여러 부서 간에 여러 번 이동할 필요가 없어 대기 시간과 불만이 크게 줄어든다는 것을 의미합니다. 이를 통해 콜센터의 워크플로우가 더욱 체계화되어 상담원이 잘못된 통화를 방지할 수 있어 생산성이 향상됩니다.

AI 강화 훈련

인공지능은 상담원에게 맞춤형 교육 경험을 제공할 수 있습니다. 이 접근 방식은 상담원의 자체 성과 지표와 고객 피드백에서 파생된 데이터 기반 통찰력을 사용하여 특정 개선 영역을 목표로 하는 교육 프로그램을 맞춤화합니다. 예를 들어 상담원이 응답 속도에 대한 피드백을 지속적으로 받으면 AI 시스템은 시간 관리 기술을 향상시키는 데 집중할 수 있습니다.

또한 AI는 에이전트가 자주 처리하는 쿼리 유형을 분석하고 해당 특정 영역에 대한 전문 교육을 제공할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 각 상담원의 고유한 강점과 약점을 파악하고 가장 필요한 기술을 개발하면서 관련성이 높고 효과적인 교육을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 유능하고 자신감 있는 인력을 확보하여 고객의 요구 사항을 보다 효과적으로 해결할 수 있습니다.

상담원을 위한 실시간 지원

고객과의 실시간 상호 작용 중에 AI 시스템은 대화를 실시간으로 분석하고 상담원에게 고객의 쿼리와 관련된 즉각적인 제안, 정보 및 솔루션을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 문제에 대해 논의하는 경우 AI 시스템은 상담원에게 가장 관련성이 높은 문제 해결 지침을 즉시 제시하여 신속하고 정보에 입각한 대응을 가능하게 합니다.

더욱이 상담원이 특히 복잡한 질문을 접하는 경우 AI 시스템은 가장 효과적인 질문 라인을 통해 안내하거나 보다 전문적인 부서나 전문가에게 통화를 전달하도록 제안할 수도 있습니다.

또한 이 접근 방식은 고객의 이력과 현재 대화를 기반으로 관련 교차 판매 또는 상향 판매 기회를 제안하여 즉각적인 문제를 해결할 뿐만 아니라 고객 참여를 향상시킬 수도 있습니다.

결론

콜센터에 AI를 구현하는 것이 아직은 필수가 아닌 것처럼 보일 수도 있지만, 그 방향으로 나아가면 경쟁력이 크게 향상될 수 있습니다. 정확하고 신중하게 수행되면 컨택 센터 업계의 자동화는 쿼리를 더 빠르고 생산적으로 해결하는 데 도움이 될 수 있으므로 직원은 스크립트 기능을 넘어서는 창의적인 사고가 필요한 보다 까다로운 작업에 집중할 수 있습니다.