음성 및 텍스트 분석
소프트웨어의 가치 극대화

컨택센터 효율성 향상

고객 인터랙션의 패턴과 추세를 파악하여 워크플로를 간소화하고, 통화 처리 시간을 줄이며, 최초 문의 시 해결률을 높일 수 있습니다. 나아가 이러한 인사이트를 활용하여 상담사 교육 프로그램을 만들어 일반적인 문제를 보다 효과적으로 처리하도록 준비시킬 수 있습니다.

실시간 데이터와 과거 데이터를 모두 분석하면 보다 정확한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, ‘AI 기반 권장 사항’은 실시간 인터랙션 중에 상담사를 안내하여 상담사가 성과를 높이고 보다 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있게 합니다. 상담사의 기술 격차를 이해하면 교육 및 코칭을 실시하여 서비스 및 AI 라우팅 의사 결정을 개선하고 성과에도 좋은 영향을 줄 수 있습니다.

컨택센터 외부로 고객 인사이트 확대

백오피스 데이터 분석가, 비즈니스 분석가, 슈퍼바이저, 관리자는 음성 및 텍스트 분석을 사용하여 품질 관리 및 보증을 위한 조치를 취하고 운영을 개선할 수 있습니다.

예를 들어, 고객이 특정 제품 기능에 대해 자주 혼란스러워하는 추세가 보이면 마케팅 캠페인을 개선하거나 제품 디자인에 변화를 줄 수 있습니다.

음성 및 텍스트 분석 컨택센터 소프트웨어로 결과 도출

컨택센터 음성 분석 소프트웨어를 선택할 때는 비즈니스 성과에 변화를 줄 수 있는 고급 기능을 지원하는 솔루션을 선택하세요.

상담사 공감

대화 분석은 단순히 고객의 감정을 넘어 인터랙션 전반에 걸쳐 상담사의 공감 수준을 이해하고, 감지하고, 측정하고, 점수를 매길 수 있어야 합니다. 공감 모델은 대화의 양쪽 모두를 고려하고, 상담사가 고객과 나눈 대화의 맥락을 파악하고, 고객의 우려 사항이나 질문에 대한 이해를 전달하는 답변을 구성할 수 있도록 학습되어야 합니다. 또한, 모델은 지속적인 데이터 유입에 발맞춰 꾸준히 학습하고 개선해야 합니다.

고객 감정과 상담사 공감을 모두 파악하면 컨택센터 전체에서 높은 수준의 공감과 감성 지능으로 고객 인게이지먼트를 강화할 수 있습니다.

준실시간 분석

실시간에 근접한 분석을 통해 문제가 심화되기 전에 인사이트를 발견하고 전략을 신속하게 조정할 수 있습니다. 슈퍼바이저는 심도 깊은 대응 능력을 얻게 됩니다. 가령 규정 준수 문제가 발생한 경우, 이를 시정하고 인간 상담사, 가상 상담사, 상담사 코파일럿이 사용하는 데이터를 신속하게 업데이트하여 이후의 모든 인터랙션이 규칙과 규정을 준수하도록 할 수 있습니다.

음성 및 텍스트 분석과 인사이트가 제공되면 지속적으로 자동 최적화되므로, 고객을 응대하는 모든 상담사는 사람이든 디지털이든 관계없이 업무를 더 효과적으로 수행할 수 있습니다.

세분화 및 추세 수준 보고

세분화된 보고서는 규정 준수, 감정과 같은 개별 상담사의 성과에 대한 상세한 인사이트를 제공합니다. 여기에는 상담사에 대한 고객의 감정, 인터랙션 중 상담사의 대응과 행동, 문제 해결 여부가 포함됩니다. 이러한 세부 정보를 사용하면 신규 상담사를 평가할 수 있을 뿐 아니라, 숙련된 상담사가 까다로운 고객 통화를 처리하는 방법을 파악하고 이를 모범 사례로 만들어 신규 상담사가 따라 하도록 지원할 수 있습니다.

특정 주제에 대한 행동을 정확히 파악하고 시간이 지나면서 발생하는 개선 사항을 추적하여 누가 해당 주제에 대한 전환을 주도하는지, 특정 상담사가 무엇을 하고 있는지 등을 확인할 수 있는 기능도 있습니다. 상담사가 계속해서 나아지고 있는지도 알 수 있어야 합니다. 그러려면 컨택센터나 대기열 전반에서, 성과 관점에서 해당 데이터를 실시간으로 추적할 수 있어야 합니다.

큰 그림을 보는 것도 중요합니다. 새로운 요율의 계산 방식을 이해하지 못하는 고객이 많다고 가정해 보겠습니다. 상담사 한 명이 수행하는 인터랙션과 이 상담사가 처리 중인 주제만으로는 문제를 헤아리기 어렵습니다. 슈퍼바이저와 관리자는 모든 상담사를 들여다봐야 해당 문제의 추세를 파악할 수 있습니다.

추세 수준 데이터에서는 규정 준수 위반과 같은 이상 징후를 발견할 수도 있습니다. 그리고 추세 주제는 상담사 한 명, 모든 상담사, 특정 대기열 또는 모든 대기열에서 보고될 수 있습니다. 이러한 데이터는 새로운 성장 기회를 포함한 광범위한 패턴을 보여줍니다.

필수 도구와 기본 통합

컨택센터 음성 분석 소프트웨어의 가치를 극대화하려면 직원 성과 및 워크포스 관리 도구를 비롯한 다른 시스템과 원활하게 통합되어야 합니다. 이를 통해 고객 인터랙션에서 얻은 인사이트를 전사적으로 공유하여 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 네이티브 통합은 데이터 전송 오류와 이종 플랫폼 간의 불일치를 없애 위험을 줄입니다.

각 고객의 인터랙션 여정에 대한 통합 뷰를 통해 모든 접점에서 일관되고 개인화된 경험을 보다 쉽게 제공할 수 있습니다. 그리고 분석 결과를 학습해 가면서 고객이 사용하고 검색하는 단어와 구문에 대해 배울 수 있습니다.

보다 스마트한 인터랙션을 위한 대화 인텔리전스

대화 인텔리전스는 대화에서 일어나는 일들의 맥락을 이해하고 이를 통해 실시간으로 응답합니다. 실시간 및 사후 인터랙션 분석을 결합하여 실시간 인텔리전스를 활성화하면 도구를 더욱 유용하게 활용할 수 있습니다.

백엔드의 분석은 AI가 맥락을 파악하고 최상의 응답을 이해할 수 있게 합니다. 봇, 가상 상담사, 상담사 코파일럿 등의 보조 도구를 통해 결과가 제공되므로, 고객 경험을 개선하는 데 매우 효과적인 방법입니다. 이러한 도구는 수집 및 분석된 데이터로 학습된 모델을 필요로 합니다.

간단하고 일반적인 사용 사례를 살펴보겠습니다. 진료 예약이 잡힌 고객이 방문 시 어떤 문서를 가져가야 하는지 물어볼 수 있습니다. 고객이 진료를 받은 적이 없었고 관련 정보를 수집하여 모델에 제공한 적이 없다면, 시스템은 지참해야 하는 문서 목록을 안내하지 못합니다. 그러나 음성 및 텍스트 분석의 인사이트를 활용하면 다른 고객이 같은 질문을 했다는 사실을 파악할 수 있습니다.

해당 정보가 식별되면 이를 학습 모델에 제공할 수 있습니다. 따라서 다음에 고객이 어떤 문서를 가져와야 하는지 물어볼 때 모델은 관련 정보를 상담사에게 표시해 줍니다. 이러한 선제적 접근 방식은 고객 경험을 개선하고 인바운드 인터랙션의 양을 줄여줍니다.

네이티브 애플리케이션의 가치

플랫폼에 기본으로 구축된 음성 및 텍스트 분석 솔루션을 선택하면 여러 가지 장점이 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

원활한 통합: 상담사 코파일럿, 가상 상담사 등의 다른 애플리케이션과 원활하게 작동하도록 처음부터 설계되었으므로 별도의 사용자 지정이 필요하지 않습니다.

데이터 정리: 통합 데이터 계층을 통해 기업은 인터랙션 음성 통화 녹음과 같은 정보를 시스템 간에 전송 시 자주 발생하는 데이터 불일치의 위험을 사전에 차단할 수 있습니다. 분석에 사용되는 데이터는 정확하고 신뢰할 수 있습니다.

유지 보수 비용 절감: 단일 통합 솔루션은 여러 시스템을 유지 보수하는 데 드는 비용을 줄입니다. 다양한 플랫폼에서 여러 버전을 관리할 필요가 없으므로, 분석 소프트웨어의 최적화 및 업데이트 프로세스가 간소화됩니다.

데이터 보호를 염두에 두고 투명하게 설계된 AI 솔루션을 선택하세요.  

고객 데이터 보호

고객 데이터 보호는 여전히 최우선 과제입니다. Genesys는 분석 중인 비즈니스 및 고객 데이터를 보호하기 위한 매개 변수를 갖추고 있습니다. 여기에는 분석 프로세스 중에 신용카드 번호, 생년월일 등 중요한 정보의 데이터 마스킹과 같은 방법이 포함됩니다.

그러나 데이터는 많은 비즈니스 시스템을 오가므로, 모든 단계에서 보호되어야 합니다. Genesys의 AI 윤리 접근 방식과 프로토콜이 탄생한 이유입니다. 이러한 접근 방식과 프로토콜은 음성 및 텍스트 분석 소프트웨어만을 위해 설계된 데이터 보호와 달리, 모든 제품에서 사용되는 데이터를 자동으로 보호합니다.

Genesys는 여러 산업, 언어, 사용 사례 등에 걸쳐 선별되고 신뢰할 수 있는 데이터로 임베디드 모델을 학습합니다. 엄격한 AI 윤리 가이드라인을 바탕으로, 모든 솔루션의 개발 과정에 개인정보 보호 설계 원칙을 통합합니다. 이러한 가드레일을 통해 개발 초기부터 개인의 개인정보 보호 권리를 보호하며, 개발 후에는 개인정보를 침해할 수 있는 그 어떤 추가 기능도 제공하지 않습니다.

음성 및 텍스트 분석의 인사이트 활용

음성 및 텍스트 분석은 이제 컨택센터 운영의 핵심 요소로 발전했습니다. 이는 조직이 성과를 최적화하고, 고객 지원을 향상시키며, 성장을 촉진하는 데 필요한 인사이트를 제공하기 때문입니다. 상담사 성과 향상, 예측 분석 촉진, 선제적 고객 서비스 지원 등 수많은 이점을 제공합니다.

음성 및 텍스트 분석은 이제 컨택센터 운영의 중심 역할을 담당하게 되었습니다.  

기업 비즈니스의 모든 영역으로 데이터 기반 의사 결정이 확대되고 있는 만큼, 네이티브 AI 기반 음성 및 텍스트 분석 솔루션의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 기업은 이러한 도구에 투자함으로써 끊임없이 변하는 고객의 니즈에 부응하고 치열한 경쟁 환경에서 앞서 나갈 채비를 할 수 있습니다.

음성 및 텍스트 분석 도구는 고객이 말하는 내용을 이해하는 것에서 그치지 않습니다. 지식과 인사이트를 통해 비즈니스 수행 방식을 획기적으로 변화시켜 모든 인터랙션이 가능한 한 효과적이고 효율적으로 이루어지도록 하세요.

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