인공 지능을 통해 대화형 고객 경험의 잠재력을 활용하는 방법

AI 도구를 활용하여 대화형 고객 경험 프로그램을 설계할 수 있으며, 이는 고객 충성도를 향상하고 비즈니스 수익을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 지원 가상 비서는 현대적인 고객 경험(CX)을 형성하는 데 혁신적인 힘이 되었습니다. 이러한 기술 도구는 고객 기대와 상호 작용의 환경을 재정의하고 대화형 고객 경험이라는 기반을 마련하고 있습니다. 대화형 고객 경험의 범위는 맞춤형 상호 작용, 간소화된 운영, 지속적인 고객 충성도 배양 등 광범위합니다.

대화형 고객 경험의 핵심은 고객 참여를 재창조하는 것입니다. 이는 최신 커뮤니케이션 기술을 활용하여 모든 접점에서 세심한 상호 작용의 우선순위를 정하고 개인의 요구와 선호도에 맞춰 의미 있는 대화를 촉진하는 것을 목표로 합니다.

대화형 고객 경험을 지원하는 핵심 기술 중 하나는 대화형 인공지능입니다. 대화형 AI는 자연어 처리(NLP), 인공 지능, 머신 러닝(ML), 딥 러닝, 상황 인식을 결합합니다. 기업에서는 IVA(지능형 가상 에이전트)를 통해 고객 상호 작용에 대화형 AI를 도입하고 있습니다. 이러한 형태의 인공 지능은 IVA의 중요한 부분으로, 조직이 효과적으로 해결하지 않으면 고객 불만으로 이어질 수 있는 일상적인 상호 작용을 제거할 수 있도록 해줍니다.

대화형 고객 경험을 제공하는 IVA의 역할

조직에서 IVA를 사용하여 진정한 , 고객과의 원활한 실시간 대화. 그들은 대화형 AI를 사용하여 고객과 소통하고 표준 전화번호보다 더 대화적이고 인간적인 경험을 창출합니다. IVA를 통해 고객 서비스 팀은 서비스 품질과 개인화를 유지하면서 채널 전반에 걸쳐 대량의 고객 상호 작용을 원활하게 처리할 수 있습니다. IVA는 또한 FAQ, 주문 추적, 약속 및 알림 예약, 고객 피드백 기록과 같은 일상적인 상호 작용을 처리할 수 있습니다. 최신 고객 서비스 도구는 채널 전반에 걸쳐 이러한 모든 활동을 동시에 감독하여 연중무휴 24시간 비즈니스 고객에게 맞춤화된 일관된 서비스를 보장할 수 있습니다.

IVA는 고객의 요구를 충족하기 위해 인간의 손길을 유지하는 셀프 서비스 옵션을 제공합니다. 고객은 자주 묻는 질문에 대한 즉각적인 솔루션에 액세스하여 독립적으로 문제를 해결함으로써 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 조직의 운영 효율성이 향상될 뿐만 아니라 인간 상담원이 고객 기대를 충족하면서 더욱 복잡하고 만족스러운 프로젝트에 집중할 수 있습니다.

실행 가능한 통찰력을 수집하여 맞춤형 서비스를 제공합니다.

더 많은 대화를 촉진하는 것 외에도 지능적인 가상 비서는 기업을 위한 귀중한 정보 소스이기도 합니다. 모든 고객 대화는 선호도, 문제 및 행동 경향에 대한 통찰력을 제공합니다. 조직은 고객 데이터를 활용하여 대화형 고객 경험을 향한 여정을 안내할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 데이터는 조직이 지원 문의, 구매, 피드백 등 모든 상호 작용의 맥락을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 배경을 통해 직원들은 고객의 우려 사항을 보다 효과적으로 해결하고 관련 지원을 제공할 수 있습니다.

맞춤형 서비스를 제공함으로써 고객 서비스는 더 이상 수동적인 도움이 아닙니다. 대신, 대화형 고객 경험은 요구 사항을 예측하고 사전에 충족하는 환경을 조성합니다. 과거의 협업 경험은 의사결정자에게 개인화된 전략을 개발할 수 있는 통찰력을 제공하며, IVA와 같은 자동화 도구는 이러한 전략의 구현을 지원할 수 있습니다.

인간-AI ​​협업의 가치

인간 에이전트와의 AI 참여를 조율하는 전략 만들기 진정한 대화형 고객 경험을 제공하는 데 매우 중요합니다. 인간과 AI의 협업은 자동화의 효율성과 인간 상호 작용의 미묘한 공감을 완벽하게 혼합합니다.

자동화된 상호 작용과 사람의 개입 사이에서 적절한 균형을 유지하려면 기업은 먼저 효과적으로 자동화할 수 있는 상호 작용 유형과 사람의 개입이 필요한 상호 작용 유형을 식별해야 합니다. AI는 FAQ 및 주문 추적과 같은 일상적인 작업을 처리할 수 있지만, 복잡한 쿼리나 공감 상황에는 사람의 에스컬레이션이 필요할 수 있습니다.

AI와 인간 상호 작용 간의 원활한 전환을 설계하는 것도 중요합니다. 예를 들어 AI와 상호 작용할 때 고객에게 정보를 제공하고 필요한 경우 상담사에게 에스컬레이션할 수 있는 명확한 경로를 제공합니다. 또한 조직은 자동화된 도움과 사람의 지원 중에서 선택할 수 있는 옵션을 고객에게 제공해야 합니다. 인간은 비판적 사고, 공감, 감성 지능 및 창의성이 필요한 복잡한 시나리오를 처리하는 데 능숙합니다. 기업은 AI 지원을 사용할 수 있는 시나리오를 식별한 다음 이러한 AI 기반 통찰력에 액세스하여 서비스를 간소화하고 개인화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI와 인간 에이전트 간의 신중하게 조율된 파트너십을 통해 고객은 두 세계의 장점을 모두 누릴 수 있습니다.

AI 시스템의 지속적인 개선을 통한 성공 보장

장기적인 고객 만족은 끊임없이 진화하는 목표이므로 기업은 고객 선호도와 변화하는 추세에 지속적으로 적응해야 합니다. 기업은 특히 인공 지능 시스템의 경우 지속적인 적응과 개선 주기에 참여해야 합니다. AI 모델을 훈련하고 개선하는 반복적인 프로세스는 응답 정확성과 관련성을 향상시키는 핵심입니다. AI 모델 훈련 및 개선은 기존 데이터와 지식을 기반으로 훈련된 초기 모델에서 시작되어 고객 문의에 지능적인 답변을 제공할 수 있습니다.

고객 데이터가 개인화에 중요한 것처럼 AI 시스템 개선에도 중요합니다. AI 기대치가 변하면 설문조사와 리뷰 형태의 고객 피드백이 애플리케이션을 개선하고 개선하는 촉매 역할을 하게 됩니다. 개발자는 이 피드백 루프를 참조하여 진행 중인 조정 내용을 알릴 수 있습니다. 팀은 정기적으로 AI 모델을 미세 조정하여 새로운 데이터를 통합하고, 답변이 없거나 모호한 쿼리로부터 학습하고, 변화하는 언어 뉘앙스를 이해해야 한다는 것을 기억해야 합니다. 지속적인 모니터링과 개선을 우선시하는 AI 제공업체와 협력하면 내부 IT 팀의 부담을 줄일 수 있습니다.

우리는 고객 피드백을 적극적으로 요청 및 통합하고, 새로운 트렌드를 모니터링하고, AI 시스템을 미세 조정하여 더 나은 대화형 고객 경험을 제공해야 합니다. 우리는 고객의 변화하는 기대치에 대한 조정, 관련성 및 대응을 유지하고자 합니다.

대화형 CX ROI 측정을 위한 핵심 성과 지표

대화형 고객 경험 프로그램의 투자 수익률(ROI)을 평가하려면 이러한 노력이 어떻게 결과로 전환되는지 고려해야 합니다. 실제 사업 결과. 일부 핵심 성과 지표는 이러한 측정의 효과에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

고객 만족도 점수(CSAT): 고객 상호 작용 후 CSAT 설문 조사를 모니터링하여 경험이 고객 기대에 얼마나 잘 부합하는지 측정합니다. CSAT 점수가 향상되면 고객 경험이 향상되어 대화형 CX 프로그램의 성공을 의미합니다.

응답 시간: 대화형 CX를 통해 응답 시간이 향상되어 고객 요구 사항 충족 효율성이 향상되었습니다. 빠른 응답은 긍정적인 인상을 심어주고 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

FCR(첫 번째 접촉 해결) 비율: 대화형 CX는 첫 번째 상호 작용 중에 고객 문제의 해결 속도를 높이도록 설계되었습니다. FCR 비율이 높을수록 고객의 요구 사항이 효과적으로 충족되고 있음을 나타내며 고객 만족도와 충성도에 긍정적인 영향을 미칩니다.

고객 지원 비용 절감: 효과적인 대화형 고객 경험을 통해 상담원에게 전송되는 문의량이 줄어들어 고객 지원 인력 배치와 관련된 운영 비용이 절감됩니다.

운영 효율성: AI 시스템과 인간 에이전트가 처리하는 상호 작용 수 및 리소스 할당에 미치는 영향과 같은 측정 항목은 대화형 고객 경험 이니셔티브의 효율성을 보여줍니다.

순 추천 지수(NPS): NPS(고객이 비즈니스를 추천할 가능성을 측정하는 척도)의 변화를 모니터링하면 대화형 고객 경험이 고객 지지에 미치는 영향을 강조할 수 있습니다.

대화형 고객 경험 투자의 ROI를 측정하려면 고객 만족도, 참여도, 운영 효율성, 재정적 이점 및 장기적인 고객 관계를 고려하는 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 기업은 위의 지표를 사용하여 대화형 CX 이니셔티브의 성공 여부를 정량적, 정성적으로 평가할 수 있습니다.

대화형 고객 경험: 고객 상호 작용의 새로운 시대

대화형 고객 경험은 개인화된 상호 작용, 간소화된 운영 및 지속적인 고객 충성도를 강조합니다. AI 도구를 활용하여 대화형 고객 경험 프로그램을 설계하면 고객 충성도를 높이고 비즈니스 수익을 높일 수 있습니다. 고객 상호작용 시대, 이를 통해 기업과 고객 간의 상호작용이 향상됩니다.

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