이 기사는 세계적 수준의 CIO, CTO 및 기술 임원들을 위한 커뮤니티인 Forbes Technology Council을 대신하여 처음 등장했습니다. 원본 게시물을 읽어보세요 여기.
좋은 고객 서비스는 회사를 차별화시키고 직접적으로 수익에 연결됩니다. 우리는 정말 끔찍하거나 정말 놀라운 경험을 할 때만 이러한 역할을 고려할 수 있지만, 그들은 우리가 매일 사용하는 제품과 서비스의 탐색을 도와주는 데 중요합니다.
즉각적으로 명백하지 않은 것은 그들이 우리의 광범위한 경제에 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 미국에는 거의 280만 개의 이 직업들이 있으며, 고객 서비스는 미국 내 10대 직종 중 하나입니다.
역사적으로 고객 경험 부서는 비용 센터로 간주되었으나, 이제는 기업이 고객과 긍정적이고 지속적인 관계를 구축하는 데 중요한 연결 고리로 여겨지고 있습니다. 고객 서비스 팀에 강조가 점차 더해지고 있습니다. 이들은 고객과의 접점이 가장 많고, 초기 거래가 종료된 후에도 지속됩니다. 그들은 고객 충성도와 서비스 갱신이나 업그레이드 가능성에 큰 역할을 합니다.
고객 유지율을 5% 증가시키면 수익이 25%에서 95%까지 증가할 수 있습니다. 최근의 보고서에 따르면, 10억 달러의 수익을 올리는 회사가 고객 경험을 적당히 개선하면 3년 내에 8억 2300만 달러의 증가를 낼 수 있습니다.
이러한 추세에도 불구하고, 오늘날 고객 서비스 팀을 위해 솔루션을 구축하고 있는 대다수의 기술 회사는 고객과의 거리를 두는 기술을 만드는 데 주력하고 있습니다. 인공지능(AI)은 고객이 고객 서비스 전문가와의 교류를 피하도록 유도하거나, 기업과 고객 간의 대화를 시뮬레이트하도록 프로그래밍된 봇을 만드는 방법으로 떠오르고 있습니다.
고객 서비스 산업이 동일한 실수를 저지른 것이 그리 오래되지 않았습니다. 1990년대 초, 비용 구조가 훨씬 낮은 팀에 의해 지원을 해외 아웃소싱할 수 있다고 믿었던 회사들이 있었습니다. 이것은 큰 실패였으며, 실현된 모든 단기 비용 절감은 고객이 경쟁업체로 이탈하게 만든 불만에 의해 크게 상쇄되었습니다. 수년 후, 아웃소싱 산업은 여전히 살아있고 잘 돌아가고 있지만, 전체 과정이 개선되어 효과를 보고 있습니다.
AI 시대에는 같은 결과가 나타날 것입니다. 재미있는 기술적 도전처럼 보일 수 있지만, 실제로 AI는 공감과 같은 인간의 감정을 이해하는 데 한참 멀습니다. 고객이 지원에 문의할 때 이미 불만을 가질 수 있습니다. 그들에게 그들의 하루가 어떻게 지나는지 일반적으로 물어보는 귀여운 봇이 인사를 건네면 상황이 나빠질 것을 예상할 수 있습니다.
더 중요한 것은, 대화는 메시징 패러다임에서도 친구 및 가족과 하루 종일 갖는 매우 일반적인 주고받기라는 점입니다. AI의 정확도는 많은 사용 사례에서 그 수준에 도달하지 못하여 봇과 고객 간의 이상하고 자연스럽지 못한 상호작용을 초래합니다. 대화가 기술적 관점에서 맞더라도 여전히 요점을 놓칠 수 있습니다.
최근에 한 라이드셰어 회사와의 사건이 있었습니다. 앱에서 차가 픽업 지점에 있는 것처럼 보였지만, 어디에도 보이지 않았습니다. 지원 팀에 버그가 있을 수 있다고 알리기 위해 글을 썼지만, 봇은 첫 번째 답변 후 "이런 일이 있어 유감입니다!"라고 저를 중단시켰습니다. "이 요금에 대해서는 청구되지 않습니다!"라고 제가 글을 쓴 이유를 설명할 수 있는 시간도 없이 말했습니다.
고객과의 사이에 알고리즘을 두는 것은 학문적이고 기술적인 관점에서 매력적인 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 현실은 이 기술이 CSAT 점수를 낮추고 고객을 불만으로 이끌어 실제 문제를 해결하지 않는다는 것입니다.
이 모든 우울함 속에서도, 저는 실제로 AI의 거대한 신봉자입니다. 클라우드 컴퓨팅과 같은 마지막 대규모 기술 변화처럼, AI는 기업 소프트웨어의 근본적인 변화를 이끌 것입니다. 올바른 분야에 적용될 때, 인간들이 그들의 직무에서 훨씬 더 영향력 있게 만드는 데 기여할 수 있습니다.
AI를 활용해 고객 서비스 전문직 종사자들이 직무를 더 잘 수행하는 데 도움을 줄 수 있는 보다 크고 나은 기회가 있습니다. AI는 고객 서비스 팀이 하루 종일 수행하는 많은 하위 작업을 자동화하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 주제나 심각도에 따라 티켓을 분류하거나, 특정 지원 문제에 대한 답변을 위해 필요한 지식으로 서비스 담당자를 선제적으로 코칭하거나, 주어진 주제에 대한 전문가에게 알림을 보내어 보다 복잡한 지원 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이 모든 것은 오늘날 에이전트를 늦추고 고객 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 늘리는 요소들입니다. 양질의 서비스의 가치는 문자 그대로나 비유적으로 기하급수적입니다: 기억에 남는 고객 경험은 추가 판매와 갱신을 촉진하고 수익을 증가시킵니다. 이것은 기계가 아닌 인간에 의해 주도됩니다. 그러니 AI가 인간을 강화하게 합시다 그들이 이 작업을 하는 데 더 많은 시간을 보내고, 중복되고 저가치의 작업을 하는 데는 덜 시간을 보내게 합시다.
이것은 지금 현실 세계에서 잘 진행되고 있는 완벽한 예입니다. T-Mobile은 고객 서비스에 중점을 두어 다른 통신사와 차별화되고 있습니다. 그들은 우리가 모두 경험했던 "혐오스러운 전화 메뉴와 고객 센터의 순환"에 대해 이야기하고, 고객을 최우선으로 두고 "봇 없이. 전환 없음. BS 없음.”
우리는 지원 문제를 다루는 중 기계로부터 우여곡절을 겪어본 모든 경험이 있으며, 고객 만족도가 상당히 떨어진다는 것은 사실입니다(이 사실은 그다지 놀라움이 아닙니다). 이 접근법은 심지어 "비밀번호를 재설정하려면 어떻게 하나요?" 같은 간단한 질문에 대해서도 잘못된 방향입니다. 왜냐하면 모든 고객 접점은 기회이기 때문입니다. T-Mobile과 같은 회사들은 이를 인식하고 고객 경험을 올바르게 수행하여 충성도와 수익으로 전환하고 있습니다.
도덕적으로 중요한 것일 뿐만 아니라, 모든 비즈니스의 이익을 위해서도 AI 도구가 인간들을 돕는 방법에 대해 생각해 볼 필요가 있습니다. AI는 일을 없애는 것이 아니라 인간들이 더 잘할 수 있도록 증폭시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
이 기사는 세계적 수준의 CIO, CTO 및 기술 임원들을 위한 커뮤니티인 Forbes Technology Council을 대신하여 처음 등장했습니다. 원본 게시물을 읽어보세요 여기.
좋은 고객 서비스는 회사를 차별화시키고 직접적으로 수익에 연결됩니다. 우리는 정말 끔찍하거나 정말 놀라운 경험을 할 때만 이러한 역할을 고려할 수 있지만, 그들은 우리가 매일 사용하는 제품과 서비스의 탐색을 도와주는 데 중요합니다.
즉각적으로 명백하지 않은 것은 그들이 우리의 광범위한 경제에 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 미국에는 거의 280만 개의 이 직업들이 있으며, 고객 서비스는 미국 내 10대 직종 중 하나입니다.
역사적으로 고객 경험 부서는 비용 센터로 간주되었으나, 이제는 기업이 고객과 긍정적이고 지속적인 관계를 구축하는 데 중요한 연결 고리로 여겨지고 있습니다. 고객 서비스 팀에 강조가 점차 더해지고 있습니다. 이들은 고객과의 접점이 가장 많고, 초기 거래가 종료된 후에도 지속됩니다. 그들은 고객 충성도와 서비스 갱신이나 업그레이드 가능성에 큰 역할을 합니다.
고객 유지율을 5% 증가시키면 수익이 25%에서 95%까지 증가할 수 있습니다. 최근의 보고서에 따르면, 10억 달러의 수익을 올리는 회사가 고객 경험을 적당히 개선하면 3년 내에 8억 2300만 달러의 증가를 낼 수 있습니다.
이러한 추세에도 불구하고, 오늘날 고객 서비스 팀을 위해 솔루션을 구축하고 있는 대다수의 기술 회사는 고객과의 거리를 두는 기술을 만드는 데 주력하고 있습니다. 인공지능(AI)은 고객이 고객 서비스 전문가와의 교류를 피하도록 유도하거나, 기업과 고객 간의 대화를 시뮬레이트하도록 프로그래밍된 봇을 만드는 방법으로 떠오르고 있습니다.
고객 서비스 산업이 동일한 실수를 저지른 것이 그리 오래되지 않았습니다. 1990년대 초, 비용 구조가 훨씬 낮은 팀에 의해 지원을 해외 아웃소싱할 수 있다고 믿었던 회사들이 있었습니다. 이것은 큰 실패였으며, 실현된 모든 단기 비용 절감은 고객이 경쟁업체로 이탈하게 만든 불만에 의해 크게 상쇄되었습니다. 수년 후, 아웃소싱 산업은 여전히 살아있고 잘 돌아가고 있지만, 전체 과정이 개선되어 효과를 보고 있습니다.
AI 시대에는 같은 결과가 나타날 것입니다. 재미있는 기술적 도전처럼 보일 수 있지만, 실제로 AI는 공감과 같은 인간의 감정을 이해하는 데 한참 멀습니다. 고객이 지원에 문의할 때 이미 불만을 가질 수 있습니다. 그들에게 그들의 하루가 어떻게 지나는지 일반적으로 물어보는 귀여운 봇이 인사를 건네면 상황이 나빠질 것을 예상할 수 있습니다.
더 중요한 것은, 대화는 메시징 패러다임에서도 친구 및 가족과 하루 종일 갖는 매우 일반적인 주고받기라는 점입니다. AI의 정확도는 많은 사용 사례에서 그 수준에 도달하지 못하여 봇과 고객 간의 이상하고 자연스럽지 못한 상호작용을 초래합니다. 대화가 기술적 관점에서 맞더라도 여전히 요점을 놓칠 수 있습니다.
최근에 한 라이드셰어 회사와의 사건이 있었습니다. 앱에서 차가 픽업 지점에 있는 것처럼 보였지만, 어디에도 보이지 않았습니다. 지원 팀에 버그가 있을 수 있다고 알리기 위해 글을 썼지만, 봇은 첫 번째 답변 후 "이런 일이 있어 유감입니다!"라고 저를 중단시켰습니다. "이 요금에 대해서는 청구되지 않습니다!"라고 제가 글을 쓴 이유를 설명할 수 있는 시간도 없이 말했습니다.
고객과의 사이에 알고리즘을 두는 것은 학문적이고 기술적인 관점에서 매력적인 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 현실은 이 기술이 CSAT 점수를 낮추고 고객을 불만으로 이끌어 실제 문제를 해결하지 않는다는 것입니다.
이 모든 우울함 속에서도, 저는 실제로 AI의 거대한 신봉자입니다. 클라우드 컴퓨팅과 같은 마지막 대규모 기술 변화처럼, AI는 기업 소프트웨어의 근본적인 변화를 이끌 것입니다. 올바른 분야에 적용될 때, 인간들이 그들의 직무에서 훨씬 더 영향력 있게 만드는 데 기여할 수 있습니다.
AI를 활용해 고객 서비스 전문직 종사자들이 직무를 더 잘 수행하는 데 도움을 줄 수 있는 보다 크고 나은 기회가 있습니다. AI는 고객 서비스 팀이 하루 종일 수행하는 많은 하위 작업을 자동화하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 주제나 심각도에 따라 티켓을 분류하거나, 특정 지원 문제에 대한 답변을 위해 필요한 지식으로 서비스 담당자를 선제적으로 코칭하거나, 주어진 주제에 대한 전문가에게 알림을 보내어 보다 복잡한 지원 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이 모든 것은 오늘날 에이전트를 늦추고 고객 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 늘리는 요소들입니다. 양질의 서비스의 가치는 문자 그대로나 비유적으로 기하급수적입니다: 기억에 남는 고객 경험은 추가 판매와 갱신을 촉진하고 수익을 증가시킵니다. 이것은 기계가 아닌 인간에 의해 주도됩니다. 그러니 AI가 인간을 강화하게 합시다 그들이 이 작업을 하는 데 더 많은 시간을 보내고, 중복되고 저가치의 작업을 하는 데는 덜 시간을 보내게 합시다.
이것은 지금 현실 세계에서 잘 진행되고 있는 완벽한 예입니다. T-Mobile은 고객 서비스에 중점을 두어 다른 통신사와 차별화되고 있습니다. 그들은 우리가 모두 경험했던 "혐오스러운 전화 메뉴와 고객 센터의 순환"에 대해 이야기하고, 고객을 최우선으로 두고 "봇 없이. 전환 없음. BS 없음.”
우리는 지원 문제를 다루는 중 기계로부터 우여곡절을 겪어본 모든 경험이 있으며, 고객 만족도가 상당히 떨어진다는 것은 사실입니다(이 사실은 그다지 놀라움이 아닙니다). 이 접근법은 심지어 "비밀번호를 재설정하려면 어떻게 하나요?" 같은 간단한 질문에 대해서도 잘못된 방향입니다. 왜냐하면 모든 고객 접점은 기회이기 때문입니다. T-Mobile과 같은 회사들은 이를 인식하고 고객 경험을 올바르게 수행하여 충성도와 수익으로 전환하고 있습니다.
도덕적으로 중요한 것일 뿐만 아니라, 모든 비즈니스의 이익을 위해서도 AI 도구가 인간들을 돕는 방법에 대해 생각해 볼 필요가 있습니다. AI는 일을 없애는 것이 아니라 인간들이 더 잘할 수 있도록 증폭시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
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