갖추어야 할 6가지 유형의 콜센터 자동화

우리가 직접적으로 겪고 있는 이 디지털 혁신은 우리가 일하고 삶을 살아가는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 최신 기술은 계속해서 복잡성을 단순화하여 가장 중요한 작업에 주의를 집중할 수 있도록 합니다.

일반적으로 컨택 센터는 항상 최신 기술을 사용하는 경향이 있습니다. 최고의 콜 센터 자동화 소프트웨어 옵션을 살펴보십시오. Contact Center의 고유한 비즈니스 목표, 요구 사항 및 과제는 이러한 조직이 항상 프로세스와 효율성을 개선할 수 있는 새로운 방법을 찾고 있음을 의미합니다. 물론 디지털 혁신은 클라우드 기반 플랫폼 및 다중 채널 솔루션과 같은 도구를 통해 이루어졌습니다.

옴니채널 플랫폼과 함께 도입된 기능의 수준을 부정할 수는 없지만 진정으로 컨택 센터 환경에 혁명을 일으키고 있는 것으로 보이는 최신 트렌드는 자동화의 도입입니다.

콜 센터 자동화가 중요한 이유는 무엇입니까?

간단히 말해서, 콜센터 자동화는 시간과 에너지 절약에 관한 것입니다. 이는 콜 센터가 보다 효율적이 되기 위해 필수적입니다. 콜 센터의 요구 사항에 맞게 조정된 것처럼 보이는 자동화가 있습니다.

컨택 센터는 항상 프로세스 최적화를 모색해야 하지만 특히 실제 상담원인 실제 사람이 더 효율적으로 일할 뿐만 아니라 더 잘 일할 수 있도록 권한을 부여하는 방식으로 프로세스를 최적화해야 합니다. 죽은 말을 능가하는 고객 경험은 지금 가장 중요하며 상담원은 예를 들어 이러한 콜드 콜 팁을 구현하여 긍정적인 상호 작용을 제공할 수 있는 권한을 부여받아야 합니다.

여기에서 콜센터 자동화 소프트웨어가 등장하여 대부분의 지루하고 반복적인 작업을 처리합니다. 상담원은 CRM에 데이터를 입력하거나 애플리케이션 간에 전환하여 올바른 제품 번호를 찾는 데 시간을 덜 소비하므로 실제 대화에 더 집중하고 고객에게 최상의 서비스를 제공할 수 있습니다.

내부 프로세스와 외부 프로세스

컨택 센터 자동화 자체로 바로 뛰어들기 전에 내가 만들고 싶은 약간의 차이점은 내부 기능과 외부 기능의 차이입니다. 컨택 센터 상담원은 대부분 동일한 동전의 이러한 양면을 처리하지만 한편으로는 데이터 수집 또는 다른 채널을 처리하기 위해 앱 간 전환과 같은 배후 프로세스가 있습니다.

반면에 에이전트는 외부 프로세스도 처리하고 클라이언트와 구체적으로 상호 작용합니다. 이러한 두 가지 형태의 작업에 대한 콜 센터 자동화가 존재하며 실제 상담원을 가장 잘 지원하려면 적절히 활용해야 합니다.

예를 들어, 챗봇은 아마도 고객 대면 컨택 센터 자동화의 가장 좋은 예일 것입니다. 고객과 상호 작용하고 기본 정보와 컨텍스트를 수집하여 상담원이 상호 작용의 보다 복잡한 측면에 집중하여 문제를 해결할 수 있도록 합니다.

2019년 최고의 콜센터 자동화

이제 이것은 존재하는 모든 콜 센터 자동화의 전체 목록이 아닙니다. 사실, 이들 중 일부는 특정 작업으로 나눌 수 있는 자동화의 전반적인 그룹화에 가깝습니다. 우리는 2019년에 고객 센터가 프로세스에 통합해야 하는 중요한 자동화 중 일부를 강조할 것입니다.

많은 제공업체와 공급업체에서 수많은 콜 센터 자동화를 제공하기 시작했습니다. 따라서 우리는 매우 강력하고 널리 사용 가능한 몇 가지 예에 중점을 둘 것입니다.

자동화된 상호 작용

중단한 부분부터 시작하여 가장 이해하기 쉬운 컨택 센터 자동화 중 일부는 자동화된 상호 작용의 형태로 제공됩니다. 과거에 논의한 바와 같이 고객 셀프 서비스는 고객과 고객에게 인기 있는 옵션일 뿐만 아니라 컨택 센터 운영의 필수적인 부분이 되었습니다.

그것은 무엇입니까?

"자동화된 상호작용"이라는 포괄적인 용어는 여러 컨택 센터 도구를 나타냅니다. 예를 들어 챗봇은 자동화된 상호 작용의 가장 확실한 예입니다. 모든 형태의 고객 셀프 서비스 도구는 자동화된 상호 작용으로 간주될 수 있으며 여기에는 온라인 지식 기반 또는 AI 기반 IVR과 같은 기능도 포함됩니다.

그것은 무엇을합니까?

앞서 언급했듯이 챗봇은 조직의 웹사이트를 탐색하는 클라이언트와 대화를 시작하고 해당 클라이언트에게 탐색 기록에 대한 질문을 할 수 있습니다. 몇 가지 기본 정보를 수집한 후 챗봇은 올바른 기준을 충족하는 경우 상호 작용을 실제 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다.

봇이 수집하는 이 정보는 클라이언트가 달성하고자 하는 것에 대한 컨텍스트를 제공하여 에이전트가 우위에 있는 사람과 상호 작용할 수 있도록 합니다. 그들은 클라이언트가 무엇을 하려는지 알고 있으므로 콜 센터가 클라이언트에게 더 나은 서비스를 제공합니다.

중요한 이유는 무엇입니까?

이러한 콜 센터 자동화는 모두 동일한 컨텍스트에 적합합니다. 클라이언트가 스스로 검색하고 탐색할 수 있는 도구를 제공하지만 컨텍스트와 의도를 수집하여 상담원을 더 잘 지원합니다.

다시 말하지만, 에이전트에게 더 깊은 컨텍스트를 제공함으로써 클라이언트가 원하는 것을 찾는 데 본질적으로 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 클라이언트가 이미 웹 사이트에서 많은 시간을 보내고 특정 문제로 인해 전화를 걸고 있을 가능성이 있습니다. 에이전트에게 이 모든 것을 설명해야 하는 대신 에이전트가 클라이언트가 취한 단계를 이미 알고 있으면 안 되는 이유는 무엇입니까?

자동화된 상호 작용을 통해 클라이언트는 스스로 도움을 구하고 클라이언트가 인적 지원을 요청하는 경우 에이전트에 컨텍스트를 제공할 데이터를 입력할 수 있습니다.

실제 사례

• 파이브나인 지니어스
• 아마존 렉스

예측 자동화

컨택 센터는 어떤 면에서도 데이터에 익숙하지 않습니다. 반대로 컨택 센터는 거의 주로 고객 정보, 제품 정보, 판매 정보 등과 같은 데이터와 관련이 있습니다. 그러나 데이터의 힘은 ​​모든 것을 이해하는 데 도움이 되는 적절한 도구 없이는 실현될 수 없습니다.

그것은 무엇입니까?

자동화된 예측은 조직이 데이터를 더 잘 이해하고 우리를 위해 많은 생각을 함으로써 데이터를 최적화하는 방법을 보다 구체적으로 도울 수 있습니다. 예측은 데이터를 활용하여 추세를 이해하고 기존 데이터 세트에서 발견된 추세를 기반으로 예측하는 것입니다.

그것은 무엇을합니까?

Contact Centers에서 수집한 이러한 절대적인 방대한 데이터 집합을 무시해서는 안 되며 조직에서 이 모든 데이터를 정렬하는 데 사용할 수 있는 분석 도구가 이미 많이 있습니다.

상황의 잠재적인 결과를 더 잘 이해하고 시간을 절약하기 위해 예측 컨택 센터 자동화를 활용하여 이러한 대규모 데이터 세트를 해석할 수 있습니다. 이러한 강력한 자동화는 여러 매개변수 또는 방법론을 비교 및 ​​결합하고, 수십만 개의 잠재적 결과를 평가하고, 발견된 통찰력을 기반으로 취해야 할 적절한 조치를 예측할 수도 있습니다.

중요한 이유는 무엇입니까?

매우 간단합니다. 컨택 센터에는 방대한 정보 세트가 있습니다. 클라이언트 또는 고객이 연락 센터에 연락하거나 비즈니스를 수행할 때마다 해당 상호 작용이 기록됩니다. 해당 상호 작용에는 고객 정보, 지불 정보, 상호 작용 기록, 상담원의 메모 및 세부 정보, 성적 증명서 등을 포함하여 훨씬 더 자세한 정보가 포함됩니다.

그러나 고객 데이터뿐만 아니라 컨택 센터는 특정 프로세스에 대한 데이터도 수집하고 있습니다. 수신된 통화 수, 통화 지속 시간, 첫 번째 통화 해결이 필요한 문제 수, 웹사이트 방문자 수, 앱을 사용하면 목록이 계속됩니다.

예측 자동화는 컨택 센터와 의사 결정자가 궁극적으로 최상의 결론에 도달하도록 돕는 데 필수적입니다. 이 데이터는 활용될 수 있고 활용되어야 하며, 콜 센터 자동화 소프트웨어는 해당 프로세스를 현실적일 뿐만 아니라 훨씬 더 통찰력 있게 만듭니다.

실제 사례

• Genesys 자동 예측
• 코러스.AI

워크플로 자동화

컨택 센터 상담원은 많은 정보를 가지고 있습니다. 클라이언트와 상호 작용하는 것과 내부 상호 작용을 관리하는 것, 데이터를 입력하는 것, 응용 프로그램 간에 전환하는 것, 때로는 여러 채널을 다루는 것 사이에 많은 관심이 필요합니다.

그러나 이것이 바로 콜센터 자동화가 우리의 복잡한 삶을 더 쉽게 만드는 모든 것입니다. 워크플로 자동화가 바로 그 역할을 합니다. 컨택 센터 상담원의 워크플로를 자동화하여 전체 프로세스를 간소화합니다.

그것은 무엇입니까?

워크플로 자동화를 통해 에이전트는 자동 작업을 설정하여 AI가 일상 프로세스의 반복적인 측면을 처리할 수 있습니다. 콜 센터 자동화 소프트웨어를 사용하면 에이전트를 위한 애플리케이션 전환 또는 정보 찾기, 데이터 입력 또는 리드 후속 조치와 같은 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 결국 이러한 자동화는 에이전트의 작업을 완료합니다.

그것은 무엇을합니까?

앞서 언급했듯이 워크플로 자동화는 이메일을 보내거나 인보이스를 정리하고 올리는 등 많은 작업을 처리하도록 설정할 수 있습니다. 그러나 물론 에이전트가 이러한 자동화를 설정하는 방법을 이해하기 위해 컴퓨터 공학 학위를 가질 필요는 없습니다.

일반적으로 간단한 드래그 앤 드롭 비주얼 편집기를 사용하면 일반적으로 간단한 if>then 논리를 사용하여 에이전트가 전화 통화를 마치면 시스템이 후속 이메일을 보내야 하는 것과 같이 AI 기반 워크플로를 생성할 수 있습니다.

물론 이것들은 훨씬 더 복잡해질 수 있습니다. 사용자는 이러한 자동화에 지시하여 통화 컨텍스트 또는 구매 내역과 같은 관련 정보를 이메일로 가져올 수 있습니다. 결국 워크플로 자동화는 컨택 센터 상담원이 관리해야 하는 거의 모든 비즈니스 프로세스를 실행할 수 있습니다.

중요한 이유는 무엇입니까?

Freshsales는 작업이 반복되면 결국 지루하고 평범해지며, 지루하고 평범해지면 사람들은 실수를 할 수 있다는 설명을 잘했습니다. 따라서 지루하고 실수하는 대신 기계가 알아서 하도록 내버려 두십시오.

결국 궁극적인 목표는 콜센터 상담원의 일상적인 업무 프로세스를 단순화하여 그들이 진정으로 중요한 작업과 상호 작용에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 고객 경험에 큰 초점이 맞춰져 있기 때문에 상호 작용의 모든 작은 세부 사항을 깊이 생각해야 합니다.

상담원의 책임을 덜고 더 지루하고 덜 집중적인 작업을 제거함으로써 상담원은 온전히 집중하여 모든 단일 상호 작용에 진정으로 집중할 수 있습니다.

실제 사례

• Jacada 데스크탑 자동화
• Freshsales 워크플로 자동화
• Talkdesk 워크플로

자동화된 에이전트 안내

우리 모두는 우리가 우리의 직업을 아무리 잘한다 해도 때때로 도움의 손길이 필요합니다. 협업은 현대 업무의 중요한 측면일 뿐이며 이는 콜센터에서도 마찬가지입니다. 그리고 물론 콜 센터의 중요한 측면인 콜 센터 자동화도 있습니다.

그것은 무엇입니까?

상담원은 클라이언트와 상호 작용할 때 한 번에 많은 것을 저글링해야 합니다. 판매 및 지불을 처리하는 사람들은 PCI 규정 준수 및 정보 보안 유지에 대해 걱정해야 하며 의료 기관은 HIPAA를 처리하며 규정 목록은 계속됩니다. 자동화된 상담원 안내는 이러한 모든 규칙을 염두에 두고 상담원에게 특정 상황을 처리하는 방법에 대한 안내를 제공할 수 있습니다.

그것은 무엇을합니까?

자동화된 상담원 안내는 몇 가지 형태로 제공될 수 있지만 모두 동일한 일반적인 목표를 가지고 있습니다. 즉, 상담원에게 클라이언트 상호 작용 중에 실시간 지원 및 안내를 제공하는 것입니다. 이러한 콜 센터 자동화는 챗봇의 형태로 제공될 수 있으며 에이전트와 직접 상호 작용합니다.

그들은 상황을 읽을 수 있으며 일반적으로 자연어 처리 및 말하는 내용을 이해하기 위한 감정 분석과 같은 도구를 포함합니다. 상담원은 솔루션 제안, 차선책, 문제 해결 단계 및 법적 문제를 피하기 위한 지침을 포함하여 상호 작용 중에 상황에 맞는 지침을 받게 됩니다.

AI 기반 봇의 형태가 아닌 경우 자동화된 에이전트 안내에는 에이전트 스크립팅, 에이전트에 대한 프로세스 및 절차를 시각적으로 매핑하는 것은 물론 감사, 테스트 및 보고 기능도 포함될 수 있습니다.

중요한 이유는 무엇입니까?

결국 우리 모두는 팀이 최선을 다하기를 원하므로 작업에 적합한 도구를 제공해야 합니다. 구명 뗏목과 함께 요원을 바다에 던지는 대신 구명줄을 제공하십시오.

콜 센터 자동화는 결국 매일 클라이언트 및 발신자와 상호 작용하는 프로세스와 복잡성을 단순화하는 것입니다. 워크플로 자동화가 사고력 부족을 해결할 수 있는 것처럼 자동화된 상담원 안내는 복잡한 사고에도 도움이 될 수 있습니다.

이것은 상담원을 대체하는 것이 아니라 내가 말했듯이 생명선을 제공하는 것입니다. 필요할 때 안내와 도움을 제공하는 개인 지원 리소스입니다. 이는 물론 상담원에게 더 나은 정보와 더 나은 조치를 제공할 뿐만 아니라 더 이상 상담원 스스로를 지원할 필요가 없는 관리자와 관리자의 시간을 절약할 수 있습니다.

실제 사례

• 자카다 에이전트 안내
• 다이얼패드 지원 AI

영업 자동화

약간의 큰 우산, 콜 센터 자동화의 큰 측면은 특히 마케팅 및 판매 작업을 자동화하는 형태로 제공됩니다. 이러한 콜 센터는 고객과 상호 작용할 뿐만 아니라 연결해야 하는 고유한 과제를 안고 있습니다. 자동화는 에이전트가 이러한 프로세스를 단순화하도록 지원하여 다시 상호 작용에 집중하고 판매를 보장할 수 있습니다.

그것은 무엇입니까?

영업 및 마케팅 자동화는 일반적으로 영업 및 마케팅 프로세스와 관련된 모든 작업을 자동화하는 것을 포함합니다. 보다 구체적으로 말하면 고객 온보딩 및 대화형 맞춤형 콜센터 영업 캠페인 이행과 같은 작업이 될 수 있습니다.

그것은 무엇을합니까?

판매 자동화는 판매 프로세스를 실제로 단순화하고 자동화하는 데 중점을 두고 있으며 궁극적으로 판매 주기를 단축하고 더 많은 거래를 성사시키는 데 중점을 둡니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 물론 관련 고객 정보와 데이터를 가져와 보다 개인화된 경험을 제공하는 것이지만 이는 시간이 많이 걸립니다.

이러한 콜 센터 자동화를 통해 상담원은 영업 주기의 적시에 공지 사항을 보내거나 후속 이메일을 보내는 것과 같은 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 또한 콜 센터 소프트웨어를 통해 수집한 방대한 데이터 컨택 센터를 활용하여 개인화된 터치를 제공합니다.

영업 자동화는 공지 사항을 위한 자동 문자 메시지를 발송하고, 구매 내역을 기반으로 이메일로 개인화된 판매 제안을 발송하고, 약속 알림 또는 주문 및 배송 정보를 발송하거나, 고객에게 로열티 프로그램으로 보상할 수도 있습니다.

중요한 이유는 무엇입니까?

이 모든 것이 결국 동일한 개념으로 돌아와 에이전트의 삶을 더 쉽게 만들어 고객에게 최고의 경험을 제공합니다. 판매 프로세스와 관련하여 고객을 후속 조치하는 일상적인 작업은 에이전트의 시간을 많이 잡아먹지만 목표를 달성하지 못할 수 있습니다.

간단히 말해서, 자동화는 이메일 템플릿을 훨씬 더 빠르게 활용하고 관련 고객 정보를 찾아 입력하며 한 번에 수많은 클라이언트에게 이메일을 보낼 수 있습니다. 사람이 할 수 있는 것보다 훨씬 더 빨리 말이죠.

이러한 콜 센터 자동화는 담당자의 책임을 제거할 뿐만 아니라 동시에 더 나은 작업을 수행하여 컨택 센터에서 수집한 데이터를 진정으로 활용합니다.

실제 사례

• 보나지 리치
• InfusionSoft 영업 자동화

스케줄링 자동화

콜센터는 적절한 계획과 관리 없이는 궁극적으로 성공적으로 운영될 수 없다는 사실을 잊지 마십시오. 결국 이것이 바로 인력 관리 소프트웨어가 콜센터 소프트웨어와 함께 일반적으로 번들되고 발견되는 이유입니다. 물론 인력 관리 및 계획을 위한 콜센터 자동화도 있습니다.

그것은 무엇입니까?

자동화된 일정은 물론 이름 상태인 자동 일정과 같습니다. 콜 센터 인력 관리의 큰 측면은 효과적이고 포괄적인 일정을 만드는 것입니다. 이것은 간단해 보일 수 있지만 예약은 복잡한 작업이며 가장 성공적인 결과를 위해 상담원의 기술과 가용성이 활용되도록 올바르게 수행되어야 합니다.

그것은 무엇을합니까?

콜센터 일정을 만드는 과정은 다소 복잡할 수 있습니다. 결정을 내려야 하고 많은 데이터를 고려해야 합니다. 각 담당자의 다양한 가용 일정을 모두 정렬한 다음 모든 사람이 일정을 잡고 간격이 없도록 시간 슬롯을 정렬하고 겹치게 하는 작업조차 그 자체로 충분히 어렵습니다.

따라서 자동화된 일정은 인공 지능을 활용하여 완벽한 일정을 구성합니다. 예를 들어 Genesys의 새로운 AI 기반 자동화 일정은 규칙 기반 알고리즘을 활용하여 에이전트 가용성, 업무 시간 등의 방대한 데이터 세트를 처리합니다.

기본적으로 완벽한 일정을 만드는 것은 퍼즐과 같습니다. 조각은 상담원 가용성이며 업무 시간 내에 맞아야 하며 공백이 없어야 합니다. AI는 이 퍼즐을 훨씬 더 잘 처리하고 우리를 위해 해냅니다.

중요한 이유는 무엇입니까?

다시 말하지만, 콜 센터 자동화는 단순화 및 개선에 관한 것이므로 AI가 프로세스의 인력 관리 부분도 처리하도록 하지 않는 이유는 무엇입니까? AI가 특히 잘하는 것은 방대한 양의 데이터와 숫자를 관리하고 해당 데이터를 적절한 패턴으로 구성하는 것입니다.

스케줄링은 시간이 많이 걸리는 작업이며 관리자의 손에서 해당 책임을 제거하기만 하면 관리자가 더 중요한 작업에 집중할 수 있고 다시 바쁜 작업을 제거할 수 있습니다. 그러나 동시에 AI는 인간이 인식하지 못하는 통찰력을 기록적인 시간 내에 발견할 수 있습니다.

따라서 스케줄링 프로세스가 다른 콜 센터 자동화에 의해 처리된다는 것은 당연합니다.

실제 사례

• Genesys 자동 스케줄링
• 휴머니티 온라인 스케줄러

적합한 콜센터 자동화 솔루션 찾기

자동화는 매우 유용하며 의심할 여지 없이 모든 컨택 센터의 필수 요소가 될 것입니다. AI 및 이와 유사한 관련 기술이 계속해서 발전하고 더욱 성장함에 따라 콜센터 자동화는 계속해서 기능이 확장될 것입니다.

그러나 이것이 반드시 인간 상호 작용이 사라질 것이라는 의미는 아니라는 점을 기억하는 것이 중요하다고 생각합니다. 이것은 이전에 챗봇에 대해 논의한 내용입니다. 이 아이디어는 인간 담당자를 완전히 대체하는 것이 아니라 콜 센터 자동화 소프트웨어의 도움으로 그들을 지원하는 것입니다.

콜 센터 자동화는 비즈니스의 궁극적인 최종 목표는 아니지만 시간을 절약하고 궁극적으로 비용을 절약하여 상담원이 더 나은 작업을 수행할 수 있도록 돕는 수단입니다. 인간은 단순한 요청 이상으로 확대되는 수많은 상호 작용에 필요합니다.

AI는 아직 초기 단계에 있다는 것을 기억해야 합니다. 그러나 2019년은 콜센터 자동화가 어떻게 계속 진화하는지 살펴보는 흥미로운 한 해가 될 것이며, 아직 그렇지 않다면 조직이 이에 뛰어들 때입니다.