메시지는 분명합니다. 탁월한 고객 경험을 창출하여 차별화된 브랜드가 경쟁에서 우위를 차지한다는 것입니다. 매번.
그러나 이러한 경험을 지속적으로 생성하려면 조직 및 운영 변경 사항을 컨택 센터 아키텍처 설계에 통합하는 전체적인 접근 방식이 필요합니다. 그것은 확실히 쉬운 일이 아닙니다. 리더십 도전 효율성 지표 개선, 에이전트 교육 및 참여, 그리고 반전 요원 소모의 물결.
웨비나에서는 컨택 센터를 고객 중심으로 설계하는 방법, 초청 연사인 Forrester Research VP 겸 수석 분석가인 Art Schoeller가 보다 고객 중심적인 컨택 센터로 전환할 수 있는 방법에 대한 팁, 동향 및 관점을 제공합니다. 웨비나는 우리 시리즈의 일부입니다. 컨택 센터에서 고객 경험 향상, 현재 컨택 센터 산업을 다루는 가장 영향력 있는 분석가 XNUMX명의 라인업에서 제공하는 강력하고 실용적인 산업 통찰력을 포함합니다. 시리즈의 세 가지 웨비나 모두 여기에서 액세스할 수 있습니다.
웨비나에서 Art는 뛰어난 고객 경험을 제공하는 동시에 효율성과 효과의 균형을 지속적으로 유지하기 위해 컨택 센터 리더가 직면한 과제를 강조합니다. 다음은 웨비나의 주요 내용으로 균형 조정 작업을 보다 쉽게 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
탁월한 고객 경험은 전체 고객 여정에 걸쳐 있습니다.
좋은 고객 경험은 고객이 구매하기 전부터 시작됩니다. 능동적인 고객 서비스는 고객이 올바른 구매로 안내하고, 올바른 기대치를 설정하고, 구매에 대한 확신을 높이고, 제품이나 서비스를 사용한 후 긍정적인 경험을 할 수 있도록 도와줍니다.
고객 여정 전체에서 충성도를 높이는 고객 상호 작용은 다음과 같습니다.
- 효과적인;
- 쉬운; 그리고
- 긍정적인 정서적 반응을 얻습니다.
Forrester의 연구에 따르면 감정적 요소는 B2C뿐만 아니라 B2B 상호 작용에도 중요합니다. Art는 자동화, 증강 및 가속 측면에서 도달하는 경로를 다루었습니다.
자동화
컨택 센터의 자동화는 80년대 대화형 음성 응답(IVR), 90년대에는 웹 사이트, 2000년대 초반에는 모바일 앱으로 시작되었습니다. 오늘날 인공 지능(AI)으로 구동되는 자동화는 자동화 증가가 라이브 에이전트를 완전히 대체할 것인지에 대한 질문을 제기했습니다. 그러나 Forrester의 연구에 따르면 인간 에이전트에 대한 인식된 위협은 아직 입증되지 않았습니다.
연구 결과에 따르면 대부분의 컨택 센터는 더 많은 자동화 및 셀프 서비스 채널의 결과로 직원 수를 줄이거나 상호 작용 볼륨이 감소하지 않은 것으로 나타났습니다. AI는 통화 오프로드라는 이름으로 효율성을 높이고 있지만 여전히 효율성 문제가 있습니다.
AI와 챗봇이 효율성을 위해 무엇을 할 수 있는지에 대한 기대는 높지만 Forrester가 컨택 센터 리더에게 지금까지의 효과에 대해 이야기했을 때 상담원 인원 감축의 필요성을 느끼지 못했습니다.
실제 결과는 다음과 같습니다. AI로 구동되는 셀프 서비스 및 자동화가 단순한 고객 서비스 요구 사항을 제거함에 따라 상담원은 이제 업무에 더 능숙해야 합니다. 그리고 이로 인해 에이전트 지원에 대한 필요성이 그 어느 때보다 커졌습니다.
고객이 셀프 서비스로 충족할 수 있는 빠르고 쉬운 요구 사항을 가지고 있을 때 자동화는 고객 서비스에 직접적으로 긍정적인 영향을 미칩니다. 그리고 대부분의 사람들은 셀프 서비스로 시작합니다. 그러나 고객 경험에 대한 AI의 가장 중요한 이점 중 하나로 떠오른 것은 AI가 무엇을 제거하는 것이 아니라 어떻게 향상시킬 수 있는지입니다. 경험이 풍부한 에이전트 할.
증가
웨비나에서 Art는 고객이 셀프 서비스를 통해 문제를 해결할 수 없어 실시간 상담원에게 에스컬레이션하는 "마법의 순간"을 언급했습니다. 브랜드는 AI를 사용하여 잘 훈련된 상담원이 제공하는 개인화된 상호 작용을 통해 고객 경험을 향상함으로써 브랜드를 차별화할 수 있습니다.
상담원의 행동을 모방하고 상담원을 자유롭게 하여 진정한 인간 관계를 형성하는 AI는 마법이 일어나는 곳이며 컨택 센터는 그 이점을 진정으로 활용할 수 있습니다. 애플리케이션의 예는 다음과 같습니다.
- 에이전트 선택
AI는 고객 의도 및 이력과 상담원 기술 및 성격과 같은 요소를 기반으로 고객 요청을 가장 적합한 상담원과 일치시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 에이전트 어시스턴트
프런트 엔드에서 챗봇은 고객이 누구인지, 무엇을 원하는지 파악한 다음 문제를 해결하려고 시도할 수 있습니다. 봇이 더 이상 진행할 수 없는 경우 원활한 전달과 긍정적인 경험을 위해 에이전트에게 전달하기 전에 연속성과 컨텍스트를 유지할 수 있습니다.
- 품질 보증
AI가 힘을 실어줄 수 있습니다 콜센터 녹음 품질 보증 팀은 트렌드를 파악하고 상담원의 효율성과 효과를 향상, 합리화 및 최적화하기 위해 가장 적절한 코칭 가능한 통화를 도출합니다.
- 인력 관리
AI가 데이터 패턴을 가리키면 팀이 더 효율적이 될 수 있습니다. 예를 들어 AI는 다음을 제공할 수 있습니다. 인력 관리 솔루션 관리자가 최적의 효과를 위해 그렇지 않은 경우보다 더 일찍 트래픽 증가를 감지할 수 있습니다.
Art는 또한 고객 데이터를 캡처하고 분석하여 식별할 때 AI의 이점에 대해 이야기했습니다. 뜨거운 반점 고객 만족이 부족한 곳. 예를 들어 음성 및 텍스트 분석을 통해 AI는 감정의 놀라운 변화를 감지하여 고객 경험 게임을 향상시킬 수 있습니다.
가속
고객 상황 데이터를 통합하여 고객에 대한 응답을 조정하고 상호 작용을 자동화한 다음 여러 채널에서 상담원에게 에스컬레이션하면 지속적으로 향상된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 원활한 고객 서비스 상호 작용을 위해 진정한 옴니채널을 활용하면 풍부하고 뛰어난 고객 경험을 약속합니다.
탁월한 고객 경험에 대한 약속을 이행하는 데 도움이 되는 클라우드
에 따르면 차원 데이터 연구, 이미 클라우드를 사용하고 있는 컨택 센터의 80.8%는 클라우드 솔루션이 향상된 유연성을 제공한다고 말합니다. 연구에 따르면 Art는 컨택 센터가 클라우드 및 컨택 센터 솔루션의 통합 제품군 모두로 이동하면 유연하게 테스트하고 궁극적으로 탁월한 고객 경험을 제공하는 솔루션을 구현할 수 있다고 지적했습니다.
경쟁에서 자신을 차별화하고 시장 승자가 되는 이러한 기대치를 목표로 설정하고 제공하는 것은 조직입니다.
Art와 함께하는 웨비나는 고객 경험 인사이트에 대한 세부 정보와 더 많은 트렌드, 데이터 및 고객 중심 컨택 센터 설계를 위한 모범 사례.
