자동화는 지난 XNUMX 년 동안 지속적으로 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나이자 가장 영향력있는 트렌드 중 하나였습니다. 재무 및 규정 준수와 같이 점점 더 복잡 해지는 비즈니스 운영 영역으로 지속적으로 확장되고 있습니다. 지난 몇 년 동안 자동화는 대화 형 AI라는 기술의 도움으로 고객 관계 및 관리의 일부가되었습니다. 후자는 전염병 기간 동안 그 중요성을 입증했습니다.
2020 년에는 기업이 전 세계적으로 부족한 상황에서 자동화를 통해 생산성과 운영이 2019 년 수준에 가까워 질 수 있었지만 프로세스 자동화 자체 만이 아니라 대화 형 AI가 내부 및 외부 적으로 중요한 역할을했습니다. 이를 염두에두고 지난해 대화 형 AI의 영향과 앞으로의 영향을 자세히 살펴 보겠습니다.
완전히 이해하기 위해 대화 형 AI, 인공 지능, 자동화 및 컴퓨터 음성이라는 세 가지 광범위한 개념도 알아야합니다. 말하기는 확실히 이해하기 가장 쉬운 개념입니다. 그것은 우리가 말하는 방법을 컴퓨터에 가르치는 것입니다. 컴퓨터는 XNUMX과 XNUMX로만 말하지만 우리는 그렇지 않습니다. 개발자와 과학자들은 최근 자동화와 인공 지능이 대화 기술의 일부가되면서 컴퓨터 음성을 더욱 자연스럽게 만들어이 격차를 해소하려고 노력해 왔습니다.
이러한 각 기술은 대화 기술에 더 많은 기능을 추가합니다. 예를 들어, AI는 컴퓨터가 기하 급수적으로 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리하고 음성을 상당히 개선 할 수 있도록합니다. 더욱이 기계 학습을 사용하면 컴퓨터는이 기사에서 설명하기에는 너무 복잡하지만 실수를 통해 "진화"하고 학습 할 수 있습니다.
마찬가지로 자동화를 통해 대화 형 기술을 복잡한 워크 플로에 통합 할 수 있으며 고객 서비스, 내부 메시징 시스템, 비즈니스 인텔리전스 (BI), 분석 등 다양한 영역에서 매우 유용합니다.
본질적으로 이것은 컴퓨터가 자연스러운 음성을 이해할 수있을뿐만 아니라 명령을 유도하고 사용자의 직접적인 입력없이 적절한 조치를 취할 수있는 능력을 부여하는 기술입니다.
이 글로벌 보건 위기의 가장 지배적 인 주제 중 하나는 인간 접촉을 제한하는 것입니다. 이상적인 세상에서 이것은 기업이 직원을 소비자와 접촉시켜 운영으로 전환한다는 것을 의미합니다. 그러나 현실 세계에서는 인력에 대한 의존도가 높았 기 때문에 불가능했습니다.
그러나 일부 기업에서는이 도전을 사용하여 대화 형 AI를 가장 큰 테스트에 적용했습니다. 일시적이기는하지만 인적 자본을 대체하는 것입니다. 고객이 매장을 방문하지 않고도 매장 재고를 확인할 수있는 모바일 AI 비서부터 건강까지 잡담 사용자가 스스로 진단하고 사전 건강 조치를 취할 수있게 해주는 잡담 위험에 노출되지 않고 고객에게 계속 서비스를 제공하기 위해 작년에 배포되었습니다.
동시에 확장 된 잠금 및 여행 제한으로 인해 소비자는 Facebook Messenger 및 WhatsApp과 같은 메시징 서비스에 50 % 이상 더 많은 시간을 소비했습니다. 이것은 또한 대화 형 AI를 속도에 적용 할 수있는 기회가되었습니다. 기업은 메시징 플랫폼 및 소셜 미디어 플랫폼 용 애플리케이션을 구축하여 중요한 서비스를 손끝에 더 가깝게 제공합니다. Facebook Messenger에서 식료품 주문부터 Instagram에서 쇼핑 카탈로그 검색까지.
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상상할 수 있듯이 문서와 메시지를 구문 분석 할뿐만 아니라 자율적 인 조치를 취하는 능력은 모든 비즈니스에 엄청난 가치를 가지고 있습니다. 자동화를 완전히 새로운 수준으로 끌어 올리고 있습니다. 또한 기술이 다소 개방적이고 비즈니스 자체에 구현이 의존하기 때문에 가능성은 사실상 무한합니다. 즉, 현재 대화 형 기술의 사용은 고객 서비스 및 참여, 비즈니스 인텔리전스 및 판매를 포함한 몇 가지 주요 비즈니스 영역에 가장 집중되어 있습니다.
이러한 영역에서 대화 형 AI의 예를 자세히 살펴 보 겠지만 이전에는 대화 형 AI가 실제로 어떻게 구현되는지에 대한 중요한 질문에 답해 보겠습니다. 이 기술은 사용자가 직접 "대화"할 수있을 때 가장 유용하기 때문에 대화 형 AI의 가장 인기있는 구현 중 하나는 채팅 봇. 챗봇은 다양한 유형의 봇을 포괄하는 용어이지만 우리가 관심을 갖는 것은 일반적으로 AI 챗봇. 챗봇은 새로운 것이 아니며 XNUMX 년 넘게 존재 해 왔지만 자연어 처리 (NLP)와 같은 새로운 기술을 통해 개발자는 인공 지능을 주입하여 챗봇을 훨씬 더 유능하게 만들 수 있습니다. 동시에 거의 모든 주요 소셜 미디어 및 메시징 플랫폼이 챗봇을 지원합니다.
이제 대화 형 AI 구현의 가장 인기있는 몇 가지 예를 자세히 살펴 보겠습니다.
오늘날, 같은 제품 / 서비스를 같은 가격에 판매하는 회사는 소수입니다. 제품 차별화가 너무 적기 때문에 고객은 고객 서비스를 기반으로 구매 결정을 내리기 시작했습니다. 실제로 Microsoft에 따르면 다음에 대한 고객 서비스 기대치는 절반 이상 (54 %) 소비자의 수가 전 세계적으로 증가했습니다.
따라서 고객 서비스 / 참여 봇은 소비자에게 독특하고 가치있는 쇼핑 경험을 제공하는 양방향 커뮤니케이션 채널을 여는 한 가지 목적으로 구축됩니다. 고객 서비스 봇은 질문-답변 형식으로 비즈니스 / 제품 관련 정보를 제공하는 것으로 가장 일반적으로 알려져 있지만 고객 봇의 매우 창의적인 구현도 있습니다.
예를 들어 Nike의 Stylebot이 있습니다. 고객이 자신 만의 신발 디자인을 찾고, 개인화하고, 만들 수 있도록 도와주는 AI 챗봇입니다. 고객이 봇을 사용하여 신발을 구매할 수도 있지만, 주요 목적은 고객과 소통하는 것이 었으며 클릭률 (CTR)이 Nike의 평균 CTR보다 12.5 배 더 높고 전환 수도 4 배 더 높았습니다.
비즈니스 인텔리전스는 분석, 빅 데이터 및 데이터 시각화를 통합하여 의사 결정자가 회사 내부 및 외부에서 가시성을 확보 할 수 있도록 지원하는 필드입니다. 대부분의 회사는 비교적 단순한 (GSuite)에서 맞춤형 플랫폼에 이르기까지 수십 가지 BI 도구를 배포합니다. 그러나 이러한 BI 도구의 대부분은 통합이 없기 때문에 다른 도구의 데이터에서 통찰력을 얻는 데 여전히 시간이 많이 걸리고 수동입니다.
BI 봇은 대화 형 기술과 인공 지능을 사용하여 복잡한 자동화 워크 플로를 트리거하고 일반 음성 및 텍스트의 명령을 해석합니다. 예를 들어 간단한 텍스트 기반 메시지만으로 BI 봇은 자율적으로 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 폐쇄, COVID-19 사례, 공급망 중단 등에 대한 실시간 업데이트를 추적하고 보냅니다.
- 대용량 데이터 세트를 스캔하고 특정 문서를 찾습니다.
- 안전하게 문서 공유
- 원시 데이터를 표 및 차트로 시각화
- 고객 행동 및 구매 추세에 대한 중요한 통찰력 확보
영업용 AI 챗봇은 회사의 수익에 직접적인 영향을 미치기 때문에 대화 형 AI의 가장 가치있는 구현 중 하나입니다. 판매 봇의 목적은 온라인 쇼핑을보다 편리하고 고객에게 매력적으로 만드는 것입니다. 점점 더 많은 고객이 메시징 및 소셜 미디어 플랫폼에 더 많은 시간을 소비함에 따라 기업은 현재 고객이있는 곳에 제품을 제공하기 위해 챗봇을 배포했습니다.
기능이 풍부한 영업 챗봇의 가장 인기있는 예 중 하나는 SnapTravel입니다. Facebook Messenger, WhatsApp 및 SMS를 포함한 모든 주요 메시징 플랫폼에 AI 챗봇을 배포하는 것 외에도 여행 회사는 RCS 챗봇을 개발하여 소비자가 기본 SMS를 통해 호텔 예약 및 항공편 상태를 확인하고 티켓을 예약하는 등의 작업을 수행 할 수 있습니다. 앱.
새로운 기술을 구현하는 것은 장기적인 투자이며 문제가 발생합니다. 대화 형 AI가 "정상"상태로 돌아 가면 여전히 실행 가능한 대안이 될 것입니다. 2021 년 소비자 행동 동향에 따르면 대화 형 기술은 대유행 이후에도 살아남을뿐만 아니라 번성 할 것입니다. 다음과 같은 글로벌 트렌드를 살펴보십시오.
- 새로운 세대의 행동
밀레 니얼 세대, 특히 Z 세대는 스마트 폰과 함께 성장하고 있습니다. 그들은 세상을 손끝으로 잡는 편리함에 절대적으로 익숙하며 이러한 습관을 충족시키는 것이 필수적 일 것입니다.
또한 이러한 인구 통계는 실제로 AI 챗봇과 대화하는 것을 선호 영업 담당자보다는
- 생산성과 효율성
자동화가 생산성과 효율성을 향상시키는 방법에는 수백 가지가 있지만 대화 형 AI는이를 한 단계 더 발전시켜 일반적으로 불가능한 곳에서 자동화를 가능하게합니다. 예를 들어 로레알 AI 챗봇을 사용하여 200 시간 (한 달 전체)을 확보하고 80 명의 인재 풀에서 12,000 명의 인턴을 명단에 올렸습니다.
- 비용 절감
시간 절약과 관련된 간접적 인 비용 절감 외에도, 대화 형 AI는 비즈니스 인텔리전스 (BI), 마케팅, CRM 등의 여러 작업을 자동화하여 비용을 직접 절감 할 수 있으므로 영구 직원에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 또한 대화 형 AI는 더 안전하고 오류 발생 가능성이 적으며 일반적으로 일상적인 작업을 처리 할 때 더 안정적입니다.
- 온라인 쇼핑의 부상
온라인 쇼핑 지난 XNUMX 년 동안 꾸준한 상승세를 보였으며 빠른 속도로 계속 성장할 것입니다. 또한 대유행으로 인해 많은 새로운 인구 통계가 처음으로 온라인 쇼핑을하게되었고, 대부분은 대유행이 끝난 후에도 온라인 쇼핑을 계속할 것입니다.
- 소비자 참여
KPMG에 따르면 개인화는 고객 충성도의 가장 큰 요소, 우리는 기업이 일대일 방식으로 경제적으로 커뮤니케이션 할 수있는 기술을 점점 더 많이 채택함에 따라 개인화가 이번 XNUMX 년간 가장 중요한 비즈니스 트렌드 중 하나가 될 것으로 예상합니다. 대화 형 AI는 그러한 기술 중 하나입니다. 또한 양방향을 유지하는 것은 브랜드 충성도와 매출을 높이는 데 가장 중요합니다. 이것은 전통적인 비즈니스 메시징으로는 불가능합니다.
변화하는 소비자 선호도 및 요구 사항은 대화 형 AI가 여기에 머물러 있다는 것을 증명하기에 충분하지만 거기서 끝나지 않습니다. 대화 형 AI는 또한 이번 XNUMX 년의 다양한 지배적 인 트렌드와 매우 잘 연계되어 현대 마케팅 무기고의 핵심 도구가되었습니다. 내부 의사 결정을 지원하고, 브랜드 충성도를 높이고, 비용을 절감 할 수있는 새로운 가능성을 열어주는 확장 가능하고 안정적이며 진화하는 기술이며, 무엇보다 군중에서 돋보일 수있는 개인화 된 쇼핑 경험을 제공합니다.
대화 형 AI는 2021 년 비즈니스에 수많은 이점을 제공하지만 가장 중요한 이점은 제품 또는 서비스를 나머지와 차별화하는 대화 형 AI의 역할입니다. 다양한 고객 쿼리를 즉시 해결하여 기업이 즉각적인 만족을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 또한 CRM 비용을 크게 늘리지 않고도보다 개인화 된 커뮤니케이션 채널을 통해 브랜드 충성도를 향상시킬 수 있습니다.
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Source: https://chatbotslife.com/the-impact-of-conversational-ai-2021-and-forward-e1211c892370?source=rss—-a49517e4c30b—4
