고객 서비스에서 AI와 머신 러닝으로 해결되는 문제

인공지능과 빅데이터의 발달로 마케팅 직업이 근본적으로 바뀌었습니다. 마케팅에서 AI의 시장 규모는 성장하다r 연간 31 % 더 많은 기업이 새로운 이점을 발견함에 따라 더 빠른 속도로 성장하고 있습니다.

불행히도, 많은 AI 기반 마케팅 실수 기업은 계속 만들고 있습니다. 가장 큰 문제 중 하나는 고객 서비스를 희생하면서 전적으로 봉사 활동에 집중하는 것입니다.

AI 기술은 고객 서비스 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 하지만 이를 제대로 활용하는 기업에게만 유용하다.

고객 서비스에서 AI의 이점을 이해하려면 가장 일반적인 고객 서비스 문제를 인식해야 합니다. 고객이 가지고 있을 때 나쁜 고객 서비스 만남:

• 91%의 고객이 경고 없이 떠난다
• 47%의 고객이 브랜드를 전환합니다.
• 40%의 고객이 비즈니스에 대해 추천합니다.

나쁜 고객 서비스 경험에 직면한 각 고객은 비즈니스에 피해를 주기 위해 한 가지 이상의 조치를 취한다는 것은 통계에서 명백합니다. 브랜드에 대한 나쁜 서비스 경험과 그 이후에 취한 행동에 대해 생각해 보십시오. 친구나 가족에게 이 서비스를 추천하기를 꺼린다는 사실을 쉽게 알 수 있습니다. AI 기술은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

서비스 비즈니스의 고객 서비스

비즈니스를 분류할 수 있는 한 가지 넓은 방법은 제품 비즈니스와 서비스 비즈니스입니다. 제품 비즈니스의 마케팅 믹스에는 제품, 가격, 판촉 및 장소가 포함됩니다. 이 아니라면 서비스 사업, 마케팅 믹스의 추가 요소는 사람, 프로세스 및 물리적 증거입니다. 이 세 가지 요소는 고객 만족을 제공하는 데 중요합니다.

서비스 비즈니스의 모든 요소는 고객 서비스에서 강조됩니다. 사람과 비즈니스 프로세스가 물리적 증거로 변환되는 곳입니다. 따라서 고객 서비스는 비즈니스와 소비자 간의 마찰이 가장 큰 영역이 됩니다.

모든 종류의 금융 사업은 서비스 사업입니다. 핀테크 사업, 펀드 관리 또는 중개업이 될 수 있습니다. 모두 서비스업으로 고객과 금융업 사이의 마찰은 고객 서비스 과정에서 가장 많이 발생합니다.

고객 서비스가 왜 중요한가요?

고객은 발생한 취득 비용을 회수하기 위해 서비스 사업과 장기간 거래를 해야 합니다. 이것은 다음을 계산하여 결정됩니다. 고객 평생 가치 (CLV) 각 개별 고객에 대해. 이것은 본질적으로 비즈니스가 한 고객으로부터 창출할 수 있는 이익입니다. 대부분의 현대 비즈니스에서 고객 확보는 비용이 많이 드는 일입니다. 고객의 CLV는 회사와 비즈니스를 수행하는 기간이 길어질수록 증가합니다.

고객이 나쁜 경험을 하면 서비스를 포기할 가능성이 매우 높습니다. 이는 CLV를 낮추고 고객을 확보하는 데 들어간 취득 비용을 잃을 수 있습니다. 대중의 반발도 커질 가능성도 있다. 최신 소셜 미디어 매체를 통해 고객은 나쁜 경험을 고객 서비스와 공유하고 상당한 관심을 끌 수 있습니다.

반면에 우수한 고객 서비스는 소비자를 기쁘게 하고 그는 대안을 고려조차 하지 않을 것입니다. 이를 통해 CLV를 높이는 고객으로 더 오래 머물 수 있습니다. 또한 긍정적인 경험을 한 고객은 친구나 가족에게 금융 서비스를 추천할 가능성이 더 높습니다. 이는 신규 고객의 획득 비용을 감소시킵니다. 요컨대, 기업의 고객 서비스 기능이 어떻게 긍정적이든 부정적이든 기업의 수익성에 극적으로 영향을 미칠 수 있습니다.

AI 및 ML: 고객 서비스의 문제 해결사

인공 지능과 기계 학습 도구는 수년에 걸쳐 발전했습니다. 그들은 단순한 컴퓨터 알고리즘이 할 수 있는 것보다 훨씬 더 복잡한 기능을 수행할 수 있습니다. 끊임없이 진화하는 영역이며 날이 갈수록 더 많은 개선이 가능합니다. 예를 들어, 깊은 학습 말을 이해하고 말로 반응하는 데 사용할 수 있습니다.

AI와 ML은 대규모가 필요한 다양한 문제를 해결하기 위해 고객 서비스에 사용될 수 있습니다. 또한 고객 서비스 기능이 많은 복잡성을 처리할 때도 작동합니다. 다음 섹션에서는 가장 일반적인 몇 가지 문제와 AI가 이러한 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

1. 정보격차

고객 서비스의 주요 과제는 고객 서비스 임원의 정보 격차입니다. 이는 부정확한 문제 식별 및 불완전한 해결로 이어집니다. 상상할 수 있듯이 한 임원이 회사의 모든 시스템과 프로세스에 대해 알 수는 없습니다. 고객 서비스 임원의 정보 격차는 고객을 불만족스럽게 만듭니다.

AI 솔루션 없이 정보 격차를 메우는 일반적인 방법은 사용자 포럼을 이용하는 것입니다. 17세의 예를 들어보자 MQL5.커뮤니티, 개발 회사인 MetaQuotes에서 만든 MetaTrader 5. 여기에서 커뮤니티 자체가 문제의 근본 원인을 식별하고 솔루션을 파악합니다. 이러한 경우에는 회사의 외부 지원이 거의 필요하지 않습니다. 그러나 모든 종류의 금융 서비스 회사에 적용할 수 있는 것은 아니며 대부분의 경우 AI 솔루션이 더 적합할 것입니다.

AI 솔루션

회사의 지식 기반으로 AI를 구현하면 경영진이 경험하는 정보 격차를 정보의 풍부함으로 전환할 수 있습니다. AI 도구는 경영진이 데이터베이스를 검색할 필요 없이 지식 기반에서 올바른 솔루션을 식별할 수 있습니다. 검색 도구 자연 언어 처리 (NLP) 아주 적은 노력으로 올바른 솔루션을 제공할 수 있습니다. AI 도구는 지식 데이터베이스를 검색하여 과거에 경험한 유사한 쿼리와 해결 방법을 찾을 수도 있습니다.

2. 분리된 고객 경험

고객과 금융 서비스 회사 사이에는 많은 접점이 있습니다. 이는 다양한 물리적 위치에서 다수의 온라인 접점에 이르기까지 다양합니다. 고객은 서로 다른 접점을 통과할 때 분리된 경험을 느낍니다. 그것은 또한 그녀가 그녀 앞에 있는 특정 고객의 고객 여정을 인식하지 못하기 때문에 고객 서비스 임원의 역할을 합니다. 이로 인해 문제 해결이 어려워져 고객 경험이 저하됩니다.

AI 솔루션

기업의 다양한 시스템에 AI를 적용하고 고객과 관련된 관련 정보를 연결합니다. 이는 서로 다른 접점에서 고객 정보를 함께 엮는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 모든 고객의 전체 고객 여정을 버튼 하나만 누르면 고객 서비스 담당자가 사용할 수 있습니다. AI 도구는 또한 당면한 쿼리와 관련된 고객 여정의 일부를 강조하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 통합된 정보는 더 빠른 해결과 더 나은 고객 경험으로 이어집니다.

3. 개인화

고객 서비스 센터 및 기타 접점에는 표준화된 절차와 프로세스가 있어 일을 단순화합니다. 이것은 최대 효율성을 위해 수행됩니다. 그러나 가장 효율적인 프로세스는 고객 친화적이지 않습니다. 각 고객은 어떤 면에서 다릅니다. 표준화된 프로세스와 절차로는 다양한 고객에게 맞춤형 솔루션을 제공할 수 없습니다. 이것 때문에 고객 만족 금융 서비스 회사와 대부분의 고객 서비스 상호 작용에서 파악하기 어렵습니다.

AI 솔루션

AI 도구는 규모가 매우 크며 다양한 유형의 프로세스와 절차를 수용할 수 있습니다. 각 고객에게 맞춤형 경험을 제공할 수 있는 능력이 있습니다. AI 도구의 장점은 효율성을 희생하지 않고 맞춤형 경험을 제공할 수 있다는 것입니다. 이 AI는 규모, 개인화 및 효율성의 XNUMX가지 요소를 매우 저렴한 비용으로 제공할 수 있습니다.

4. 고객 서비스 볼륨

많은 수의 고객에게 서비스를 제공해야 하는 경우 서비스를 제공하는 데 필요한 인프라와 인적 자원이 비례하여 증가합니다. 더 많은 물리적 위치와 더 많은 고객 서비스 담당자를 추가하는 것은 엄청난 비용입니다. 회사는 두 가지 선택 사이에서 도전에 직면해 있습니다. 더 높은 비용으로 인프라를 늘리거나 열악한 고객 서비스를 제공하는 기존 인프라를 사용하십시오.

AI 솔루션

AI 도구는 추가 인프라 없이도 많은 사용자에게 쉽게 확장할 수 있습니다. 많은 고객 서비스 기능 AI로 자동화할 수도 있습니다.. 더 많은 클라우드 컴퓨팅 서버를 가동함으로써 더 많은 사용자에게 서비스를 제공할 수 있습니다. 이는 물리적 인프라 및 고객 서비스 임원을 추가하는 것에 비해 운영 비용이 매우 적게 발생합니다. 이는 막대한 자본 지출 없이 동일한 수준의 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다. 또 다른 이점은 작업 축소도 훨씬 쉽다는 것입니다. 원치 않는 서버 용량을 축소하려면 종료해야 합니다. 물리적 인프라를 줄이거나 직원을 줄이는 데 문제가 없습니다.

최종 생각

고객 서비스는 고객을 유지하는 핵심 요소이며 기업의 투자 자본에 대한 더 높은 수익을 위해 필요합니다. 그러나 물리적 인프라와 고객 서비스 책임자에게는 훌륭한 고객 서비스 경험을 제공하기가 매우 어렵습니다. 고객 관리 임원이 달성할 수 있는 것에는 한계가 있습니다. AI 도구는 기업의 고객 서비스를 초월하는 능력을 가지고 있습니다. 그들은 규모, 개인화, 품질, 통합된 경험 및 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다. AI는 이 모든 것을 제공하여 훨씬 저렴한 비용으로 고객 만족을 제공할 수 있습니다.

출처: https://www.smartdatacollective.com/problems-solved-with-ai-and-machine-learning-in-customer-service/