대화 형 AI는 만족스러운 고객 경험의 차세대 물결입니다. 오늘날 모든 고객 중심 비즈니스의 핵심입니다. 실제로 우선 순위를 정해야하는 오늘날 기업의 핵심 목표입니다.
고객을 행복하게 유지하는 진언은 고객이 완전히 이용할 수 있고 질문과 우려 사항을 해결하는 데 매우 신속하게 대응한다는 생각에 있습니다.
고객은 기업이 제공 할 수있는 응답 성과 가용성을 높이 평가하며 대화 형 AI가이를위한 이상적인 솔루션이라는 사실을 부인할 수 없습니다.
간단히 말해서 지능형 AI 도구는 완전한 고객 경험을 발전시키고 현대적인 엔터프라이즈 솔루션을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어, 콜센터 서비스를 아웃소싱하기로 한 회사의 결정은 아마도 비용을 절약 할 것입니다. 그러나 사실은 챗봇이 프로세스에 빠져들 때까지 회사는 만족스러운 고객 경험을 거의 제공 할 수 없을 것입니다.
결국 직원 (AI 도구없이)만으로는 모든 중요한 메일을 저장하고 중요한 음성 메시지를 녹음하지 않고 데이터 나 정보를 원래 그대로 해석하지 않는 등 많은 작업을 수행하지 못할 것입니다.
"보고서에, Gartner는 거의 40 %의 사용자가 AI와 대화 형 UI를 지원하는 새로운 앱에 주로 의존 할 것이라고 예측했습니다. 2022 년까지 고객 서비스의 20 % 이상이 주로 대화 형 상담원이 처리하고 관리하게됩니다.
이 숫자는 충격적이며 대화 형 AI를 소개하지 않은 모든 회사와 관리자에게 경고 사이렌입니다. 이 시장에 계속 진출하려면 XNUMX ~ XNUMX 개월 이내에 대화 형 AI 전략을 곧 출시하는 것이 좋습니다.
실제로 Servion Global Solutions에 따르면 2025 년까지 모든 고객 상호 작용의 95 %는 인공 지능 (AI) 기술이 지원하는 채널을 통해 이루어집니다. 과 AI 기반 챗봇 차세대 고객 경험을 지원하는 데 중요한 구성 요소가 될 것입니다. — 출처
통신 및 디지털 기술을 사용하여 실제 사람들과의 대화를 모방하는 대화 환경을 배포하는 프로그래밍 방식의 혁신적이며 지능적인 접근 방식입니다.
고객과 상호 작용할 때 AI와 그 도구를 도입하는 전체 아이디어는 기업이 조직에서 의사 소통의 중요성.
대화 형 AI는 다음과 같은 기술을 의미합니다.
- 음성 조수
- 봇봇
(이는 챗봇이 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
대화 형 AI는 대규모 데이터, 자연어 처리 및 기계 학습을 사용하여 상호 작용을 모방합니다.s, 음성 패턴을 식별하고 다른 언어로 문자 메시지를 보냅니다.
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NLP의 중요한 역할은 인공 지능의 알고리즘을 개선하기 위해 ML 프로세스를 통해 지속적인 피드백 루프로 유입되는 것입니다. 이러한 프로세스를 함께 사용하면 대화 형 AI가 프로세스를 이해하고 가장 자연스러운 방식으로 지능적인 응답을 생성 할 수 있습니다.
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1. 자연어 처리 또는 NLP
일반적으로 NLP로 널리 사용되며 대화 형 AI에서 언어 (ML 사용)를 분석하는 지능형 방법입니다. 딥 러닝은 미래에 NLP를 발전시켜 기업이 더 나은 고객 서비스를 위해 훨씬 더 발전된 NLP를 경험할 수 있도록합니다.
NLP 또는 자연어 처리에는 다음 네 가지 중요한 단계가 포함됩니다.
- 입력 생성 — 사용자는 특정 입력과 텍스트 또는 음성 형식을 제공합니다.
- 입력 분석 — 문자 메시지의 경우 대화 형 AI는 NLU 또는 자연어 이해를 사용하여 입력의 의미를 해석합니다. 음성 기반 인 경우 NLU 및 ASR 또는 자동 음성 인식이 사용자에게 자연스러운 응답을 생성합니다.
- 출력 생성 — 자연어 생성 (NLP의 구성 요소)은 사용자에게 보낼 응답을 생성합니다.
- 강화 학습 — ML 알고리즘은 응답의 정확성을 보장하기 위해 응답을 구체화합니다.
전체 프로세스는 비정형 데이터를 기계 / 컴퓨터가 빠르게 이해하고 읽을 수있는 액세스 가능한 형식으로 변환하는 것입니다. 알고리즘에서 널리 사용되는 기계 학습 알고리즘은 프로세스를 학습함에 따라 시간이 지남에 따라 응답의 품질을 향상시킵니다. 그것은 아이디어를 완전히 지원합니다 자동화 된 대화 및 응답 클라우드 텔레포니를 사용하는 모든 비즈니스에 적합합니다.
2. 머신 러닝
AI의 하위 분야로, 알고리즘, 데이터 세트 및 기능의 혁신적이고 지능적인 조합은 시간이 지남에 따라 성장하고 개선 될 것입니다. 입력 시간과 용량으로 머신 러닝 패턴을 인식하면 지능적인 고객 서비스를위한 훨씬 더 현명한 예측을 챗봇에 더 잘 배포 할 수 있습니다.
대화 형 AI는 비즈니스의 고객 서비스를 개선하기위한 비용 효율적인 솔루션입니다. 효과적인 통합을 통해 모든 비즈니스가 경험할 수있는 상당한 이점이 있습니다. 비즈니스 커뮤니케이션 솔루션 프로세스에서 대화 형 AI처럼.
1. 비용 효율성
고객 중심 비즈니스는 항상 고객의 결과를 개선 할 수있는 새로운 방법을 찾을 것입니다. 그리고 고객 서비스 부서에 직원을 배치하는 것은 기업이 생각할 수없는 새로운 일이 아닙니다. 그러나이 경우 비용은 예측할 수 없으며 확실히 더 높은 편입니다.
반면에 대화 형 AI를 선택하면 직원 교육에 들어가는 비즈니스 비용을 더 쉽게 줄일 수 있습니다. 게다가 그들의 급여는 회사에도 중요한 제약이됩니다. 대화 형 AI는 이러한 모든 비용을 절감하는 동시에 고객에게 훨씬 더 지능적이고 빠른 응답을 제공합니다.
예를 들어 챗봇을 예로 들어 보겠습니다. 챗봇은 항상 거기에있을 필요없이 잠재 고객에게 연중 무휴 24 시간 제공됩니다. 또한 챗봇은 고객이 응답을 기다리는 데 시간을 낭비 할 필요가 없도록 빠른 응답을 보장합니다.
1.3 년까지 전 세계 시장 규모가 2024 억 달러 이상으로 예상되는 챗봇은 비즈니스 커뮤니케이션의 원동력이 될 것입니다. (인텔렉틱스, 2019)
빠른 응답 외에도 챗봇은 응답 오류를 최소화합니다. 인간과 달리 반복적 인 메시지를 고객에게 보내지 않을만큼 지능적입니다. 따라서 고객에게 더 나은 고객 서비스 경험이 제공됩니다.
2. 더 높은 고객 참여
오늘날 고객은 휴대 전화를 통해 지속적으로 참여하고 있습니다. 따라서 기업은 고객에게 실시간 정보를 제공 할 준비를해야합니다. 대화 형 AI를 통해 고객은 모바일을 사용하는 AI 도구를 사용하여 브랜드와 쉽게 소통 할 수 있습니다.
대화 형 AI를 통해 기업은 고객과의 빠른 연결을 구축하여 사용자가 몇 시간을 기다리지 않도록합니다. 고객이 끝에서 응답을 기다리게하지 않기 때문에 비즈니스에 좋은 신호입니다. 제품을 홍보하거나 브랜드에 대해 알릴 수있는 좋은 기회가 있습니다.
3. 확장 성
대화 형 AI는 인프라를 추가 할 수있는 완전한 액세스 권한을 제공하여 훨씬 저렴한 비용으로 신속하게 지원할 수 있습니다. 그렇게하기 위해 직원을 고용 할 때는 그렇지 않습니다. 한 가지 예는 가능한 가장 짧은 시간 내에 다른 국가 또는 지리적 영역에서 제품 시장을 확장하는 것입니다. 대화 형 AI는 예산이나 시간을 추가하지 않고도이를 수행 할 수있는 유용한 도구가 될 수 있습니다.
4. 최적의 데이터 수집
AI는 데이터 수집을 돕는 지능적이고 혁신적인 도구입니다. 향후 구매를 위해 고객이 선호하는 제품을 분석하여 마케팅 및 영업 관행을 개선합니다.
고객과 쉽게 연결하고 관심있는 제품에 대한 더 많은 정보를 제공 할 수 있습니다. 대화 형 AI는 시간 내에 만족스러운 고객 서비스를 제공하기 위해 고객과 연결하고 소통하는 가장 좋은 방법을 결정하는데도 도움이 될 수 있습니다. 데이터를 최적으로 활용하면 사용자를위한 충분한 고객 서비스 경험을 효율적으로 가질 수 있습니다.
5. 이탈 감소
대화 형 AI는 고객이 거의 즉시 문제를 해결할 수 있도록 즉각적인 지원을 제공합니다. 고객의 문제가 즉시 해결되기 때문에 고객을 더 오래 유지할 수 있습니다. 또한 대화 형 AI의 이러한 이점은 고객 만족도를 향상시킵니다.
6. 무한한 인내심
고객 문의는 때때로 어리 석고 반복적 일 수 있으며, 이는 고객 서비스 상담원을 눈에 띄게 짜증나게 할 수 있습니다. 끊임없는 유사한 질문과 불만은 때때로 고객 서비스 담당자를 괴롭힐 수 있습니다. 그러나 대화 형 AI를 사용하면 이러한 상황을 피할 수 있습니다. 인간과 달리 챗봇 및 가상 비서와 같은 AI 도구는 무한한 인내심을 제공합니다.
7. 다국어 지원
고객은 가능하면 모국어로 말하는 것을 선호합니다. 그들은 귀하의 브랜드와 좋은 관계를 구축하기 위해 동일한 언어로 귀하의 응답을 기대합니다. 따라서 기업이 영어를 오늘날의 언어로 간주하더라도 항상 고객에게 서비스를 제공하지는 않습니다.
대화 도구를 사용하면 메시지를 여러 언어로 전달할 수 있으므로 더 나은 의사 소통이 가능합니다. 게다가 고객과 자신의 언어로 대화하기 위해 통역사 나 통역사를 고용 할 필요가 거의 없습니다.
AI 도구는 다국어 챗봇 또는 음성 어시스턴트를 사용하여 고객에게 고객의 언어로 연결하려는 것을 보여줍니다. 따라서 고객은 이러한 추가 노력을 계산할 것입니다.
미국 밀레 니얼 세대의 67 %는 챗봇이있는 브랜드에서 제품과 서비스를 구매할 가능성이 높다고보고했습니다. (챗봇 매거진, 2018)
대화 형 AI는 의심 할 여지없이 비즈니스에 도움이됩니다. 그러나 여전히 기술이며 모든 기술에는 몇 가지 장점과 단점이 있습니다.
Conversational AI가 가져 오는 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.
1. 언어 입력
이는 사용자의 입력이 음성 또는 텍스트 인 대화 형 AI의 어려움이 될 수 있습니다. 문자 메시지 (특정 범위까지)는 처리 할 수 있습니다. 이 문제는 음성 입력이 처리 될 때 발생합니다. AI는 방언, 악센트 및 배경 소음 측면에서 음성 입력을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 입력 품질에 영향을 미칠 수 있습니다.
또한 대화 형 AI 도구의 가장 큰 과제는 대화에 인간의 가치와 감정을 가져 오는 것입니다. 그러한 도구를 사용하면 감정, 어조 및 인간 관계가 그다지 강하지 않을 것입니다.
2. 보안 / 개인 정보 보호
대화 형 AI는 대규모 사용자 데이터 수집에 크게 의존하여 고객 쿼리에 적절한 응답을 제공합니다. 사용자 데이터의 보안 및 개인 정보 보호가 위태로워지며 때로는 보안 침해에 노출 될 수도 있습니다. 따라서 높은 보안과 기밀성을 지원하는 대화 형 AI에 투자해야합니다. 따라서 고객 데이터와 개인 정보가 완전히 보호됩니다.
3. 데이터 공유 제약
사용자는 민감한 데이터를 기업과 공유하는 것에 대해 걱정할 수 있습니다. 그들은 개인 데이터를 기계와 공유하는 것을 의심 할 수도 있습니다. 따라서 사람들이 대화 형 AI와 정보를 공유하는 것은 어렵습니다. 데이터 공유 제약은 기술과 도구를위한 강력한 보안 시스템이 설계 될 때까지 존재합니다.
따라서 고객이 귀하와 데이터를 공유하기를 기대하기 전에 고객을 교육 할 필요가 있습니다. 그들이 당신 (기업으로서)이 그들과 공유하려는 것을 이해하면, 그들이 당신을 신뢰하는 것이 훨씬 쉬울 것입니다. 또한 고객 경험을 더욱 향상시키기 위해 주저하지 않고 데이터를 공유합니다.
솔직히 대화 형 AI는 고객 서비스를 개선하기위한 신뢰할 수있는 기술입니다. 하지만 이제는 AI만으로 고객의 모든 문의를 처리 할 수 있다는 오해를 없앨 때입니다.
인간의 지원이 없으면 고객 경험을 처리하거나 개선하기에는 상당히 미끄러운 경사입니다. 따라서 비즈니스는 고객의 전반적인 경험을 향상시키기 위해 대화 형 AI와 인간의 도움 사이의 균형을 식별해야합니다.
AI는 비즈니스 워크 플로를 최적화 할 수 있습니다. 그러나 인간의 감정을 이해할 수 없습니다. 따라서 기계와 인간 사이의 건강한 균형이 필요합니다.
따라서 최적의 고객 만족을 위해 직원과 대화 형 AI를 사용하여 그에 따라 비즈니스를 전략화하십시오.
코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
Source: https://chatbotslife.com/how-conversational-ai-help-businesses-improve-customer-service-b4d2c0946e26?source=rss—-a49517e4c30b—4
