고객 서비스 챗봇: 대규모로 지원을 개선하는 방법

• 고객 서비스 챗봇은 자동화된 대화를 통해 질문에 답변하고 에이전트에게 문제를 에스컬레이션하며 고객으로부터 정보를 수집합니다

• 규칙 기반 챗봇, AI 기반 챗봇 및 가상 에이전트를 포함하여 여러 유형의 챗봇이 있습니다

• 챗봇은 간단한 질문과 요청을 처리하는 데 유용하지만, 복잡한 문제와 위험도가 높은 변경 사항은 담당자가 처리해야 합니다

• 효과적인 챗봇은 신뢰할 수 있는 참조 자료, 명확한 대화 경로, 에스컬레이션 규칙 및 지속적인 성과 검토를 기반으로 합니다

고객 서비스 챗봇은 고객이 매번 에이전트를 기다릴 필요 없이 빠르게 답변을 얻고 간단한 요청을 완료하며 올바른 지원 경로를 찾을 수 있도록 돕습니다. 성장하는 팀의 경우, 챗봇을 통해 반복적인 질문을 처리하고 더 복잡한 문제는 담당자가 해결하도록 할 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 참조 자료 및 명확한 에스컬레이션 경로와 연결되면 챗봇은 응답 시간을 단축하고 서비스 요청 관리를 간소화할 수 있습니다. 적절한 접근 방식은 자동화와 인적 지원을 결합하여 고객이 적절한 시점에 필요한 도움을 받을 수 있도록 합니다.

고객 서비스 챗봇이란 무엇입니까?

고객 서비스 챗봇은 자동화된 대화를 사용하여 고객의 질문에 답변하고 정보를 수집하며 요청을 라우팅하거나 문제를 사람 에이전트에게 에스컬레이션하는 소프트웨어입니다.

챗봇은 도움말 센터, 웹 사이트, 고객 포털, 모바일 앱, 메시징 도구 및 공동 작업 시스템에 표시될 수 있습니다.

많은 챗봇이 AI를 사용하여 사용자 메시지를 처리하고 응답하지만, 모든 챗봇이 AI 기반인 것은 아닙니다.

• 일부는 사전 정의된 규칙이나 의사 결정 트리를 따릅니다

• 일부는 의도를 파악하고 답변을 생성하는 데만 AI를 사용합니다

• 일부는 구조화된 흐름과 AI 기반 참조 자료 검색을 결합합니다

챗봇은 질문에 답하는 것을 넘어 지원 작업을 완료하고 고객이 서비스 워크플로를 따라가도록 안내할 수 있는 가상 에이전트와도 다릅니다. 

고객 서비스 챗봇의 작동 방식

고객 서비스 챗봇은 간단한 워크플로를 따라 고객 지원을 제공합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다.

• 고객이 질문을 합니다

• 챗봇이 의도를 식별합니다

• 챗봇이 답변을 검색하거나 흐름을 시작합니다

• 챗봇이 요청을 해결하거나 라우팅합니다

• 지원 팀이 성과를 검토합니다

Atlassian Customer Service Management는 질문에 답변하고 관련 정보를 제공하며 담당자의 지원이 필요한 경우 요청을 에스컬레이션할 수 있는 AI 고객 서비스 에이전트를 통해 이 경험을 지원합니다. 

고객 서비스 챗봇의 유형

Customer Service Management에 통합할 수 있는 챗봇에는 복잡한 가상 에이전트부터 단순한 규칙 기반 챗봇까지 여러 유형이 있습니다.

규칙 기반 챗봇

규칙 기반 챗봇은 사전 정의된 경로, 버튼 및 의사 결정 트리를 사용하여 고객을 지원합니다. 이 챗봇은 단순하고 예측 가능한 요청에 가장 적합합니다.

예를 들어, 규칙 기반 챗봇은 고객의 질문에서 키워드를 인식하여 관련 FAQ나 사전 정의된 응답으로 안내할 수 있습니다. 

AI 기반 챗봇

AI 기반 챗봇은 자연어 처리를 사용하여 고객의 질문을 이해합니다. 다양한 표현으로 작성된 질문에 가장 적합하지만, 답변 품질은 기반이 되는 소스에 따라 달라집니다.

하이브리드 챗봇

하이브리드 챗봇은 구조화된 흐름과 AI 답변을 결합합니다. 예를 들어 FAQ에는 AI를 사용하고 데이터 수집이나 기타 특정 단계가 필요한 요청에는 구조화된 흐름을 사용합니다.

하이브리드 챗봇은 유연성이 필요한 지원 팀에 가장 적합합니다. 

가상 에이전트

가상 에이전트는 고객이 워크플로를 진행하도록 안내하거나, 데이터를 수집하거나, 티켓을 만들거나, 컨텍스트와 함께 전달하여 단순한 질문 응답 이상의 역할을 수행할 수 있습니다.

가상 에이전트는 액세스 요청, 상태 업데이트, 문제 해결 및 정책 질문을 처리할 수 있습니다.

고객 서비스 챗봇의 이점

챗봇의 가치는 참조 자료, 워크플로 및 에스컬레이션 프로세스의 품질에 따라 달라집니다. 적절한 지원 채널에 연결하면 고객 경험을 저해하지 않으면서도 팀이 자동화를 통해 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

챗봇 및 사람 에이전트를 활용해야 하는 경우

최고의 지원 경험은 반복적인 작업에는 챗봇을 사용하고, 판단, 조사 또는 공감이 필요한 문제에는 사람 에이전트를 활용합니다. 

더 나은 고객 서비스 챗봇을 빌드하는 방법

효과적인 고객 서비스 챗봇 빌드는 자동화할 적절한 요청을 선택하고 챗봇이 업무에 활용할 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 것에서 시작됩니다. 이 단계별 가이드를 따라 시작하세요.

1단계: 반복적인 지원 질문 식별

팀은 티켓 기록, 채팅 대화 내역, 도움말 센터 검색 및 에이전트 피드백을 검토하여 가장 반복적인 지원 질문을 파악하는 것으로 시작해야 합니다. 이 질문은 대개 자동화하기 좋은 후보입니다. 

몇 가지 좋은 시작점은 다음과 같습니다.

• 비밀번호 재설정

• 계정 액세스

• 주문 상태

• 청구 FAQ

• 제품 설정

• 정책 질문

• 일반적인 문제 해결 단계

자주 묻는 질문에 답변할 수 있도록 기술 자료를 만들 수도 있습니다. 기술 자료는 고객, 에이전트 및 챗봇에게 일반적인 질문에 대한 답변을 찾을 수 있는 중앙 집중식 소스를 제공합니다. 

2단계: 의도에 따라 질문을 그룹화

다음으로, 수집한 자주 묻는 질문 목록을 의도에 따라 그룹화합니다. 의도는 고객이 지원 팀에 문의하여 달성하려는 목적을 의미합니다.

예를 들어, 계정 액세스나 비밀번호 재설정이 필요한 고객이 로그인을 시도하고 있는 것입니다. 문제 해결 단계를 찾는 고객은 소프트웨어 문제를 해결하려는 것입니다.

의도를 파악하면 챗봇이 각 요청을 올바른 답변, 워크플로 또는 에스컬레이션 경로에 연결하는 데 도움이 됩니다. 

3단계: 챗봇을 신뢰할 수 있는 참조 자료에 연결

고객 서비스 챗봇의 효과는 활용할 수 있는 참조 자료 소스에 따라 달라집니다. 챗봇을 신뢰할 수 있는 기술 자료에 연결하여 각 답변이 승인된 최신 정보를 바탕으로 하며 이해하기 쉽도록 하세요.

부실한 설명서는 부실한 챗봇 답변으로 이어집니다. 시작 전에 오래되거나 중복되거나 충돌하는 문서를 점검하세요.

셀프서비스 기술 자료를 설정하면 고객이 스스로 답변을 찾을 수 있어 지원 요청량을 줄일 수 있습니다.

4단계: 명확한 대화 경로 설계

질문에 답변하거나, 요청을 완료하거나, 문제를 라우팅하는 데 필요한 정보에 집중되도록 대화 경로를 구성하세요. 대화형 티켓팅을 사용하는 팀에도 동일한 원칙이 적용됩니다. 상호 작용이 불필요하게 길어지지 않도록 하면서 요청을 진행하는 데 충분한 컨텍스트를 수집하세요. 

다음은 명확한 대화 경로를 설계하기 위한 몇 가지 가이드라인입니다.

• 평이한 표현 사용

• 긴 메뉴 피하기

• 조치를 취하기 전에 고객의 문제 확인

• 다음 단계를 명확히 하기

• 담당자에게 연락할 방법 제공

5단계: 에스컬레이션 규칙 정의

챗봇이 언제 사람 에이전트에게 대화를 인계하거나 헬프 데스크로 요청을 라우팅해야 하는지를 정의하는 명확한 규칙을 만듭니다. 긴급하거나 우선 순위가 높은 요청이 요구되는 응답 시간 내에 적절한 팀에 전달될 수 있도록 에스컬레이션 규칙을 서비스 수준 계약(SLA)에 맞춰 정렬하세요. 

사용할 수 있는 몇 가지 일반적인 트리거는 다음과 같습니다.

• 신뢰도가 낮은 답변

• 부정적인 감정

• 실패한 시도 반복

• 우선 순위가 높은 문제

• 중요한 계정 또는 청구 문제

• 고객의 담당자 요청

6단계: 측정 및 개선

시작 후에는 미답변 질문, 디플렉션 비율, 해결률, 고객 만족도 점수(CSAT), 핸드오프 품질 및 참조 자료 공백을 검토합니다. 이 인사이트를 활용하여 시간이 지남에 따라 답변을 개선하고 콘텐츠를 업데이트하며 에스컬레이션 규칙을 세부 조정합니다. 

고객 서비스 챗봇 모범 사례

• 발생 빈도가 높고 위험도가 낮은 요청부터 시작: 고객 만족도를 유지할 수 있도록 자주 발생하고 쉽게 해결할 수 있는 요청에 집중하세요.

• 간결하고 유용한 답변 제공: 고객이 답변을 이해하고 다음 단계를 진행하는 데 필요한 정보만 포함합니다.

• 에스컬레이션을 간편하게 만들기: 고객이 필요한 경우 실제 에이전트에게 연결되는 명확한 경로를 제공합니다.

• 승인된 참조 자료 출처를 사용: 승인된 참조 자료 출처에서만 답변을 가져와 답변의 정확성을 보장합니다.

• 실패한 대화를 정기적으로 검토: 답변하지 않은 질문, 디플렉션, 불필요한 에스컬레이션 및 지식 공백을 확인합니다.

• 고객이 봇과 대화하고 있음을 명확히 안내: 챗봇임을 명확히 밝혀 고객이 자동화된 시스템과 상호 작용하고 있음을 알 수 있게 합니다. 

• 중요한 정보를 보호: 중요한 데이터의 수집 및 공유를 제한하고 확인이 필요한 경우 안전하고 승인된 워크플로를 사용합니다. 

연결된 AI로 고객 지원을 확장

고객 서비스 챗봇은 신뢰할 수 있는 참조 자료, 명확한 워크플로 및 실제 지원 담당자에게 쉽게 연결되는 경로를 이용할 수 있을 때 가장 효과적으로 작동합니다. 반복적인 질문 및 요청을 자동화하면 에이전트가 복잡한 문제에 더 많은 시간을 집중하면서 동시에 고객이 더 빠르게 답변을 받도록 지원할 수 있습니다.

Atlassian Customer Service Management는 공유된 컨텍스트 및 워크플로를 통해 고객 지원과 제품, 개발 및 운영 팀을 연결합니다. 이 제품의 AI 고객 서비스 에이전트는 문의를 처리하고 유용한 정보를 표시하며 복잡한 요청의 경우 컨텍스트와 함께 적절한 곳으로 보내므로, 고객은 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다.