AI 주도의 고객 서비스 혁신은 직원을 더 똑똑하게 만들죠. 기계가 반복되는 질문을 처리할 때 고객은 더 행복합니다. 서비스 직원이 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있을 때, 봇의 제안을 참조해 질문에 답할 때 훨씬 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
글쓴이: P.V. 캐넌(P.V. Kannan)
인공지능을 활용한 고객 서비스 시스템의 성공은 봇이 인간을 대체하는 것이 아니라 봇과 인간이 함께 일할 때 가능합니다.
고객 서비스는 전통적으로 코스트센터로 간주되었고 그런 만큼 많은 조직이 고객 개선 노력의 초점을 비용 절감에 맞춰 왔습니다. 이러한 노력은 중대한 실수로 판명났습니다. 아무도 행복하지 않은 세상이 되기 때문이죠. 고객은 고객대로 예약은 2번, 서비스는 3번을 누르는 데 지쳤고 서비스 담당자는 똑같은 질문에 반복해서 답하는 데 질렸죠.
서비스 분야의 최신 기술은 가상 상담사입니다. 서비스 대본으로 훈련을 받은 자동화 된 시스템인 가상 상담사(버추얼 에이전트)는 인공지능(AI)을 활용해 전화나 채팅으로 고객 요청을 인식하고 응대합니다. 고객 서비스의 역사를 돌이켜 볼 때 다시 한 번 일자리 감축과 비용 절감에 초점을 맞추는 거 아닌가 하고 생각할 수도 있습니다. 하지만 그렇지 않습니다.
챗GPT 적용 사례, 업무영역, 산업, 비즈니스 모델 등 | SAP 뉴스센터 블로그
문득 챗GPT와 함께 아이디어를 발전시켜 글을 써보면 어떨까 싶었습니다. 그래서 궁금했던 챗GPT 적용 사례를 비롯해 도입 효과가 큰 업무영역, 산업, 비즈니스 모델 등에 관해 물었습니다. 답변을 한글로 번역해 달라고 부탁한 결과를 공유합니다.
고객 전략과 가상 상담사 시스템 구축을 도와 온 경험에 비추어 보면 고객 서비스와 자동화에 관해 예상을 깨는 두 가지 근본적인 사실이 입증되었습니다.
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가상 고객 서비스 상담사의 도입으로 얻는 최대 효과는 바로 비용 절감이 아니라 고객 경험 개선입니다.
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가상 상담사 시스템의 성공은 인간을 대체하는 것이 아니라 봇과 인간이 협업할 때 가능합니다.
자동화가 실제로 서비스를 개선할 수 있을까?
고객 서비스 자동화라고 하면 고객은 대화식 음성응답(IVR)을 떠올립니다. IVR은 전화 메뉴를 이용해 정보를 얻도록 돕는 전화 시스템인데 대기시간이 단축되지도 않고 서비스도 개선되지 못했던 기억이 있습니다. 상담사와의 온라인 채팅도 불만스럽기는 마찬가지죠. 전형적인 상담사는 동시에 2-6개 세션을 처리하느라 응답이 늦어지곤 합니다.
하지만 가상 상담사는 고객 경험의 전환을 예고합니다. 가상 상담사가 채팅이나 전화 요청의 배경이 되는 의도를 해석할 수 있다면 인간 상담사보다 더 빨리 효율적으로 답을 찾아줍니다. 가장 빈번한 질문에 대해서는 실제 사람과 상호작용하는 것보다 더 나은 경험을 제공하죠.
예컨대 시리어스XM 위성 라디오(SiriusXM Satellite Radio)의 경우 가상 상담사가 무한한 인내심으로 소비자가 새 차량 라디오를 초기화하는 과정을 차근차근 안내합니다. 전화번호로 여러분 계정을 찾고 차량이 장애물 없이 하늘을 향할 수 있는 곳으로 이동할 때까지 기다리죠. 이동을 마치면 시스템에 접속해 작동을 시작하는 데 필요한 코드를 여러분의 라디오에 전송합니다. 가상 상담사는 3분이건 25분이건 신경 쓰지 않습니다. 상담사의 통화 시간을 최소화하는 대신에 여러분의 의도에 따라 효율적으로 대응하도록 설계되었기 때문이죠.
하지만 모든 고객 서비스 통화가 봇의 힘만으로 쉽게 답할 수 있는 건 아닙니다. 인간 상담사도 포함시켜 서로의 강점을 활용하는 시스템의 일부로서 활동할 때 성공 가능성은 극대화 됩니다.
인더스트리 5.0의 핵심 포인트 세 가지 | SAP 뉴스센터 블로그
사람이 로봇과 옆에서 나란히 일하는 시대를 일컫는 인더스트리 5.0은 사람과 기계의 협력에 초점을 두고 사람과 인지 컴퓨팅이 어울려 일합니다. 협력로봇으로 사람을 다시 산업 생산의 중심에 두고 고객을 위한 대량 맞춤생산과 개인맞춤화를 도모해야 합니다.
고객 서비스 상담사와 봇의 협업 방식
인간과 봇은 스킬이 다릅니다. 인간 고객 서비스 상담사는 고객이 짜증이 났음을 쉽게 인식하고 공감 능력을 발휘해 대응할 수 있습니다. 이에 비해 AI를 등에 업은 가상 상담사는 여러 시스템에서 데이터를 조합해 즉시 판단을 내리는 데 있어 마법사 수준입니다. 그런 결정이 왜 올바른 결정일 수 있는지 감성지능은 부족하더라도 말이죠.
그래서 기업들은 이제 가상 상담사와 사람이 함께 일하는 서비스 흐름을 디자인하고 있습니다. 그런 워크플로는 인간 상담사가 정보를 찾아 기계적으로 여러 컴퓨터 시스템을 파고드는 일을 덜어줍니다. 인간 상담사는 대신에 예외상황에 집중할 수 있죠. 이제껏 시스템이 마주한 적 없는 고객 문제나 공감능력이 요구되는 짜증 난 고객 응대가 대표적입니다. 가상 상담사는 보편적인 문제를 효율적으로 해결하고 인간 상담사는 일반적인 패턴을 벗어나는 이해관계가 높은 문제를 처리합니다.
고객 서비스 분야에서 가상 상담사와 인간 상담사가 함께 일하는 방식은 크게 세 가지입니다.
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봇이 대화를 시작한 후 사람에게 전달하기
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인간 상담사가 봇의 도움을 받으며 고객 응대하기
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인간 상담사의 감독 하에 봇이 고객 응대하기
각각의 경우를 사례와 함께 보여 드리겠습니다.
봇이 인간 상담사의 시간을 절약
가상 상담사 시스템 적용 경험에 비추어 볼 때 일반적으로 이들 시스템은 지원 없이도 들어오는 질문의 80%를 처리할 수 있습니다. 하지만 질문이 너무 복잡하거나 고객이 너무 흥분해 가상 상담사가 응대할 수 없으면 어떻게 될까요?
그런 상황에서도 가상 상담사는 시간을 절약합니다. 몇몇 가상 상담사 시스템은 실제로 고객의 이름이나 계정번호, 문제의 내용 등의 정보를 수집하도록 설계되었고 인간 상담사에게 전화를 연결하면서 해결방안도 제안합니다. 예컨대 렌터카 회사 에이비스/버짓(Avis/Budget)의 경우 가상 상담사가 고객의 이름과 차량 픽업, 반환 장소와 시간 등을 수집해 인간 상담사의 통화 시간을 30초 단축하고 같은 질문을 고객에게 반복하는 일을 없애줍니다.
봇과 사람 간의 인수인계는 효율성을 개선할 수 있습니다. 예컨대 마케팅 서비스회사 허브스팟(HubSpot)에서는 챗봇이 영업 리드를 심사하고 콘텐츠를 전달하며 잠재 고객을 허브스팟의 (인간) 영업 인력에게 페이스북 메신저로 연결합니다. 사전 심사를 거친 리드는 영업 인력과 기꺼이 통화할 가능성이 40% 증가합니다.
봇은 인간 상담사를 더 똑똑하게 해
최고급 전문인력 서비스 회사와 같은 몇몇 기업은 인간 상담사가 모든 서비스 통화를 처리하도록 하는 편을 선호합니다. 하지만 이들 상담사도 봇이 귓속말을 해 주면 더 똑똑해 보일 수 있죠. 예컨대 새로 시작한 할인 행사나 재고소진 상품이 있으면 봇은 상담사가 이를 바로 알아차리도록 합니다. 마치 비서가 주변을 분주히 움직이며 고객에게 어떤 이야기가 최상인지를 알려주는 것과 같죠.
올스테이트 기업보험(Allstate Business Insurance)의 고객 서비스 봇인 에이비(ABIE)는 영업인력(보험 설계사나 중개사)을 돕도록 실계했습니다. 올스테이트의 독립 보험 설계사는 이 봇으로 원하는 정보를 찾습니다. 조경회사의 보험 비용은 얼마가 들지, 의료 연구소에는 어떤 규칙을 적용할 지 등의 세부 정보죠. 과거에는 이런 정보를 찾으려면 수백 건의 문서를 뒤져야 했지만 에이비는 정확한 지식을 빨리 찾아줘 영업인력은 더 효율적으로 일합니다. 덕분에 에이비는 매달 25,000여 건의 문의를 처리합니다.
프리스타일 체스와 구매: 승리의 비결 | SAP 뉴스센터 블로그
“약한 사람 + 머신 + 더 나은 프로세스가 강력한 컴퓨터 한 대보다 우수합니다. 더 주목할 만한 사실은 이 조합이 강한 사람 + 머신 + 열등한 프로세스 조합보다 탁월하다는 점”이라고 인공지능의 미래에 관해 개리 캐스파로프 세계 체스 챔피언은 강조합니다.
봇은 인간의 감독으로 개선이 가능해
가상 상담사가 문제를 해결할 수 없는 경우 인간 감독관이 큰 도움이 될 수 있습니다. 온라인 채팅을 통한 고객 서비스에 있어서는 인간 상담사가 챗봇과 고객 사이의 대화 8-10 건을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 상담사 혼자 질문에 답할 때보다 훨씬 높은 수준의 생산성이죠. 가상 상담사가 막히면 더 경험이 많은 인간이 개입해 문제를 해결할 수 있습니다. 그 뿐이 아니라 인간 상담사는 가상 상담사가 풀지 못한 문제에 태그를 붙여두고 AI 시스템이 그 시나리오에서 배우도록 하며 다음 질문에는 더 똑똑하게 대응하도록 합니다.
이런 방식의 상호작용에서는 봇과 인간 모두 자신이 가장 잘하는 일에 집중할 수 있습니다. 가상 상담사는 반복적인 사례를 빨리 효율적으로 처리하는 일이죠. 인간 감독관에게는 공감 능력과 감성지능을 이용해 보다 복잡한 문제를 해결하고 처음에는 인식하지 못했던 문제에 대해 가상 상담사를 훈련시키는 일입니다.
봇은 사람이 보다 흥미로운 과제를 해결할 여유를 제공
인터컨티넨탈 호텔그룹(IHG)은 가상 상담사가 IT 헬프데스크에 연락하는 직원들을 위해 기술 문제를 해결하고 있습니다. 총 30,000여 명의 직원이 일하는 IHG는 직원 만족도가 대폭 상승했습니다.
IHG는 머신러닝(기계학습)을 활용해 헬프데스크에 연락한 고객의 채팅 내용을 검토하고 보편적인 질문에 답할 수 있는 가상 상담사를 만들었습니다. 그 결과 150명의 헬프데스크 직원을 대체하는 대신 이들과 함께 일하는 시스템을 운영 중입니다.
IHG의 헬프데스크는 이제 신기술 시스템을 적용할 때와 같이 수요가 급증할 때 대응하는 확장성을 확보했습니다. IHG의 시스템을 설계한 스캇 위검(Scot Whigham)의 설명에 따르면, “저희 시스템에 들어오는 요청에 대응하도록 확장이 가능하며 수요가 줄면 규모를 줄여 과잉 능력에 대해 지불하는 일을 막습니다.” 수요가 낮은 시기에 잉여 인력에 지급하는 대신 이 조직은 인력 자원을 재배치해 IT 과제 목록에 있는 다른 중요한 일을 수행하도록 합니다.
패스워드 재설정처럼 훈련 받은 업무에 대해서는 가상 상담사 시스템이 이제 들어오는 질문의 80%에서 85%를 처리할 수 있습니다. 가상 상담사가 질문에 답할 수 없을 때에도 사람에게 도움을 줄 수 있죠. 자신이 직접 질문에 답하건 헬프데스크 직원에게 전달하건 간에 가상 상담사 시스템은 직원의 기본 정보를 수집할 수 있습니다. 위검의 보고에 따르면 이 시스템을 이용한 호텔 직원의 만족도는 높은 수준을 유지하고 있습니다.
고객 서비스의 미래는 인간-머신 협업
이상의 모든 사례가 보여주듯이 AI 주도의 고객 서비스 혁신은 직원을 없애기 위한 활동이 아닙니다. 직원을 더 똑똑하게 만들죠. 기계가 반복되는 질문을 처리할 때 고객은 더 행복합니다. 서비스 직원이 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있을 때, 혹은 봇의 제안을 참조해 질문에 답하는 데 집중할 때 훨씬 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
지식 기반의 업무를 하는 사람은 언제나 컴퓨터와 정보의 도움을 받을 때 더 생산적이고 깊이 생각해 왔습니다. 고객 서비스도 예외는 아니죠. 이제 고객 서비스 직원은 기계적인 반복 업무는 기계에 맡기고 정말로 자신을 필요로하는 고객을 위해 공감하는 귀를 기울이고 현명하게 문제를 해결하는 데 집중할 수 있습니다.
저자 소개
P.V. 캐넌(P.V. Kannan)은 미국 캘리포니아주 산호세에 본사를 둔 AI 주도형 고객 경험 소프트웨어 및 서비스 업체 [24]7.ai의 공동 창업자 겸 회장입니다. 최신 저서는 의도의 시대: 인공지능을 이용한 탁월한 고객경험 제공(The Age of Intent: Using Artificial Intelligence to Deliver a Superior Customer Excellence) 입니다. 캐넌의 견해는 토마스 프리드먼의 세계는 평평하다(The World Is Flat)에 소개된 바 있습니다. 조시 버노프(Josh Bernoff (@jbernoff))는 군더더기 없는 글쓰기: 커리어 발전을 위해 뜻하는 바대로 말하기(Writing Without Bullshit: Boost Your Career by Sayinng What You Mean)를 비롯해 여섯 권의 경영전략 서적의 저자 혹은 공저자입니다.
