대화형 AI: 정의 및 작동 방식

출처: Bold360

대화형 AI가 발생하려면 다양한 백엔드 알고리즘과 워크플로가 필요합니다. 이것은 사람이 요청을 제출할 때 상호 작용이 시작될 때 시작됩니다. AI 솔루션은 자연어 처리(NLP)를 활용하여 전송된 단어의 의미를 포착합니다. 플랫폼은 전송된 단어를 처리한 후 NLU(자연어 이해)를 사용하여 해당 고객의 질문 의도를 이해합니다.

플랫폼이 고객의 질문을 분석하고 나면 머신 러닝을 사용하여 올바른 응답 방법을 결정합니다. 머신 러닝은 AI 애플리케이션이 각각의 인간 상호 작용을 통해 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 즉, 시간이 지남에 따라 고객에 대한 응답이 개선될 것입니다.

마지막으로 플랫폼은 자연어 생성을 활용하여 상호 작용에서 수집한 데이터를 고객이 쉽게 이해할 수 있는 서면 응답으로 계산합니다.

대화형 AI 대 챗봇

이 소프트웨어는 챗봇과 혼동되어서는 안 됩니다. AI 챗봇 소프트웨어는 NLP(자연어 처리)와 NLU(자연어 이해)를 활용하여 인간의 대화를 시뮬레이션하는 AI 소프트웨어 유형입니다. 이러한 도구는 여전히 인간과 대화 경험을 시작할 수 있지만 그 기능은 훨씬 더 제한적입니다. 챗봇은 키워드 중심이고 학습할 수 없으며 일반적으로 고객이 회사 웹사이트를 탐색하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

대화형 AI는 일반적으로 동일한 방식으로 작동하지만 음성과 텍스트를 인식하고 의도를 이해하며 다른 언어를 해독할 수 있기 때문에 한 단계 더 나아갑니다.

이 소프트웨어는 음성 도우미 역할을 하고 자동화된 음성 인식을 사용하여 상호 작용을 듣고, 자연어 처리를 사용하여 이를 완전히 이해하고, NLG(자연어 생성)를 사용하여 사람과 거의 구별할 수 없는 응답을 제공할 수 있습니다.

다음은 대화형 AI와 챗봇에서 기대할 수 있는 다양한 기능에 대한 분석입니다.

기업을 위한 대화형 AI의 실질적인 이점

출처: 마조렐

다음은 비즈니스에서 대화형 AI 사용을 고려해야 하는 이유 목록입니다.

업종에 관계없이 대화형 AI를 사용하여 비용 절감

이 소프트웨어의 가장 두드러진 이점 중 하나는 비용을 절감할 수 있다는 것입니다. 보다 구체적으로 말하면 귀사는 더 낮은 비용으로 지원 부서를 확장할 수 있습니다. 효율적인 지원 팀을 운영하려면 비용이 듭니다.

분석 회사인 주니퍼 리서치(Juniper Research) 는 AI 기술이 2022년까지 비즈니스 비용을 연간 80억 달러 이상 절감할 것으로 예상하고 있다고 보고했습니다. 그러나 이러한 도구가 팀의 작업량 중 일부를 차지하므로 팀에 많은 에이전트가 필요하지 않을 것입니다.

이러한 방식으로 지원 팀을 분석하면 더 큰 지원 팀을 위한 소프트웨어 플랫폼에서 급여, 혜택 및 좌석을 절약할 수 있습니다. McKinsey는 운영 비용과 인건비를 줄이는 이점 덕분에 최대 29%의 고객 서비스 직위를 챗봇 및 이와 유사한 기술로 대체할 수 있다고 보고합니다.

AI는 기업이 고객 기반 데이터를 활용할 수 있도록 지원합니다. 즉, 소비자의 인구 통계, 심리 통계 등을 즉시 식별할 수 있습니다. 따라서 이 AI를 소프트웨어 스택에 구현하면 컨설턴트 및 아웃소싱 분석 비용을 절약할 수 있습니다.

대화형 AI로 고객 서비스 개선

고객이 지원 팀에 연락하면 신속하게 답변을 원합니다. Forrester 에 따르면 고객의 73%는 시간을 소중하게 생각하는 것이 기업이 우수한 고객 서비스를 제공하기 위해 할 수 있는 가장 중요한 일이라고 말합니다. 대화형 AI가 도움이 될 수 있습니다. 이 소프트웨어를 사용하면 고객 서비스 팀 을 쉽게 개선할 수 있습니다 .

실시간 채팅과 같은 대화형 인터페이스는 실시간 참여를 허용하는 딥 러닝의 속도로 인해 이제 AI 솔루션을 구현할 수 있습니다. 고객 지원 채팅 및 IVR 시스템은 가상 비서 또는 챗봇을 사용하여 신속하게 통화를 라우팅할 수 있습니다. 이러한 시스템을 CRM과 통합하면 전에는 상상할 수 없었던 수준의 개인화를 실현할 수 있습니다.

인스턴트 메시징과 유사한 프로세스에서 봇은 질문과 프롬프트를 인식하여 고객이 문제를 보고하는 데 사용할 수 있는 특정 키워드 또는 구문(예: "손상된 항목" 또는 "패키지 추적")을 찾습니다. 봇은 친숙한 상황을 인식하기 시작하고 최선을 다해 솔루션을 제공합니다. 이 기능은 이제 Facebook Messenger와 같은 소셜 미디어 도구에서 구현되었습니다.

이 AI가 제공하는 속도로 고객 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 빠른 응답 시간 은 고객이 중요하다고 느끼게 합니다 . 이러한 속도는 지원 팀이 연중무휴 24시간 대기하는 데에도 도움이 됩니다. 회사에 야간 지원을 아웃소싱할 리소스가 없는 경우 업무 시간 동안 특정 고객 세그먼트에 도달하지 못할 수 있습니다.

대화형 AI는 전환율을 높일 수 있습니다.

현재 고객에 대한 서비스 향상을 돕는 것 외에도 이러한 AI 시스템은 영업 팀의 자산 역할을 하고 리드 전환을 도울 수 있습니다. 새로운 고객을 유치하는 비즈니스 프로세스는 길고 복잡할 수 있지만 소프트웨어의 자동화 기능은 지연된 리드 전환을 줄일 수 있습니다.

이 도구는 잠재 고객에게 매우 빠르게 대응할 수 있으므로 비즈니스에 잘못된 리드를 신속하게 제거할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 관련성 및 고객이 될 가능성에 따라 분류할 수 있습니다. 이러한 도구는 리드 스코어링 을 수행할 수 있는 능력이 있으므로 이러한 판단을 제공할 수 있습니다 . 도구에서 리드가 가치 있는 잠재력을 가지고 있다고 판단하면 해당 연락처를 영업 팀 구성원 중 한 명에게 넘깁니다.

영업 팀이 정원까지 확장된 경우 플랫폼이 SDR로 개입할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 팀 구성원에게 가상 도우미 역할을 하여 SDR 시간을 많이 차지하는 경향이 있는 지루한 작업을 수행할 수 있습니다.

이러한 솔루션은 상담원에게 영향을 줄 수 있는 주의 산만과 느린 응답으로 인해 흐려지지 않는 고객과의 효과적인 상호 작용을 제공합니다. 챗봇 개발자는 콘텐츠 인텔리전스, OCR 및 기계 학습 을 활용하여 보다 세련된 사용자 경험을 달성할 수 있습니다 .

그렇게 하면 인간의 상호작용 패턴을 인위적으로 복제할 수 있습니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 귀사의 비즈니스를 미래로 이끌고 경쟁에서 우위를 점할 수 있도록 합니다.

대화형 AI를 사용하여 고객 데이터를 더 쉽게 수집

고객 데이터는 비즈니스의 왕이며 이 AI를 사용하면 더 쉽게 수집할 수 있습니다. 기존 데이터 마이닝 도구를 사용하면 잠재 고객이 무엇을 좋아하거나 필요로 하는지 가정하는 데 필요한 정보를 수집하고 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 AI 도구는 이전 고객 경험에서 학습합니다. 이러한 도구는 인간이 서로 나누는 깊고 복잡한 대화를 모방할 수 있으므로 담당자에게 연락하는 사람들은 마치 개인화된 상호작용을 받는 것처럼 느낄 것입니다.

가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 고객 지원 채팅입니다. 앞서 언급했듯이 이 AI는 실시간 채팅에서 인간의 상호 작용을 모방할 수 있습니다. 고객은 종종 대화를 계속하기 위해 연락처 정보를 남겨야 합니다. AI 기반 대화형 채팅은 고객에게 정보를 요청하고 수집 및 처리한 다음 영업 팀 구성원에게 보낼 수 있습니다.

가상 에이전트에게 고객 상호 작용에서 무엇을 주의해야 하는지 알려주 는 자동 의미론적 이해 솔루션(ASU) 과 같은 도구와 도구를 통합하면 비즈니스에 큰 도움이 될 것입니다. 도구를 연중무휴로 사용할 수 있으므로 이 유용한 고객 데이터를 24시간 신속하게 수집할 수 있습니다.

상위 공급자에 대한 간략한 살펴보기

결론: 대화형 AI는 비즈니스 성공에 도움이 될 것입니다

대화형 AI를 사용하면 더 많은 고객에게 도달하고 빠르고 효율적으로 리드할 수 있습니다. 대부분의 기업은 이미 영업 및 지원 팀이 고객 및 리드와 쉽게 상호 작용할 수 있도록 일종의 라이브 채팅 기능을 사용하고 있습니다. 이러한 AI 플랫폼을 사용하면 고객 참여 제안을 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다.

이러한 도구는 고객 및 리드의 진화하는 요구 사항을 따라가는 프로세스를 간소화하는 쉬운 방법입니다. 라이브 웹사이트 채팅을 구현 하기 위한 최신 팁 목록을 따라 고객이 원하는 상호작용을 얻을 수 있도록 하십시오.