“이번 AI 및 머신 러닝에 대한 다른 지루하고 과대포장된 이야기 중 한 가지가 되지 않길 바라며” Renessaince Atlanta로 들어설 때 제 자신으로 생각했습니다. 잘 알려진 방법들’s AI 브리핑. 포르쉐 및 FedEx와 같은 전문적 사고 방식의 고객 경험 리더들과 연결하고자 기대는 했으나 AI 논의가 과장과 평범한 말로 변하는 경향에 경계를 했습니다. Guru 팀에 가져갈 수 있는 실용적인 아이디어를 원했고, 그뿐만 아닌 것을 얻었습니다.

손에 커피를 들고 테이블에 앉아 몇 사람과 이야기하며 내 불안함은 빨리 사라졌습니다. 주요 브랜드 임원들이 객관적으로 omni-channel CX를 지원하기 위한 AI의 잠재력을 분석했습니다. 어떤 사람들은 AI에 발을 담궜고, 다른 사람들은 여러 프로젝트에 몰두했습니다.

이벤트의 시작은 UPS의 Gil Pongetti가 우리에게 최근에 도입한 AI 파워드 챗봇을 소개하며 진행되었고, Guru의 스티브 메이닉을 포함한 산업 전문가들의 활기찬 오픈 포맷 패널 토론이 이어졌습니다. 라운드테이블 논의 후, 브랜드 임원들은 시스템 공급업체와 칵테일을 마시며 1대1로 만났습니다.

해는 실제적인 도전과 양대 이득, 그리고 현실적인 다음 단계에 대한 아이디어로 가득하였습니다. 하루 내내 노트와 통찰을 열심히 적어가면서, 여기 내가 꼽아본 5가지 핵심 포인트입니다:

1. AI의 올바른 데이터와 훈련에 따라 그것만큼 똑똑합니다.

AI 지원 솔루션에 있어서 고전적인 IBM 격언, "들어가는 게 쓰레기고 나오는 게 쓰레기"가 적절합니다. 고객 경험 결과를 제공하기 위해 AI가 필요할 경우 - 챗봇, 워크플로 솔루션 또는 에이전트 지원 - 그것이 의지하는 데이터는 고품질이며 신뢰할 수 있는 것이어야 합니다. AI 솔루션이 지속적으로 학습하고 개선되도록 하는 메커니즘이 필요합니다. 이는 신중한 감독과 지속적인 조정이 필요합니다.

2. AI는 새로운 것을 만드는 것이 아니라 기존 채널에서 경험을 강화해야 합니다.

고객은 지원 채널에 걸쳐 일관된 경험을 기대해야 합니다. 이러한 모범 사례는 하루 내내 여러 번 반복되었습니다. 이를 염두에 두고 어떤 AI 솔루션도 채널 간의 일관성을 유지하면서 고객 및/또는 에이전트 경험을 개선해야 합니다. 예를 들어, 이는 고객과 상호 작용할 때 사용하는 목소리와 어조, 에이전트들의 작업 경험 또는 사안 승격 프로세스로 번역될 수 있습니다.

3. 고객에게 투명해야 합니다

잊지 마세요. 고객을 속이려 하거나 새로운 챗봇이 인간 지원 요원이라고 가장하지 마세요. 고객들은 충분히 올바르게 파악할 수 있습니다. 이러면 단지 그들을 좌절시키고 CSAT 점수를 해칠 뿐입니다. 반대로, 그것이 봇이거나 가상 조수임을 명시적으로 언급하고 고객이 실사 요원에게 도달하거나 봇을 우회할 쉬운 방법을 제공하세요. UPS는 모든 채팅 상호작용이 새로운 자가 식별 가상 조수로 시작되고, 고객이 실사 요원으로 승급되면 모든 봇 상호작용이 신속하게 전달되어 중복 질문이 줄어들게 됩니다.

4. 천천히 시작하고 개선하세요

AI를 활용하여 서비스 운영 및 고객 경험을 개선할 수 있는 많은 방법이 있습니다. 자기 자신에게 호의를 베풀고 바다를 끓이려고 하지 마세요. 기본 리소스를 투입하기 전 초창기 승리와 도전으로부터 배우는 것이 중요하며 요소적인 리소스를 투자하기 전에 결정해야 합니다. 최상의 방법은 AI가 처리할 수있는 구체적인 과제 또는 개선 영역을 식별하고 거기서 시작하는 것입니다.

5. 적절한 목표를 설정하여 추적하고 구매를 이끌어 내십시오

특정 프로젝트를 결정한 후 현재 채널의 KPI 벤치마크 메트릭을 조사하고 성공 메트릭과 목표를 정의하고 그것을 가장 잘 달성할 수있는 솔루션을 평가하십시오. 이 접근 방식은 C-Suite에서 경영진를 가지고 있지 않을 때 특히 잘 작동하며 AI에 대한 사업 케이스를 구축하고 구매를 확보하는 초기 프로젝트를 통해 확장할 수 있습니다.

Guru의 Steve Mayernick가 시간을 20% 단축하는 데 대해 공유 한 예입니다.

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