머신러닝은 컨택센터의 미래입니다

컨택센터에 머신러닝을 적용하면 게임의 규칙이 바뀔 것입니다.

기업은 이미 불만족한 고객을 위해 컨택 센터와의 거래를 덜 지루하게 만들기 위해 이 기술을 활용해야 합니다.

컨택 센터의 성공은 주로 AHT(평균 통화 처리 시간)와 고객 만족도 평점이라는 두 가지 핵심 성과 지표에 달려 있습니다. 즉, 각 통화를 신속하게 처리해야 할 뿐만 아니라 콜백이나 에스컬레이션을 방지하여 발신자의 문제를 영구적으로 해결해야 합니다. 이는 대유행과 같이 더욱 어려운 시기에는 더욱 어려워집니다. 머신 러닝과 인지 자동화는 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되므로 컨택 센터에서 고객 불만 사항과 질문을 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다. CRM 시스템에 머신러닝을 적용하면 컨택센터의 미래를 긍정적으로 바꿀 수 있습니다.

1. 통화 처리 시간 단축

고객센터에 전화하실 때 고객분들이 가장 싫어하는 것 중 하나가 바로 오랜 기다림입니다. 긴 대기 시간은 발신자에게 불만을 안겨주고 자신의 시간이 존중되지 않는다는 느낌을 줄 수 있습니다. 이러한 상황으로 인해 고객은 단순히 고객 서비스 상담원의 응답을 기다리는 데 오랜 시간을 소비하고 싶지 않기 때문에 조직의 제품이나 서비스 사용을 포기할 수 있습니다. 연구에 따르면 오랜 기다림으로 인해 매년 수천억 달러의 손실이 발생하는 것으로 나타났습니다. 비즈니스 관점에서 볼 때 이는 직원당 약 900달러에 달하는 조직의 생산성 손실을 나타냅니다.

음성 챗봇과 텍스트 챗봇의 배포는 기업이 고객 서비스 효율성을 크게 향상시키는 데 도움이 되었습니다. 예를 들어, 음성 챗봇은 고객과 즉시 상호작용할 수 있어 통화 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 그들은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 고객 문제를 이해하고 예약 오류 수정이나 추가 서비스 추가와 같은 간단한 고객 불만이나 요청을 처리할 수 있습니다. 보다 복잡한 문제의 경우 시스템은 고객이 적시에 해결받을 수 있도록 해당 분야 전문가에게 통화를 라우팅할 수 있습니다. 미래의 컨택 센터는 고객 만족도와 응답성을 향상시키기 위해 이러한 기술에 더욱 많이 의존하게 될 것입니다. 음성 및 텍스트 챗봇을 통합함으로써 기업은 고객 요구 사항을 더 잘 충족하고 비즈니스 효율성을 향상하며 고객과 브랜드 간의 연결을 강화할 수 있습니다.

2. 고객 경험 향상

일부 조직의 연락 센터는 해외 지역에 있습니다. 이러한 장소의 고객 서비스 상담원은 해외 고객과 의사소통할 때 언어 및 억양 장벽에 직면할 수 있으며 이로 인해 통화 처리 및 문제 해결이 느려질 수 있습니다. NLP 기술을 통해 음성 챗봇은 언어 및 억양 장벽을 극복하고, 고객 요구와 문제를 효과적으로 이해하며, 고객 서비스의 효율성과 품질을 향상시킬 수 있습니다.

고객은 통화 중에 계속해서 질문을 반복하면 답답함과 초조함을 느끼는 경우가 많습니다. 고객 서비스에 인공지능을 적용하면 문제 식별 및 해결 속도가 빨라지고 고객 만족도가 향상될 수 있습니다. 이 기술을 적용하면 고객은 필요한 도움을 더 빠르게 받을 수 있고 서비스에 대한 전반적인 경험과 인식도 향상될 수 있습니다.

미래의 고객 서비스 센터는 고객 관계 관리 커뮤니케이션에 인공지능 기술을 접목하여 커뮤니케이션의 효율성과 속도를 향상시킬 수 있을 것입니다.

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