요즘 여러가지 관점에서 다양한 것을 고민하고 있다. 그중 하나가 Contact Center이다.
현 트렌드는 AI 시대에 맞춰 AI Contact Center로 나아가는 듯 보인다. 나는 어떤 현상을 바라볼때, 긍정적인 면외에 부정적인 면도 함께 판단한다. 여러 벤더 및 서비스 업체들은 AI기반의 Contact Center의 미래를 언급한다. 이 점에는 동의한다. 하지만, Big Bang보다는 효과성을 보면서 전진하는 Small Start를 선호한다.
ChatGPT가 출시되면서 전 세계가 변하고 있다. 사람들이 컴퓨터와 대화를 나누면서 마치 사람의 대화처럼 느껴질 수 있다는 것을 깨달았다. 이런 점 때문일까? AI Chatbot 등의 언급이 많다. 어찌보면 당연한 것이다. 우리가 제공하는 빌더 기반의 챗봇에 사용자가 대화형 챗봇으로 오해하여 장문의 질문을 한 사례도 많은 상황이기 때문이다.
기업은 고객과 더욱 효과적으로 소통하기 위해 고객이 선호하는 방식과 채널을 통해 대화를 나눌 수 있도록 지원을 해야 하는 상황이고 사용자의 기대치는 항상 높아지기 때문에 경쟁사가 새로운 것을 도입하면, 다른 회사들도 도입해야 하는 상황에 처하게 된다. 이런 상황에 떠밀려 도입을 했지만, 효과성에 대해서는 고민을 해야 한다. 하지만, 대화형 상호작용을 확대하는 방향으로 나아간다는 것은 사실이다.
하버드 비즈니스 리뷰(아래 링크 참고)에 AI 도입 시 장애물에 대한 언급이 있었다.
대화형 AI에서 가치를 창출하는 데 있어 장애물은 언어의 본질적인 복잡성과 모호성이다. 단어와 구문은 맥락에 따라 여러 의미를 지니는 경우가 많아 챗봇이 고객의 의도를 정확하게 이해하기 어려울 수 있다. (비꼬는 표현, 방언도 이해해야 한다는 의미)
모든 활동을 통합적으로 파악할 수 없다는 점
고객 여정의 모든 단계의 고객 데이터를 확보하는데에 대한 어려움
데이터가 서로 다른 시스템이 있는 경우가 많다는 점
온라인/오프라인에서 데이터를 수집해야 종합적인 고객 프로필 구축이 가능하고 가시성이 높아진다는 점
기술이 무엇을 할 수 있고, 무엇을 할 수 없는지 이해하는 것
가시성 부족과 통합 문제가 가장 높은 순위를 차지했다.
보스턴 컨설팅 그룹의 Abraham은
“문제는 너무 많은 회사가 고객에 대한 모든 데이터를 포함하는 거대한 데이터 레이크를 구축하는데 집중하고, 고객을 돕기 위한 답을 스스로에게 묻는다는 점”이라고 말한다.
Infobip의 마케팅 및 성장 담당 부사장인 벤 루이스는 “모두가 CX에 대해 이야기하지만, 실제로 고객 경험을 제공하는 사람은 거의 없다.”라고 언급한다. “브랜드가 의미 있고 인간적인 대화를 제공하지 못하면 효율성외에 신뢰도 떨어집니다. AI 시대에 고객 경험의 진정한 의미를 다시 생각해 볼 때입니다.” 라고 언급했다.
저분의 말이 사실이 아닐 수 도 있지만, 왜 기대에 미치지 못하는 걸까?에 대해 고민해볼 필요는 있다고 생각한다.
그 이유는 위에서 언급한 AI 도입의 장애물과 연관되어 있다.
어떤 회사가 제공하는 서비스는 단 하나가 아니다. 그리고 여러 플랫폼에서 활동을 한다. 이 관점에서 바라본다면,
“활동 가시성 부족”, “고객 여정의 모든 단계에서 고객 데이터 수집의 어려움”, “정제되지 않은 데이터로 인한 AI 도입의 어려움” 등이 꼽힌다. 그리고 투자 부족 및 장기적인 기다림도 있어야 하는데., 몇 년 지난 후 짠하고 보여준다면 어느 경영진이 신뢰를 하겠는가? 마일스톤을 정해서 나아가는 성과를 보여주는게 맞다고 생각한다.
행동을 하기전에 목적이 명확해야 한다. 노스웨스턴 대학교의 코풀스키는 스스로에게 던져야 할 질문을 정의했다.
“기억에 남는 고객 경험을 제공할 것인가? 아니면 마찰 없는 고객 경험을 제공할 것인가?” 이다. 이 질문에 대한 의도를 바탕으로 적절한 기술을 도입해야 한다. 잘못된 기술을 도입할 경우 본인의 경력은 좋아질 수 있지만, 조직은 손실을 떠안게되기 때문이다.
위 그림이 도입을 위한 단계를 잘 설명해주고 있다. 아래 두 가지가 와닿는다.
1. 명확한 목표 설정을 해야 하고 현재 상태 진단도 필요하다.
2. 단계적인 접근과 파일럿을 통해 검증을 해야 한다.
생각한대로 검증이 되고 일부 현실화 되었을 때, 사람 역할에 대한 고민도 생길 것이다. AI가 도입되면 사람과의 접촉을 잃는다고 생각할 수 있다. 사실 이건 맞다고 본다. 둘다 유지 할 수는 없다. 일부는 축소될 것이다. 하지만, 모든 문제를 AI가 해결할 순 없다. 개인적인 상호작용이 필요한 문제에 대해서는 역할이 있을 것이다.
예를 들어서 서비스 구독을 해지하는 고객의 경우, 요금에 대한 이의를 제기했을때, 챗봇이 해지를 처리할 순 있지만, 마케팅 차원에서 긍정적인 경험을 유도하려면 사람이 개입해야 할 경우도 있다. 이럴 경우에는 자연스러운 Handoff도 고려해야 한다.
여러가지 자료를 보면 AI Contact Center에 대해 효율성 향상, 비용 절감, 고객 상호작용 향상 등 수많은 이점을 언급 한다.
이 문제를 풀기 위해 아래처럼 접근할 생각이다.
1. 올바른 문제 정의
2. 해당 문제를 풀수 있는 솔루션 식별
3. 방향성
4. 비용 및 ROI 분석
5. 데이터 정제 및 통합
6. 파일럿을 통한 검증 및 모니터링/개선
위 작업을 수행하다보면, 조각 조각 맞춰지면서 최종 목적지에 도달할 수 있지 않을까?
참고:
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