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셀프 서비스 도구의 발전으로 ‘간단한’ 질문 대부분이 상담사에게 전달되지 않게 되었습니다. 대신 고객 서비스 팀은 전화, 문자, 이메일, 기타 채널을 통해 직접 지원을 요청하는 고객의 더 복잡하고 개인화된 질문에 답해야 합니다. 상담사 입장에서는 그 어느 때보다 큰 부담이 되고 있습니다.
신입 상담사는 고객에게 제공하는 답변을 사내 지식 기반에서 찾고 있으며 이에 대한 의존도가 높습니다. 베테랑 상담사 또한 지식 문서의 도움이 필요할 때가 많습니다. 이때 수동 검색 옵션을 사용하면 상담사가 의도하는 정보를 비교적 정확하고 만족스럽게 찾을 수 있지만 시간이 많이 소요됩니다.
이제 이러한 상황은 과거의 일이 되었습니다. Genesys Cloud™ 플랫폼의 일부인 ‘Genesys Cloud 상담사 코파일럿’은 가장 진보된 상담사 지원 기술을 통해 AI 기반 경험 오케스트레이션을 지원합니다.
Genesys Cloud 상담사 코파일럿은 상담사가 고객 인터랙션을 처음부터 끝까지 원활하게 진행할 수 있도록 지원합니다. 컨택센터에서 Genesys Cloud 상담사 코파일럿은 상담사가 검색하지 않아도 대화 내용을 기반으로 정보를 표시합니다. 또한 고객과의 인터랙션을 자동으로 기록하여 상담사가 검토할 수 있게 제공하므로, 통화 후속 작업에 걸리는 시간도 크게 줄일 수 있습니다.
생성형, 대화형, 예측형 AI를 사용하는 상담사 코파일럿은 모든 채널에서 고객과 인터랙션하는 동안은 물론 그 이후에도 다음과 같은 방법으로 상담사를 지원합니다.
Genesys Cloud 상담사 코파일럿을 사용하면 숙련도에 관계없이 모든 상담사는 더 이상 지식 정보를 검색하지 않아도 됩니다. 지식 정보가 필요할 때 작업 영역에 자동으로 제시됩니다.
상담사는 고객의 의도를 이해하고 고객을 지원하는 데 도움이 되는 지식을 파악해야 합니다. 검색어를 직접 입력하고 관련성이 있는 문서를 정확하게 찾아야 합니다. 게다가 이러한 일을 고객과 대화 또는 채팅을 하면서, 혹은 고객이 기다려줄 것을 요청하고 진행해야 합니다.
Genesys Cloud 상담사 코파일럿이 고객과 상담사의 대화 맥락에 따라 관련 지식 정보가 지속적으로 업데이트합니다. 따라서 상담사는 Genesys Cloud 상담사 코파일럿 패널을 참조하며 고객과 대화 또는 채팅을 주고받습니다.
때로는 많은 분량의 지식 문서가 제공되기도 합니다. Genesys Cloud 상담사 코파일럿은 수많은 분량의 문서에서 상담사와 관련이 있는 구절을 파악하고 해당 섹션을 강조 표시합니다. 시간 절약은 당연하며 무엇보다 원본 문서가 그대로 유지되어 정확성이 보장됩니다.
고객과의 인터랙션은 고객의 니즈와 특성에 따라 다르게 이루어집니다. 반면, 상담사가 사용하는 플레이북과 스크립트는 획일적입니다. Genesys Cloud 상담사 코파일럿은 고객이 말한 내용을 바탕으로 고객의 의도를 파악하고 양식, 스크립트, 고객에게 읽어줄 고지 사항, 주문 상태 확인 도구 등 상담사에게 필요한 모든 것을 자동으로 제시하여 고객이 원하는 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다.
상담사는 자신의 전문 지식을 바탕으로 적절한 양식을 찾거나 질문을 합니다. 하지만 상담사마다 지식과 경험, 스킬이 다릅니다. 이로 인해 최초 문의 해결률이 낮아질 수 있으며, 대기 시간이 길어지고, 일관성 없는 경험을 제공하는 등 여러 문제를 야기할 수 있습니다. 또한 상담사가 고객의 요청을 해결하는 데 필요한 자료를 찾는 데 시간을 할애해야 합니다.
상담사가 고객과 대화하는 동안 Genesys Cloud 상담사 코파일럿은 상담사의 작업 영역에서 바로 스크립트 프롬프트와 양식을 제공합니다.
Genesys Cloud 상담사 코파일럿을 사용하여 업무를 수행하는 상담사는 AI 기능을 사용하지 못하는 상담사보다 일상적이고 반복적인 작업을 더 빨리 완수할 수 있습니다. 시간이 절약된 만큼 상담사는 고객에 공감하는 보다 개인화된 서비스를 제공하는 데 더 많은 노력을 쏟을 수 있습니다.
고객과의 인터랙션 중에 일어나는 모든 일을 빠짐없이 기록하기는 쉽지 않습니다. 대부분의 상담사는 주요 내용만 적는 방식으로 ‘통화 후’ 메모를 작성합니다. ‘사후’ 인터랙션 작업이라고 해도 고객과 인터랙션하는 중에 메모를 작성해야 하기 때문에 상담사는 많은 주의를 기울여야 합니다.
상담사는 고객과 대화를 나누는 동안 메모를 하는 등 동시에 여러 작업을 합니다. 고객은 상담사가 “음, 아, 네.”와 같은 주의가 산만하고 정신없어 보이는 추임새를 사용할 때 상담사의 상태를 알아차릴 수 있습니다. 상담사는 인터랙션이 끝나면 다음 고객을 응대할 수 있도록 최대한 빨리 메모를 작성해야 하는데 이때 대화 중에 작성한 메모를 참고하는 경우가 많습니다. 이렇게 하면 특히 통화가 길어지는 경우에는 중요한 세부 정보를 빠트릴 확률이 높습니다.
상담사는 모든 고객과의 인터랙션 내내 코파일럿이 상황을 파악하고 있다는 사실을 아는 상태로 대화를 나누게 됩니다. 따라서 메모를 작성하지 않아도 되며 그만큼 대화에 집중할 수 있습니다. 인터랙션을 마친 상담사는 자동으로 표시되는 메모를 읽고, 필요한 경우 편집하고, 저장합니다.
Genesys Cloud 상담사 코파일럿은 생성형 AI를 사용하여 음성 및 디지털 채널의 인터랙션을 요약합니다. 이 기술을 사용하는 상담사는 직접 메모를 작성할 필요가 없습니다. 코파일럿이 작성한 내용을 검토하고, 원하는 경우 편집한 후 기록 시스템에 저장하기만 하면 됩니다.
‘시간 절약’은 자동 요약의 여러 장점 중 하나일 뿐입니다. 또 다른 장점은’ 메모 품질 개선’입니다. 상담사가 목표에 맞춰 성과 지표를 유지해야 한다는 압박감을 느끼면 글자를 잘못 입력하거나 주요 세부 정보를 빠트릴 수 있습니다. 의도적으로 이해하기 어려운 메모를 작성할 때도 있습니다. 고객이 회사와 두 번째 또는 세 번째로 연락하거나 인터랙션이 이관되거나 에스컬레이션되는 경우, 해당 인터랙션을 처리하는 상담사는 메모를 활용하여 고객과 해당 사례의 진행 상황을 파악합니다. 그런데 메모에 오류가 가득하다면 전혀 도움이 되지 않습니다. AI는 일관성 있게 메모를 작성합니다. 상담사는 이 메모를 검토하며 필요에 따라 편집할 수 있어 전반적인 품질이 향상됩니다. 자동 요약과 AI 생성 메모는 분석용 데이터로서의 품질도 보장합니다. AI는 결코 맞춤법에 오류가 없으며, 사용자의 훈련에 따라 일관되게 철자를 쓰거나 약어와 숫자를 사용합니다. 따라서 사람이 작성한 요약보다 훨씬 깔끔하고 분석에 사용하기 쉽습니다.
모든 컨택센터 관리자에게 중요한 데이터 포인트는 ‘종료 코드’입니다. 하지만 사실 종료 코드를 선택하는 작업은 모든 상담사에게 번거로운 일입니다. Genesys Cloud 상담사 코파일럿은 고객 인터랙션이 끝날 때마다 상담사가 선택할 수 있는 우선순위가 지정된 짧은 종료 코드 권장 목록을 만듭니다. 이를 통해 상담사가 종료 코드를 검색하고 선택하는 데 걸리는 시간이 줄어들고, 코드의 일관성과 데이터 품질이 향상됩니다.
상담사는 인터랙션을 마치고 메모를 작성한 다음 스크롤을 끊임없이 내려 올바른 종료 코드를 선택합니다. 적용할 수 있는 코드가 두 개 이상인 경우가 많으므로, 주관적인 판단에 따라 코드를 선택합니다. 이 모든 작업은 통합되지 않은 상태에서 이루어집니다.
상담사는 인터랙션을 마치고 클릭 한 번으로 제안된 종료 코드를 선택합니다.
정확한 데이터를 비즈니스 의사 결정에 사용할 수 있도록 모든 상담사가 일관성 있게 종료 코드를 선택하도록 교육합니다. 데이터를 보면, 많은 상담사가 더 나은 옵션이 없다는 이유로 기본 종료 코드를 선택하곤 합니다.
종료 코드가 일관되게 적용되므로 데이터를 더욱 신뢰할 수 있으며, 분석 및 계획에도 도움이 됩니다.
종료 코드 제안은 상담사와 AI가 협력하여 더 나은 결과를 낳는 완벽한 예입니다. AI가 종료 코드 선택의 첫 번째 단계인 수십 개의 옵션 목록을 두세 개로 압축하는 작업을 수행하면 직원들은 본인에게 더 적합한 가치 높은 작업에 집중할 수 있습니다.
베테랑 상담사는 제안되는 종료 코드 사용을 선호합니다. 통화 후 작업에 쏟는 시간과 노력을 줄일 수 있기 때문입니다. 초보 상담사는 업무를 보조하는 코파일럿의 도움을 받기 때문에 종료 코드에 대한 교육에 많은 시간을 쏟지 않아도 됩니다.
Genesys Cloud 상담사 코파일럿은 상담사의 효율성을 높이고 궁극적으로 전반적인 고객 경험을 개선합니다. 상담사에게 적시에 올바른 정보를 제공하고, 다음에 취해야 할 조치를 제안하며, 인터랙션 후의 까다로운 업무를 처리합니다. 또한 고객이 기다리는 시간을 줄이고, 상담사가 제공하는 서비스 품질을 개선하며, 상담사의 일상을 보다 여유롭게 해줍니다.
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