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MIT 보고서 : CX Horizons ②
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[컨택저널 2024년 5월호]
MIT 보고서 : CX Horizons ②
고객 경험의 미래가 여기에 있습니다. 미래를 대비하세요.
＞ AI가 보편화되는 세상
＞ 고객과 직원 모두의 손쉬운 경험을 추구하는 Z세대
＞ 고객 인사이트의 핵심 허브가 되는 컨택센터
전월에 이어 ‘MIT 보고서 : CX Horizons’ 2편이 이어집니다.
04 혁신적인 직원 경험 개선
기업이 SELF 서비스 기능을 확장하고 젊은 세대가 비 지원 채널을 선호함에 따라, 디지털 채널을 통해 수행되는 고객 인터랙션은 계속 증가할 것입니다. 그러나 이러한 추세로 인해 전체적인 고객만족도와 참여도를 높이는 원동력인 컨택센터 상담사들의 중요성이 간과되어서는 안 됩니다. 다행히 이 보고서 작성을 위해 인터뷰한 대부분의 경영진은 컨택센터 직원들이 회사 브랜드의 얼굴로서 비즈니스 성공에 가장 중요하다고 강조하고 있어 다행입니다.
CX 미래학자인 Blake Morgan은 "첫 번째 고객인 직원의 역량 강화와 참여 없이는 탁월한 고객 경험을 창출할 수 없습니다."라며 다음과 같이 덧붙입니다. "직원들이 업무에 몰입하고 고객을 지원하여 회사의 목적을 달성하기 위한 노력이 효과를 발휘할 때, 최고 수준의 고객 경험을 제공할 의지와 능력이 자연스럽게 높아집니다."
컨택센터 직원을 채용해서 오랫동안 근무하게 하는 일은 쉽지 않습니다. CX 경영진을 대상으로 한 2022년 설문 조사에 따르면 응답자의 96%가 컨택센터 상담사 채용에 어려움을 겪고 있으며, 62%는 채용 비용이 증가했다고 답했습니다(그림 1 참조). 또한 Z세대(1995년~2010년 사이 출생 인구)가 컨택센터 인력에서 차지하는 비중이 그 어느 때보다 높아지고 있는 만큼, 기업은 Digital Native이자 가치 중심적인 이 연령층에 매력적으로 다가가는 일자리를 창출해야 합니다. 2022년 McKinsey 조사에 따르면 Z세대 직원을 근속하게 하는 것은 매우 어렵습니다. 77%가 현재 새로운 일자리를 찾고 있다고 답했습니다. 이는 다른 세대의 거의 2배에 달합니다.
직원의 몰입도와 성과를 높이려면 고객에게 빠르고 편리하며 개인화된 경험을 제공하는 것과 마찬가지로, 지속 가능한 비즈니스에 대한 리더십을 보여주는 브랜드로서 직원 경험을 재구상해야 합니다.
업무 경험 개인화
"상담사 경험과 고객 경험이 100% 서로 연결되어 있다는 사실을 잘 알고 있습니다. 고객과 직원 모두가 자신을 편하게 대해 주길 바라며, Z세대 직원과 고객 사이에는 많은 유사점이 있습니다."라고 Principal Financial Group의 고객 Engagement Center에서 Workforce 관리 및 품질 관리를 위한 공유 서비스 센터를 이끄는 Stephenie Tiedens는 말합니다.
Workforce Institute의 설문 조사에 따르면 Z세대는 Workplace 기술에 대한 기대치가 높습니다. 응답자의 1/3은 고용주가 현대적인 Workplace tool을 제공할 것으로 기대하며, 21%는 구식 기술을 사용하라는 요청에 응하지 않을 것이라고 답했습니다.
직원, 특히 Z세대는 고용주가 새롭고 창의적인 방법으로 소통하기를 원한다고 Tiedens는 말합니다. 성과에 대한 인사이트 제공, 선호도와 요구에 맞는 직원 경험 개인화 등을 예로 들 수 있습니다. "그들이 누구인지 알고, 그들을 개인으로 여기는 것은 직원과 고객 모두에게 중요하며, 그들에 대한 접근 방식은 매우 맞춤화되고 개인화되어 있습니다"라고 덧붙입니다. Principal Financial은 상담사를 지원하는 AI 기능, 개별 학습 요구 사항을 파악하는 데 도움이 되는 대시보드, 맞춤형 교육 및 경력 개발 등을 살펴보고 있습니다.
컨택센터는 최신 IT기술을 활용해 작업이 "쉽고, 유연하고, 재미있게" 만들어야 한다고 Franssen(KPN 디지털 고객 서비스 및 개발 수석 이사)은 말합니다. 그는 "직원들은 자신의 역량을 강화하고, 자유로운 업무 구성을 원하며, 야망이 크다"고 덧붙였습니다. 따라서 개인을 중심으로 업무를 구성하고, 일정을 관리하고, 다양한 경력 개발 기회를 제공하여 계속 발전하도록 동기를 부여해야 합니다. 문의와 상담사 역량을 지능적으로 관리하기 위한 예측 스케줄링 및 라우팅 툴은 고객과 직원 모두에게 공감을 보여줄 수 있다고 그는 말합니다.
이 보고서를 위해 인터뷰한 경영진은 직원들이 직장에서 즐거움을 느끼게 하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 예를 들어 가상 현실을 사용하여 보다 실제감 있는 교육을 제공하고, KPI 및 기타 목표를 중심으로 게임화를 추가하고, TikTok과 같은 소셜 미디어 플랫폼을 직원 경험에 통합하는 것입니다. Z세대의 경우 Engagement에 Entertainment의 요소가 필요하며, 이를 그들이 관심을 가진 이슈와 연결할 수도 있어야 합니다.
가치 중심의 고객 Engagement
현명한 브랜드는 고객 기반 전반에서 지속 가능한 의제를 이끌어가는 방식에 고객 대면 직원을 적극 참여시키고 있습니다. Z세대 인력이 많은 비중을 차지하면서 이러한 접근 방식은 더욱 중요해졌습니다. "Z세대는 어떤 세대보다도 지속 가능성, 다양성, 사회적 대의를 지지하고 특정 이슈에 대한 명확한 입장 표명을 통해 세상에 선을 행하는 기업과 브랜드를 지원하는 데 관심이 있습니다"라고 Morgan은 말합니다.
아시아 태평양 지역의 보험 회사인 AIA Group은 고객과 직원 모두에게 건강, 웰빙, 예방의 중요성을 강조하고 있습니다. 고객들은 신체적, 재정적 웰빙을 유산의 일부로 보는 경향이 점점 더 강해지고 있다고 디지털, 고객 및 에코시스템 마케팅 책임자인 Prashant Agarwal은 말합니다.
이러한 변화는 브랜드가 고객 조언자로서 Engagement를 재편할 새로운 기회가 됩니다. 브랜드는 조언자로서 고객과 " 웰빙 인플루언서" 관계를 지속적으로 발전시키고, 자신의 소셜미디어 계정을 사용하여 정보를 공유합니다. 건강과 웰빙을 주제로 한 고객과 직원 간의 커뮤니티에도 참여합니다. AIA는 직원들에게 웰빙에 관한 콘텐츠를 제공하여 직원들이 상품 판매 중심에서 벗어나 고객과 정서적인 대화를 나누도록 지원합니다. 이 회사는 고객의 건강과 장수가 더 나은 비즈니스 성과를 이끈다는 것을 알기 때문에 비즈니스 모델을 지속 가능성 목표에 맞추고자 합니다.
영국의 공익 기업인 OVO Energy의 소프트웨어 엔지니어링, 관리 및 운영 플랫폼 책임자인 Richard Tucker는 직원들이 고객과 재무 및 에너지 절약에 관한 대화를 정기적으로 갖는 모습을 구상합니다. Transaction 문제가 셀프 서비스 채널에서 해결된다면 컨택센터 직원은 보다 가치 있는 인터랙션에 집중할 수 있습니다. "비용을 낮추는 것도 중요하지만, 우리가 가진 자원을 최대한 활용하여 높은 수준으로 공감하는 대화, 감성적인 대화를 나누는 것도 중요합니다"라고 말합니다. 예를 들어 복잡한 시나리오, 영업과 관련된 질문, 고객의 탄소 발자국을 줄일 수 있는 미래 기회 등에 관한 대화가 될 수 있습니다.
"우리는 태양 에너지 기반의 효율적인 보일러, 히트 펌프 등과 같은 제품으로 영국을 탈탄소화 하려고 합니다"라고 Tucker는 말합니다. 상담사가 이러한 제품 및 트렌드에 대해 고객과 대화를 나눌 수 있다면 개인의 업무와 회사의 사명을 연결하고 고객을 위한 참된 가치를 창출할 수 있습니다.
AI와 더 나은 업무 환경
직원 경험의 미래에는 일상 업무와 경력 개발의 모든 측면에서 AI 기술의 지원을 받는 것도 포함됩니다. AI를 통해 컨택센터 직원들은 현재보다 훨씬 더 많이 공감하는 경험을 고객에게 제공할 수 있습니다. Amazon Web Services AI/ML 제품 마케팅 이사인 Susanne Seitinger는 AI가 단순히 스크립트를 따르는 것이 아니라 직원들이 고객의 요구를 의미 있게 해결하도록 해줄 것이라고 말합니다.
"가장 중요한 것은 상담사가 고객의 요구에 대응하고 공감할 수 있도록 돕는 것"이라고 Susanne은 말합니다. 차선책인 AI 기반 상담사 지원 및 요약 툴은 "상담사가 불리한 상황에 처해 있다고 느끼지 않도록 하기 위해 중요한 것"이라고 덧붙입니다.
생성형 AI는 백오피스 작업의 효율성을 높이는 데도 큰 잠재력을 가지고 있다고 Seitinger는 말합니다. 상담사는 통화 후 메모를 작성하는 데 최대 60%의 시간을 소비합니다. AI를 사용하면 이 일을 거의 완전 자동화할 수 있습니다. 그는 "자동화된 스크립트 소프트웨어를 사용한 다음 이를 살짝 손봐서 마무리하면 되므로 매우 간단하며, 이러한 기능은 지금 바로 배포할 수 있습니다. 이러한 자동화는 수익에 즉시 직접적인 영향을 줍니다."라고 전합니다.
2022년 전 세계 CX 경영진을 대상으로 실시한 설문 조사에 따르면 CX 경영진은 컨택센터에 AI 기반 기술을 배포할 준비가 되어 있습니다(그림 2 참조). 거의 모든(93%) CX 경영진이 이미 AI 기반 코칭 및 교육 권장 사항을 사용하고 있거나, 향후 1~2년 내에 이를 채택할 계획이라고 답했습니다. 응답자들은 AI 기반 성능 평가(92%), AI 기반 챗봇(90%), 실시간 정서 분석(86%)에 대해서도 비슷한 열정을 보였습니다.
이 보고서를 위해 인터뷰한 경영진은 AI가 컨택센터 인원을 줄이기 위한 방안이 아닌, 새로운 역할과 진로 경력을 창출하는 것으로 보고 있습니다. 대화형 AI 기술을 개발하려면 컨택센터에 대한 깊은 지식이 필요하다고 AXA의 Group Enterprise Architect인 Baxter Yazbek은 말합니다. "우리는 대화 설계자, 챗봇 트레이너와 같은 새로운 업무 역할을 맡고 있습니다. 외부에서 이런 사람들을 찾기는 어렵습니다. UI 디자이너는 찾을 수 있겠죠. 하지만 대화 설계자는 컨택센터가 어떻게 작동하는지, 고객이 항의하려고 할 때 어떤 말을 하는지 알아야 합니다. 이는 지속적인 모니터링과 챗봇 개선을 감독하는 다른 역할과 함께, CX 직원만이 할 수 있는 업무 역할의 진화입니다."
궁극적으로 경영진은 컨택센터 직원의 경험이 보다 효율적이고, 효과적이며, 몰입도가 높기를 바랍니다. 직원은 고객 여정을 개선할 기회를 보고 듣는 역할을 하는 차세대 툴과 기술을 통해 고객 인플루언서이자 옹호자로 자리매김하게 됩니다. AI는 이러한 initiative에서 핵심적인 전략적 기둥으로서 컨택센터 전반에 걸쳐 높은 효율성을 창출합니다. 아울러 컨택센터를 고객 가치 허브로 자리매김하게 합니다.
05 고객 가치 허브로서의 컨택센터
기업이 자동화와 Digital Engagement를 통해 고객 경험을 재창조함에 따라 미래의 컨택센터도 새로운 역할을 맡게 됩니다. 고객 요구, 선호도, 여정에 대한 가장 풍부한 데이터 세트를 관리하는 컨택센터는 다른 어떤 부서보다 고객을 더 잘 이해할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 컨택센터는 회사의 눈과 귀, 즉 고객 충성도를 얻거나 잃을 수 있는 중요한 거점입니다.
회사 리더들이 이러한 관점으로 컨택센터를 바라본다면 컨택센터는 혁신과 비즈니스 최적화를 이끄는 중요한 인사이트 허브가 될 수 있습니다. 또한 데이터와 고객에 즉시 접근할 수 있으므로 선도적인 조직들은 컨택센터를 새로운 기술의 Test Bed로 활용하여 더 나은 비즈니스 성과를 이끌 수 있는 툴을 시험하고 채택합니다.
이로 인해 컨택센터의 전략적 중요성과 컨택센터의 구성 방식에 큰 변화가 일고 있습니다. 비즈니스 리더들은 마케팅, 제품 개발, 영업, 공급망 관리 등 각각 별개로 존재했던 기능 전반에서 컨택센터 기술과 인사이트를 통합하여 비즈니스 프로세스와 의사 결정을 연결하는 것이 중요하다는 사실을 점점 더 크게 깨닫고 있습니다.
고객 성공의 허브
"'컨택센터'라는 용어는 사라질지도 모릅니다"라고 Dawson(Future Exploration Network 회장)은 말합니다. 그는 컨택센터가 조직 전체에 퍼져 있는 고객 대면 자원의 모음인 "Contact Network"로 대체될 것이라고 예측합니다. Dawson은 미래에는 조직이 한 부서 또는 역할에 모든 고객 트랜잭션을 맡기지는 않을 것이라고 생각합니다. 대신 "기업에서는 적절한 과제에 적절한 사람을 실시간으로 매칭할 것이며, 콜센터에 항상 사람이 있거나 특정 고객과 대면하는 업무를 하는 담당자가 상주하지 않을 것"이라고 말합니다.
또 다른 기업에서는 컨택센터가 여전히 중심적인 역할을 수행하고, 우수한 고객 경험을 위한 가상 센터로서 새롭게 자리매김할 것입니다. Genesys의 최고 제품 책임자인 Olivier Jouve는 "앞으로는 대기 시간을 줄이고 더 나은 서비스를 제공하는 더욱 기능적이고 능동적인 컨택센터를 보게 될 것" 이라고 말합니다.
AI를 중심으로 고객의 요구에 대응하는 전통적인 패턴은 근본적으로 뒤집힐 것입니다. Jouve는 "미래의 컨택센터는 고객의 전화를 기다리는 대신, 고객이 인식하지 못하는 문제를 해결하는 데 적합한 조치를 적극적으로 취할 것입니다. 수많은 실시간 데이터가 저장되어 있는 만큼 컨택센터는 언제든 AI를 활용할 수 있는 최적의 공간입니다”라고 말합니다.
Contact Center Management on Fast Forward의 저자인 Brad Cleveland는 컨택센터가 고객을 보다 종합적으로 보는 데 주도적인 역할을 할 것이라고 생각합니다. 이전에는 여러 부서가 각자 VOC(고객의 소리) 프로그램을 운영했지만 앞으로는 컨택센터가 여러 부서를 아우르는 통합 관점을 더 많이 창 출할 것입니다. Cleveland는 "고객의 말에 더욱 폭넓게 귀 기울여야 합니다"라며 "설문 조사, 운영 데이터 등 모든 소스를 하나의 프로그램으로 모으면 하나의 팀에서 이 모든 데이터를 필터링하고 경청할 수 있습니다. 그런 다음 부서별이 아닌, 하나의 조직으로서 고충과 기회를 다루는 협업을 진행하면 됩니다. 그렇지 않으면 이러한 이니셔티브는 단절된 상태에서 진행될 것입니다."
미래에는 이처럼 연결된 인사이트를 통해 컨택센터가 기업의 전체적인 시장 전략에서 주도적인 역할을 하게 될 것입니다.
고객 측정 지표의 진화
컨택센터의 역할이 진화함에 따라 조직에서 컨택센터 성과를 측정하는 지표도 달라집니다. 이미 처리 시간, 처리량 등에 초점을 맞춘 직원 KPI에서 벗어나, 고객의 전체 경험을 측정하는 새로운 지표로 전환되고 있습니다. Everest Group의 파트너인 Shirley Hung은 "우리는 문제가 해결되기 전에 발생하는 인계 횟수 등 으로 고객 불만 점수를 측정합니다"라고 말합니다. 이러한 지표를 사용하면 회사의 비용만 고려하는 통화 편향과 같은 지표와 달리, "회사를 고객의 입장에서 바라보게 해줍니다"라고 덧붙입니다. 또 다른 경영진들은 고객의 노력, 정서 점수 등이 경험의 질을 측정하는 주요 지표가 될 수 있다고 말합니다.
건강 및 웰빙 회사 허벌라이프 팀은 독립적인 비즈니스 오너인 고객이 자신의 필요에 따라 문의를 얼마나 빠르게 전달되는지 또는 채널을 전환할 수 있는지 살펴봅니다. 허벌라이프의 글로벌 컨택센터 기술 담당 이사인 Joshua Haddock은 “우리는 ‘전환 결정'이라는 새로운 지표를 만들었습니다. 이 지표는 고객의 셀프서비스 가능 여부를 얼마나 빠르게 판단하는지에 초점을 맞춥니다. 셀프 서비스가 불가능한 20%의 인터랙션 중 하나에 속한다면 실시간 상담사에게 연결되기까지 걸리는 시간이 매우 짜증스러울 수 있습니다. 비 지원 채널을 사용하려는 고객도 많지만, 관계는 매우 섬세하며 깨지기 쉽습니다. 이처럼 새로운 공간에서는 더욱 그렇죠."라고 그는 말합니다.
"평생 고객을 잃기는 쉬우며, 좋지 않은 경험을 공개적이고 사회적으로 공유하는 것 또한 간단합니다. 우리의 임무는 셀프 서비스 경험을 간편하게 만들고, 고객이 필요하다면 처음부터 다시 시작할 필요 없이 상담사에게 쉽게 연결되도록 만드는 것입니다."
비용 기반 지표를 강조하는 데서 벗어나면 직원들은 더 나은 서비스를 제공할 수 있다고 Tiedens는 말합니다. "우리는 달성하고자 하는 결과에 초점을 맞추고 있기 때문에 일부 센터 상담사에게는 평균 처리 시간 목표가 따로 있지 않습니다. 대신 고객 경험, 개인 개발, 혁신, 지속적인 개선 등을 기준으로 상담사를 측정합니다." 컨택센터의 전반적인 성과와 효율성 유지는 일선 직원이 아닌, 슈퍼바이저의 책임입니다. 따라서 상담사는 고객 공감과 장기적인 관계 구축에 집중할 수 있습니다. 고객과 직원의 공감대를 형성하는 경험 조성이 컨택센터의 End-to-End 혁신을 주도하고 있습니다. 고객 Intelligence의 주요 소스인 컨택센터는 기업 전반에 걸쳐 가치를 창출하고, 장기적인 충성도와 성장을 이끄는 전략적 역할을 사내에 입증할 수 있습니다.
06 결론 : 승자독식
고객과 직원은 자신의 요구와 선호도에 공감하는 원활하고 개인화된 경험을 기대하며, 선제적으로 파악하고, 이해하고, 도와주기를 원하는 것입니다. 사후 대응에서 사전 대응으로, 단순 거래에서 신뢰를 쌓는 좋은 관계로의 변화를 만들 수 없는 기업은 직원과 고객 모두를 유지하는 데 어려움을 겪게 되고 비즈니스 성과가 저하될 수 있습니다.
이 보고서를 작성하면서 인터뷰한 경영진은 고객 인터랙션의 목적이 단순한 문의 해결이 아닌, 기업과 고객 모두가 서로 가치로운 관계를 형성하는 것이라고 생각하고 있습니다. 디지털 및 셀프 서비스 인터랙션, 지식이 풍부하고 고도로 훈련된 직원과의 연결 등에도 동일한 기준이 적용됩니다. 또한 기업과 직원 간에도 상호 가치가 창출되어야 합니다. 고객 경험 분야의 커리어는 직원에게 개인적으로도 직업적으로도 만족스러워야 합니다. 따라서 회사는 직원이 기술을 발전시키고, 고객 행동 및 비즈니스 프로세스에 대한 지식을 개발하고, 성공에 필요한 툴을 제공해야 합니다.
이러한 미래 비전의 핵심 토대는 공통의 기술 에코시스템, 고객에 대한 360도 View, 강력한 AI roadmap입니다. 공통의 에코시스템은 고객 경험이 컨택센터만의 고유 영역이 아닌, 기업 성장을 위한 플랫폼이 될 수 있도록 일관성과 역량을 제공합니다. 과거 데이터와 실시간 데이터가 포함된 고객에 대한 통합 View는 모든 인터랙션을 완벽하게 맥락화하므로 의미 있고 지속적인 관계를 구축할 수 있습니다. 또한 대화형, 생성형, 예측형 AI 기술을 성공적으로 배포하면 선도적인 기업은 브랜드를 강력하게 차별화 할 수 있습니다.
고객 기대치가 날로 높아지는 상황에서, 분명한 단 하나의 사실은 CX 혁신에서 앞서 나가야 한다는 것입니다. PwC의 조사에 따르면, 전 세계 소비자의 1/3은 나쁜 경험을 한 번이라도 겪게 되면 자신이 좋아하는 브랜드라도 떠날 것이라고 합니다(그림 3 참조). 지금 이 순간 CX 혁신의 기회를 잡지 못하면 너무 큰 역량 차이로 더 이상 따라잡을 수 없게 될 것입니다. 경험 경제에서는 승자만이 모든 것을 차지합니다.
※ 자세한 내용은 genesys.com/ko-kr을 방문하시거나 02-2056-9600에 문의하시기 바랍니다.
< 글 > GENESYS
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2024-05-02
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주요 기업 AI 도입 실태 및 인식 조사 결과
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[컨택저널 2024년 5월호]
주요 기업 AI 도입 실태 및 인식 조사 결과
≫ 주요 기업 38%, “AI를 회사 차원에서 도입”
≫ AI가 “업무 소요시간 줄여” 85.7%
한국경영자총협회(회장 손경식)가 「주요 기업 AI 도입 실태 및 인식 조사」를 실시한 결과를 발표했다. 그 결과 응답 기업의 38%는 Chat GPT 같은 AI(생성형)를 회사 차원에서 사무직군에 이미 도입한 것으로 나타났다. AI를 도입(예정 포함)한 기업의 85.7%는 AI 활용이 업무 소요시간을 줄인다고 답했으며, 기업 내 일자리에 미치는 영향에 대해서는 “큰 변화 없을 것”이란 응답이 75.0%로 가장 많았다.
「주요 기업 AI 도입 실태 및 인식 조사」는 한국경영자총협회가 매출액 상위 100대 기업(공기업 제외, ’22년 기준) 및 경총 주요 회원사 중 설문에 응답한 50개사를 대상으로 분석한 결과이다. 생성형 AI 도입 현황 및 영향력에 대해 매출 상위 주요 기업의 의견을 수렴하여, 향후 우리 기업들의 AI 도입 및 활용 범위 확장에 참고자료를 제공하기 위해 시행되었으며, AI 도입 현황, 미 도입 사유, 도입 계획, AI가 업무 소요시간 단축 및 고용에 미치는 영향 등을 조사했다.
경총 관계자는 “AI 도입·확산으로 우리 산업의 경쟁력 제고는 물론, 일하는 방식이나 노동생산성 측면에서도 적지 않은 변화를 가져올 것으로 본다”면서도, “다만 여전히 제기되고 있는 ‘정보의 신뢰성’ 문제, ‘기술 유출 우려’ 등에 대한 대비도 필요한 상황”이라고 강조했다.
AI 도입 현황
Chat GPT 같은 생성형 AI, 회사 차원에서 도입 38.0%
Chat GPT 같은 AI를 회사 차원에서 사무직군에 도입했는지 여부에 대해, “회사 차원에서 도입했다”는 응답은 38.0%, “도입하지 않았다”는 응답은 62.0%로 각각 집계됐다.
회사 차원에서 도입했다고 응답한 38.0%를 응답별로 살펴보면, 회사 차원에서 ‘전사적으로 도입하였다’는 응답이 16.0%, 회사 차원에서 ‘일부 부서에 도입하였다’는 응답이 22.0%로 나타났다. 회사 차원에서 도입하지 않았다고 응답한 62.0%를 응답별로 살펴보면, ‘회사 차원의 도입은 없으나 직원들이 개별적으로 활용’ 응답(50.0%)이 가장 많았으며, ‘회사 차원에서 활용을 금지’했다는 응답도 12.0%로 나타났다.
AI를 도입하지 않은 이유
주된 요인, ‘정보 유출 우려’ 41.9%
현재 AI를 회사 차원에서 도입하지 않은 기업(전체 응답기업의 62%)을 대상으로 그 이유를 질의한 결과, ‘정보 유출 우려’ 응답이 41.9%로 가장 많았다. 그 다음으로 ‘준비 기간 필요’ 29.0%, ‘업무 특성상 필요하지 않음’ 16.1% 순으로 나타났다.
향후 AI 도입 계획
AI 미 도입 기업 중 29.0% 향후 수년 내 도입 예정
현재 AI를 도입하지 않은 기업 중 29.0%는 “향후 AI를 도입할 예정”이라고 답했으며, 그 중 “2~3년 이내 도입” 예정이라고 답한 기업이 16.1%, “3년 이후 도입” 예정 기업은 12.9%로 나타났다. 하지만 71.0%(전체 응답기업 중 44.0%)는 “향후에도 도입할 계획이 없다”고 응답했다.
업무 소요시간 단축 인식
AI가 업무 소요시간 줄일 것 85.7%
AI를 도입(예정 포함)한 기업(전체 응답기업의 56%)의 85.7%는 “AI가 업무 소요시간을 약간이라도 줄였다(줄일 것이다)고 생각한다”고 답했다. 한편 “AI가 업무 소요시간을 줄이지 않았다(않을 것이 다)”는 응답은 14.3%였다.
AI가 기업 내 일자리에 미칠 영향
큰 변화 없을 것 75.0%
AI를 도입(예정 포함)한 기업들은 주로 AI 도입·확대로 인해 일자리 대체 효과가 발생하겠지만 전문인력 확보, 업무영역 확대 등으로 신규 일자리가 늘면서 전체 일자리는 “큰 변화가 없을 것(75.0%)”으로 답했다. AI 도입·확대로 인한 일자리 대체 효과가 신규 일자리 창출보다 더 크게 나타나 “전체 일자리가 축소될 것”이란 응답은 17.9%였다. 생성형 AI 도입과 확대로 인해 “전체 일자리가 확대될 것”이란 응답은 7.1%로 집계됐다.
< 출처 > 한국경영자총협회
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2024-05-02
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AI 차세대 컨택센터 컨퍼런스 2024
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[컨택저널 2024년 5월호]
AI 차세대 컨택센터 컨퍼런스 2024
생성형 AI시대, 고객 맞춤형 컨택센터의 시장 변화와 새로운 고객 경험
컨택센터 산업은 새로운 고객 경험(CX)과 기업 혁신을 위한 디지털 컨택센터로의 DX 전환, 고객의 Workflow 형태가 고객 접점, 이용 형태에 따라 비대면, 온라인 스마트 환경으로 빠르게 바뀌고 있다. 이에 따른 컨택센터 운영 솔루션과 종사자들의 업무환경, 기업의 운영계획의 변화가 필요하다. 또한 충성 고객을 확보하기 위해 기업의 주체적이고 자발적인 대응, 전반적인 시스템 최적화, 전사 차원에서의 서비스, 경영방침, 시스템 등을 최적화해야 하고, 변화된 시대에 대응 하기 위해선 고객 상담사, 기업 등의 니즈를 충족시키기 위한 새로운 비즈니스 전략과 함께 이를 구현하는 차세대 서비스 인프라도 필요하다.
클라우드, 데이터기반으로의 디지털 전환과 메타버스, 인공지능(AI) 기반 Digital First 전략으로 가속화되고 있다. 다양한 미래 산업분야 고객 접점과 니즈에 맞는 차별화 서비스 전략을 제공하기 위해 AI, 클라우드, 데이터기반 IT인프라 서비스와 함께 비즈니스 플랫폼 환경을 제공하는 AI 차세대 컨텍센터 산업은 초개인화 시대, 사람과 AI의 콜라보레이션, 새로운 고객 경험과 On-demand 맞춤형 서비스로 지향하는 미래 지향형 AI 지능형 컨택센터, 차세대 고객 감성과 진정한 혁신을 추구하는 시대를 만들어 갈 것이다.
그렇다면 “초개인화 Multimodal의 차세대 챗봇과 지능형 AICC의 현재와 미래, AICC 구현과 서비스를 위한 솔루션의 진화는 어디까지 왔을까?.” 4월 23일 전자신문인터넷, 테크데일리, 인공지능신문이 주최하고 (사)한국컨택센터산업협회가 후원하는 ‘2024 AI 차세대 컨퍼런스’가 양재동 엘타워에서 500여명의 업계 관계자들이 참가한 가운데 열렸다. 10회를 맞이한 이번 컨퍼런스는 생성형 AI시대가 도래하면서 고객 맞춤형 컨택센터의 시장 변화와 새로운 경험을 주제로 AI시대 컨택센터의 현재와 미래를 제시했다.
이날 컨퍼런스는 오전과 오후 세션으로 나눠 진행됐다. AICC의 현재 상황과 솔루션 진화를 제시한 오전 세션에서는 ▲LGCNS 김경일 담당(생성형AI기반 컨택센터 시장의 변화와 전략) ▲ZOOM 우병수 이사(AI기반 줌 컨택센터) ▲브리지텍 윤상범 본부장(AICC 넘어 End-to-End 서비스 혁신을 위한 지능형 컨택센터) ▲넥서스커뮤니티 소정환 전무(고객센터의 혁신을 위한 진정한 AICC)가 발표했다. 오후 세션에는 ▲제네시스코리아 이성훈 상무(AI-Powered 경험 오케스트레이션 플랫폼 전략) ▲엘젠 김남현 대표(차별화된 LLM AICC 적용방안) ▲코난테크놀로지 윤은희 부장(최신 생성형 AI기술이 만들어낸 혁신적인 상담서비스) ▲아이컴시스 정기택 대표(AI기술을 활용한 컨택센터 음성봇 SaaS서비스 적용사례) ▲파워보이스 정희석 대표(사람처럼 알아듣고 대화하는 인공지능컨택센터 음성
봇)의 발표가 이어졌다.
LGCNS 김경일 담당 생성형AI기반 컨택센터 시장의 변화와 전략
이번 컨퍼런스에서는 클라우드와 데이터 기반의 디지털 전환에 따른 ‘AI 컨택센터’ 사례 발표와 맞춤형 최신 솔루션을 선보였다. LGCNS 김경일 담당은 "AI는 조직이 고객과 소통하는 방식을 변화시키고 직원의 역량을 강화할 뿐 아니라 탁월한 경험을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있다"면서 "AI 상담을 경험한 60~70%가 만족했고, AI 도입으로 고객 대기시간이 평균 20초 이상 단축된 사례가 있다"고 설명했다.
ZOOM 우벙수 이사 AI기반 ZOOM 컨택센터
줌 컨택센터는 2022년 출시한 이후로 매우 빠르게 발전하였다. 비디오 기반 영상 컨택센터를 시작으로 Omni채널 컨택센터를 거쳐 AI 기반 컨택센터로 진화하였다.
브리지텍 윤상범 본부장 AICC 넘어 End-to-End 서비스 혁신을 위한 지능형 컨택센터
공공기관과 금융뿐 아니라 모든 업종에서 AICC 도입이 가속화되는 가운데 '대화형 셀프 서비스'가 AICC의 핵심으로 주목 받고 있다. 브리지텍 윤상범 본부장은 "대화형 셀프서비스는 단순 업무영역에서 생산성과 효율성 측면의 투자 효과가 가시화되고 있다."며 "대화형 셀프서비스의 AI요소 기술은 품질 고도화와 다수 제품출시로 선정과 관리의 어려움이 증가하는 것이 AICC의 현재 모습"이라고 설명했다.
이처럼 생성형AI 확산에 따른 컨택센터 업무환경의 변화를 제시했다. 윤 본부장은 "Chat GPT와 같은 거대모델 도입을 위해 보안, 난이도, 비용, 위치, 인력확보에 대한 고려가 필요하다."며 "고객경험 3.0은 고객이 접촉하는 모든 순간에 AI파트너가 끊김 없는 지원으로 고객관계를 강화하는 것이 핵심" 이라고 했다.
브리지텍은 AICC로 대표되는 대화형 셀프서비스를 넘어, End-to-End 서비스 혁신을 위한 지능형컨텍센터 (Intelligence Contact Center, 이하 ICC) 서비스를 출시했다. 브리지텍의 'ICC)' 서비스는 차세대 AICC를 위해 최적의 ▲셀프서비스 ▲서비스 개발 ▲테스트 ▲모니터링 등을 자동화해 생산성을 극대화 시켰다.
또 Front-end, Backend 서비스로 구성됐다. Front-end 서비스는 고객에서 상담사까지 끊김 없는 고객 경험을 제공하기 위한 통합 서비스 환경이다. Backend 서비스는 컨택센터 직원의 업무 효율화를 위한 자동화 도구 등을 제공하고 있다.
이어 업무 효율성을 개선하는 자동화 도구를 소개했다. 윤 본부장은 "Welcome service는 고객의 성향에 맞춘 '멀티 페르소나'를 통해 대화의 의도를 파악한다."며 "고객이 원하는 선호 채널로 신속히 연결해 고객 편의성을 제고했다"고 말했다. 'Intelligence Routing 서비스'는 고객이 셀프서비스를 거쳐, 상담사의 △MBTI △업무 숙련도 △통화이력 등을 미리 학습시켜 최적의 상담사를 연결해 비즈니스 목표 달성에 기여하고 있다. 또 고객의 대기 시간 동안 아바타를 대기 시켜 이탈율을 감소시킨 'Virtual Waiting'과 생성형 AI를 활용한 시나리오를 생성하는 '플로우 스튜디오' 등 고객사와 직원의 편의성을 개선시킨 다양한 서비스를 선뵀다.
윤상범 브리지텍 본부장은 "컨택센터는 전 산업에 존재하는 매우 중요한 업무"라며 "고객을 지향하는 Intelligence 컨택센터 시장 산업을 주도해 시장과 제품을 선도하는 기업으로 발돋움하겠다"고 말했다.
넥서스커뮤니티 소정환 전무 고객센터의 혁신을 위한 진정한 AICC
이미 보편적인 기술로 자리잡은 AI Tech, AI를 통하여 고객이 얻고자 하는 가치는 무엇이며, 지금까지의 AI기술이 고객에게 제공할 수 있는 최선의 가치는 어디까지일까? 고객만족도 제고와 비용 절감 등 운영효율화의 궁극적인 혁신을 이루기 위한 프로세스 통합 관점에서의 필수적인 AI기술을 고찰하고, 진정한 AICC를 소개했다. 넥서스커뮤니티 소정환 전무는 "AICC는 클라우드와 구축형에도 적용할 수 있는 Omni채널 IPCC플랫폼에 기반을 두고 있다."며 "AICC를 도입하면 업무자동화 확대에 따라 CS 비용이 20% 이상 절감되고 AI기술과 협업해 상담 효율성이 향상될 것"이라고 말했다.
제네시스코리아 이성훈 상무 AI-Powered 경험 오케스트레이션 플랫폼 전략
AI 시대의 가속화는 시작에 불과하다. AI의 빠른 착륙과 확장은 비즈니스 전반에 걸쳐 다양한 새로운 기회를 창출하고 있다. Co-pilot 및 가상 상담사의 진화로 우리는 고객 및 직원 경험을 향상시킬 수 있는 셀프서비스의 최고 정점 시기에 있다. 개인화된 고객 가치 실현을 위해, 데이터, 클라우드 그리고 AI 역량을 통합한 Genesys의 AI-Powered 경험 오케스트레이션 플랫폼 전략을 소개했다.
엘젠 김남현 대표 차별화된 LLM AICC 적용방안
폐쇄망인 콜센터의 환경에서 기존 콜센터의 Data를 활용하여 자체구동형 LLM을 구현함으로써 자연어처리 서비스(챗봇, 콜봇 등)를 지능적으로 손쉽게 구현하고 활용할 수 있는 차별화된 AICC를 소개했다.
코난테크놀로지 윤은희 부장 최신 생성형 AI 기술이 만들어낸 혁신적인 상담 서비스
감정과 언어를 넘어, 시각적 정보와 뛰어난 사실 기반 응답으로 상호작용하는 혁신적 상담 서비스로 보이지 않는데도 마치 곁에 있는 것처럼 느끼게 할 혁신적인 대화경험을 선사하는 Konan AICC는 고객경험을 향상시켜 수준 높은 서비스를 제공할 뿐 아니라 이를 통해 고객만족도를 높여 기업경쟁력을 향상시킨다. 이를 위해 스마트한 AI상담업무를 실현하기 위한 3총사(AI상담매니저, AI상담 어시스턴트, AI상담VOC)를 소개했다.
아이컴시스 정기택 대표 AI기술을 활용한 컨택센터 음성봇 SaaS서비스 적용사례
iCOMSYS(intelligent Communication System)는 AICC 서비스에 있어 필수 기능인 Voice G/W와 SOE솔루션(CINNAMON 2.0, 특허등록 10-2163081))을 자체 개발하여 공급하고 있다. 음성봇 공통 솔루션인 CINNAMON은 Multimodal(음성, 사진, 문자 등)이 지원되며, 서비스에 최적화된 시나리오를 관리한다. 또한 표준화를 통해 품질을 강화했으며, 표준 주소 치환과 보정 알고리즘으로 국내 최다 레퍼런스를 확보하고 있다고 한다.
아이컴시스는 무인상담(무인상담봇, 캠페인봇, 주소봇), 상담사 어시스트(상담가이드봇, 주소검색솔루션, 영상상담솔루션) 영역으로 나누어 6개의 솔루션을 제공하고 있다. 무인상담솔루션은 건당 처리비용과 처리시간이 50%이상 감소하였고, 표준주소변환솔루션은 고객이 불러주는 주소를 표준주소로 변환하여 제공하는데 상담시간이 30초이상 단축되었고, 수작업이 70%이상 감소했으며, 오배송이 감소했다고 한다.
상담어시스트솔루션은 고객과 상담사의 대화내용을 솔루션이 파악해 고객의 요구에 맞는 상담자료를 상담사에게 실시간 추천해주는 솔루션이다. 특히 PC영상 보안 솔루션은 AI영상인식을 통해 사용자 얼굴 인증, 자리 이석, 카메라 촬영 자동인지로 정보누출을 방지해준다.
파워보이스 정희석 대표 사람처럼 알아듣고 대화하는 인공지능컨택센터 음성봇
파워보이스 정희석 대표는 '사람처럼 알아듣고 대화하는 인공지능 컨택센터 음성봇'을 주제로 자사의 기술을 소개했다. 파워보이스는 ▲딥러닝 기반의 음성인식 ▲화자인식 ▲자연어 처리 등을 연구해 인공지능 음성 기술을 개발하는 기업이다. 자연어처리, 음성·화자인식 기술을 통해 디지털 컨택센터 구축 시스템을 개발 및 공급하고 있다. 주요 고객사로는 정부 기관, 금융, 제조 등이 있다.
정 대표는 "최근에 LLM 기반의 음성인식 기술은 대화의 문맥을 통해 화가 났는지 등의 감정과 맥락을 분석하는 수준"이라며 “감정인식 기술과 Hybrid가 필요하다"고 설명했다. 이와 함께 정 대표는 "고객과 공감형 대화 형성으로 자연스러운 음성을 지원해 인간과 AI가 아닌 마치 또 다른 인간과 대화하는 수준까지 AICC가 진화하고 있다"고 제언했다.
더불어 "자사의 화자인식기술은 발화자의 목소리 변이, 주변 잡음 등으로부터 정보를 추출하는 과정이 중요하다."며 "다양한 변이 특성과 외부 환경요인을 제거해 발화자의 유일한 성문 정보를 추출하는 과정으로 이뤄진다"고 말했다. 이어 발화자의 목소리를 구분하는 화자인식 기술 'ECAPA-TDNN'을 설명 했다. ECAPA-TDNN 기술은 짧은 기간 학습된 데이터를 통해 화자의 음성을 등록, 다양한 채널과 배경 잡음으로부터 체득한 화자모델을 생성해 변수 발생에도 인식이 가능하다. 또 △음성언어에 내포된 음성감정인식기술 △사람처럼 말하는 d-TTS △사람처럼 대화하는 LLM RAG 등을 선봬 미래 AICC 시장을 선도할 기술을 선뵀다.
정희석 대표는 "파워보이스는 음성 AI 기술과 LLM 기반의 생성형 AI 기술 등 다양한 서비스를 보급해 전 산업에 걸쳐 상용화하고 있다."며 "자사의 음성인식기술은 4차산업혁명의 핵심인 인공지능 부문에서 가장 중요한 핵심 산업으로 성장하고 있다"고 말했다. 그러면서 "비대면 코로나 이후 시대에 더욱 가치 있는 기술로 시장을 선도하겠다"고 강조했다.
< 출처 > 프라임경제 (김이래 기자, 김우람 기자)
< 정리 > 한국컨택센터산업협회
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2024-05-02
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(사)한국컨택센터산업협회 18대 회장사로 kt 선임
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[컨택저널 2024년 5월호]
(사)한국컨택센터산업협회 18대 회장사로 kt 선임
(사)한국컨택센터산업협회 18대 회장으로 최준기 kt AI사업본부장 취임
"인공지능, 상담시간 유기적 협력을 통해 고부가가치 창출 노력할 것 "
협회는 3월 18일 제27차 정기총회를 열고 KT를 회장사로 의결하였으며, 협회장으로는 최준기 kt AI사업본부장이 선임되었다. 1998년에 KT가 주축이 되어 설립된 협회는 1대부터 12대 회장까지는 kt마케팅 부문장(부사장급)이 당연직으로 회장을 맡아왔었고, 13대부터 17대까지는 BPO전문기업들이 회장사를 맡아 왔었는데, 이번에 협회 설립 26년 만에 kt가 다시 협회 회장사를 맡게 된 것이다.
(사)한국컨택센터산업협회(회장 최준기)는 4월 23일 kt송파빌딩 회의실에서 협회장 이·취임식을 가졌다. 이날 행사에서는 17대 회장으로써 그동안 회원사들의 권익 보호와 컨택센터 산업 발전을 위해 공이 큰 한국클라우드 김현겸대표에게 노고를 치하하고자 공로패가 수여되었다.
이날 취임식에는 협회 김남국 감사를 포함해 이사들과 전문위원 그리고 협회 임직원이 참석했으며, 그들 각자는 신임 최준기회장에게 컨택센터 산업이 발전할 수 있도록 적극적인 지원을 요청했다. 이에 대해 최준기 신임회장은 취임사를 통해 “인력중심의 컨택센터 산업에서 인공지능 기술이 상담사에게 고부가가치를 제공할 수 있도록 협회 회원사들과 함께 노력하겠다”며 “정부의 AI확산 정책에 맞춰 솔루션 기업과 기술기업의 적극적인 참여와 협회 활성화를 도모하여 산업 성장에 기여하도록 소임을 다하겠다”고 말했다.
< 출처 > 프라임경제
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2024-05-02
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「일하기 좋은 직장」을 만드는 리더십_Part 1
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[컨택저널 2024년 5월호]
「일하기 좋은 직장」을 만드는 리더십
Part 1. 제언
「상담사를 돌보는 역할」만이 아니다! 차세대 리더가 짊어져야 할 3가지 미션
SV/리더의 역할이 변화하고 있다. 기존에는 상담사 지원과 지도가 주된 역할이었지만, 앞으로는 상담사가 쾌적하게 일할 수 있도록 디지털화 ㅡ DX를 추진하거나 챗봇과 FAQ의 유지보수까지 담당하게 된다. 또한, 「Z세대」를 어떻게 대할 것인가를 고민하고 경영 기여 시책도 주도해야 한다. 차세대 SV/리더에게 요구되는 자질과 스킬에 대해 전문가에게 들어봤다.
SV/리더의 성과는 컨택센터의 품질과 직결된다. 현 단계의 주요 업무는 인적자원관리 「상담사 업무 지도」로, 설문조사를 해보면 상담사 지원, 평가, 지도에 할애하는 시간이 압도적으로 많다(그림 1). 추진력, 지시와 지도를 위한 스킬은 상담사의 성과에 큰 영향을 미친다.
그러나 앞으로 AI 활용이 진전되면 SV/리더의 역할과 임무도 변화할 것이다. 운영을 가장 잘 알고 있는 SV/리더는 기존 업무의 디지털 전환, workflow 재구축의 최적임자이며, AI 활용, DX 추진의 기수 역할을 맡기에 적합하다.
컨택센터의 DX는 CX(고객경험)와 EX(직원경험) 양 측면에서 진행되어야 한다. 고객 응대 자동화는 비용 절감만을 목적으로 하면 실패하기 쉽다. CX를 높이는 effortless 서비스를 염두에 두고 설계해야 이용률이 높아진다. 고객이 무엇에 어려움을 겪고, 어떻게 해결해야 만족할 것인가를 아는 SV/리더가 수행해야 할 역할은 크다.
인력 부족을 보완하기 위해 필수적인 대처인, EX 향상을 위한 IT 활용도 SV/리더가 담당하게 될 것이다. 상담사의 경험을 가진 경우가 많아, 어떤 구조와 환경이 있으면 일하기 편해지는지를 잘 알고 있다. 지식 시스템이나 e러닝 tool 등 상담사를 지원하는 구조를 만드는 데 그 경험을 활용하고자 한다. 실제로 Part.2에서 소개할 8명 대부분이 이러한 역할을 담당하고 있다.
인력 부족이 심각해지는 지금, 「일하기 좋은 직장」을 만들기 위한 노력은 변화하고 있다. SV도, 기존처럼 「상담사를 지도하고 관리하는 역할」만으로는 리더로서의 역할을 수행할 수 없다. 특히 IT에 대한 지식과 노하우는 센터 전체의 최적화를 위해 필수적인 동시에 자신의 커리어를 위해서도 필수적인 「조건」이 될 것으로 보인다.
■ 현장의 DX 추진을 위해 SV에게 필요한 Reskilling
많은 SV/리더의 IT 활용능력은 그다지 높지 않다. AI를 비롯한 최신 기술 활용을 위해서는 「Reskilling」이라는 의식의 전환이 필요하다.
기업의 DX 인재 육성에 정통한 AIDEMY의 임원인 가나자와 아키코 본부장은 「앞으로의 시대를 책임질 현장 리더에게는 “디지털을 추천할 수 있는 능력”을 인재 요건으로 추가하면 좋을 것 같습니다. 구체적으로는 현재 있는 업무를 점검하여 공통화나 자동화가 가능한 업무가 없는지 고민하고, 이를 실현하기 위해 필요한 제품 요건을 정의하는 스킬 등이 필수적입니다.」라고 지적한다.
그렇다고 SV/리더에게 엔지니어 수준의 IT 지식이 필요한 것은 아니다. 「AI로 무엇을 할 수 있는지」 등 기본 지식을 배우는 활용능력 교육은 필요하지만, 더 중요한 것은 업무에 대한 이해와 이를 디지털로 대체하기 위한 요구사항 정의를 수행할 수 있는 스킬이다.
물론 IT 활용능력만 필요한 것은 아니다. 인재 육성에 정통한 Kardiacross의 이즈미 유코 씨는 「자동화가 진행되면서 문의 내용이 복잡해지고, 상담사에게 필요한 스킬도 고도화되고 있습니다. 판단력이나 심리를 감지하는 능력 등을 연마할 필요가 있으며, SV/리더에게도 높은 지도력이 요구되고 있습니다.」라고 지적한다.
■ 만능 조직 모델은 없다! 정기적인 재검토 필요
디지털화에 따라 개인별 Reskilling 뿐만 아니라 조직 구조의 재검토도 필요하게 되었다.
자동화와 인력 부족이 겹치면서 많은 컨택센터에서 정규직화 및 인력 규모 축소가 진행되고 있다. 기존과 같은 노동집약적인 대규모 콜센터는 줄어들고 비정규직이 없어지면, 상명하복이 철저한 피라미드 구조는 더 이상 최적의 조직 모델이라고 할 수 없게 된다.
조직 설계에 정통한 Recruit Management Solutions 나카무라 다이스케 수석연구원은 「조직 구조는 정기적으로 재검토하는 것이 중요합니다. 어떤 업무 설계가 가장 적합한지는 업무 특성, 구성원의 속성, 비즈니스의 성숙도에 따라 달라집니다. 외부 환경의 영향도 크고 변화의 속도가 빨라지면서 미리 업무를 정형화하고 그에 따라 직원을 숙달시키는 기존 방식의 매니지먼트가 맞지 않는 경우가 늘고 있습니다.」라고 설명했다. 정형화된 업무를 수행하는 노동집약적 모델의 전형이라 할 수 있는 콜센터도 변화를 강요 받는 시대가 다가오고 있다.
세대 교체와 새로운 가치관에 대한 대응도 필요하다. Z세대 매니지먼트에 정통한 Great Place To Work Institute Japan의 오카베 히로아키 대표는 「디지털 세대이고 다양한 가치관을 접할 기회가 많은 Z세대는 자신에게 맞는 것을 선택하는 것이 당연합니다. 직장 환경이나 업무 내용, 역할에 대해서도 “맞지 않는다”고 느끼면 떠나게 됩니다. 목적과 의미에 납득할 수 있고, 자신의 성장과 경력에 도움이 되는지도 중요하게 생각합니다. 본인이 납득할 수 있을 때까지 세심하게 소통을 거듭하는 매니지먼트는 필수입니다.」라고 말한다.
태어날 때부터 경제 저성장이 지속된 세대이기 때문에 경쟁과 도전을 어려워하는 반면, 오카베 씨가 실시한 설문조사에 따르면 「도전하고 싶다」는 욕구는 강하다고 한다. 부정적인 의견에 대한 거부감이 강하기 때문에 제안이나 아웃풋에 대한 부정은 신중을 기해야 한다. 오카베 씨는 「지금 시대에 이상적인 리더십은 “들어주는 느낌”이 필요합니다. 적절한 궤도 수정이나 지도도 필요하지만, 우선은 “내 의견을 들어주었다”는 느낌을 주는 것이 중요합니다.」라고 강조한다. 의견을 들어주고, 잠재력을 끌어내는 조언과 같은 밀착형 관리가 요구된다.
■ 성과가 나올 때까지 끝까지 해낸다! 「끈기」가 리더의 조건
이처럼 DX 추진과 가치관의 다양화 등을 배경으로 현장 관리의 난이도는 높아질 수밖에 없다. 또한, SV와 리더의 정규직화가 진행되는 지금, VOC 활용과 고객 충성도 양성 등 경영 기여, 즉 컨택센터의 가치를 가시화하는 역할도 담당하게 될 것이다. 이러한 노력을 통해 환경과 처우 개선, 현장의 사기 진작을 도모할 수 있을 것이다.
Part.2에서는 실제 환경 변화와 미션 고도화에 유연하게 대응하며 현장을 이끌고 있는 인재들을 소개한다. 편집부가 주최하는 컨택센터 어워드의 개인상인 「올해의 리더」를 수상한 8명이다. 심사위원을 맡은 Create Career의 테라시타 카오루 씨는 「수상자들의 공통점은 성과가 나올 때까지 끈기 있게 끝까지 해내는 힘입니다. 아이디어를 내는 것은 누구나 할 수 있습니다. 그것을 실현하는 끈기가 리더에게 요구되는 자질이라고 생각합니다.」라고 평가한다. 테라시타 씨는 리더의 다양성에 대해서도 지적한다. 리더를 육성하는 방법도 변화하고 있다고 한다.
「예전에는 SV의 역할과 업무 범위가 정해져 있고, 이를 수행할 수 있는 인재를 양산하기 위해 약점을 없애는 방식의 육성이 주류를 이루었습니다. 최근에는 데이터 분석이나 인재 육성 등 그 사람만의 강점을 키우고, 그것이 현장의 과제와 일치할 때 큰 성과가 나오는 경우가 늘고 있습니다.」(테라시타 씨).
SV/리더는 곤란에 처한 고객이나 상담사를 눈앞에 두고 항상 바쁘게 움직인다. 그러나 때로는 멈춰 서서 과제를 검증하고 새로운 지식을 수집하는 시간이 필요하다. 그것이 본인의 강점이 되고, 다음 스테이지로 올라가는 발판이 된다.
같은 심사위원을 역임한 이즈미 씨는 SV/리더를 지도하는 센터장이나 매니저를 향해 「의지하는 SV/리더에게는 업무가 집중되기 쉽지만, 그 이면에 있는 리스크를 인식해 주었으면 합니다. 다른 부서와 조정하는 시간이나 자신의 학습을 위한 “여백”을 만들어 주는 것이 필요합니다.」라고 제언한다.
<출처> Call Center Japan 2024년 3월호
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2024-05-01
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MIT 보고서 : CX Horizons ①
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[컨택저널 2024년 4월호]
MIT 보고서 : CX Horizons ①
고객 경험의 미래가 여기에 있습니다. 미래를 대비하세요.
＞ AI가 보편화되는 세상
＞ 고객과 직원 모두의 손쉬운 경험을 추구하는 Z세대
＞ 고객 인사이트의 핵심 허브가 되는 컨택센터
01 개 요
고객 경험(CX)은 브랜드 충성도와 기업의 성과를 이끄는 핵심 동인입니다. NTT의 '2023 CX 현황' 보고서에 따르면 CEO의 92%가 CX 개선이 비즈니스 성장, 생산성 향상, 고객 브랜드 옹호는 물론, 수익에도 직접적인 영향을 준다고 합니다(그림 1 참조). 또한 직원 경험(EX)의 질이 비즈니스 성공에 매우 중요하다는 점도 인식하고 있습니다. CEO의 95%가 비즈니스를 혁신할 수 있는 진정한 잠재력은 고객과 직원의 경험을 종합적인 단일 전략으로 통합하는 데 있다고 말합니다. 이를 통해 매출을 증대하고, 비즈니스 민첩성과 탄력성 확보를 예상할 수 있습니다.
성공을 위해 기업은 고객 및 직원 경험의 가능성을 새롭게 구상하고, 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드를 보다 폭넓은 시야로 이해 해야 합니다. MIT Technology Review Insights 보고서에서는 향후 몇 년 동안 고객 경험과 컨택센터 직원의 경험을 변화시킬 전략과 기술에 대해 알아봅니다.
이 보고서는 2022년 12월부터 2023년 4월에 걸쳐 실시된 약 20건 이상의 고객 경험 리더와의 인터뷰를 기반으로 합니다. 인터뷰에서는 고객 경험과 직원 경험의 미래, 비즈니스 가치를 창출하는 전략적 동인으로서 컨택센터의 역할에 대해 살펴보았습니다.
본 보고서의 주요 인사이트는 다음과 같습니다.
■ 풍부한 CONTEXT 기반의 경험은 고객과 브랜드를 위한 상호 가치를 창출합니다.
고객 데이터를 지능적으로 사용하여 모든 인터랙션을 맥락화하면 장기적인 충성도를 쌓을 수 있습니다. 판매 당시는 물론, 판매 후에도 목적에 부합하는 의미 있는 데이터를 계속해서 수집하면 경쟁업체보다 더 개인화된 향후 경험을 제공할 수 있습니다. 그렇게 하면 고객은 브랜드에 자신의 데이터를 공유한 가치를 크게 체감하게 되며, 이를 통해 고객과 브랜드는 서로를 신뢰하는 좋은 관계를 유지할 수 있습니다.
■ 브랜드는 모든 접점을 관계 구축의 기회로 보고 있습니다.
브랜드는 고객 인터랙션을 최대한 빠르고 효율적으로 해결해야 할 질문으로 보지 않습니다. 오히려 인터랙션이 이루어지는 모든 접점을 서로의 관계를 심화하고 평생 가치를 높이는 기회로 여깁니다. 기업이 적극적으로 지식을 공유하고 고객 문제를 예측하면 고객을 돕는 신뢰할 수 있는 조언자가 되고 옹호자가 될 것입니다. Digital Engagement와 고객 Engagement 모두가 충성도 높은 관계를 구축하고 유지하는 데 매우 중요합니다.
■ AI는 의심의 여지없이 예측 가능한 세계를 만들 것입니다.
브랜드는 CONTEXT 및 실시간 데이터를 통해 반복적인 질문을 줄이거나 없애면서 고객의 요구를 선제적으로 충족시켜야 합니다. 정서 분석과 생성형 AI를 사용하면 고객 경험의 질과 개선이 필요한 영역에 대한 심도 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 굳이 설문 조사를 하지 않아도 됩니다. 선도적인 조직은 고객과 직원 경험 모두에 대화형 AI, 생성형 AI, 예측형 AI를 포함하는 강력한 AI 로드맵을 개발할 것입니다.
■ 작업과 경험이 개인화됩니다.
브랜드는 고객과 직원 모두 같은 인간으로서 동일한 바람을 갖고 있음을 잘 알고 있습니다. 누구나 상대방에게 인정받고, 이해 받고, 도움 받기 원하는 마음. 즉, 공감하는 마음으로 대해주기를 원합니다. 하지만 모든 상황에 통용되는 단 하나의 솔루션은 존재하지 않습니다. 선도적인 기업은 직원이 개인적인 목표와 직업적 목표를 함께 충족하는 방식으로 일할 수 있도록 자율권을 부여합니다. 이러한 환경에서 직원들은 자신의 시간과 일정을 스스로 관리하고, 성공할 수 있는 방향으로 인터랙션을 수행하며, 맞춤형 교육과 코칭을 추천 받습니다. 직원의 지식, 경험, 관심사는 고객의 복잡한 문제를 해결하고, 구매 결정에 영향을 주며, 지속 가능성과 같은 공유 가치를 논의할 때 도움이 됩니다. 이를 통해 참여도를 높이고, 이탈을 줄이고, 비용을 관리할 수 있습니다.
■ 컨택센터는 고객 서포트와 Engagement를 위한 허브가 됩니다.
실시간 고객 데이터 소스가 풍부한 컨택센터는 기업의 눈과 귀가 되어 고객 인사이트를 위한 단일 소스를 제공할 것입니다. 고객 여정 전체를 따라가며 경험에 대한 완벽한 360도 뷰를 갖게 되면 컨택센터는 기업 비즈니스 전반에서 고객을 더 많이 지원하게 되고, 이를 통해 고객의 지지를 받는 견고한 브랜드로 자리하게 됩니다. 많은 조직에서 컨택센터는 이미, 혁신의 Test Bed 역할을 담당하고 있습니다. 생성형 AI와 같은 기술이 다양한 사례에 빠르게 활용되어 생산성과 전략적 의사 결정을 혁신하고 있는 만큼 이러한 추세는 더욱 가속될 것입니다.
02 새로운 고객 Engagement Model
모든 업계가 빠르고, 편리하고, 개인화된 경험에 대한 고객의 높은 기대치에 직면하고 있습니다. 소비자들은 세계 최고의 브랜드가 제공하는 경험을 기준점으로 삼고 있으며, 자신의 시간과 가치를 존중하지 않는 인터랙션에 대해서는 더 이상 인내하지 않습니다. Tata Communications의 협업 서비스 글로벌 부사장인 Nick Parmar는 이렇게 말합니다. "고객이 브랜드와 상호작용하는 방식이 매우 까다로워지고 있습니다. 상담사와 커뮤니케이션 채널을 계속 오가며 같은 질문을 반복하던 시절은 지났습니다. 고객은 브랜드가 관련성 있고 맥락에 맞는 서비스를 연중무휴로 제공하기를 바랍니다."
코로나19 대유행 기간 동안 고객 경험(CX)은 급속하게 디지털화되었으며, 이로써 모든 조직이 반드시 갖추어야 하는 효율적인 셀프 서비스 인터랙션 기반이 마련 되었습니다. 그러나 브랜드를 차별화하고 고객 충성도를 높이기 위해서는 모든 인터랙션을 개인화하고 활용하는 능력을 향상시켜 탁월한 상호가치를 창출해야 합니다. 새로운 Engagement Model로 전환해야 하는 이유입니다.
선도적인 조직은 "지식 기반 관계"를 개발하는 데 더욱 집중할 것입니다. Future Exploration Network의 회장인 Ross Dawson이 정의한 이 지식 기반 관계를 기반으로 고객과 회사가 서로를 깊이 이해한다면 충성도를 견고히 다질 수 있습니다. Ross Dawson 회장은 "이러한 깊은 이해를 바탕으로 기업이 차별화된 상호 가치를 창출한다면, 고객이 전환 비용을 부담하면서까지 지식 기반 관계에 종속되도록 할 수 있습니다"라고 말합니다. 선호하는 브랜드를 바꾸려면 고객은 새로운 회사가 자신의 선호도를 파악하고 요구 사항을 충족할 때까지 시간을 투자하고 데이터를 공유하는 등 많은 일을 처음부터 다시 시작해야 합니다. 따라서 그와 같은 수고를 만회할 만큼 충분한 가치를 제공해야 합니다.
지식 기반 관계로 상호 지속적인 가치 창출
IDC의 디지털 플랫폼 에코시스템 프로그램 부사장인 Alan Webber는 상호 지속적인 가치를 창출하기 위해서는 판매 이후의 관계에 대한 유용한 정보를 수집해야 한다고 말합니다. 예를 들어, 어떤 자동차 대리점이 5인 가족의 고객에게 조만간 특정 크기의 대체 차량이 필요하다는 사실을 선제적으로 예측하고 이에 맞는 적합한 제안을 하려면 기존 데이터를 활용할 수 있어야 합니다. 하지만 데이터 활용 능력에 있어 "99.9%의 회사가 [현재] 형편없는 수준"이라고 Alan Webber는 말합니다. 그는 "기업들이 그 어느 때보다 많은 데이터를 수집하고 있지만 실제로 고객을 더 잘 이해하고 있는지는 모르겠습니다"라고 덧붙입니다.
화장품 리테일 업체인 Sephora China의 디지털 벤처 부사장인 Archer Li는 인터랙션을 맥락화하는 목적은 고객과 정서적인 애착을 형성하기 위한 것이라고 말합니다. "디지털 커머스의 미래에 대한 우리의 비전은 Engagement 경험에 관한 것"이라고 그는 덧붙입니다. 제품 선택, 결제 게이트웨이와 같은 Sales funnel(깔때기) 아랫부분에서 어려움을 없애고 전환을 늘리는 데 초점을 맞추던 리테일 업계가 이제는 funnel 상단에서 고객과 소통하는 방향으로 전환하고 있습니다. 이는 "고객이 무엇을 구매할 지, 무엇을 탐색할지, 어떻게 사용할지, 어떻게 느낄지를 결정하기 전"에 제공되는 고객 서비스와 관련된 것이라고 Li는 말합니다.
새로운 Engagement Model에서는 "주문한 제품의 위치"에 관한 인터랙션은 감소하고, "조언"을 구하는 인터랙션이 증가하고 있습니다. 브랜드가 신뢰하는 조언자가 되면 비즈니스 모델을 혁신하고 장기적인 충성도를 만드는, 근본적으로 새로운 관계를 형성할 수 있습니다.
적정 규모화와 올바른 channeling
충성도를 높이도록 설계된 새로운 고객 Engagement 모델은 브랜드와 고객 관계를 발전시키기 위해 모든 인터랙션을 사용합니다. 기존 KPI는 고객과의 거래를 신속하게 완료하고 컨택센터 직원에게서 벗어나게 하여 비용을 관리하는 데 중점을 두었습니다. 이러한 접근 방식은 고객 문의가 곧 complaint(불만)이라는 사고 방식에서 비롯되었습니다. Li는 "'고객을 기다리게 하지 말기'와 '판매 후 문의 줄이기'가 KPI였습니다"고 말합니다. 새로운 Engagement로 전환한 Sephora는 고객에게 더 많은 문의를 장려하고 여기에 적극 참여합니다. Li는 이렇게 말합니다. "Engagement가 더 적극적으로 이루어질수록 소비자에 대한 이해가 향상됩니다. 소비자의 잠재적인 요구를 찾거나 요청을 더 정확히 파악할 가능성이 그만큼 높아지죠."
고객과의 생산적인 시간이 증가하면 더 큰 만족도와 비즈니스 성과를 얻을 수 있지만, "모든 고객과 의 인터랙션이 길어지는 것이 반드시 좋은 것은 아닙니다"라고 Dawson은 말합니다. 인터랙션 확장 전략을 구성할 때 기업은 "이 전략이 고객에게 더 많은 가치를 창출하는가? 그저 더 많이 팔거나, 혹은 다른 기업보다 우리와 더 많은 시간을 보내도록 하기 위한 것인가?" 등을 자문해야 한다고 그는 설명합니다.
기업은 어떤 유형의 인터랙션이 진정으로 고객 가치를 창출하는지 이해해야 합니다. 그러려면 고객의 맥락과 의도를 실시간으로 파악하여 적절한 순간에 가장 큰 가치를 만들어 낼 경험을 지능적으로 제공해야 합니다. Deloitte의 CCO인 Dounia Senawi는 이러한 접근 방식을 가리켜 " 올바른 채널링"이라 고 합니다. 브랜드는 회사가 선호하는 채널로 문의를 전환하기보다는 고객에게 가장 효과적이고 효율적으로 서비스를 제공할 수 있는 채널을 파악해 구축해야 하며, 이러한 채널을 통해 고객에게 가장 원활하게 서비스를 제공해야 합니다.
이러한 비전을 실현하려면 많은 조직에 여전히 부족한 '기본적인 CX 역량'을 먼저 갖춰야 합니다. CX 미래학자 Blake Morgan은 "고객 경험은 쉽지 않은 과제"라며 다음과 같이 말합니다. "고객이 누구인지, 어디에 있었는지, 고객에게 지금 어떤 일이 일어나고 있는지, 미래에는 무엇이 필요할지 등을 반드시 파악해야 합니다. 하지만 그조차도 매우 복잡하죠."
CX 혁신을 시작하려면 레거시 시스템을 보강하고, 분리된 디지털 채널을 통합하고, 수백만 개의 단절된 데이터 포인트를 연결하여 각 고객의 여정을 종합적으로 파악해야 합니다. 이를 통해 조직은 개인화의 참된 가치를 실현하고 혁신적인 AI 기술을 배포할 수 있습니다. 그리고 이와 같은 역량이 고객 경험의 리더와 후발 주자를 가를 것입니다.
03 인공지능의 세계
고객 경험이 브랜드와 고객 간의 지속적인 관계로 성장하기 위해서는 고객의 알려진 요구 사항과 알려지지 않은 요구 사항을 예측하고, 이를 능동적으로 해결해야 합니다. 글로벌 리서치 회사인 Everest Group의 Shirley Hung은 CX의 미래는 "기업이 고객 개개인에 대한 깊은 이해를 바탕으로 고객의 요구를 선제적으로 충족하는 것"이라고 설명했습니다. 선도적인 조직은 고객이 누구인지, 왜 연락을 취하는지 등의 기본적인 질문이 필요 없는 지능적인 고객 Engagement를 구상하고 있습니다.
소비재 기업인 P&G의 인사이트 책임자 Kirti Singh는 고객 경험에 대한 비전을 " 질문이 없는 세상"이라며, 다음과 같이 설명합니다. "여기에서 중요한 것은 조직이 얼마나 많은 데이터를 보유하고 있는 지가 아닙니다. 계속해서 고객에게 더 많은 정보를 받는 것이 아니라, 이러한 데이터를 더 나은 서비스를 제공하는 데 효과적으로 사용하여 성장을 이끄는 방법을 파악하는 것이 중요합니다."
기업은 이벤트 데이터와 정서 분석 툴을 사용하여 직접적으로 질문하지 않고도 고객 만족도 지표를 수집할 수 있습니다. "예전에는 질문을 많이 했습니다"라고 Singh은 말합니다. " 하지만 이제 우리는 자체 브랜드 사이트나 다른 곳에서 소비자가 이미 언급한 내용을 찾고, 이와 같은 데이터를 활용하여 질문에 답하려고 합니다."
호주 정부 기관인 Service NSW의 디지털 서비스 담당 전무 이사인 Katherine McDermott도 비슷한 목표를 가지고 있습니다. "우리의 비전은 고객이 '한 번 말하면 되는' 디지털 환경에서 '전혀 말할 필요가 없는' 디지털 환경으로 전환하는 것이었습니다. 즉, 고객에게 먼저 말을 걸고 고객이 필요로 하는 것을 제공하는 것이죠."
McDermott는 설계자, 엔지니어, 제품 관리자, 정부 장관까지도 모바일 앱을 통해 실시간 고객 정서 분석에 액세스할 수 있으며, 그 결과 Service NSW는 고객 피드백에 "사로잡혀 있다" 고 말합니다. 이를 통해 고객과 "특별한 방식"으로 소통하여 신속하게 문제를 발견하고 고객 경험을 개선합니다.
이 보고서를 위해 인터뷰한 한 경영진은 AI 기술이 이러한 비전을 현실화하여 이전에는 불가능했던 수준의 초개인화된 서비스를 대규모로 제공할 것이라고 말합니다.
인공지능의 3연타: 대화형, 생성형, 예측형
고객 친밀도와 Engagement를 위해 CX를 혁신하려면 상호보완적인 AI 기술 제품군이 필수입니다. (그림 2 참조).
자연어 처리, 자연어 이해와 같은 '대화형 AI' 툴로 인해 챗봇과 음성 비서는 점점 더 인간과 유사한 인터랙션을 할 수 있게 됩니다. 이 기술은 또한 음성 통화를 텍스트로 실시간 변환합니다. 이를 통해 예측 분석, 상담사 지원 툴, 정서 분석, 품질 관리 등의 성능을 높여 고객 만족도와 비즈니스 성과를 개선합니다. 정서 분석과 같은 고객 데이터를 대규모로 분석하면 비즈니스 전략 수립에 필요한 강력한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
AI 기술 제품군의 또 다른 강력한 기능인 ‘예측형 AI’는 학습을 통해, 고객이 달성하고자 하는 목표와 성공 가능성이 가장 큰 접근 방식을 정확히 예측합니다. 이러한 기술은 웹사이트에서 고객과 적극적으로 소통하며 전환율을 높이거나, 질문에 대한 답변을 제공하는 것은 물론, 예측 기반 라우팅, 상담사 지원 등 더욱 빠르고 맞춤화된 경험을 제공합니다.
‘생성형 AI’는 대량의 비정형 데이터를 처리하고 새로운 콘텐츠를 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 사용합니다. CX의 또 다른 도약을 예고하는 이 생성형 AI는 특히, 컨택센터 직원의 역량을 강화합니다. 직원이 검토하고 사용할 수 있도록 고객 세부 정보와 거래 내역을 수집, 구성, 요약해주므로 사실을 확인하는 질문을 줄이거나 없앨 수 있습니다. 또한, 각 고객의 고유한 시나리오와 고객의 맥락에 맞게 실시간으로 맞춤화된 응답을 개발하고 제안합니다.
고객 경험 컨설턴트인 Dennis Wakabayashi는 "상담사는 머지않아 AI로 역량을 강화하여 고객 개개인에게 고유한 경험을 맞춤 제공하게 될 것"이라며, 다음과 같이 덧붙입니다. "한 직원이 생성형 AI 툴을 사용하여 '1996년형 Toyota Corolla가 좌회전할 때 이상한 소리를 내게 만드는 엔진 부품은 무엇인가?'라고 질문을 입력하면 AI는 사용자 매뉴얼, 포럼 게시물, 모든 내부 문서를 살펴본 다음 '그 부품은 아마 여기 있는 볼트일 것이며, 구입처는 다음과 같습니다'라고 알려줄 것입니다." 이처럼 생성형 AI에 프롬프트를 입력해 얻은 답변과 엄선된 고객 정보를 통해 직원들은 각 고객과 개별적으로 소통할 수 있게 될 것이라고 그는 말합니다.
생성형 AI의 혁명
AI는 고객 경험의 새로운 패러다임을 창출하고, 개인화 및 Engagement에서 전례 없는 효율성과 혁신을 실현하고 있습니다. Genesys의 수석 부사장 겸 최고 제품 책임자인 Olivier Jouve는 "지난 몇 년 동안 컨택센터에서 AI를 통해 이룩한 발전은 정말 놀랍습니다. 생성형 AI는 여기서 한발 더 나아가 이제는 또 다른 종류의 혁명을 가져오고 있습니다."라고 말합니다.
"CX 인터랙션은 언어를 기반으로 하므로 생성형 AI를 통해 이를 발전시킬 방법이 아주 많습니다."라고 AWS의 AI/ML 제품 마케팅 이사인 Susanne Seitinger 는 말합니다. "머신 러닝의 다음 단계는 대규모 언어 모델이 고객 서비스의 모든 측면에 영향을 미칠 혁신의 순간을 실현하는 것입니다." 고객이 처한 상황에 실시간으로 대응하는 '스크립트 없는 인터랙션'으로의 대대적인 전환이 이루어질 것입니다.
Jouve는 딥 러닝을 통해 글로벌 일관성에 획기적인 발전이 이루어졌다고 말합니다. "각 국가에 동일한 수준의 경험을 제공하려면 언어와는 독립된 동일한 유형의 기능이 필요합니다. Genesys는 100개가 넘는 국가의 고객을 대상으로 솔루션과 서비스를 제공하고 있으며, 언어적 접근 방법만으로는 불가능한 일입니다." 예를 들어, 정서 분석에 대한 일관된 접근 방식을 통해 직원들이 올바른 방식으로 고객과 소통하고 있는지, 적절한 질문을 하고 있는지, 대화 내내 공감을 표시하고 있는지 등을 파악할 수 있습니다.
텍스트 기반 분석 외에도 대규모 언어 음성 모델은 고객 경험에 광범위하게 적용할 수 있는 새로운 혁신 영역입니다. 생성형 AI 음성 툴은 수백만 건의 음성 인터랙션을 분석하여 사용자를 인증하고, 사기 및 Deepfake 음성 사칭을 감지하며, 장애 또는 중독을 인식하고, 실시간으로 정서 분석을 수행하는 등 다양한 영역에서 사용할 수 있습니다.
생성형 AI는 컨택센터 리더가 부서의 실적을 이해하고 개선 기회를 파악하는 데도 도움이 될 것이라고 Jouve 는 말합니다. 그는 이렇게 말합니다. "우리가 사용하는 일상적인 언어로 지난 몇 달 동안 평균 처리 시간이 왜 증가했는지 물어볼 수 있습니다. 이런 부분은 생성형 AI가 실제로 매우 좋은 인사이트를 제공할 수 있는 영역입니다."
여전히 걸림돌로 남은 데이터
이 보고서에서 그리는' 개인화된 선제적 고객 경험'은 연결된 플랫폼 및 데이터를 통해 고객에 대한 360도 뷰를 포함하는 디지털 혁신을 통해서만 달성할 수 있습니다. Webber는 "CX를 잘 수행하는 기업이라면 광고, 마케팅, 영업, 서비스, 고객 지원, 충성도를 위한 최상위 아키텍처 아래에 End to End 데이터 층이 있어야 한다는 사실을 이해할 것"이라고 말합니다.
Hung은 "서로 소통하지 않는 여러 시스템과 애플리케이션에서 확보한 고객 데이터가 많습니다"라며 설명을 이어갑니다. " 전화를 건 고객 중에는 온라인에서 스스로 답을 찾아보고, 채팅을 하고, 이것으로도 해결되지 않아 통화에 이르게 된 고객도 있을 수 있습니다. 시스템이 단절되어 있다면 문제를 해결하기 위해 고객이 시도한 이 모든 이력을 찾기 어렵습니다. 고객은 자신의 상황을 계속 반복해야 하기 때문에, 막상 누군가와 이야기할 때가 되면 이미 지쳐 있습니다." 이를 개선하기 위해 기업은 고객의 연락처를 연결하고, 기업 전반에서 고객 데이터에 액세스하고 공유할 수 있는 통합 디지털 생태계를 구축해야 합니다.
네덜란드의 통신 회사인 KPN은 디지털 우선 접근 방식으로 개인 맞춤형 고객 경험을 능동적으로 제공하는 Digital Transformation을 진행하고 있습니다. KPN의 디지털 고객 서비스 및 개발 수석 이사인 Martijn Franssen은 "고객 인터랙션을 개인화 하려면 단일 디지털 생태계가 필요합니다" 라고 말합니다.
고객 여정을 더 정확히 파악하기 위해 KPN은 합리화 프로그램에 착수하고 더 큰 플랫폼을 향해 나아가고 있습니다. Franssen은 "이를 통해 출시 기간을 단축하고, 더 중요하게는 더 풍부한 데이터를 더 빠르게 off road할 수 있습니다. 모든 사일로를 제거하고 고객의 여정을 따라갈 수 있게 하는 것은 다음 단계로 넘어가는 데 있어 매우 중요합니다"라고 말합니다.
그는 공통 플랫폼을 사용하는 단일 디지털 생태계를 마련하면 지원 팀에 제공하는 서비스까지 개선할 수 있다고 강조합니다. 기업은 고객에게 가장 적합한 상담사를 매칭하는 가상 컨택센터를 구축할 수 있으며, 직원의 선호도를 중심으로 업무를 처리할 수 있게 되므로 상담사는 더 이상 Inbound Volume의 압박 속에서 일하지 않게 됩니다.
미래에는 세계적인 수준의 AI 기술을 신속하게 배포할 수 있는 간단한 아키텍처와 보안 AI 기능이 내장된 아키텍처가 매우 중요해질 것입니다. 이를 통해 개인화되고 질문이 없는 능동적인 세상을 실현하고, 고객과 브랜드를 대표하는 직원의 경험을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
다음 호에 ‘MIT 보고서 : CX Horizons’ 2편이 이어집니다.
※ 자세한 내용은 genesys.com/ko-kr을 방문하시거나 02-2056-9600에 문의하시기 바랍니다.
< 글 > GENESYS
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2024-04-01
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지역별 컨택센터 상담사 현황 (2023년 말 기준)
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[컨택저널 2024년 4월호]
지역별 컨택센터 상담사 현황 (2023년 말 기준)
2023년 말 기준으로 지방에 소재한 컨택센터 상담사 수가 52,420명으로 확인이 되었다. 2022년 말 대비 1221명이 줄어 2.3% 감소한 것이다. 지자체에 근무하고 있는 상담사는 2012년 5만 명을 넘은 이래 2018년에 6만명 시대를 열며, 3년째 꾸준히 증가하다 2021년에 12.8% 감소, 2022년 2.2% 감소에 이어 2023년 조사에서도 소폭 감소하며 3년째 감소 추세에 있다.
부산시는 상담사 21,989명으로 전년 대비 1개사 24석을 추가로 유치해 기업 수 및 상담사수 모두 2022년과 비슷한 추이를 보였다. 2020년 지자체중 최초로 2만 명을 돌파한 이후 4년째 2만명 이상을 유지하고 있다. 지자체 중 가장 많은 상담사를 보유하고 있는 부산시는 2011년 첫 조사 이후 지자체 중 유일하게 매년 꾸준한 증가추세를 보이고 있다. 풍부한 인적자원, 저렴한 임대료, 투자 리스크 최소화 등의 강점을 활용한 다양한 지자체 지원활동과 맞춤형 전문인력 양성 등을 통해 안정적이고 우수한 인력공급에 힘쓰고 있다.
대전시는 상담사 8,506명으로 부산에 이어 2번째로 많은 상담사를 보유하고 있다. 2021년 코로나를 계기로 시행한 전수 조사 이후, 2023년 추가 조사를 시행한 결과 기업 수 21개 감소, 상담사수 1304명 감소한 것으로 조사되었다. 전년도 현황에서 매년 유치실적을 가감하는 기존 조사방식에서, 2021년 시행한 전수조사에 따른 실제 현황 추가 조사를 반영해 나타난 결과로 보인다. 대전시는 전문인력 양성 지원, 인프라 지원, 각종 재정적/행정적 지원 등 컨택센터 유치를 위한 지원을 이어가고 있다.
광주시는 전년대비 1개사가 감소했으나, 상담사는 54명이 늘어 7,099명으로 조사되었다. 상담사 힐링 사업 지원, CS인력양성센터 운영, 지역 고객센터협의회 운영 지원 등을 통해 컨택센터 활성화를 추진 중이다.
강원도는 2016년 이후 감소현상과 2019년 정체시기를 지나 2020년에 증가했지만 2021년에 약 40% 감소한 784명으로 나타났으며, 이후 3년째 동일한 조사 결과를 제공하고 있다.
인천광역시의 경우 2017년 이후 현황조사를 하지 않고 있다가 대전시와 마찬가지로 2020년 코로나로 인해 지역 컨택센터 현황 조사 진행 결과를 반영했더니 2021년에는 기업 수와 상담사 모두 증가세를 보였지만, 2022년에는 전년대비 대폭 감소하였다가 2023년에는 40개 기업, 상담사 1,840명으로 2022년과 비슷하게 유지하고 있는 것으로 나타났다.
대구시는 2022년까지 상담사 6,585명으로 유지하고 있었으나, 2023년에는 현황 조사를 실시하지 않아 2022년 자료를 반영하였다.
기업들이 컨택센터를 지방으로 이전할 때 가장 중요한 요소는 인력 수급으로, 지자체에서 우수한 인력만 수급할 수 있다면 지방으로 이전 못할 이유는 없다. 그러므로 지자체는 컨택센터 유치를 위해 컨택센터에 적합한 우수인력을 확보하고 인력수급을 위한 지원시스템을 구축하고, 컨택센터 유치 이후에도 지속적인 관심과 지원에 적극적으로 임한다면 앞으로 더 많은 기업들이 지방으로 센터를 이전해 일자리창출에 일익을 담당할 수 있을 것이다.
지자체의 컨택센터 유치는 단순히 일자리 창출에 그치는 것이 아니라 해당 지역의 경제 생태계를 다각도로 발전시키는 중요한 요인이 될 것이다. 따라서 자치체와 관련 기관들은 이러한 유치를 적극적으로 추진하고, 지속적인 협력을 통해 지역 경제의 지속 가능성을 높여야 할 것이다.
※ 컨택센터 유치를 위해 노력해왔던 지자체 중 유치 효과가 미미하다고 판단한 4개 지자체(제주도, 전라남도, 전주시, 청주시)들은 2017년부터 더 이상 컨택센터 현황조사를 하지 않기로 해 4개 지자체 상담사수는 2016년 말 기준으로 전체 집계에만 반영하고 있음을 유념하시기 바랍니다.
< 글 > 한국컨택센터산업협회
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2024-04-01
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상사의 피드백은 잔소리? 직장 만족도 높이는 ‘피드백 문화’
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[컨택저널 2024년 4월호]
상사의 피드백은 잔소리? 직장 만족도 높이는 ‘피드백 문화’
시장조사전문기업 엠브레인 트렌드모니터(trendmonitor.co.kr)가 전국 만 19~59세 직장인 성인 남녀 1,000명을 대상으로 ‘직장 내 근무평가 시스템 및 피드백 관련 조사’를 실시한 결과, 현재 직장생활에 대한 만족도가 낮은 수준으로 평가된 가운데, 직장 내 ‘피드백 문화’의 필요성에 공감하는 시각이 높아진 것으로 조사되었다. 아울러 피드백 문화를 활성화하기 위해서는 피드백 제공 능력뿐 아니라 피드백을 긍정적으로 적절하게 수용하는 것 또한 중요한 능력으로 여기고 있는 모습을 확인할 수 있었다.
▶ 직장 내 분위기 대체로 ‘수직적이지만 개방적인 편’
▶ 사내 분위기 개방적일수록 직장 만족도 높아져
전체 응답자 10명 중 4명(39.8%)만이 현재 직장에 만족감을 느끼고 있었으며, 상대적으로 직장 분위기가 개방적일수록 직장 만족도가 높게 평가되고 있는 것으로 나타났다(수직적 24.9%, 반반 40.0%, 개방적 52.6%). 직장 내 분위기가 만족도에 영향을 미치고 있음을 짐작해 볼 수 있는 결과로, 대체로 현재 직장의 분위기는 수직적이지만 개방적인 편(50.3%)이라는 평가가 대부분이었다. 실제로 전체 응답자 절반가량(47.6%)이 현재 다니고 있는 회사는 구성원들 간에 의견을 교환하고 토론하는 분위기가 잘 조성되어 있다고 평가하면서도 회사의 현안에 대해서는 문제점이나 불만을 표현할 수 있는 기회가 주어진다는 데에는 39.0%만이 동의를 표하고 있었다. 즉, 어느 정도 자유로운 의견 공유는 가능하지만, 비판을 제시하는 것에는 어려움을 느끼고 있는 것으로 보여졌다. 주목할 만한 점은 직장 내 사내 문화가 자유롭고 개방적일수록 회사 현안에 대해 자유롭게 의견을 주고받거나 부서(팀)원 간의 신뢰 수준이 높은 특징을 보이고 있다는 점이다. 사내 문화가 개방적일 경우, 자유롭게 토론하는 분위기가 조성되어 있을 뿐만 아니라(수직적 24.9%, 반반 46.9%, 개방적 68.8%) 윗사람들도 건전한 비판에 귀를 기울이는 편이었으며(수직적 24.9%, 반반 37.2%, 개방적 55.1%), 상호이해와 협조가 잘 이뤄지는 모습(수직적 21.5%, 반반 54.5%, 개방적 72.8%)을 살펴볼 수 있었다. 그만큼 자신이 속한 부서(팀) 동료들의 배려 수준을 높게 평가하고 있었으며, 정서적 신뢰감 또한 높은 편이었다(하단 그래프 참조). 결국 수평적이고 자유로운 사내 문화가 직장 만족도뿐만 아니라 직장 내 분위기와 동료와의 관계에도 큰 영향을 주고 있음을 확인할 수 있었다.
▶ 근무평가 및 업무 관련 ‘피드백’ Needs 높아져
▶ 75.8%, “업무 피드백은 개인의 성장, 자기 계발을 위해 필수적”
한편, 현재 직장에서 응답자 10명 중 2명(24.1%) 정도만이 상사/대표 등과의 면담을 통해 구체적인 피드백을 받고 있는것으로 나타났다. 이에 전체 응답자의 절반 가량(46.2%)은 평가 내용에 대한 구체적인 피드백을 원하는 모습을 확인할 수 있었다. 특히 저 연령층의 경우 생각보다 구체적인 피드백에 대한 needs가 높게 평가된 점이 특징적이었다(20대 53.6%, 30대 52.4%, 40대 45.2%, 50대 33.6%).
근무평가 피드백에 대한 needs가 높아짐과 동시에, 직장 내 전반적인 업무 피드백의 필요성에 공감하는 시각도 높은 수준으로 평가되고 있었다. 전체 응답자의 상당수가 적절하고 명확한 피드백을 주는 직장 상사(선배)와 일하기를 원했으며(84.1%), 피드백을 자유롭게 주고받는 분위기의 부서(팀)에서 일하고 싶다는 응답도 81.8%에 달한 결과를 보인 것이다. 직장 동료나 후배에게 주는 업무 피드백이 그들에게 도움이 될 것으로 생각하고(63.3%), 자신이 받는 업무 피드백이 직장 생활에서 피가 되고 살이 될 것이라고 생각하는 (60.7%) 직장인들도 적지 않아, ‘좋은 피드백’이 업무를 처리하는 데에 중요한 역할로 여겨지고 있는 모습을 확인할 수 있었다.
나아가 전제 응답자 10명 중 7명(68.2%)은 업무 피드백이 없는 회사/부서(팀)는 발전 가능성이 낮을 것이란 의견까지 개진하고 있었다. 이는 적절한 피드백이 업무 결과(성과)에 큰 도움이 되고(85.8%), 개인의 성장과 자기 계발을 위해 필수적(75.8%)일 정도로 스스로에게도 도움이 될 것이란 인식이 강하기 때문으로 보여진다.
▶ 83.3%, “직원의 피드백을 잘 수용하는 것 중요해”
▶ 64.6%, “한국 사회에 피드백 문화 자리 잡기 어려울 것”
한편, 최근 직장 내 피드백에 대한 needs가 높아지면서 피드백을 ‘수용’하는 자세의 필요성이 대두되고 있는 모습을 확인할 수 있었다. 전체 응답자 10명 중 9명(93.6%)이 회사 및 부서(팀)에서 자유롭게 ‘피드백’을 주고받는 분위기가 필요하다는 데에 공감을 내비친 가운데, 직장 상사가 ‘직원’의 피드백을 잘 수용하는 것도 중요해지고 있다는 응답이 83.3%에 달한 결과를 보였다. 앞으로는 ‘직원’이 직장 상사에게 피드백을 주는 경우도 많아질 것(54.5%)으로 예상하고 있는 만큼, 타당한 피드백이라면 직급에 관계없이 이를 수용하는 자세가 필요하다는 인식이 높아지고 있음을 엿볼 수 있었다. 실제로 피드백 문화 활성화를 위한 능력별 중요도 평가에서도 피드백 수용 능력(47.7%)이 피드백 제공 능력(52.3%) 못지않게 중요하게 여겨지고 있음을 살펴볼 수 있었다. 다만, 아직까지 한국 사회에서 피드백은 싫은 소리나 지적으로 인식되는 경우가 많고(76.8%), 전반적으로 피드백을 주고받는 것을 어려워하는 경향이 있어(72.9%), 직장 내 자유로운 피드백 문화가 안착하기에는 어려움이 많다(64.6%)는 의견이 많았다. 이 때문인지 모든 업무 내용에 상세한 피드백을 받는 것 보다는 스스로의 경험을 쌓는 것이 더 중요하다(53.5%)는 인식도 적지 않았다. 향후 직장 내 피드백 문화가 자리 잡기 위해서는 피드백 문화를 주고받을 수 있는 수평적 분위기를 형성하는 것이 우선적으로 필요해 보인다.
< 출처 > 엠브레인 트렌드모니터(trendmonitor.co.kr)
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2024-04-01
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컨택센터/CRM시장 2024년 시장 예측
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[컨택저널 2024년 4월호]
컨택센터/CRM시장 2024년 시장 예측
상담사, SV뿐만 아니라 센터장도 「Reskilling」을 검토·실천하는 1년
생성형 AI는 흔히 말하는 상담사 업무의 대체 뿐만 아니라 SV 등 리더와 센터장 등 관리층의 「일」을 완전히 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 조직이 성장하고 진화하기 위해서는 모든 계층에서 “Reskilling” 이 요구된다. 기존 센터 운영의 상식이 뒤집히는 1년, 2024년 컨택센터 시장과 운영을 예측한다.
대규모 재난 발생 시 컨택센터가 생명선 중 하나, 혹은 이재민 지원 수단으로 기능하는 기업도 많다. 수많은 지진, 태풍과 같은 자연재해, 그리고 코로나 사태로 축적된 위기관리 경험을 활용한 운영이 기대된다.
완전히 바뀔 가능성이 있다!? 센터 종사자에게 요구되는 스킬
그림 1은 편집부가 선정한 컨택센터/CRM 시장 예측이다. 주요 뉴스와 마찬가지로, 생성형 AI가 주목을 받는 것은 확실하다. 또한, Cloud 전환, 고객성공, 고객 괴롭힘 등 계속되는 화두와 이슈도 많다.
생성형 AI도 관련 주제이지만, 5번의 「커리어 전략의 전환점」을 주목할 필요가 있다. 답변 난이도가 낮은 컨택사유는 거의 생성형 AI로 커버할 수 있는 시대가 눈앞에 다가온 지금, 「인력」이 담당하는 역할과 필요한 스킬, 그리고 커리어가 바뀔 것은 확실하다. 상담사는 물론 SV/리더, 센터장 등 관리층에 이르기까지 「Reskilling」이 요구될 것이다. 또한, 6번의 고객성공도 컨택센터 등 고객지원의 커리어 중 하나가 될 수 있는 직책으로 볼 수 있다.
그리고 최근 가장 큰 과제는 역시 「인력 부족」으로 요약할 수 있다. 거점 확대나 보수 인상으로 대응하는 것은 한계가 있다. 역시 생성형 AI를 비롯한 IT의 힘을 어떻게 활용하여 자동화와 생산성 향상, 그리고 고객 경험 향상을 모두 실현할 것인가. 당연히 그에 상응하는 투자가 필요하다.
경영에 대한 경영진의 제안력이 시험대에 오르는 한 해가 될 것으로 보인다.
1 BPO 시장 침체, 특수 요소는 미지수
각 사의 '강점'을 살린 전략·전술에 기대
코로나 특수가 끝난 2023년은 대형 BPO 업체들이 자사의 강점을 내세우며 향후 사업 방향성을 제시한 한 해였다. 2024년은 그 방향성에 따라 사업을 전개해 나갈 것이다.
KDDI Evolva와 Relia Communications 의 통합으로 탄생한 Altius Link. 양사를 합친 2022년도의 매출액은 약 2400억 엔(그림 2)으로 국내 최대 사업 규모가 되었다. 이 회사는 「같은 업태의 합병이지만 위탁하는 영역이 달랐던 것이 큰 장점이다. 약 1300개 기업과 거래하고 있으며, back office 업무로 확대할 여지가 있다. DX를 통한 과제 해결 등 고객의 사업영역에 기여하고자 모회사인 KDDI와 미쓰이물산 및 그룹사의 시너지를 활용하여 새로운 영역과 안건 착수도 추진할 것」이라고 설명하고 있다.
트랜스코스모스는 「CX 향상 노력의 증가를 바탕으로 일관성 있는 고객 경험 서비스 제공을 추진한다. needs가 강한 채팅을 중심으로 각 채널에서 획득한 VOC를 마케팅에 활용함으로써 기업 가치 향상에 기여할 것」이라고 말했다.
벨시스템24는 2025년까지의 중기경영계획에 따라 「'NEW BPO' 사업으로 고객 접점에 대한 당사의 노하우와 전략 파트너사의 지식을 결합하여 1차 산업 분야 등 새로운 영역의 아웃소싱을 통한 수탁 사업 영역 확대를 도모한다. 또한, 생성형 AI를 도입한 자동화 툴을 통해 인력 부족이 예상되는 사내 컨택센터 지원 및 고객 응대에 활용함으로써 효율화와 고객 만족도 향상에 기여하고자 한다. 또한, CX 디자인 등 상류 영역에 해당하는 서비스도 전개하여 새로운 시장을 개척하고 싶다」고 밝혔다.
TMJ는 「MaaS 등 특정 영역에서의 사업 전개 지속. 그리고 센터 운영을 위한 DX를 강화하는 것은 물론, 모바일 관련 등 신기술을 수반하는 안건 수주에 의욕적으로 나선다. 또한, 음주 측정 의무화 등 사회적 이슈의 변화로 인해 총무부서 등 고객센터 외의 문의가 증가하고 있다. 기존 영역에 국한되지 않고 기업 창구의 애로사항에 폭넓게 대응하는 등 신규 개척에도 힘을 쏟을 것」이라고 말했다.
딜로이트 토마츠 믹 경제연구소의 타케다 케이이치 수석연구원이 2023년을 「각 벤더가 자구노력을 통해 매출을 늘리고 점유율을 유지 및 확대해야 하는 시대가 되었다」고 지적한 것처럼, 2024년에도 이러한 경향은 더욱 강해질 것이다. 이와 함께 2023년에 불거진 불미스러운 사건과 정보 유출 사건으로 인해 「신뢰 회복」도 큰 키워드가 될 것이다.
2 생성형 AI가 가져올 IT 시장의 변화
"가속화되는 No-Code 개발"과 "벤더의 가치"
컨택센터 관련 뿐만 아니라 IT 시장을 휩쓸고 있는 생성형 AI.
2023년 11월에 개최된 「콜센터/CRM 데모 & 컨퍼런스 2023 in Tokyo」에서 편집부가 실시한 설문조사에 따르면, 생성형 AI에 의한 제공 기능(그림 3)은 다양해지고 있다. 현재로서는 응대 요약(후처리 요약)이 가장 많았고, 챗봇 등 고객 응대, 이메일 및 채팅 회신안 생성, FAQ 생성 등이 뒤를 이었다. Hallucination 등의 리스크에 대해서는 각 사가 보유 기술을 활용해 억제·회피를 호소하고 있지만, 현재로서는 상담사 또는 관리자가 눈으로 보고 수정할 수 있는 프로세스를 내장하는 용도가 대부분을 차지하고 있다. 향후에는 이러한 추세를 이어가면서 SV 및 관리자 층의 인력 부족 및 육성 시간 확보가 어려운 상황을 감안하여, 챗봇의 대화 흐름 생성, 응대 평가의 지도 코멘트 생성, VOC 분석 결과 해석 등 전문적인 업무 지원 기능으로서의 활용이 늘어날 것으로 보인다.
그러나 IT 솔루션 시장으로서는 「역풍」이 될 수 있는 요소도 등장했다. 2023년 11월 Open AI가 생성형 AI 서비스 『Chat GPT』의 새로운 기능으로 No-Code로 특정 목적에 맞게 customizing할 수 있는 「GPTs」를 발표했다. 자연어 지시로 Chat GPT의 기능을 이용한 시스템을 개발할 수 있게 된다. 전문가들은 「IT 벤더가 아니더라도 업무 애플리케이션 개발이 쉬워질 것」이라고 지적한다. 이미 대기업에서는 생성형 AI 여부를 불문하고 직원들에게 No-Code로 애플리케이션을 개발하게 하는 사례도 눈에 띈다. 일본어 LLM이나 업종 특화 LLM을 제공하는 벤더 등에는 기능면이나 지원 면에서 지금까지보다 더 많은 「외부 발주 부가가치」가 요구될 것으로 보인다.
3 생성형 AI로 바뀌는 센터 매니지먼트
SV, 센터장에게 요구되는 "Reskilling"
생성형 AI의 등장으로 고객 응대 자체는 물론, 응대 이력 입력과 요약, 이를 바탕으로 한 FAQ와 템플릿 작성은 자동화가 진행되면서 매니지먼트도 크게 변화할 것으로 보인다(그림 4).
기존에는 SV의 주요 역할이 상담사 교육 및 지원 이였지만, 운영 자동화로 인해 인력 규모가 축소되면 인력 관리의 부담이 크게 줄어들 것이다. 앞으로는 챗봇의 구축과 유지보수, 생성형 AI가 만든 FAQ나 템플릿의 정교화 등이 그 업무의 중심이 될 것으로 보이며, 이른바 「Reskilling」이 요구될 것으로 보인다.
VOC 분석, 응대 평가 등 데이터를 「읽어내는」 작업도 효율화된다. 담당자 육성에 드는 노력과 비용 절감, 담당자 간 결과의 편차도 해소할 수 있다.
콜 량 예측과 스케줄링도 AI로 대체될 것이다. 컨택사유 별 응대 상황 분석 및 보고는 수작업으로 진행하면 방대한 작업 시간이 필요하기 때문에 이를 수행할 수 있는 센터가 제한적이었다. 이미 이 기능을 생성형 AI로 APP화 하려는 움직임이 시작되고 있다. 한정된 리소스에서도 컨택사유를 기반으로 한 정교한 리소스 매니지먼트가 가능해질 것이다. 더욱 기대되는 것은 「1대1」의 고도화다. CRM 데이터와 연계해 특정 고객에게 최적화된 제안을 생성형 AI가 상담사에게 제안한다. 매니지먼트의 역할은 이러한 시스템 구축과 성과 검증 및 운영 개선에 전념하게 될 것이다.
4 급성장하는 Cloud 플랫폼 시장, On-premise를 「넘어서는」 날이 머지않았다.
대규모 센터에서도 본격적인 'Cloud first'가 진행되고 있다. 국내 Cloud형 CRM 솔루션을 제공하는 주요 벤더를 조사한 데이터를 바탕으로 전체 시장을 추정, 분석한 결과를 정리한 딜로이트 토마츠 믹 경제연구소에 따르면, 콜센터 시스템 시장에서 Cloud형 구성 비율은 연간 5% 내외로 상승할 것으로 전망하고 있다. (그림5. 2022년도 버전) 2026년도에 그 시장 규모는 1370억 엔으로 On-premise 시스템을 포함한 전체 시장의 40.8%를 차지할 것으로 예상하고 있다.
이 연구소의 케이이치 타케다 수석연구원은 「2023년 12월에 발표한 최신(2023년도판) 조사에서도 Cloud 시장의 확대 추세는 지속될 것이며, 2027년도에는 구성비 50%에 육박하는 수치가 될 것으로 전망한다.」고 말했다.
2024년 이후 시장 확대의 가속화 요인이 될 것으로 보이는 것은 상반기 출시 예정인 일본 Avaya의 public cloud 서비스 'Avaya Experience Platform(AXP)'이다. 이메일, 채팅, SNS 등 디지털 채널과 음성 채널 관련 기능을 개별적으로 패키지화해 제공한다. 우치야마 토모유키 일본 Avaya 대표이사는 「업무에 맞게 구축된 기존 자산(On-premise 시스템)을 갑자기 '버리는 것'은 고객 경험을 해칠 수 있다. AXP는 독립적인 Public Cloud 서비스일 뿐만 아니라, 기존 자산과의 Hybrid Cloud 구성으로 디지털 채널과 AI를 활용한 기능 확장과 단계적인 Cloud 전환을 병행할 수 있는 역할을 부여하고 있다.」고 설명했다.
이 외에도 Cisco Systems, ZVC JAPAN 등 다른 사업 영역을 주력으로 하는 벤더들도 Cloud형 컨택센터 서비스 강화 및 판매 확대에 본격적으로 나서고 있다. 애플리케이션 층에 비해 완만한 속도로 Cloud 전환이 진행되어 온 컨택센터 시스템 시장도 Cloud가 차지하는 비중이 On-premise를 넘어서는 날이 머지않아 보인다.
5 역할 변경, 정규직화, 커리어 재검토―― 인재 전략의 전환점이 될 1년
기업의 고용 환경은 점점 더 어려워지고 있다. 채용 시 시급은 2019년 이후 계속 상승하여 2023년 5월 기준 전국 평균은 1370엔이다. 향후 인력 부족이 해소될 가능성은 낮으며, 2024년 이후에는 고용 형태 자체의 재검토(예를 들어, 비정규직에서 정규직으로의 전환을 통한 정착률 향상 등)를 강요 받을 가능성이 매우 높다.
요인은 인력난만이 아니다. 생성형 AI를 비롯한 자동화 기술의 발전에 따라 고객의 자가 해결률이 비약적으로 향상되었다. 필연적으로 컨택센터로 들어오는 문의는 복잡하고 고도화 되기 때문에 상담사에게 요구되는 지식과 스킬도 고도화될 수밖에 없다. 따라서 reskilling이라는 재교육이 필요하지만, 기존의 비정규직으로 난이도가 높은 업무를 맡기는 것은 어려울 것으로 보인다.
미국 고객지원 시장에서는 자체적으로 해결하지 못한 문의에 대해서는 셀프서비스에서 문제해결에 최적화된 창구로 바로 연결되는 구조인 「지능형 스워밍(intelligent swarming)」이 주목받고 있다. 1차 창구는 존재하지 않고, 문제 별 전문 팀이 조직되는 시스템이다. 일본 국내에서도 일부 기업에서 시행되고 있는 것으로 보이지만, 일반적으로 이렇게까지 과감한 체제 변화는 아직 어려울 것으로 보인다.
기존 조직을 새로운 체제로 전환하기 위해서는 커리어 제도의 재검토가 필요하다.
상품·서비스별 전문가는 물론 FAQ 등 지식 구축을 담당하는 지식관리자, AI를 다루는 디지털 인재, 데이터 분석에 능숙한 데이터 분석가 등 고객지원에 필요한 스킬은 다양하다. 기존의 「우수한 상담사가 SV가 된다.」는 career뿐만 아니라 각 분야의 전문가로 가는 길도 마련한다. 당연히 역할에 따라 보수는 올라가고, 물론 정규직으로 가는 길도 필요하다.
비용에 대해서는 자체 해결이 진행될수록 콜 량이 감소하기 때문에 상담사 인원은 줄일 수 있다. 1인당 보수는 올라가더라도 전체에서 차지하는 인건비 비중은 낮아질 가능성이 높다. 자동화와 소수의 정예 전문가로 구성된 고객지원 체계가 미래 컨택센터의 모습이 될 것이다.
6 고객성공 센터 증가 ―― 일부 업무는 고객지원으로 전환된다!
「상장기업의 고객 성공 조직 설치율은 2.9%로, 고객지원의 2.1%보다 높다.」는 조사 결과가 나왔다(그림 6). 이 조사는 웹사이트에 인사 및 조직 정보를 공개하고 있는 약 22만 개 기업을 대상으로 지정 추출 단어(이 경우 고객지원과 고객 성공)가 포함된 조직 명을 집계(중복 처리)한 것으로, 콜센터 및 컨택센터 전체의 설치율을 나타내는 것은 아니다. 다만, 공개 정보에 기재된 조직 명이 '지원'보다 많은 것으로 보아 신설하는 사례가 급증하고 있음을 알 수 있다. 고객성공 부서 설치 기업 중 정보통신·IT업이 62.8%로 가장 많았고, 서비스업 11.5%, 제조·기계업 9.7%로 뒤를 이었다. BtoB의 SaaS 업계에서 시작된 이 개념이 다양한 업종으로 확산되고 있음을 보여준다. 이번 조사를 진행한 Nexal의 우에시마 치즈루 대표는 「기업의 경영 자원은 사람·물건·돈에서 '지적재산권·지식·정보자산'으로 이동하고 있다. 최근에는 고객지원에서도 해지율, 유지율, up-selling등 기업 관점의 지표를 탈피하여 고객 관점의 '성공'을 지향하는 기업이 늘고 있다.」고 강조한다.
고객성공의 실천에서 가장 중요하게 여기는 요소는 「고객 이해」이다. 고객성공을 위한 교육 등을 제공하는 LECCS의 마루다 아야시 대표는 「대기업에서 고객 성공을 실천할 경우, 취급하는 제품 수가 압도적으로 많다는 어려움이 있다. 고객 이해를 위해서는 대량의 데이터를 적절히 분석할 수 있는 환경 구축과 데이터 분석 팀 등의 구성이 성패를 가를 가능성이 높다」고 설명한다.
고객성공의 또 다른 큰 변화는 「일부 업무의 고객지원으로의 전환」이다. 고객성공의 역할에서 빼놓을 수 없는 것이 「Nurturing(고객육성, 구매의욕 고취)」과 「Outcome(성과 창출)」의 2가지 축으로 꼽힌다. Sansan의 고객 성공을 조직화해 온 Sasket 대표 야마다 히사노리 씨는 「이 둘은 적성 인재가 다르다.」고 지적한다. Nurturing 활동은 On-boarding(고객이 계약한 솔루션을 사용하기 시작할 때까지의 지원), 세미나나 강연을 통한 기능 소개 등이다. 대부분 정형화할 수 있는 반면, 밀착형의 hospitality가 강한 인재에게 적성이 있다고 한다. Outcome은 성과를 달성할 수 있도록 KPI를 매니지먼트하는 것이 주요 업무로 컨설턴트 역할에 가깝다.
야마다 씨는 「Outcome은 포스트세일즈~고객 성공 부문으로, Nurturing 부문은 고객지원 부문으로 역할이 바뀌기 시작했다. 후자는 '정형화'되기 시작하면서 아웃소싱하는 사례도 등장했다.」고 설명한다.
앞으로 대기업의 고객성공 도입, 고객지원으로의 업무 이관 등을 통해 CX향상, 경영기여 실현이 구체화될 것으로 보인다.
7 요구 되는 단호한 대응, 달라지는 「고객 갑질 대책」의 포인트
이제 사회적 문제로 주목받고 있는 고객 괴롭힘에 대한 대책이 필요하다. 후생노동성이 가이드라인을 제정한 이후, 업종을 불문하고 고객 갑질에 대한 행동지침을 선언하고 대책 매뉴얼을 정비하는 기업이 늘고 있다.
컨택센터는 대면 접객과 달리 고객이 얼굴을 볼 필요가 없기 때문에 악의적인 클레임의 온상이 되기 쉬운 성격을 동시에 가지고 있다. 특히 수신자 부담 전화는 애초에 고객이 아닌 사람에게도 공격 당할 가능성이 있다. 사내 가이드라인이나 전문기관의 법적 대응 등을 통해 악의적인 클레임과 고객갑질로부터 상담사를 보호할 수 있는 시스템 구축이 시급하다.
2023년 가을에도 만두로 유명한 오사카시의 식품회사 「551 호라이」에서 전화 응대하던 직원이 우울증을 앓다가 자살했다. 유족은 「고객 괴롭힘이 원인」이라며 산재를 청구하는 소송을 제기했다. 고객 갑질에 대한 관심이 집중되면서 이와 유사한 소송은 앞으로 더 늘어날 것으로 보인다. 대책이 늦어진 기업에 대한 세간의 시선은 더욱 엄격해질 것이며, 특히 접객업이나 고객서비스 직종을 찾는 구직자에게는 대책의 유무가 중요한 선택 이유 중 하나가 될 수 있다.
기업이 아무리 대책을 세워도 고객 갑질이 「ZERO」가 될 수는 없다. 기업이 할 수 있는 일은 피해를 최소화할 수 있는 준비, 체제 만들기다. 고객 접점 현장에 고객 갑질을 판단할 수 있는 기준을 마련하고, 자동응답이나 클레임 대응 전문가에게 escalation할 수 있는 환경을 마련하고, 괴롭힘을 당한 상담사의 Mental care를 조기에 실시하는 등 모든 노력을 기울여도 완벽하다고 할 수는 없지만, 실천하지 않는 것은 더 큰 위험을 초래할 수 있다.
이러한 대책의 발목을 잡는 것은 법 정비의 지연이다. 2023년 12월, 개정된 여관업법이 시행됐다. 이에 따라 숙박시설은 고객 갑질에 해당하는 행위를 한 고객의 숙박을 거부할 수 있게 됐다. 향후 유사한 법 개정이 진행되면 다양한 업종의 기업에서 고객 갑질 대책이 더욱 강화될 것으로 보인다.
<출처> Call Center Japan 2024년 2월호
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2024-04-01
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더 나은 직원 경험을 위해 AI를 활용하는 11가지 방법
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[컨택저널 2024년 4월호]
더 나은 직원 경험을 위해 AI를 활용하는 11가지 방법
AI는 직원의 스킬을 향상시키고 반복적인 작업을 없애는 등 직원 경험을 개선할 수 있습니다. 직원 경험을 위한 AI는 인공지능 기술을 활용하여 On-boarding(신규 직원이 조직에 수월히 적응할 수 있도록 업무에 필요한 지식이나 기술 등을 안내·교육하는 과정), 성과, 개발, 내부 서비스 팀의 지원, 일상 업무 수행을 위한 정보 액세스 등 직원 여정의 모든 측면을 개선하는 것을 의미합니다. 직원 경험을 위한 AI 가이드에서 방법을 설명합니다.
성공적인 비즈니스 운영의 핵심은 탁월한 EX(직원 경험)을 촉진하는 환경을 조성하는 것입니다. 직원이 행복하면 고객에게 더 나은 서비스를 제공하여 CSAT(고객 만족도)를 향상시키고 궁극적으로 수익성을 개선할 수 있습니다.
반대로 직원이 관련성 있고 신뢰할 수 있으며 업데이트된 정보를 찾는 데 어려움을 겪으면 업무 수행이 원할 하지 않게 됩니다. 또한 반복적이고 시간이 많이 걸리는 업무에 얽매여 고부가가치 업무에 할애해야 할 시간을 빼앗길 수도 있습니다. 이 모든 것이 번아웃과 직원 이직률의 위험을 높입니다.
업무 환경에 AI를 도입하면 프로세스를 간소화하고 Workflow를 자동화하여 직원 경험을 현대화할 수 있으며, 효율적인 업무 환경을 조성하여 직원 만족도를 높이고 직원을 브랜드 챔피언으로 만들 수 있습니다. EX에 AI를 활용하는 방법을 알아보고 혜택을 누려보세요.
직원 경험을 개선하기 위해 AI를 사용하는 11가지 방법
당연한 말이지만 우수한 직원 경험 없이는 우수한 CX(고객 경험)을 제공할 수 없습니다. 결국 모든 것은 제품을 만들고 서비스를 제공하는 사람들로부터 시작됩니다. AI를 사용하여 직원 경험을 개선하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 상담사의 스킬 향상
영화 ‘매트릭스’에서 주인공 네오가 전투 훈련 프로그램에 접속해 다양한 격투 스타일을 배우는 장면을 기억하시나요? 상담사에게 AI 기반 도구를 제공하는 것이 바로 이러한 방식입니다. IT 및 HR Help Desk 솔루션에 AI를 구현하여 상담사의 skill-set을 강화할 수 있습니다. 다음은 직원의 업무 능률을 높이는 데 도움이 되는 몇 가지 도구의 예입니다.
AI 기반 인사이트 및 권장 사항을 통해 상담사가 니즈를 이해하고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.
생성형 AI는 문의티켓을 요약하고 서면 응답의 어조를 조정하는 기능 덕분에 상담사가 시간을 절약하면서 공감할 수 있는 개인 맞춤형 응답을 제공할 수 있도록 지원합니다.
유사 문의티켓은 상담사에게 상황에 맞는 정보를 제공하므로 더 빠른 해결과 일관된 서비스를 제공할 수 있습니다.
또한 고객 서비스 챗봇은 기본적인 Query(문의나 의문)를 해결하고 반복적인 작업을 제거하여 문의티켓을 분산시키므로 상담사가 전문성을 발휘할 수 있는 문제를 보다 집중하여 처리할 수 있습니다. 이를 통해 상담사는 전문 문제 해결사로 거듭나 가장 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다.
2. 인원을 추가하지 않고도 더 많은 요청 관리 가능
팀이 고객 요청을 따라잡는 데 어려움을 겪고 있을 때 AI를 사용하면 보다 효과적으로 요청을 관리할 수 있습니다. Advanced Bot으로 IT 또는 HR Helpdesk 소프트웨어를 강화하면 연중무휴 24시간 직원 지원을 제공하고 직원이 스스로 해결할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
Advanced Bot은 직원의 의도와 일반적인 문제를 이해하도록 사전 학습되어 상담사의 개입 없이도 자연스러운 대화형 지원으로 문제를 해결할 수 있습니다. 즉, AI가 요청의 일부를 처리하고 셀프서비스 옵션으로 문의티켓을 전환하여 대기열을 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
3. 지능형 라우팅으로 Workflow 간소화
문의티켓을 신속하고 효율적으로 라우팅하면 문제를 적절한 상담사에게 전달하여 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 지능형 라우팅 및 분류는 고객의 의도, 감정, 언어에 따라 수신 대화를 자동으로 분류하는 기능으로 여러 채널에서 들어오는 요청을 수동으로 분류하고 우선순위를 정하는 작업을 줄여줍니다. AI는 대화에 중요한 전후 상황도 함께 포함하므로 IT 또는 HR 지원팀은 상호 작용에 접근하는 방법을 이해할 수 있습니다.
4. 신규 상담사 Onboarding 속도 향상
기업은 AI를 프로세스에 통합하여 직원 On-boarding을 간소화할 수 있습니다. AI 챗봇은 신입사원에게 일상적인 고객 서비스 교육 프로그램을 안내하고 자주 묻는 질문에 대한 답변을 실시간으로 제공합니다. 신입 직원을 위한 맞춤형 교육 경로를 만들어 학습을 가속화함으로써 고객 서비스를 더 빨리 시작할 수 있습니다. 또한 HR 팀은 AI를 사용하여 신입 사원의 교육 진행 상황과 성과를 평가할 수 있습니다. 이를 통해 경영진은 교육 격차를 파악하고 프로세스를 개선할 수 있습니다.
5. 운영 효율성 개선
AI는 프로세스와 데이터를 모니터링 및 분석하여 패턴과 추세를 파악 및 예측하고, 개선 사항을 제안하여 운영을 간소화할 수 있습니다. 이러한 심층적인 리포팅 및 Analytics Data를 통해 의사 결정권자는 병목 현상을 없애고 업무를 더 쉽게 처리할 수 있는 더 나은 도구를 직원에게 제공할 수 있습니다. 예를 들어 AI 리포팅 소프트웨어는 기록 데이터를 분석하여 기존 매크로(미리 작성된 응답)의 격차를 강조 표시할 수 있습니다. 그런 다음 관리자가 구현할 수 있는 새롭거나 개선된 매크로를 제안하여 상담사가 더욱 빠르고 효과적으로 응답할 수 있도록 합니다.
6. 직원이 쉽게 액세스할 수 있도록 내부 지식 및 리소스 표시
내부 정보와 리소스를 직원에게 제공하는 AI 기반 시스템으로 지식창고를 강화하세요. 이를 통해 효율성이 향상되고 의사 결정에 도움이 됩니다. 직원이 인사 문서를 원하거나 IT 상담사가 표준 운영 절차에 액세스해야 하는 경우 대화형 AI 봇이 자연어 처리를 사용하여 관련 정보를 제공할 수 있습니다. 봇은 머신 러닝을 사용하여 상호작용할 때마다 학습함으로써 시간이 경과하면서 개선되어 점점 더 개인화된 경험을 제공합니다.
7. 피드백 수집 및 직원 참여도 향상
직원들과 정기적으로 소통하고 피드백을 수집하면 직원 정서를 파악하는 데 도움이 됩니다. AI를 사용하면 설문조사, 채팅 및 메시징 상호 작용, 기타 유형의 피드백을 통해 직원의 감정을 분석하여 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다. On-boarding 중과 후에 AI를 사용하여 교육생을 체크인하고 교육 과정, 동료와의 상호 작용 및 전반적인 경험에 대한 교육생의 감정에 대한 인사이트를 수집할 수 있습니다. 또한 AI를 사용하여 개인화된 교육 계획과 경력 개발 추천을 만들 수도 있습니다. 이를 통해 기업은 직원에게 투자하고 직원의 가치를 존중하는 긍정적인 기업 문화를 조성할 수 있습니다.
8. 팀 성과 관리 및 추적
AI 기반 리포팅 및 Analytics는 상담사 성과에 대한 실시간 데이터를 제공하여 경영진이 강점과 개선 영역을 파악하는 데 도움을 줍니다. AI를 사용하여 여러 팀이 서로 상호 작용하는 방식을 더 깊이 이해하고 여러 시스템에 분산된 데이터를 식별합니다. 이를 통해 데이터 사일로를 허물고 부서 간 협업을 개선하며 내부 고객 서비스를 개선하는 데 필요한 사항을 보다 잘 파악할 수 있습니다. 또한 AI는 실적이 저조한 직원에게 코칭을 제공하거나 효율성을 높이기 위한 사전 대응적 팁을 제공할 수 있습니다. 프로세스를 자동화하면 직원과 관리자가 불편한 상호 작용을 피하고 직원이 지표 개선을 위해 능동적으로 일할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
9. 예측 분석을 사용하여 사전 대응적 지원 제공
상담사의 번아웃을 방지하면 직원 이직률을 줄임으로써 직원은 물론 비즈니스에도 도움이 됩니다. 예측 분석을 통해 HR 팀은 AI를 사용하여 상담사 번아웃의 조기 징후를 파악하고, 사전 대응적 지원을 통해 문제를 해결하며, 직원 유지율을 높일 수 있습니다.
AI를 사용하여 고객이 웹사이트에 접속하지 못해 도움이 필요한 시점을 파악할 수 있는 것처럼, AI를 사용하여 직원이 내부 Helpdesk의 지원이 필요한 시점을 파악한 다음 문제 해결 리소스를 통해 선제적으로 연락하여 문제를 근본적으로 해결할 수 있습니다.
10. AI 기반 도구로 협업
Silo화된 데이터로 인해 일관되고 효과적인 지원을 제공하는 것이 불가능하지는 않지만 매우 어려워지는 것이 사실입니다. AI 기반 협업 도구는 데이터를 통합하고 팀이 지식을 공유하고 서로 더 쉽게 소통할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 도구에는 회의 예약, 캘린더 관리, 프로젝트 조정을 도와주는 가상 도우미가 포함되어 있습니다.
11. 콘텐츠 제작 가속화
Chat GPT와 같은 생성형 AI 기술이 인기를 끌면서 기업에서는 콘텐츠를 개발하는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 생성형 AI는 새로운 콘텐츠 제작을 간소화하고 지식창고의 부족한 부분을 파악할 수 있습니다. AI 기반 콘텐츠 생성기는 인사 담당자가 직원 핸드북, 교육 자료 및 회사 정책을 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 보고서 자동화 및 문서화를 위해 자연어 생성 도구를 사용할 수 있습니다.
직원 경험을 향상시키는 AI 기반 도구의 유형
AI가 비즈니스에 가져다 주는 혜택은 이제 막 시작 단계에 불과합니다. 고객 서비스를 위해 AI를 사용하는 방법은 알고 있지만, EX를 위한 AI는 간과하고 있을 수 있습니다. 다음은 직원 경험을 위한 몇 가지 AI 기반 도구 유형입니다.
Advanced Bot
수동 프로그래밍 및 교육이 필요한 Standard bot과 달리 Advanced Bot은 의도(고객이 지원을 요청하는 이유) 및 업계 별 주제에 대해 사전 학습된 상태로 제공됩니다. 지능적이고 자동화된 내부 고객 서비스를 제공하여 EX를 향상시킬 수 있습니다. 봇은 HR 및 IT와 같은 내부 서비스와 관련된 가장 광범위한 의도 데이터베이스를 활용하여 직원에게 24시간 맞춤형 지원과 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.
AI 기반 인사이트
AI는 직원 상호 작용 및 피드백을 포함한 대량의 과거 데이터를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 직원 경험 관리 팀은 다음과 같은 패턴과 트렌드, 문제점 또는 개선이 필요한 영역 등을 파악할 수 있습니다.
반복되는 프로세스 문제
도구에 대한 불만 또는 문의티켓
관련 데이터 또는 정보에 액세스하기 어려운 문제
예를 들어 AI는 반복되는 IT 문제나 상담사가 자주 처리하는 특정 HR 질문 을 감지할 수 있습니다.
또한 AI 기반 감정 분석 도구는 직원 상호 작용의 감정적 어조를 실시간으로 평가할 수 있습니다. 상담사는 직원이 만족하는지, 불만족하는 지와 , 추가 지원이 필요한지에 대한 즉각적인 피드백을 받을 수 있습니다. 이를 통해 상담사는 대화 중에 접근 방식을 조정하여 직원의 경험을 개선할 수 있습니다.
지능형 라우팅 및 분류
AI 기반 라우팅 및 분류 도구는 수신되는 직원 요청을 의도, 감정, 언어에 따라 자동으로 분류 하고 우선순위를 지정할 수 있습니다. 스킬 기반 라우팅은 Workload(주어진 시간 안에 컴퓨터 시스템이 처리해야 하는 작업의 양과 작업의 성격), 전문 지식 및 가용성에 따라 요청을 적합한 상담사에게 자동으로 보냅니다. 지능형 라우팅 및 분류는 이러한 이점을 제공합니다:
문의티켓 처리 시간 30~60초 단축
Workflow 자동화
고객에게 자동화된 응답 전송
더 심층적인 리포팅 인사이트 제공
또한 지능형 라우팅 및 분류를 통해 수작업과 관련 비용을 줄일 수 있습니다. 일상적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 제거함으로써 상담사는 자신의 전문성이 필요한 업무에 집중할 수 있습니다.
AI 기반 지식창고
AI는 직원 검색 쿼리를 기반으로 관련 지식창고 문서를 제안하고 표시하여 직원들이 중요한 문서와 정보에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 또한 AI는 상담사가 지식창고에서 기존 콘텐츠를 찾도록 도와주어 문제를 더 빨리 해결할 수 있도록 도와줍니다. 또한 콘텐츠의 부족한 부분을 파악하여 콘텐츠 전문가에게 해결을 요청할 수 있도록 플래그를 지정하고 라우팅할 수 있습니다.
AI 기반의 고급 지식 관리 도구를 사용하면 사용자가 콘텐츠를 더 쉽게 만들고 업데이트할 수 있으므로 팀이 HELP 센터를 확장할 수 있습니다. 예를 들어 상담사가 몇 개의 글머리 기호만 입력하면 생성형 AI가 전체 문서를 작성 할 수 있는 기능이 있습니다.
생성형 AI
생성형 AI는 콘텐츠를 제작 및 개선하고, 작업을 자동화하며, 상담사의 일상 활동을 지원함으로써 직원 경험을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 생성형 AI는 지식창고 문서, 예측 보고서, 교육 자료, SOP(Standard operating procedure, 표준 운영 절차) 문서 등과 같은 고품질 콘텐츠를 제작하여 직원의 시간을 절약할 수도 있습니다. 또한 특정 직원에게 맞춤화된 커뮤니케이션과 추천을 제공하여 참여도가 높고 개인화된 직원 경험을 제공할 수 있습니다.
직원에게 AI를 도입할 때의 장단점
2023년 Zendesk 직원 경험 트렌드 보고서에 따르면 EX 전문가의 66%는 AI 및 봇 사용이 단순한 편향성을 넘어 진화했으며, 이는 AI가 직원의 업무를 더 쉽게 만드는 데 보다 큰 역할을 하고 있다는 의미라고 말합니다. AI를 구현하면 많은 이점이 있지만 몇 가지 도전 과제도 있습니다. 업무 환경 내 AI의 장단점은 다음과 같습니다.
직원 경험 AI의 장점
업무 환경에 AI를 구현하면 직원과 고객 모두에게 다양한 이점을 제공합니다. 다음은 그 중 몇 가지 사례입니다.
신뢰할 수 있는 자동 응답으로 Peak 시간대에도 문의티켓 대기열을 관리 할 수 있습니다.
상담사가 보다 복잡한 업무에 전문성을 활용할 수 있도록 지원
편리한 24시간 지원을 위한 셀프서비스 확장
직원과 더욱 자연스러운 대화 가능
상담사 Intelligence와 skill-set의 레벨을 높여 효율성과 생산성을 개선합니다.
직원 경험을 위한 AI의 단점
새로운 기술을 구현할 때 기업은 새로운 기술이 가져올 수 있는 문제도 고려해야 합니다. AI는 새로운 기술이고 아직 배우고 이해해야 할 것이 많기 때문에 직원들은 경계할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 우려 사항입니다.
실직에 대한 두려움
변화에 대한 저항심
윤리적 문제
개인 정보 보호 문제
구현의 복잡성
AI가 업무 환경을 개선하고 업무를 더 쉽게 만들어준다는 사실을 직원에게 확신시키는 것이 중요합니다. AI는 직원을 대체하는 것이 아니라 더 적은 노력으로 보다 효율적으로 일할 수 있도록 도와줍니다. 직원들이 업무 환경의 AI에 익숙해지면 그 동안 AI 없이 어떻게 업무를 수행했는지 의아해할 것입니다.
※ Zendesk 직원 경험 솔루션 (https://www.zendesk.kr/employee-experience/)
< 글 > Zendesk
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2024-04-01
