챗봇이 고객 지원 팀의 역량을 강화하는 방법

챗봇은 고객 지원의 틀을 바꾸고 있습니다.

챗봇은 새로운 개념이 아닙니다. 대화형 봇의 개념은 인터넷 자체의 개념보다 오래되었습니다. 최초의 대화 봇은 1960년대에 개념화되었습니다. 그러나 챗봇의 진정한 잠재력은 최근의 발견입니다. 클라우드 컴퓨팅과 머신 러닝이 표준이 되면서 챗봇은 지난 10년 동안 지속적으로 성장해 왔습니다.

고객 지원은 챗봇이 큰 성공을 거둔 분야 중 하나입니다. 거의 모든 비즈니스가 지원 프로세스에 챗봇을 천천히 그리고 꾸준히 채택하고 있습니다. 이것은 몇 가지 흥미로운 질문을 낳습니다. 그리고 우리는 그 질문에 답하기 위해 왔습니다!

챗봇이 고객 지원 프로세스를 인수한 방법

비즈니스의 성공을 위해서는 대응적인 고객 지원이 필요합니다. 전 세계의 많은 기업은 크고 작은 고객 지원을 간과하는 경우가 많습니다. 기업이 지원 인력이 부족하거나 고객 지원을 아예 소홀히 하는 것은 드문 일이 아닙니다. 기업이 계속해서 고객 지원을 뒷전으로 미루는 간단한 이유는 고객 지원에는 리소스와 인력에 대한 막대한 투자가 필요하기 때문입니다.

여기에서 챗봇이 등장합니다. 챗봇이 가질 수 있는 많은 용도 중에서 고객 지원 및 서비스에 대한 응용 프로그램은 큰 성공을 거두었습니다. 현대에는 Fortune 500대 기업에서 지역 식료품점에 이르기까지 모든 사람이 자신의 챗봇을 쉽게 만들고 배포할 수 있습니다.

고객 지원 팀을 위한 챗봇의 이점

챗봇으로의 전환은 다른 모든 형태의 고객 지원에 비해 많은 이점이 있기 때문입니다. 다음은 챗봇이 비즈니스에 제공하는 이점 목록입니다.

고객 만족도 향상

챗봇은 완전히 자동화되고 고객 중심적입니다. 그들은 가능한 한 빨리 고객의 질문에 대답하도록 프로그래밍되어 있습니다. 그 외에도 챗봇은 각 고객을 동일한 효율성으로 처리합니다. 귀하의 비즈니스에 대한 소비자 의견을 형성하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 챗봇은 고객 만족도를 높이는 데 도움이 될 수 있는 고객 지원의 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한 챗봇을 프로그래밍하여 여러 언어로 고객과 대화하여 비즈니스에서 더 많은 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다.

유효성

챗봇은 연중무휴 24시간 작동하도록 배포할 수 있습니다. 고객 지원을 위해 고용된 사람들과 달리 챗봇은 지칠 줄 모르고 일할 수 있고 고객이 원할 때 언제든지 사용할 수 있습니다. 일단 배포된 챗봇은 최소한의 유지 관리가 필요하며 필요할 때마다 온라인 상태가 될 수 있습니다.

리드 및/또는 고객 유치

챗봇은 기존 고객 지원보다 더 유용합니다. 또한 영업 팀의 리드를 가져오는 데 사용할 수도 있습니다. 챗봇은 잠재 고객을 고객으로 전환하는 소비자 대면 판매 봇에 맞게 조정할 수 있습니다. 예를 들어 주문형 배달 앱은 주문을 받고 결제를 처리하기 위해 통합 챗봇을 사용하는 경우가 많습니다.

비용 효율성

챗봇은 비용 효율적입니다. 다른 형태의 고객 지원과 달리 챗봇은 더 적은 리소스를 소비하고 장기적으로 더 저렴합니다. 상근 지원 팀은 비즈니스 금고에 상당한 비용이 소요될 수 있습니다. 챗봇은 사무실 공간, 워크 스테이션 또는 월 급여가 필요하지 않습니다. 챗봇은 비즈니스에 대한 일회성 투자입니다. 사소한 조정을 제외하고 챗봇은 전체 수명 주기 동안 자체 서비스를 제공합니다.

'와우' 요인

인공 지능과 머신 러닝이 트렌드 기술입니다. 챗봇은 둘 다 사용할 수 있습니다. 고객은 챗봇과 상호 작용하는 것을 즐깁니다. 챗봇의 참여율은 꾸준히 증가하고 있습니다. 2019년에는 소매 고객의 거의 40%가 챗봇에 참여했습니다. 챗봇은 귀하의 브랜드를 미래의 '선구자'로 포지셔닝하는 데 도움이 될 수 있습니다. 챗봇은 좋은 브랜드 이미지를 만드는 데 도움이 됩니다.

고객 지원 팀을 위한 챗봇의 단점

챗봇은 기술로서 완벽하지 않습니다. 그들은 특정 단점과 단점이 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다.

인간의 손길이 부족하다

말 그대로 챗봇은 자동화된 기계입니다. 일부 고객은 제품이나 서비스에 대한 문제에 대해 실제 사람을 대하는 것이 더 낫다고 생각합니다. 이러한 사용자에게는 챗봇이 불편할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)가 챗봇을 인간화하는 데 어느 정도 도움이 되었지만, 아직 유동적인 언어와는 거리가 멉니다. 업계 최고의 AI 챗봇이라도 여전히 완전히 자연스러운 대화를 이어갈 수는 없습니다.

만들기 어려움

사용 사례가 복잡할수록 비즈니스를 위한 챗봇을 만들기가 더 어려워집니다. 머신 러닝 챗봇을 만드는 것이 훨씬 더 어렵다는 사실 때문에 상황은 더욱 악화됩니다. 챗봇을 만들기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요합니다. 챗봇은 일반적으로 서버 공간도 많이 차지합니다.

고맙게도 고객 지원을 위해 챗봇을 사용하는 대부분의 비즈니스에는 쉽게 만들 수 있는 더 간단한 패턴 기반 챗봇이 필요합니다. 그러나 기술이 발전함에 따라 챗봇을 만들고 배포하기가 점차 쉬워질 것입니다. 이미 진행 중이며 일부 브랜드에서는 사용자가 코딩 없이 패턴 챗봇을 만들 수 있습니다.

지속적인 유지 관리 필요

사용자 쿼리 및 고객 문제는 비즈니스가 성장함에 따라 증가할 것입니다. 챗봇은 최신 상태여야 하며 고객이 가질 수 있는 모든 의심에 대해 즉시 정보를 제공할 수 있어야 합니다. 즉, 챗봇을 지속적으로 유지 관리, 업데이트 및 조정해야 합니다.

고객 지원 챗봇은 어디에 배포됩니까?

챗봇은 다용도 도구이며 여러 사용 사례가 있습니다. 챗봇은 동시에 여러 장소에 배포할 수 있습니다. 다음은 기업에서 고객 지원 챗봇을 배포하는 위치 목록입니다.

웹사이트 홈페이지

챗봇이 있는 많은 기업은 웹사이트 홈페이지에 챗봇을 배포합니다. 웹사이트의 홈 페이지에 챗봇을 배포하는 것은 쉽습니다. 방문자는 질문을 하고 즉시 궁금증을 해소할 수 있습니다. 홈페이지 챗봇은 잠재 고객에게 브랜드, 제품 및 서비스를 소개하는 데 사용할 수 있으므로 지원 챗봇의 훌륭한 응용 프로그램입니다.

방문 페이지

기업은 여러 웹사이트 페이지에 여러 챗봇을 배포할 수 있습니다. 중요한 랜딩 페이지의 챗봇은 고객을 지원하여 비즈니스 리드를 유도할 수 있습니다. 방문자가 귀하의 제품/서비스를 이해하도록 돕거나 정보를 요청한 다음 방문자를 판매 대리점에 연결할 수 있습니다.

도움말 센터 페이지

일부 제품에는 검색하기 힘든 악몽이 될 수 있는 광범위한 사용자 가이드가 있습니다. 특정 정보를 요청하거나 특정 사용자 매뉴얼 페이지로 연결되는 링크를 요청하는 챗봇이 있으면 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

소프트웨어 애플리케이션

지원 챗봇을 다운로드 가능한 소프트웨어에 배포하여 소프트웨어 내에서 고객에게 즉각적인 지원을 제공할 수 있습니다.

모바일 앱

챗봇은 간단한 코드를 통해 모바일 앱에 배포할 수 있습니다. 고객은 모바일 앱 내에서 바로 질문하고 답변을 얻을 수 있습니다. 대부분의 모바일 앱 챗봇은 문제가 너무 복잡한 경우 사용자를 실제 에이전트에 연결할 수 있습니다.

가상 비서

가상 비서는 종종 사용 사례에 따라 채팅 기반 인터페이스를 가지고 있습니다. 예를 들어 Google 어시스턴트는 음성 및 텍스트 기반 입력을 모두 사용하여 사용자 쿼리에 응답합니다. 대부분의 가상 비서는 챗봇과 동일한 개발 주기를 따르고 NLP와 머신 러닝을 사용하여 스스로를 개선합니다.

소셜 미디어 페이지

기업용 소셜 미디어 페이지에는 때때로 기능적인 챗봇이 첨부되어 있습니다. 이 방식은 Facebook Messenger 및 WhatsApp에서 특히 인기가 있으며 많은 대기업에서 소셜 미디어 계정에 비즈니스 챗봇을 추가하고 있습니다.

패턴 기반 챗봇과 머신 러닝 챗봇

챗봇은 다양한 방식으로 분류될 수 있습니다. 챗봇을 분류하는 가장 간단한 방법은 챗봇을 만드는 데 사용된 기술을 기준으로 나누는 것입니다. 기업이 지원 프로세스를 위해 만들 수 있는 챗봇에는 세 가지 유형이 있습니다.

패턴 기반 챗봇

패턴 기반 챗봇은 만들 수 있는 가장 간단한 챗봇입니다. 이러한 챗봇은 비즈니스를 위해 만들 수 있는 가장 간단한 유형의 챗봇입니다. 패턴 기반 챗봇에는 미리 구성된 봇 흐름이 있습니다.

대부분의 고객 지원 챗봇은 만들고 배포하기 쉽기 때문에 패턴 기반입니다. 패턴 기반 챗봇은 사용자에게 어떤 도움이 필요한지 사전에 묻고 사용자를 관련 랜딩 페이지 또는 도움말 문서로 안내합니다. 패턴 기반 챗봇의 가장 큰 단점은 유연성이 부족하고 사용성이 제한적이라는 것입니다.

머신러닝 챗봇

기계 학습 챗봇은 기계 학습과 NLP를 사용하여 사용자에게 더 나은 챗봇 경험을 제공하는 챗봇입니다. 머신 러닝 챗봇은 의료 기관에서 사용자에게 다양한 건강 문제를 교육하기 위해 만든 의료 지원 챗봇에서 인기가 있습니다. 머신 러닝 챗봇은 일반적으로 사용 사례가 더 복잡한 비즈니스를 위해 만들어집니다.

패턴 기반 챗봇보다 낫고 데이터베이스에 새로운 정보를 배우고 저장하면서 시간이 지남에 따라 개선됩니다. NLP의 도움으로 머신 러닝 챗봇은 특정 키워드를 인식하고 사용자가 필요한 도움을 받도록 훈련할 수 있습니다. 기계 학습 챗봇은 만들고 유지 관리하기가 더 어렵습니다. 상당한 비즈니스 투자가 필요하지만 알고리즘을 자동으로 개선하고 사용할수록 더 좋아지기 때문에 장기적으로 매우 좋습니다.

하이브리드 AI 챗봇

하이브리드 AI 챗봇은 머신 러닝과 패턴 기반 챗봇의 장점을 결합하여 사용자 입력을 기반으로 기능을 수행할 수 있는 상황별 챗봇을 만듭니다. 하이브리드 AI 챗봇은 여전히 ​​새로운 개념입니다. Cortana, Siri 및 Alexa와 같은 가상 비서는 하이브리드 AI 챗봇의 예입니다.

하이브리드 AI 챗봇을 만드는 데 가장 많은 투자가 필요합니다. 하이브리드 AI 봇을 만들고 유지하려면 많은 시간, 돈, 리소스가 필요합니다. 이러한 챗봇은 필요할 때 기계 학습을 통합할 수 있을 만큼 충분히 유연한 패턴 기반 알고리즘을 사용합니다. 이러한 챗봇은 사용자의 컨텍스트를 이해하도록 프로그래밍되어 있으므로 컨텍스트 챗봇이라고도 합니다.

고객 지원 챗봇에 NLP가 필요한 이유

비즈니스를 위한 머신 러닝 지원 챗봇을 만들려면 NLP가 필요합니다. NLP는 언어학, 인공 지능 및 컴퓨터 과학의 조합입니다. NLP의 목적은 컴퓨터와 인간 간의 상호 작용을 개선하고 자연화하는 것입니다.

NLP의 주요 목표는 사용 가능한 방식으로 인간 언어를 읽고, 해독하고, 이해하고, 이해하는 것입니다. NLP를 사용하는 챗봇은 사용자로부터 입력을 받아 데이터베이스를 분석하여 입력의 어조, 컨텍스트 및 의미를 이해하고 유사하게 적절한 출력을 사용자에게 다시 제공합니다.

NLP는 일반적으로 기계 학습과 결합하여 인간과 자연스럽게 대화할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 만듭니다.

챗봇의 NLP는 의사 소통을 개선하고 챗봇이 더 자연스럽게 느껴지도록 하는 데 사용됩니다. 챗봇을 사용하는 사용자는 간단한 답변으로 해결되지 않을 수도 있는 챗봇 질문을 할 가능성이 높습니다. NLP는 이러한 인스턴스에 대해 챗봇을 '훈련'하고 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

지원 챗봇에 NLP가 필요하십니까?

간단한 대답은 의존적입니다. 챗봇에서 NLP의 관련성은 구축 방법, NLP의 목적 달성, 광범위하게 사용할 고객 기반 여부에 따라 달라집니다. 예를 들어, 사용자 가이드를 위해 챗봇에 NLP를 추가하는 것은 과잉입니다. 헬프 센터를 개선할 수 있지만 그런 종류의 기능은 필요하지 않습니다. 그러나 고객이 여행 패키지를 예약하는 데 도움이 되는 NLP 챗봇은 매우 유용할 수 있으며 NLP 및 기계 학습 기술에 대한 투자 가치가 있습니다.

처음부터 챗봇을 구축하는 경우 의도를 고려하십시오. 챗봇이 버튼 옵션으로 가득 차게 될까요? 아니면 사용자와 적극적으로 상호 작용할 것입니까? 당신의 챗봇에는 인간의 성격이 있습니까? 챗봇이 사용자에게 원시 입력을 요청합니까? 버튼 기반 챗봇이라면 패턴 기반 봇을 고수하는 것이 좋습니다.

지원 챗봇을 만들기 전에 초기 투자가 상당히 클 수 있음을 염두에 두십시오. 챗봇은 해당 투자에 대한 충분한 수익을 제공할 수 있어야 합니다. 하이브리드 AI 봇은 완전한 가상 비서를 만들고 싶을 때 사용합니다. 하이브리드 AI 봇은 Google, Microsoft 등과 같은 대규모 조직에서만 만들고 구현하는 업계에서 여전히 매우 새롭습니다. 현재로서는 하이브리드 AI 챗봇이 조직에 절대 무리가 될 것입니다. 그것을 피하십시오.

4가지 실제 챗봇 사례 연구

다양한 조직에서 이미 지원 프로세스에 다양한 챗봇을 사용하기 시작했습니다. 이를 염두에 두고 챗봇을 효율적으로 사용하는 다양한 산업 분야의 사례 연구를 소개합니다.

암트랙

Amtrak은 역사상 가장 성공적인 지원 챗봇 중 하나를 보유하고 있습니다. Julie라는 챗봇은 고객이 여행하고 싶은 장소와 시간을 명시하여 철도 여행 티켓을 예약할 수 있도록 합니다. 챗봇은 자동으로 고객 양식을 작성하고 예약 프로세스 전반에 걸쳐 고객 안내를 제공합니다. 예약 외에도 Julie는 고객이 방문하는 장소에 대한 정보를 제공하고, 호텔을 추천하고, 고객이 가질 수 있는 간단한 의심을 명확히 할 수 있습니다.

Julie는 배포한 지 1년 만에 5백만 명이 넘는 고객의 철도 예약을 도왔고 고객 지원도 제공했습니다. Julie는 Amtrak이 배포 이후 백만 달러 이상의 고객 지원 비용을 절약할 수 있도록 도왔습니다.

메리어트

메리어트는 2016년에 첫 번째 챗봇을 출시했습니다. Facebook Messenger를 통해 배포된 챗봇은 원래 고객이 메리어트와 스타우드 보상 카드를 결합하고 사용하는 방법을 의미했습니다. 챗봇의 원래 목표는 고객에게 마찰 없는 경험을 제공하는 것이었습니다.

그러나 원래 봇의 전례 없는 성공으로 인해 Marriott는 이를 더욱 발전시켰습니다. 현재 봇은 보상 카드를 사용하고, 객실을 예약하고, 메리어트 리조트가 있는 여행지에 대해 알아보고, 전 세계의 다양한 메리어트 리조트에서 일자리를 찾는 데 사용할 수 있습니다.

버드 라이트

고객 지원 챗봇에 대한 Bud Light의 접근 방식은 나름대로 독특했습니다. 챗봇은 더 이상 온라인 상태가 아니지만 고객이 집으로 맥주를 배달할 수 있도록 Facebook에서 출시된 실험적인 챗봇이었습니다. 2017 NFL 시즌에 출시되었으며 경기 당일 '작동'했습니다.

봇의 목표는 경기가 있는 날 1시간 이내에 고객에게 맥주를 배달하는 것이었습니다. 봇은 경기가 있기 몇 시간 전에 사용자에게 미리 알림을 보낼 수 있었습니다. 봇은 성공적이었고 참여율은 거의 75%였습니다.

자이언트

GYANT는 병원 및 의료 기관에 의료 챗봇/가상 비서를 제공합니다. 기본적인 자이언트 봇은 환자들과 의사소통을 하고, 그들이 겪고 있는 증상에 대해 질문하고, 가장 가까운 의사에게 세부사항을 보내 진단하고 환자에게 처방전을 다시 보낼 수 있습니다. GYANT 봇은 또한 다국어를 구사하며 영어, 스페인어, 포르투갈어 및 독일어로 환자와 의사 소통할 수 있습니다.

결론

챗봇은 시간이 지남에 따라 더욱 중요해지고 있습니다. 업계는 매년 약 26%의 일관된 성장을 경험하고 있습니다. 더 많은 기업이 비즈니스 프로세스에 챗봇을 채택함에 따라 챗봇은 시간이 지날수록 더 좋아질 것입니다. 이것은 또한 챗봇이 시간이 지남에 따라 보다 창의적으로 사용되며 보다 새롭고 흥미로운 챗봇 응용 프로그램을 찾을 수 있음을 의미합니다.

바로 지금, 챗봇은 고객 지원 및 서비스 산업을 지배하기 위해 나아가고 있습니다. 향후 10년 이내에 챗봇은 주요 조직의 주요 고객 지원 형태가 될 것입니다. 기업이 자신의 비즈니스를 위한 고객 지원 챗봇을 만들 때입니다. 더 많은 기업이 챗봇을 채택하기 시작하면 현재보다 더 쉽게 만들고 더 저렴해질 것입니다.