고객 성공은 엄청난 보람과 동시에 엄청난 피로감을 안겨줄 수 있는 역할 중 하나입니다.
영업이 영광(그리고 수수료)을 차지할 수 있지만, 고객 성공은 고객 만족과 고객 유지를 이끌어내야 하는 역할입니다.
고객 성공은 첫 번째 접점입니다. 불만을 해결하는 샌드백. 문제 해결사.
비즈니스의 모든 세부 사항을 알아야 합니다. 뿐만 아니라 고객의 비즈니스에 대한 자세한 내용도 이해해야 합니다.
힘든 일이죠. 그래서 인공지능이 어떻게 도움이 될 수 있는지 알려드리겠습니다. 작업 자동화부터 초고속 분석까지, GPT-3의 도움으로 고객 성공을 혁신하는 방법에 대한 다양한 아이디어가 있습니다.
ChatGPT에 대한 화제를 보셨을 겁니다. 챗봇이 문제를 해결하고 정보를 빠르게 얻을 수 있도록 도와주는 능력도 뛰어나지만, ChatGPT는 AI가 다양한 직업에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대해서도 조명하고 있습니다.
ChatGPT와 동일한 기술을 사용하는 고객 성공 도구는 시중에 많이 나와 있습니다: 바로 자가 학습 언어 모델인 GPT-3입니다. 이러한 AI 도구에 더 많은 데이터가 제공될수록 더 똑똑해집니다. 데이터 수집 및 처리 속도를 높이고자 하는 고객 성공 팀에게는 희소식입니다.
수년간 고객 성공에 활용되어 온 AI
분명히 말하지만, 고객 성공에 있어 AI는 새로운 것이 아닙니다. 많은 CS 팀은 오랫동안 AI 도구를 사용하여 자신과 고객의 삶을 더 편리하게 만들어 왔습니다. 잘 알려진 이점 중 하나는 AI가 CSM 플랫폼에서 고객 인사이트를 제공할 수 있다는 것입니다. 하지만 활용 사례는 그 이상입니다.
AI를 활용하면 고객 불만족의 불길을 잡는 대신 보다 원활한 경험과 더 행복한 고객을 선제적으로 창출할 수 있습니다. 문제가 발생하기 전에 선제적으로 대응하거나 제품 관리에 인사이트를 신속하게 제공하여 장애와 불만을 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
또한 AI를 사용하면 수작업과 느린 분석 없이도 고객에게 고도로 맞춤화된 솔루션을 그 어느 때보다 쉽게 제공할 수 있습니다.
티켓팅 및 지원 시스템과 같은 자동화된 프로세스가 AI를 통해 혁신적으로 개선되어 CSM이 문제를 신속하게 해결하고 모든 사람이 원하는 맞춤형 서비스를 제공하는 데 시간을 할애할 수 있습니다.
CS에서 AI의 대표적인 예는 IBM의 왓슨을 고객 서비스 담당자로 도입한 기업에서 찾을 수 있습니다. ChatGPT와 마찬가지로 왓슨은 데이터로 가득 차 있으며 자연어로 대화할 수 있습니다. 차이점은 왓슨이 고객과의 상호작용을 목적으로 기업을 대변하도록 학습되었다는 점입니다. GM 파이낸셜과 보다폰은 왓슨 엔진을 사용하여 고객을 지원하는 기업의 좋은 예입니다.
AI와 고객 성공은 밀접한 관련이 있습니다. 'AI'는 더 이상 유행어가 아닌 실제 업무의 일부가 되었습니다. 그리고 AI가 발전할수록 고객 성공 담당자는 더 빠르고 효율적으로 업무를 수행할 수 있습니다.
바이너리 코드로 인해 일자리를 잃을지도 모른다는 생각에 가슴이 떨리나요? 걱정하지 마세요. GPT-3와 같은 AI는 고객 성공 팀을 위한 리소스로 간주해야 합니다. 고객 성공에 있어 AI의 기회는 엄청납니다. Attrock이 선정한 스마트 브랜드와 마케터를 위한 최고의 AI 챗봇 목록에서 알 수 있듯이, 참여도와 이커머스 매출 증대에만 국한되지 않습니다. 챗봇은 역할을 재정의하고 새로운 길을 개척할 것입니다. 여기에는 AI가 발전하기 전에는 불가능했을 방법도 포함됩니다. 그러니 걱정하지 말고 기대하세요.
GPT-3가 지원할 수 있는 일상적인 고객 성공 작업
고객 피드백 분석
고객 성공 팀은 경쟁에서 앞서 나가기 위해 고객 피드백을 수집하는 데 그치지 않고 이를 제대로 이해할 수 있어야 합니다. 때로는 이것이 간단할 수도 있습니다. 하지만 때로는 글자의 절반도 모르는 언어를 번역하는 것과 같을 수도 있습니다. 정성적 사용자 조사를 하든 정량적 사용자 조사를 하든 고객이 무엇을 원하고 필요로 하는지 파악하는 것은 혼란스러운 과정일 수 있습니다.
GPT-3는 고객 피드백을 분석하고 트렌드나 핵심 사항을 도출하여 업무량을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 우리는 인간이기 때문에 대량의 고객 피드백을 분석할 때 세부 사항을 간과하거나, 패턴을 놓치거나, 데이터를 잘못 해석하거나, 심지어 자신의 편견이 개입하기 쉽습니다. AI는 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 세부 사항을 놓치지 않고 패턴을 즉시 파악하며 방대한 양의 설문조사, 사용자 인터뷰, 행동 데이터를 단 몇 초 만에 분석할 수 있습니다.
보고서 생성
GPT-3는 데이터를 취합하고 점을 연결하여 통찰력 있는 보고서를 생성합니다. 고객 성공 팀은 더 이상 관련 데이터를 수작업으로 힘들게 모아 보고서 형식으로 작성할 필요가 없습니다. AI가 몇 초 만에 주요 인사이트에 대한 개요를 생성할 수 있다면 더 이상 그럴 필요가 없습니다.
이제 보고서 작성에 단 1초만 소요되므로 고객 성공 담당자는 고객과 대화하는 데 훨씬 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 고객과 대화하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있을수록 고객과의 관계도 더 좋아질 것입니다. 데이터 작업은 AI에 맡기고 인간적인 차원에서 고객을 만나세요. 고객은 가치를 인정받고 있다고 느끼므로 상향 판매 또는 계약 연장의 성공 가능성이 높아집니다.
불만 또는 문의에 대한 응답
특히 고객 서비스 업계는 최근 몇 년간 기술 발전으로 인해 혁신을 거듭해 왔습니다. 이제 AI 기반 챗봇은 일상적인 모든 질문에 신속하고 정확하게 답변할 수 있어 고객 성공 담당자가 일반적인 불만 사항을 일일이 찾아보거나 FAQ 페이지에 계속 연결하느라 시간을 낭비하지 않아도 됩니다.
FAQ에 대해 말하자면 AI가 FAQ 페이지를 챗봇의 정보 소스로 전환할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? AskAI는 최근 FAQ를 대화형으로 만드는 툴을 출시했습니다. 고객이 질문을 하면 AI가 FAQ 자료를 스캔하여 사람과 같은 답변을 제공할 수 있습니다.
GPT-3는 고객의 이전 문의를 기반으로 내부 고객 기록과 데이터를 상호 참조하여 맥락에 맞는 개인화된 답변을 제공할 수도 있습니다. 따라서 GPT-3 응답은 고객이 무엇을 문의했는지뿐만 아니라 고객이 누구인지에 따라 형성되는 진정으로 고유한 고객 맞춤형 응답이 될 수 있습니다. 결과는? 고객은 실제 사람이 자신의 문제를 해결해 주는 것 같은 느낌을 받을 수 있습니다.
그리고 지원 대화가 실제로 사람이 처리하는 경우에도 AI를 활용할 수 있습니다. 실제로 Intercom은 최근 지원 대화를 요약하여 나중에 참조할 수 있도록 문제와 해결책을 깔끔하게 설명하는 툴을 출시했습니다.
고객 세분화
CSM이 최고의 고객 경험을 보장하는 가장 좋은 방법 중 하나는 각 고객과 고객이 제품이나 서비스에서 필요로 하는 것이 무엇인지 이해하는 것입니다.
GPT-3는 고객 데이터를 여러 그룹으로 세분화할 수 있어 CSM이 각 고객에게 더욱 맞춤화된 솔루션을 제공할 수 있습니다.
이는 매우 세부적인 수준에서도 가능합니다. 예를 들어, 고객이 틈새 산업에 종사하는 경우 비즈니스 세분화를 통해 특정 제품 기능에 대해 보다 집중적인 안내가 필요한 고객 몇 명으로 구성된 소규모 하위 그룹을 만들 수 있습니다.
이보다 더 일반적인 그룹화도 가능합니다. GPT-3는 비즈니스가 서비스를 제공하는지 또는 실제 제품을 제공하는지에 따라 고객을 식별하고 라벨을 지정할 수 있습니다. 제휴, 이커머스, SaaS 등 모든 종류의 비즈니스는 서로 다른 니즈를 가지고 있으며, AI가 고객의 니즈에 따라 고객을 분류할 수 있도록 하는 것은 매우 유용합니다.
여러 세그먼트로 그룹화하면 교육, 제품 개발, 가장 가치 있는 고객 등의 우선순위를 파악할 수 있습니다. 이는 고객 중심 조직으로 거듭나기 위한 필수 요소입니다.
신규 고객 온보딩
고객과 클라이언트를 온보딩하는 일은 CS 팀에게 많은 시간이 소요되고 지루할 수 있습니다. GPT-3는 고객의 정보를 수집하고 고객의 요구 사항을 파악하여 고객에게 맞는 맞춤형 온보딩 계획을 수립함으로써 도움을 줍니다. 이렇게 하면 수작업의 양이 줄어들고 고객 유지율과 만족도에서 더 성공적인 결과를 얻을 수 있습니다.
이메일 시퀀싱, 사전 녹화된 웨비나 또는 세분화된 고객을 대상으로 한 전문 가상 교육을 예약하여 온보딩을 자동화할 수도 있습니다.
검색 가능한 데이터베이스
모든 고객은 자신의 문제가 개별적이라고 생각합니다. 하지만 실제로는 그렇지 않습니다. 고객 성공 부서에서 일해 본 사람이라면 누구나 동일한 문의가 반복적으로 발생한다는 것을 알고 있습니다.
고객 서비스 담당자를 위해 잘 문서화되고 검색 가능한 데이터베이스를 보유하는 것은 분명 편리한 일입니다. 하지만 GPT-3는 고객의 질문에 따라 추가 권장 사항을 제안함으로써 한 단계 더 나아갈 수 있습니다. 즉, 데이터베이스에 있는 내용에 국한되지 않습니다. GPT-3가 빈칸을 채워줍니다. 또한 데이터베이스 정보에 대한 요약을 가장 유용한 형식으로 제시할 수 있습니다.
고객 서비스 담당자는 더 이상 수동으로 솔루션을 찾거나 동료에게 물어볼 필요가 없습니다. 또한 내부에 보관할 필요도 없습니다. GPT-3 기반의 정보 데이터베이스를 고객에게 직접 배포하여 포괄적이면서도 빠른 참조 가이드 역할을 할 수 있습니다.
AI를 어떻게 설정하느냐에 따라 일반적인 문제 해결에 도움을 줄 수도 있고, 고객 서비스 담당자가 전혀 관여하지 않고도 최상의 솔루션을 제안할 수도 있습니다.
신선한 아이디어와 새로운 관점
고객 성공팀에서 매일 처리하는 많은 문의와 문제가 동일하다는 것을 종종 발견하게 됩니다. 같은 응답과 조치를 무한 반복해서 반복하는 것처럼 느껴질 때가 많습니다.
하지만 '더 나은' 업무 수행 방법을 생각할 때, 이미 검증된 프로세스, 대응 방식, 그리고 항상 해오던 방식에서 벗어나는 것은 어려울 수 있습니다.
하지만 AI가 도움을 줄 수 있으며 Chat GPT와 같은 대화형 인터페이스를 통해 고객 성공의 혁신을 촉진하는 데 도움이 되는 메시지를 물어볼 수 있습니다.
이는 고객을 직접 지원하는 다양한 방법일 수도 있고, 솔루션을 제공하는 다양한 방법에 대한 아이디어를 요청하는 것일 수도 있습니다.
활동에 대해 덜 편향되고 신선한 관점을 도입함으로써 비즈니스에서 발생할 수 있는 에코 챔버에 반가운 휴식을 제공할 수 있습니다.
이를 위한 한 가지 방법은 프롬프트를 사용하는 것입니다:
- 고객 성공 팀은 어떤 혁신적인 방법으로 고객과 소통하고 가치를 제공할 수 있을까요?
- 고객 성공 팀은 어떻게 기술을 사용하여 효과와 효율성을 개선할 수 있을까요?
- 고객 성공 노력에서 혁신적인 전략을 성공적으로 구현한 기업의 사례에는 어떤 것이 있나요?
- 고객 성공 팀은 어떻게 업계의 최신 트렌드와 개발 동향을 파악하여 혁신을 주도할 수 있을까요?
- 혁신을 주도하고 고객 경험을 개선하기 위해 고객 피드백을 활용하는 전략에는 어떤 것이 있나요?
- 고객 성공 팀은 제품 개발 및 마케팅과 같은 다른 부서와 어떻게 협업하여 혁신을 주도하고 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있을까요?
- 고객 성공 팀은 혁신 전략과 이니셔티브의 효과를 측정하기 위해 어떤 지표를 사용할 수 있나요?
고객 성공 팀을 위한 GPT3 도구 및 소프트웨어
챗봇
과거에는 기업용 챗봇이 좋지 않은 평을 받았지만, 점점 더 매끄럽고 똑똑해져 실제 사람과 거의 구별할 수 없을 정도로 발전하고 있습니다. 이모티콘까지!
자연어 처리 모델이 발전하고 모든 지식과 정보를 챗봇으로 가져올 수 있게 되면서 많은 시간과 노력을 절약할 수 있게 되었습니다.
GPT-3를 사용하여 자체 챗봇을 구축할 수도 있지만, 사용할 수 있는 도구도 있습니다. Conversica, Intercom, Drift, IBM의 왓슨은 업계 전반에서 권장하는 훌륭한 툴입니다.
이것은 확실히 고려할 가치가 있는 CS 사용 사례입니다. LeadDesk의 사례 연구에 따르면 한 연금 회사(Varma)는 고객 성공을 지원하기 위해 헬미 챗봇을 만들었습니다. 이 챗봇은 고객 지원의 85%를 AI 기반으로 수행하여 고객 성공 팀의 시간을 330시간 절약했습니다. 이는 정규직 직원 두 명 이상이 근무하는 시간에 해당하는 시간입니다.
회의 녹화 소프트웨어
회의 녹화 소프트웨어는 액션 포인트, 인사이트, 질문을 추적하는 방법으로 내부 팀 회의에 매우 유용합니다. 하지만 고객 성공 및 지원 팀의 판도를 완전히 바꿀 수도 있습니다.
tl;dv 같은 GPT3 회의 도구를 사용하면 CSM에게 많은 이점이 있습니다. 그 핵심은 고객의 목소리를 포착하여 조직 전체에 공유할 수 있다는 점입니다. 고객이 불만이나 요구 사항을 표현하면 이 정보를 고위 경영진, 영업, 마케팅 또는 개발자에게 다시 전달해야 하는 경우가 많습니다.
이메일에 일화를 작성하는 것도 이를 전달하는 한 가지 방법이지만 영향력이 부족합니다. tl;dv 에서는 고객 성공 팀이 고객 통화를 녹음하고, 필사하고, clip, 강조 표시하여 고객의 모든 감정적 뉘앙스를 포함한 고객의 말을 포착할 수 있습니다.
이러한 고객 인사이트를 Slack, Hubspot, Salesforce에 게시하는 것은 매우 쉬우며, 그 결과 조직 전체에서 고객에 대한 공감을 높일 수 있습니다.
tl;dv 는 GPT-3를 사용하여 고객 미팅의 주요 순간을 자동으로 식별하여 타임스탬프를 찍고 요약을 제공합니다. 또한 다시 살펴볼 가치가 있는 녹취록의 어느 부분에서든 특정 이해관계자에게 직접 태그를 지정할 수 있습니다. 요컨대, 회의 문서화 및 후속 조치를 간소화하고 속도를 높일 수 있습니다.
고객이 버그를 경험하고 있나요? 가격 구조에 불만이 있나요? 고객이 새로운 기능 추가를 정말로 원하나요? 고객이 직접 공유할 수 있는 비디오 기반 인사이트를 통해 이해관계자가 고객을 이해하고 고객의 요구에 따라 의사 결정을 내리는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.
앞서 언급했듯이 고객 성공 팀은 종종 문제가 발생했을 때 고객과 직접 대면하여 많은 비난을 감수해야 합니다. 그럼에도 불구하고 고객 성공팀은 고객과 지속적인 관계를 맺고 있습니다. 고객 성공팀이 무언가 잘하고 있다면 그 칭찬을 스크랩하여 공유할 수 있습니다. 이는 사기를 높이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 직원들에게 그토록 중요한 급여 인상을 요청할 수 있는 긍정적인 영수증을 제공합니다. *윙크윙크*
CSM 도구 상자에 스마트 AI 미팅 도구를 추가하면 조직을 더욱 고객 중심으로 만들 수 있습니다. 비즈니스 내의 모든 사람이 고객의 감정을 듣고, 보고, 경험할 수 있으므로 고객을 옹호하고 지지하는 경향이 더욱 커집니다.
더 이상 CSM에 모든 문제를 맡겨두지 않아도 됩니다. tl;dv 와 같은 도구를 사용하면 모든 사람이 자신의 공간에 대한 소유권을 가질 수 있으며 CS 팀은 더 이상 사일로에 갇혀 있지 않습니다.
CS 팀은 고객 기반 상태의 리트머스 시험지입니다. tl;dv 피드백을 뒷받침하고 모두를 만족시킬 수 있는 증거를 확보하세요!
감정 분석
감성 분석은 고객 피드백과 리뷰를 살펴보고 고객이 제품, 서비스 및 브랜드에 대한 전반적인 경험에 대해 어떻게 느끼는지 파악합니다. 기존에는 리뷰를 읽고, 소셜 미디어를 살펴보고, 인기 있는 단어, 이모티콘 등을 찾아 수동으로 수행했습니다. 이 작업은 중요하지만 수동으로 수행하기에는 작업량이 많을 수 있습니다.
하지만 고급 AI 기반 도구를 사용하면 감성 분석이 더욱 스마트하고 빨라지고 있습니다. 자동화된 도구는 고객 피드백에 대한 심층적인 텍스트 또는 음성 분석을 제공하여 피드백이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 판단할 수 있습니다. 이 데이터는 매일 고객 만족도를 측정하고 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 사용할 수 있습니다. 스캔되는 정보는 정성적이고 주관적이지만 AI는 편견의 주요 문제를 제거하여 보다 정량적인 결과물로 전환할 수 있습니다.
이를 위한 몇 가지 훌륭한 도구로는 Lexalytics와 Reputation이 있습니다. 이러한 도구의 요소도 상향 판매 감지에 사용할 수 있습니다. 고객이 불만을 표출하고 있고 해결책이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 감성 분석은 CSM 팀에 플래그를 지정하여 다양한 옵션을 제공할 수 있습니다. 이는 회사의 수익과 수익에 도움이 될 뿐만 아니라 고객이 자신의 의견을 경청하고 있다는 느낌과 함께 회사가 고객의 고충에 대한 해결책을 제공할 수 있다는 것을 의미합니다.
고객 이탈 방지 및 리텐션 향상
다시 말하지만, 감정 분석과 같은 다른 AI 도구와 이점을 활용하면 AI가 고객 이탈을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. Totango와 같은 도구에는 고객이 불만족하거나 이탈을 고려할 수 있는 경우 CSM에게 신속하게 알려주는 AI 기반 상태 확인 시스템이 내장되어 있습니다.
KPI가 고객 유지에 의존하고 고객 수익 예측이 기업의 혁신과 발전의 핵심인 영역에서, 이는 추적해야 할 중요한 사항입니다. AI를 활용하면 한 발 앞서 나갈 수 있습니다. AI는 예측 분석을 활용하여 고객 행동의 패턴을 파악하고 고객이 이탈할 가능성이 높은 시점을 알려줄 수 있습니다. CSM 팀은 너무 늦기 전에 고객 참여와 충성도를 높이기 위해 노력할 수 있습니다.
GPT의 미래와 고객 성공
AI와 고객 성공의 혁신은 아직 초기 단계에 있지만, 이미 AI와 머신러닝이 CS 팀에 도움이 될 수 있는 방법은 무궁무진합니다.
특이한 점은 고객 성공 관리자와 팀을 위해 개발되고 있는 많은 GPT-3 도구가 고객 스스로 도구를 사용하고 학습한 결과물이라는 점입니다. 즉, 이러한 툴을 더 많이 사용할수록 툴을 사용하는 고객들이 직접 피드백을 제공하고 더 나은 툴을 만들어 더욱 원활하게 사용할 수 있게 됩니다.
이것이 바로 GPT-3 기반 고객 성공 관리 도구를 조기에 도입하는 것이 장기적으로 기업에 도움이 될 수 있는 훌륭한 이유입니다. 구매하고, 사용해 보고, 테스트함으로써 귀사가 원하는 미래를 위한 도구를 안내하고, 귀사의 고충과 요구 사항에 따라 이러한 AI 도구의 로드맵을 구체화할 수 있습니다.
이제 AI 열차에 탑승하여 고객 성공을 한 단계 더 끌어올리고 그 과정에서 시간과 비용을 절약하세요. 모두 탑승하세요!
