최근 컨택 센터(Contact Center)가 생성 AI를 중심으로 많은 관심을 받고 있다. 내년에는 생성 AI가 컨택 센터를 리메이크할 준비가 된 것으로 보인다.
AI시대를 맞아 고객 서비스에는 역할, 보고, 탑승 및 고객 기대를 포함해 많은 변화가 있을 것으로 예상되고 있다.
하지만 전문가들은 이 임박한 세대 AI 혁명이 실제로 고객 만족도(CSAT)를 향상시킬 것이라고 확신하지 못하고 있다.
생성 AI는 대규모 언어 모델(LLM)에 의해 구동되는 광범위한 인공지능 능력을 말한다. 그것들은 이전의 봇들보다 더 인간과 같은 대화 경험을 제공하지만, 이 기술은 봇 이상이다.
의심할 여지 없이 그것은 컨택 센터에 분명히 상당한 영향을 미칠 것이다. 예를 들어, 생성 AI는 새로운 에이전트에게 필요한 훈련 시간을 줄일 것이다.
하지만 전문가들은 기술과 결과를 혼동하면 안된다고 전했다. 생성 AI는 고객 만족도를 향상시킬 수 있지만 반드시 그렇지는 않을 수도 있다.
이는 단지 도구일 뿐이다. 먼저, 배치 방식에 대한 문제가 있고, 모든 컨택 센터가 수능 향상을 원하는 것은 아닌 현실이 있다. 하지만 사실이다.
그리고 모든 사람이 기술을 구현하면 생성 AI가 가져오는 이점이 테이블 스테이블이 되는 문제가 있다.
우리는 이전에 이 새로운 컨택 센터 사진을 본 적이 있다. 하지만 이는 오용되고 악용되는 사례가 더 많았다.
고객 만족도는 신기술로 향상되는 것이 아니라 그것을 달성하기 위해 신기술이 적절하게 구현되면 향상된다.
많은 연락처 센터들이 고객 만족도를 향상시키기를 별로 원하지 않는다는 불편한 사실도 존재한다.
서비스형 컨택 센터(CCaaS) 제공자들은 고객 만족의 중요성에 대해 이야기하는 것을 좋아하고, 그들은 모두 얼마나 훌륭한 고객 서비스가 관대한 투자 수익을 제공하는지에 대한 예시들을 가지고 있다.
그러나, 훌륭한 고객 서비스는 여전히 파악하기 어렵고, 일반적으로 말해서, 컨택 센터는 종종 훌륭한 고객 서비스와 동일시되지 않는다.
현재 통화량이 평소보다 많다고 믿는 사람은 아무도 없다. 아무도 그들의 통화량이 공급업체에 정말 중요하다고 믿지 않다.
웹사이트에서 더 빠른 서비스를 이용할 수도 있다는 사실을 아무도 상기할 필요가 없다.
편향적 관행, 제한된 디지털 기능, 중립화된 셀프 서비스의 오·남용은 소비자와 B2B 구매자들에게 현대 고객 서비스에 대한 거부감과 회의를 가르쳤다.
이런 일이 발생하는 데는 여러 가지 이유가 있다. 우선, 훌륭한 고객 서비스는 사실 생각보다 전달하기가 어렵다.
게다가, 많은 기업들이 이 서비스 없이도 성공할 수 있다. 아마도 그들은 경쟁자가 없을 수도 있고, 높은 전환 비용으로 보호받거나, 아니면 나쁜 리더십일 수도 있다.
그 원인이 무엇이든 간에, 우리 모두는 훌륭한 고객 서비스는 규칙이 아니라 예외라는 것을 알고 있다.
불편한 현실이지만, 대부분의 컨택 센터는 고객 만족을 최적화하도록 설계되지 않았다. 비용과 효율성을 중심으로 설계되었을 가능성이 더 높다.
간단한 예로는 채팅, 이메일 및 기타 앱과 같은 디지털 채널이 있다.
올해에도 디지털 채널을 사용함으로써 얻을 수 있는 이점과 역량은 여전히 거의 활용되지 않고 있다.
우리들 중 많은 사람들은 서비스를 얻기 위해 전화를 걸기보다 디지털 채널을 사용하는 것을 선호한다.
디지털 채널은 멀티태스커를 위한 비동기식 통신, 다큐멘터리 제작자를 위한 고유한 메모, 회의 참가자를 위한 침묵, 그리고 방송사를 위한 쉬운 사회적 증폭과 같은 고객 혜택을 제공한다.
그것은 훨씬 더 나아진다. 디지털 채널은 더 싸고 기업에게 더 접근하기 쉽다. 컨택 센터는 전화기와 같이 시도되고 검증된 기술을 선호하는 경향이 있다.
컨택 센터가 디지털 채널을 수용하는 데 수십 년이 걸리고 있으며, 생성 AI는 여전히 최첨단 단계에 있다.
생성 AI는 게임을 변화시키고 있지만, 그것이 컨택 센터가 새로운 기술에 관여하는 방법을 바꿀 것이라는 것을 의미하지는 않는다.
확실히 말하자면, 컨택 센터는 믿을 수 없는 신기술을 수용해 왔고, 거의 틀림없이 이전보다 더 적은 수의 인력으로도 더 많은 일을 할 수 있다.
컨택 센터는 수십 년 동안 지속적으로 개선돼 왔다. 기술 기반 라우팅, 인력 참여 관리, 음성 생체 인식, IVA 등과 같은 큰 히트작을 내며, 컨택센터에서 정말로 인상적인 기술들의 목록은 길다. 하지만 이는 개선된 고객 서비스와는 다르다.
전문가들은 생성 AI가 고객 서비스 비용을 변화시킬 것이라고 예상한다. 이 기술이 어디로 향하는지 추정하는 것은 어렵지 않다.
셀프 서비스에서 더 많은 콜을 성공적으로 처리하고 에이전트는 더 나은 지원과 코칭을 받을 수 있으며 관리자는 발생하는 상황을 더 쉽게 보고 변화를 구현할 수 있다. 고객 만족도를 반드시 개선하지 않고는 전달 비용이 절감될 것이다.
고객들은 예산 절감 대신 기업들이 그 절감액을 고객 만족도 개선에 사용할 것이라고 생각하고 싶어 한다.
그것은 좋을 것이지만 보통 그렇게 되지 않는다. 생성 AI는 기본 방정식을 바꾸지 않는다. 훌륭한 고객 서비스는 비싸고 고객 서비스와 비용의 적절한 균형을 찾는 것은 모든 기업에 달려 있다.
전문가들은 생성 AI 신기술을 구현하기 위한 대부분의 제안이 비용 절감을 포함할 것이라고 예상한다.
우리는 AI의 새롭고 폭발적인 장으로 향하고 있다. 우리는 또한 인원수와 함께 연구 개발이 축소되는 것을 보았다.
대부분의 경우 생성적인 AI 솔루션이 수능의 한계를 높이지 못할 것으로 우려된다.
대신 고객 만족도를 유지하는 목표로 비용을 줄이는 것이 정당화 될 것이라는 분석이다.