조직이 AI 기술을 받아들임에 따라 성공적인 채택은 팀이 이러한 새로운 도구에 얼마나 효과적으로 적응하고 수용하느냐에 달려 있습니다. 이 가이드에서는 리더들이 AI에 대한 긍정적인 문화를 조성하고, 흔히 나타나는 저항 요소를 극복하고, 팀이 일상 업무에서 협업 파트너로 AI를 활용할 수 있도록 힘을 실어주기 위한 실용적인 전략을 설명합니다.
성공적인 AI 채택은 지속적인 관심, 상담사 피드백, 끊임없는 개선이 필요한 반복적인 과정입니다. 개방적인 커뮤니케이션 채널을 유지하고 AI의 실질적인 이점을 입증함으로써 상담사들이 AI를 고객에게 뛰어난 고객 서비스를 제공하는 데 있어 소중한 파트너로 여기는 직장 환경을 조성할 수 있습니다.
이 문서에서는 다음과 같은 안내를 제공합니다.
상담사들이 AI를 문제 해결 파트너로 볼 수 있도록 지원
- 상담사를 돕고 상담사의 업무를 단순화하기 위해 AI가 존재한다는 믿음을 심어줍니다.
- AI를 소개할 때 상담사가 기대할 수 있는 혜택과 AI가 상담사들의 역할에 어떻게 도움이 될지 명확하게 알립니다.
- AI 구현 프로세스에 상담사의 의견을 반영합니다.
- 설문조사와 포커스 그룹을 수행하여 상담사의 우려 사항과 기대 사항을 이해합니다.
- 상담사와 함께 AI 가이드라인과 프로세스를 만들어 구현 경험에 참여하도록 합니다.
- 상담사가 AI를 실험하고 AI에 익숙해지도록 합니다.
- AI가 상담사 일상 작업의 일부가 되기 전에 샌드박스처럼 상담사가 실험해 볼 수 있도록 합니다.
- 상담사에게 직접적인 경험을 바탕으로 초기 피드백을 요청합니다. 두려움과 불확실성으로 인해 새로운 기술을 거부할 수 있지만, 상담사가 AI에 익숙해지도록 하면 선입견을 없애고 변화에 대한 우려가 줄어들 수 있습니다.
신중하게 구현하여 신뢰 쌓기
- 데모와 교육을 통해 AI 사용법을 정확하게 문서화합니다.
- 상담사의 워크플로우에 AI를 추가하는 방법을 문서화하고 성공 사례에 대한 교육 자료를 공유합니다.
- AI를 사용한 상담사 경험과 AI를 사용하지 않는 상담사 경험을 비교하면서 AI 사용 전과 후의 데모를 통해 AI 실행 방식을 보여줍니다. 이를 통해 상담사가 더욱 의미 있는 작업에 집중할 수 있도록 AI가 상담사의 지루한 업무를 처리하는 방법을 보여줍니다.
- 성공을 정량화하기 위해 기준이 되는 성과 메트릭을 설정합니다.
- AI를 배포하기 전에 기준 핵심성과지표를 설정하여 새로운 기능이 활성화됨에 따라 메트릭의 변화를 모니터링할 수 있습니다.
- FRT, CSAT 및 티켓 재등록과 같은 메트릭을 추적할 것을 제안합니다.
- 목표가 명확한 파일럿을 구현하여 가치를 입증합니다.
- 목표가 명확한 AI 파일럿을 구현하기 위해 특정 지원 채널을 선택할 것을 고려합니다.
- 이 평가판을 사용하여 AI의 가치에 대한 통계를 수집하여 널리 공유합니다.
- AI의 가치를 보여주려면 AI를 사용 설정한 다음 사용 중지하여 전후의 성능을 비교합니다.
더 빠르게 신규 상담사 온보딩
- AI 상담사(봇이라고도 함)에 의존하여 티켓을 상담사에게 전달하기 전에 적절한 고객 전후상황을 모두 수집합니다.
- AI로부터 얻은 맞춤 인사이트와 다음 단계로 생산성을 향상시킵니다.
- AI는 이전의 유사한 티켓을 집계하고 이러한 상호작용을 바탕으로 올바른 응답을 제안함으로써 안내할 수 있습니다.
- 이는 신규 채용된 상담사나 발전 중인 상담사와 성과가 낮은 상담사에게 특히 유용합니다.
- AI로 티켓을 자동으로 라우팅하여 상담사의 스킬을 개발합니다.
- 상담사가 학습하면서 처리하는 요청의 복잡성을 점진적으로 증가시키는 것을 고려합니다.
- AI를 사용하여 스킬 레벨 및 수용 능력을 기반으로 올바른 상담사에게 티켓을 라우팅합니다.
- 상담사의 능력이 향상됨에 따라 좀 더 복잡한 문제를 자동으로 라우팅할 수 있습니다.
팀 성과 및 서비스 품질 고려
이는 팀이 직면하고 있는 어려운 과제를 고려할 때 특히 중요합니다. 티켓 양의 급증, 분산된 팀, 새로운 고객 선호도와 같은 어려운 과제가 있습니다. AI 기반 WFM(인적 자원 관리) 및 QA로 민첩성을 유지하면서 그러한 어려운 과제를 관리할 수 있습니다.
- 인적 자원 관리를 구현하여 예측과 스케줄링을 간소화하고 생산성을 높여 팀이 실시간으로 변화하는 고객 요구를 충족할 수 있도록 합니다.
- 품질 보증을 구현하여 서비스 품질을 추적합니다. QA는 상호작용 점수를 매기고, 트렌드를 분석하며, 팀이 개선할 수 있는 기회를 식별할 수 있습니다.
- 이러한 도구들이 실제 팀과 AI 시스템 둘 다에서 모든 것이 원활하게 운영되도록 보장합니다.
지속적인 개선을 위한 인사이트 활용
- 상담사가 지원 결함에 플래그를 지정하는 자동 피드백 루프를 수립합니다.
- 상담사가 부정확한 AI 응답에 신속하게 플래그를 지정할 수 있는 피드백 루프를 만듭니다. 이는 참여를 촉진하며 개선 방법에 대한 체계적인 피드백을 제공합니다. 이 피드백을 바탕으로 AI를 정기적으로 업데이트하여 시간이 지남에 따라 더욱 유용하게 활용하세요.
- 트렌드와 인사이트를 개선하기 위해 애널리틱스를 면밀히 모니터링합니다.
- 고객층 전반의 트렌드에 대한 AI 기반 리포팅을 평가합니다. 특정 문제에 대해 상담사 답장 수가 많거나 해결 시간이 긴 티켓과 같은 문제 영역을 주의 깊게 살펴보세요.
- 상담사에게 최신 정보를 제공하기 위해 전용 포럼을 제공합니다.
- Slack 채널이나 정기 미팅과 같은 전용 포럼을 마련하여 상담사들이 지속적으로 최신 정보를 접하도록 하면서 피드백 공유를 장려합니다. 이는 상담사들이 가치 있다고 느끼게 하고 개선에 기여할 수 있는 역량을 갖추는 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다.
댓글 0개