인공 지능을 사용한 고객 서비스 개선

학습 목표:

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

인공 지능(AI)의 가치와 인공 지능이 상담 센터에 가져올 수 있는 가치를 이해합니다.
서비스용 Einstein이 고객 서비스에 탁월한 확장성과 생산성을 제공하는 방법을 파악합니다.
세계적 수준의 고객 경험을 제공하는 데 AI가 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아봅니다.

인공 지능(AI)의 실제 사례

공상 과학 영화나 소셜 미디어에서 다룬 것처럼 AI가 세상을 정복하거나 고객 서비스 업무를 완전히 대신할 수는 없습니다. 하지만 많은 변화를 가져올 것임은 확실하며, 이 유닛에서 그러한 내용을 자세히 알아보겠습니다.

그렇다면 인공 지능이란 무엇일까요? 간단히 말하면 인공 지능은 기계가 인간처럼 생각하도록 프로그래밍할 수 있다는 개념을 가리킵니다. 인공 지능의 예는 주변에서도 쉽게 찾을 수 있습니다. Alexa를 사용하여 무언가를 주문하거나 Siri에게 레스토랑 추천을 요청해 본 적이 있다면 그 이점을 이해하실 것입니다. AI는 새로운 개념이 아니며 이론적 모델은 오래 전부터 있었지만, 대량의 데이터를 사용할 수 있게 되고 고성능 컴퓨팅의 비용이 낮아지면서 마침내 구현이 가능해졌습니다.

머신 러닝의 작동 방식

머신 러닝은 AI의 핵심 동인이라고 할 수 있습니다. 머신 러닝은 해결하려는 문제에 대한 코드를 작성하지 않고도 알고리즘을 사용하여 데이터에 대해 유의미한 정보를 제공하는 프로세스입니다. 다르게 말하면, 머신 러닝은 최소한의 프로그래밍으로 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하도록 하는 방법입니다. 코드를 작성하는 대신 기계에 데이터를 입력하면 기계가 해당 데이터를 기반으로 자체 논리 함수를 구축합니다. 다음은 AI의 가장 중요한 몇 가지 구성 요소에 대한 간략한 개요입니다.

자연어 이해(NLU): 사람과 기계 간의 커뮤니케이션을 처리하는 시스템을 가리킵니다.
자연어 처리(NLP): NLU와 다른 개념으로, 사람이 다른 사람들과 자연스럽게 이야기를 나눌 때 그 의미를 이해하는 기계의 능력을 설명합니다.
이름이 정의된 엔티티 인식(NER): 단어 시퀀스에 레이블을 지정하고 이름, 날짜, 시간과 같이 중요한 정보를 골라냅니다. NER은 컴퓨터가 빠르게 이해하고 반응할 수 있도록 문장을 여러 세그먼트로 분할하는 작업을 포함합니다.
딥러닝: 대규모 데이터베이스의 데이터 포인트 사이에서 인공 신경망이 개발되는 것을 말합니다. 인간의 두뇌가 여러 점을 연결하여 인사이트를 얻는 것처럼, 딥러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터를 확인하고 결론을 도출하며 성능을 향상시킵니다.

어디에나 사용되는 데이터

그렇다면 이 모든 머신 러닝 요소들은 실제로 어떻게 작동할까요? 모든 것은 훈련 데이터에서 시작됩니다. 훈련 데이터는 데이터 모델의 학습을 돕기 위해 데이터 모델에 제공하는 데이터 집합입니다. 모델에 더 많은 데이터를 제공할수록 더 정확하고 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.

머신 러닝 모델에 훈련 데이터를 제공할 때 해당 데이터는 일련의 특성으로 정의됩니다. 이러한 모든 속성을 이해하는 방법은 모델이 결정하게 됩니다. 그렇다면 모델은 최상의 모델을 구축하는 데 가장 중요한 속성을 어떻게 결정할까요? 알고리즘은 다양한 모델 기능의 가중치를 파악하여 방정식으로 결합하면 특정 문제를 해결할 수 있는 최적의 특성 집합을 결정합니다.

머신 러닝이 제대로 작동하려면 데이터가 필요하므로 데이터 상태가 매우 중요합니다. 잘 정제 및 정리된 데이터를 보유하고 있다면 훨씬 더 원활하게 AI를 배포할 수 있을 것입니다. 반면에 불완전한 고객 레코드나 중복 계정이 있는 등 조직이 이전에 데이터 상태를 제대로 유지 관리하지 않은 경우 앞으로의 작업이 더 힘들어질 수 있습니다. 데이터를 AI 훈련에 사용하기 전에 정제하려면 여러분과 조직에서 수동 작업을 수행할 필요가 있지만, 그 대신 훨씬 더 정확한 AI 배포라는 보상을 얻을 수 있습니다.

Einstein으로 더 스마트해진 고객 서비스

상담 센터에서 고객의 문제를 신속하게 해결하는 동시에 큰 그림을 파악하는 것은 어려운 일이며, 특히 수백 개의 데이터 포인트가 있는 계정 기록을 확인해야 할 때는 더욱 그렇습니다. 따라서 Salesforce는 모든 업계의 모든 고객이 규모에 관계 없이 손쉽게 AI를 배포하고 상담 센터에서 사용할 수 있도록 제품에 Einstein을 포함하였습니다. 이를 통해 여러분과 에이전트에게 고객 만족도를 높이는 데 필요한 예측 인텔리전스를 제공합니다.

사례 편향을 높이고 처리 시간을 단축하세요. Einstein Bots는 일상적인 고객 요청을 해결하고, 실제 인력이 필요한 문제인 경우 에이전트에게 원활하게 고객을 인계할 수 있습니다.
에이전트 생산성을 향상하세요. Einstein Agent는 상황에 맞는 적절한 제안을 에이전트에게 제공하여 에이전트가 가장 중요한 고객 지원에 집중할 수 있도록 도와 줍니다.
신속하게 배포하고 가치 실현 시간을 단축하세요. 서비스용 Einstein은 Salesforce 및 기존 서비스 채널과 사전 통합되어 있으며, 즉시 사용 가능한 직관적인 사용자 인터페이스가 함께 제공됩니다.

Einstein은 혁신적인 고객 서비스 경험을 제공할 수 있도록 지원하며, 기존 Service Cloud 배포본에 포함되어 있습니다. AI와 머신 러닝을 실시간으로 사용하면 다음과 같은 기능을 통해 상담 센터의 모든 직원이 더 스마트하고 효율적으로 일할 수 있습니다.

Einstein Bots: 주요 고객 문제를 자동으로 해결하고, 적합한 고객 정보를 수집하며, 고객을 에이전트에게 원활하게 인계해 주므로 상담 센터의 사례 편향이 증가하고 에이전트의 처리 시간이 단축됩니다.
Einstein Agent: 상담 센터 전반에서 에이전트의 생산성을 높여 줍니다. 또한 지능형 사례 라우팅, 자동 분류, 사례 필드 예측을 통해 문제 해결 속도를 크게 높이고 효율성을 개선합니다.
Einstein Discovery: 관리자가 예측 서비스 KPI를 통해 조치를 취할 수 있도록 도와 줍니다. 이탈률이나 CSAT와 같이 KPI에 영향을 미치는 요인을 실시간으로 분석하고 권장 사항과 설명을 제공하므로, 관리자는 비즈니스를 위한 보다 전략적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
Einstein Vision for Field Service: 이미지 분류를 자동화하여 현장에서 문제를 더 빠르게 해결합니다. Einstein Vision은 피사체의 사진을 찍는 것만으로 부품을 즉시 식별할 수 있어 기술자의 정확성을 강화하고 최초 수리율을 높일 수 있습니다.
Einstein Language: 개발자가 딥러닝을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 개발자는 사전 훈련된 모델을 사용하여 텍스트를 긍정, 중립, 부정으로 분류한 다음 텍스트 본문에 깔려 있는 의도를 분류할 수 있습니다. 이 모두를 종합하면 모든 앱의 비정형 데이터에서 언어를 처리할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

모두에게 도움이 되는 AI

훌륭한 고객 경험은 훌륭한 에이전트 경험에서 시작되며, 그렇기 때문에 모든 에이전트가 AI를 손쉽게 사용할 수 있도록 해야 합니다. 이를 통해 AI는 단순 작업을 자동화하여 에이전트가 고객의 문제를 해결하는 데 더 집중할 수 있도록 지원합니다. 에이전트는 수많은 간단한 문의를 처리하는 데 시간을 소비하는 대신 실제 인력이 더 많이 필요한 복잡한 문제를 처리하는 데 시간을 할애할 수 있으며, 결과적으로 비즈니스에 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.

인공 지능은 에이전트뿐만 아니라 서비스 관리자에게도 도움이 됩니다. 관리자는 AI를 통해 상담 센터 전반의 효율성을 높이고 에이전트의 업무 부담을 줄일 수 있습니다. 봇이 일상적인 요청을 처리할 수 있게 되면 에이전트들이 중요한 업무에 더 많은 시간을 할애하여 생산성을 높일 수 있습니다. 또한 관리자는 예측 서비스 KPI를 통해 상담 센터와 팀의 상태에 대한 인사이트를 그 어느 때보다 원활하게 확보할 수 있습니다.

CRM과 연결된 AI가 서비스 중 고객의 취향, 관심사, 맥락을 고려하여 경험을 개인화할 수 있으므로 고객에게도 도움이 됩니다. 고객은 원하는 시간에 원하는 기기에서 필요한 도움을 더 빠르게 받을 수 있으며, 한층 더 향상된 사례 해결 능력으로 정확한 답변을 신속하게 받을 수 있습니다.

AI를 통한 비즈니스 성장

AI를 통해 에이전트와 관리자가 생산성을 높이고 상담 센터의 효율성을 증대하며 고객에게 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있는 방법을 앞에서 알아보았습니다. 서비스 운영을 지원하는 것과 마찬가지로, AI는 영업 및 마케팅 활동 전반의 효율성을 높여 고객과 직원의 경험과 만족도를 향상시키는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 영업 팀은 지능적으로 우선순위가 지정된 리드와 기회, 탁월한 예측, 풍부한 파이프라인 분석의 이점을 누릴 수 있으며, 마케팅 팀은 잠재 고객을 더 깊이 이해하고 선호도와 의도에 따라 각 고객에게 맞춤화된 메시지를 전달할 수 있습니다. Einstein을 사용하면 모든 역할, 기능 및 업계의 모든 비즈니스 사용자가 자신이 근무하는 곳에서 Salesforce를 통해 바로 AI 기능을 활용할 수 있습니다.

AI를 활용하면 에이전트의 역량을 강화하고, 상담 센터의 생산성을 높이고, 관리자의 효율성을 높이고, 모바일 작업자의 속도와 정확성을 향상시키고, 지원 운영에 새로운 차원의 확장성을 도입할 수 있습니다. 이 모든 것이 Salesforce Platform에 구축된 서비스용 Einstein을 통해 가능합니다.