AI와 디지털 셀프 서비스는 고객 서비스에 혁명을 가져올 것입니다

고객을 만족시키기 위해 조직은 올바른 디지털 고객 서비스 인프라를 구축해야합니다. 여기에는 CRM (고객 관계 관리) 및 헬프 데스크 소프트웨어와 같은 것들이 포함됩니다. 또한 고객 지원 직원에게 이러한 도구를 사용하여 즉각적이고 보람있는 고객 경험을 제공하는 방법에 대한 교육을 제공합니다.

안타깝게도 새로운 소프트웨어를 연결하고 직원을 교육하는 것만으로는 회사를 최고 수준의 고객 만족으로 만들 수 없습니다. 최첨단 지원 팀은 인공 지능 (AI)과 디지털 자체 지원을 사용하여 직원과 고객이 제품이나 서비스를 경험하는 데 필요한 정보를 경험 방식대로 쉽게 찾을 수 있도록합니다. 저는 DeviceBits의 CEO 인 JC Ramey와 디지털 셀프 서비스 및 고객 서비스 산업의 혁신에 대해 이야기했습니다.

AI와 셀프 서비스가 고객 서비스 운영과 관련하여 어떻게 작동하는지 논의하기 전에 지원 맥락에서 AI와 셀프 서비스를 정의하는 것이 중요합니다. AI를 사용하는 회사는 소프트웨어에 자율권을 부여하여 사람의 감독없이 작업을 수행하고 의사 결정을 내립니다. 뒷좌석에서 낮잠을자는 동안 AI를 운전하는 차라고 생각하십시오. 이제 감독없이 감독을 추천하고 고객 문제를 해결하기 위해 해당 소프트웨어를 신뢰할 수 있다면 어떨까요? AI가 상호 작용 지점에서 고객에게 올바른 교육 자료를 제공하도록 보장함으로써 디지털 셀프 서비스가 시작됩니다. 여기에는 방법 블로그 게시물, 백서, 전자 책, 비디오 및 회사에서 만들 수있는 모든 항목이 포함됩니다. 이러한 교육 자료를 통해 고객 서비스 담당자 나 계정 관리자의 도움 없이도 고객 스스로 문제를 해결할 수 있습니다.

AI 및 고객 지원

아마도 챗봇을 사용하여 고객 서비스 쿼리에 대한 답변을 얻으려고했을 것입니다. 일반적으로 챗봇 응답은 상담원이 고객으로부터받은 역사적 질문을 기반으로 브랜드가 만든 스크립트 화 된 브랜치 세트를 기반으로합니다. A에 대해 물어 보면 스크립트에서 B로 이동하는 것을 알고 있습니다. 그러나 AI를 활용하지 않는 챗봇은 스크립트를 다 사용하면 도움이되지 않습니다. 챗봇이 고객이 묻는 질문에서 배우면 지점 사이의 갈등은 사라지고 대화는주고받는 대화가 더욱 자연스러워집니다.

라미는“AI의 실질적인 이점은 현재 일어나고있는 지식 공학에있다”고 말했다. "모두가 챗봇이 AI 구현을위한 황금 티켓이라고 생각하지만 그 챗봇 경험에 지능을 구축해야합니다."

보다 지능적인 챗봇은 상담원이보다 복잡한 통화를 처리 할 수 ​​있음을 의미합니다. 10 년 전 상담원은 매우 기본적인 서비스 쿼리를 작성했지만 챗봇을 사용하여 2 ~ 3 개의 메시지를 통해 해결할 수없는 문제를 처리 할 수있게되었습니다.

"에이전트는 지식과 엔지니어링에 투입되는 것에 기여할 수있다"고 라미는 말했다. "이것은 책상에 앉아 헤드셋을 착용하고 깜박이는 불빛을 볼 때 전화에 응답하는 패러다임 전환입니다."

비즈니스 소유자에게 가장 중요한 AI는 수익 창출에 도움이 될 수 있습니다. Ramey는 DeviceBits가 무선 서비스 제공 업체 인 클라이언트 중 하나가 더 많은 제품을 판매하기 위해 고객 검색 및 쿼리를 활용할 수있게했다고 말했다. 휴가 기간 동안 DeviceBits 소프트웨어는 무선 서비스 제공 업체의 고객 쿼리 및 현장 검색 패턴을 표시했습니다. 휴가 휴가를 계획 한 휴가 전에 국제 로밍 요금에 대한 정보를 찾기 위해 고객이 웹 사이트를 방문했습니다. DeviceBits는 무선 서비스 제공 업체가 상거래 플랫폼을 고객 서비스 플랫폼에 연결하여 AI를 통해 웹 사이트를 검색하거나 국제 로밍에 관한 챗봇을 요청한 사람이 국제 로밍 패키지 구매 제안을받을 수 있도록 권장했습니다.

디지털 셀프 서비스

Ramey는 회사에서 디지털 셀프 서비스를 어떻게 정의하는지에 대해 물었을 때 "저는 IBM에서 일한 적이 있습니다. 2 년 징역형을 선고했습니다. Ramey의 IBM은 대부분의 조직에서 약간의 사실 일 것입니다. 회사는 고객이 문제를 해결하는 데 도움이되는 훌륭한 자료를 작성합니다. 불행히도, 이러한 자료는 종종 여러 장소에 있으며 연결이 끊기 며 모바일 플랫폼으로 잘 변환되지 않습니다.

Ramey는 고객이 무엇을 달성하려고하는지 예측 한 다음 해당 프로세스를 통해 고객을 안내 할 수있는 디지털 셀프 서비스 경험을 구축하는 것이 중요하다고 말했습니다. 이를 위해서는 회사가 여러 플랫폼에서 지식을 연결하고 인텔리전스를 수집하여 현장 검색 엔진이 가장 현명한 권장 사항을 제시 한 다음 모든 장치 유형에 대한 경험을 쌓아야합니다.

그러나 셀프 서비스가 작동하지 않으면 어떻게됩니까? 라미 씨는이 기술은 재시작이 필요없는 완벽한 방식으로 사용자를 에이전트로 안내 할 수 있어야한다고 말했다. 사용자가 자신의 문제를 반복하도록 강요하기보다는 회사에서 사용하는 기술은 고객이 셀프 서비스 지식 기반을 탐색하는 방식에 따라 해당 정보를 자동으로 해독 할 수 있어야합니다.

기억하십시오: 더 많은 정보가 항상 좋은 것은 아닙니다. 더 많은 기사를 작성하면 궁극적으로 고객의 도움없이 고객을 원하는 것으로 안내 할 수 있습니다. 그러나 실제로는 풍부한 정보로 인해 고객이 웹 사이트에서 완전히 벗어날 수 있습니다. 대신 AI는 고객이 검색하는 주제에 따라 기술 자료 내에서 기사를 비활성화 및 활성화 할 수 있어야합니다. AI가 내장되지 않은 10, 000 개의 기사 대신 500 개의 놀라운 기사를 활용할 수 있습니다. 또한 디지털 셀프 서비스 생태계가 매우 지능적이기 때문에 고객은 499 개를 보지 못합니다. 고객이 웹 사이트를 탐색 한 방법과 고객이 검색어로 입력 한 내용을 바탕으로 어떤 기사를 표시해야하는지 정확히 알 수 있습니다.