생성적 AI는 고객 경험을 변화시킬 수 있습니다. 하지만 먼저 다른 영역에 집중하는 경우에만

AI는 기업이 데이터를 단단히 통제하고 있는 한 직원이 가장 중요한 고객 문제에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

생성 인공 지능(AI)의 잠재적인 힘에 대해 많은 과장된 광고가 있지만 실제 구현은 찾기가 더 어렵습니다. 기술이 업무 세계를 영원히 바꿀 수 있지만 현재 구현은 몇 가지 주요 영역에 초점을 맞추고 있으며 그 중 하나가 고객 경험(CX)입니다.

Forrester는 생성적 AI가 2024년까지 CX 팀에 큰 도움이 될 것으로 기대합니다. 기술 연구원은 서비스 상담원이 데이터베이스에서 정보를 검색하는 대신 AI 기반 도구를 사용하여 자연어 질문을 하고 고객 질문에 대한 답변을 받을 것이라고 말합니다.

전문 서비스 회사인 Genpact는 또한 더 많은 기업이 생성 AI를 사용하여 고객 경험을 측정하고 재구성하는 새로운 방법을 찾을 것으로 기대합니다.

일부 선구적인 조직에서는 이미 CX용 AI를 채택하고 있습니다. Clari 수익 플랫폼과 제공업체의 AI 지원 도구를 사용하여 직원에게 판매 성과에 대한 가시성을 제공하는 소프트웨어 전문 MHR을 예로 들어보겠습니다.

MHR의 영업 지원 책임자인 Tim Lancelot은 Clari Copilot이 AI를 사용하여 대화를 요약하고 MHR의 Salesforce 플랫폼에 통합되는 스마트 작업을 생성하는 방법을 ZDNET에 설명했습니다.

"Copilot 대화형 지능 기술의 가장 큰 판매 포인트 중 하나는 기존 Clari 수익 플랫폼 내에 있다는 것입니다."라고 그는 말했습니다. "예를 들어, 거래 내용을 볼 수 있고 판매 단계에서는 계약과 같은 특정 사항에 대해 직원이 이야기했는지 확인할 수 있습니다."

Lancelot은 이제 영업팀이 고객에 대한 단일 뷰의 이점을 누리고 있으며 통합 기술 스택을 구축하여 해당 지점에 빠르게 도달했다고 말했습니다.

"측정할 수 없는 것은 관리할 수 없습니다. 실시간으로 측정할 수 없으면 효과적으로 관리할 수 없습니다. 성공의 열쇠는 다음 결정을 효과적으로 내리는 데 도움이 되는 정보를 요약하는 것입니다. 클라리는 그렇다"고 말했다.

CX를 향상하기 위해 AI를 사용하는 또 다른 조직은 Simplyhealth입니다. 영국의 건강 솔루션 제공업체는 Salesforce Einstein for Service를 사용하여 직원이 이메일 문의에 GPT 지원 응답으로 응답할 수 있도록 지원합니다.

Simplyhealth의 고객 서비스 이사인 Dan Eddie는 대화형 AI가 직원이 적시에 고객에게 올바른 정보를 이메일로 보낼 수 있도록 함으로써 상담원 효율성을 변화시키는 데 도움이 된다고 ZDNET에 말했습니다.

GPT 지원 시스템은 회사의 데이터베이스를 검색하고 자주 묻는 질문에 대한 자동 응답을 생성합니다. Eddie는 상담원이 답변하는 데 12분 정도 걸렸던 이메일이 이제는 1분 30초 정도 걸린다고 말했습니다.

Simplyhealth는 이미 AI를 통해 CX를 강화하고 있지만 Eddie는 다른 디지털 리더들이 올바른 사용 사례를 찾아야 한다고 말했습니다.

그는 “조직의 목적과 하려는 일에 균형을 맞춰야 한다”고 말했다. "팀에서 해결하려는 문제가 있습니까? 고객이 원하는 결과가 있습니까? 그러면 직원이 목적을 달성하는 여정에서 AI가 어떤 역할을 합니까?"

Eddie는 Simplyhealth의 장기 목표는 AI를 사용하여 CX 프로세스를 강화하는 것이라고 말했습니다. "우리에게 AI는 우리 서비스에서 일부 역할을 하겠지만 그것이 전부는 아닐 것입니다. 고객이 어떻게 행동하는지의 일부가 될 것입니다. 환자들은 의료 서비스를 받을 수 있습니다."

컨설턴트인 Carruthers and Jackson의 CEO인 Caroline Carruthers는 전문가들이 AI 지원 CX 솔루션이 비즈니스 결과에 긴밀하게 초점을 맞추도록 해야 한다고 말한 또 다른 전문가입니다. 망치."

Carruthers는 ZDNET에 전문가들은 내부 역량과 같은 주요 고려 사항에 초점을 맞춰 비즈니스 흥분을 완화해야 한다고 말했습니다.

"완전히 새로운 도구 세트를 배워야 하기 때문에 진입 비용이 듭니다"라고 그녀는 말했습니다. "그리고 AI는 모두가 관심을 갖고 있기 때문에 조직에 도입하기에는 값비싼 기술입니다."

Logicalis의 CTO인 Toby Alcock은 또 다른 비즈니스 과제인 환각을 언급했습니다. CX용 AI를 탐구하는 전문가는 기술의 한계와 생성 AI가 질문에 대해 부정확한 답변을 생성할 수 있는 가능성을 이해해야 합니다.

Alcock은 ZDNET에 "AI에는 많은 잠재력이 있다고 생각합니다."라고 말했습니다. "그러나 모든 긍정적인 이야기에 대해 챗봇이 극단적인 관점을 취하고 신속하게 종료되어야 하는 절대적인 악몽 시나리오를 보게 될 것입니다."

증거에 따르면 전문가는 AI를 다루기 전에 기업 정보를 철저히 파악해야 합니다. Aberdeen Group의 연구에 따르면 오늘날 기업의 35%만이 CX 프로그램 관리 시 현재 데이터 사용에 만족하고 있는 것으로 나타났습니다.

한편 Carruthers와 Jackson은 높은 수준의 AI 성숙도, 확립된 AI 부서 또는 명확한 AI 프로세스를 자랑하는 기업이 5%에 불과하다고 보고합니다.

Alcock은 조직이 데이터가 효율적이고 안전하게 사용되도록 보장하는 프로세스, 표준 및 정책에 집중해야 한다고 말했습니다. "AI 모델에 대해 매우 정의된 경계를 설정하는 방법에 대한 거버넌스가 더욱 중요해질 것이라고 생각합니다."

이러한 정서는 2023년 2월 프랑스 소매업체에 합류한 글로벌 데이터 및 클라이언트 IT 이사인 Sophie Gallay에게 공감합니다. Etam은 아키텍처, 도구, 거버넌스, 가치와 같은 주요 데이터 문제에 대한 그룹 차원의 전략을 수립하고 있습니다.

2024년 말까지 진행될 이 전략의 첫 번째 단계는 Snowflake 기술을 사용하여 새로운 데이터 플랫폼을 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. Etam이 전략의 첫 번째 단계를 완료함에 따라 Gallay는 생성 AI를 포함하여 Etam이 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 돕는 새로운 방법을 모색할 것입니다.

그녀는 ZDNET에 AI의 첫 번째 사용 사례는 지원 직원의 생산성과 대응력을 높이는 데 중점을 둘 가능성이 높다고 말했습니다.

"저는 중요한 주제에 시간을 할애하고 싶습니다"라고 그녀는 말했습니다. "그리고 생성 AI를 기반으로 한 훌륭한 제품이 고객의 레벨 1 요청에 응답할 수 있을 것이라고 확신합니다."

그러나 Gallay의 우선순위는 AI의 이점을 노출하는 것입니다. 이는 기반 구축, 비즈니스 기대치 조정 및 가치 입증에 관한 것입니다.

"지금은 테스트에 필요한 팀이 있고 준비가 되면 대규모로 제품을 만드는 데 필요한 기술 및 데이터 성숙도가 있기 때문에 우리에게 좋은 순간입니다."라고 그녀는 말했습니다.

"최악의 시나리오는 1년 전에 뭔가를 시작해서 그것이 엄청난 가치가 있다는 것을 확인한 다음 멈추고 '죄송합니다. 데이터 플랫폼과 데이터가 없기 때문에 확장할 수 없습니다'라고 말하는 것이었을 것입니다. , 그리고 거버넌스.' 나는 우리가 '좋아, 가치가 있으니 확장하자'라고 말하는 순간부터 그렇게 할 수 있는 능력이 있는지 확인하고 싶습니다."