대화형 AI로 고객 서비스를 더 효과적으로 제공하는 방법

요약

• 대화형 AI는 문의, 문제 해결, 업무 시간 외 지원 등 일상적인 고객 상호작용을 자동으로 처리할 수 있습니다. 
• 대화형 AI는 실시간 확인, 여러 단계의 해결 과정 또는 텍스트 상호작용으로는 구현할 수 없는 자연스러운 대화가 필요한 복잡한 작업도 수행할 수 있습니다.
• 대부분의 팀은 ElevenAgents와 같은 플랫폼을 사용하면 1시간 이내에 일상적인 고객 서비스 용도의 대화형 AI를 구축하여 배포할 수 있습니다.

고객 서비스를 위한 대화형 AI란 무엇인가요?

대화형 AI는 자연어를 이해하고 고객에게 필요한 것을 파악해 실제 사람과 대화하는 듯한 방식으로 응답할 수 있는 기술입니다.

고객 서비스 맥락에서 이는 고객이 전화나 웹 앱(음성 또는 텍스트)을 통해 대화형 AI와 대화하며 주문 상태 확인, 배송지 변경, 제품 관련 문의 같은 문제를 해결할 수 있다는 의미입니다.

대화형 AI와 기존 자동화의 차이는 예외 상황을 해결하고 “정해진 스크립트에서 벗어나는” 방식에서 즉시 드러납니다:

IVR

• 고객: "배송지를 변경하고 싶습니다." 
• IVR: "'주문 조회', '상품 반품', '주소 변경' 또는 '상담원 연결' 중 하나를 말씀해 주세요."
• 고객: "주소 변경이요." 
• IVR: "주문 번호를 입력한 뒤 # 키를 눌러 주세요." 
• 고객: "지금 주문 번호가 없는데요. 이메일 주소를 대신 사용할 수 있나요?" 
• IVR: "이해하지 못했습니다. 주문 번호를 입력한 뒤 # 키를 눌러 주세요."

대화형 AI

• 고객: "배송지를 변경하고 싶습니다." 
• 상담원: "도와드릴 수 있습니다. 주문 번호를 확인해 주시겠어요?" 
• 고객: "지금 주문 번호가 없는데요. 이메일 주소를 대신 사용할 수 있나요?" 
• 상담원: "물론입니다. 계정에 등록된 이메일 주소가 어떻게 되나요?" 
• 고객: "sarah@elevenlabs.io입니다." 
• 상담원: "확인했습니다. 현재 주문 상품은 Oak Street 42번지로 배송 중입니다. 어느 주소로 변경하시겠어요?"

기존 자동화는 정해진 시나리오만 처리하며 고객이 알고 있는 경로에서 벗어나면 작동하지 않습니다. 대화형 AI는 문제 해결, 연결된 시스템에서의 작업 수행, 실제로 사람이 필요한 경우 맥락을 갖춘 에스컬레이션까지 고객 상호작용 전반을 처리할 수 있습니다. 그 결과 일상적인 통화를 처리해 고객 서비스 팀의 부담을 크게 덜어주는 시스템이 만들어집니다.

고객 서비스를 위한 대화형 AI는 어떻게 작동하나요?

대화형 AI는 추론, 데이터 조회, 도구 호출, 음성 재현 기능을 제공하는 여러 기반 시스템을 활용해 고객 서비스 전화를 처리할 수 있습니다. 

위 예시에서 이러한 시스템이 함께 작동하는 방식은 다음과 같습니다:

1. 고객이 항공편 취소에 불만을 품고 전화합니다. 음성 텍스트 변환 모델인 Scribe는 고객이 말한 내용뿐 아니라 말하는 방식에서 드러나는 신호까지 포착해 음성 요청을 실시간으로 전사합니다. 이러한 감정적 맥락은 파이프라인을 따라 전달되므로 상담원은 첫 대화부터 적절한 공감을 담아 응답합니다.
2. LLM은 취소된 항공편의 재예약이라는 의도를 식별하고 연결된 도구를 통해 고객의 항공편 기록을 불러옵니다. 이를 통해 상담원은 항공편 이력, 가능한 재예약 옵션, 수수료 면제 권한 등 필요한 모든 맥락을 확보합니다.
3. 상담원은 재예약 옵션 2가지를 제시하고 어느 쪽이 더 신뢰할 수 있는지 판단한 뒤, 고객이 선호하는 옵션을 예약합니다. 이 모든 과정에 사람의 개입은 필요하지 않습니다.
4. 턴테이킹 모델은 고객의 발화가 끝난 시점을 감지해 자연스러운 대화를 관리하므로, 대화가 어색하거나 지연되는 느낌이 들지 않습니다.
5. 텍스트 음성 변환(TTS) 모델은 대화의 감정적 톤에 맞춰 조정되는 음성으로 모든 응답을 실시간 전달합니다.

이를 가능하게 하는 것은 대화형 AI가 지식 베이스와 통합 시스템에서 정보를 가져올 수 있는 능력입니다. 따라서 불만을 느낀 고객을 서로 다른 상담원 3명에게 연결하는 대신, 시스템이 항공편 기록, 재예약 옵션, 수수료 면제 권한을 모두 갖추고 한 번의 통화로 처음부터 끝까지 문제를 해결합니다.

고객 서비스를 위한 대화형 AI의 이점

고객은 기업과의 상호작용에 많은 것을 기대합니다. 실제로 고객의 74%는 고객 서비스가 AI를 통해 연중무휴 24시간 제공되기를 기대하며, CX 리더의 85%는 첫 번째 연락에서 문제가 해결되지 않으면 고객이 해당 브랜드를 떠날 것이라고 말합니다. 

팀이 대화형 AI로 이러한 격차를 해소하는 방법은 다음과 같습니다:

• 더 빠른 응답 시간. ElevenAgents의 Flash 모델은 벤치마크 기준 75ms 지연 시간을 제공합니다. 즉, 상담원이 자동화된 느낌이 아니라 즉각적으로 느껴질 만큼 빠르게 응답합니다.
• 24시간 인력 배치 없이 연중무휴 지원. 업무 시간 외에 문의하는 고객도 음성 사서함이나 다음 날 연락하겠다는 약속이 아니라 완전한 해결을 받습니다.
• 규모에 관계없이 일관된 품질. 대화형 AI는 컨디션이 나쁜 날이 없으며, 모든 상호작용은 정책에 따라 처리됩니다.
• 다국어 지원. 하나의 상담원이 70개 이상의 언어로 고객을 지원하고 대화 중에도 언어를 원활하게 전환할 수 있습니다.
• 더 높은 가치의 업무에 집중하는 상담원. 일상적인 문의는 AI가 처리하고, 복잡한 사례는 마땅히 받아야 할 집중적인 지원을 받습니다.

이러한 이점은 규모와 산업에 따라 다르게 나타납니다. Revolut가 영국과 유럽 전역에서 400만 명이 넘는 고객의 음성 지원을 처리하기 위해 ElevenAgents를 도입했을 때, 측정 가능한 성과가 나타났습니다. 해결 시간은 8배 이상 단축되었고, 상담원 통화 성공률은 99.7%였으며, 현재 31개 이상의 언어로 서비스가 운영되고 있습니다.

고객 서비스에서의 대화형 AI 활용 사례

대화형 AI는 폭넓은 고객 서비스 상호작용을 처리할 수 있지만, 일부 활용 사례는 다른 사례보다 더 즉각적인 효과를 제공합니다. 팀이 가장 큰 성과를 얻고 있는 분야를 살펴보겠습니다.

대량 문의 처리

주문 추적, 비밀번호 재설정, 청구 관련 문의는 인바운드 문의의 대부분을 차지하며, 각각 더 복잡한 문제에 투입할 수 있는 팀의 시간과 노력을 소모합니다.

대화형 AI의 해결 방법: 상담원은 사람의 도움 없이 일반적인 고객 문의를 해결할 수 있습니다. 이에 따라 팀은 불만 완화, 민감한 분쟁 처리, 고객 유지에 필수적인 고객 관계 구축처럼 실제로 사람이 필요한 업무에 집중할 수 있습니다.

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업무 시간 외 지원

팀의 업무가 끝난 뒤에도 고객은 도움이 필요합니다. 여러 시간대의 고객에게 서비스를 제공하는 기업에는 편리한 "영업 종료" 시간이란 없습니다. 놓친 문의는 아침까지 기다리거나 경쟁사로 향하게 됩니다.

대화형 AI의 해결 방법: 대화형 AI는 컨택 센터 대기열 전체를 연중무휴 24시간 처리합니다. 질문에 답하고, 계정을 업데이트하고, 예약을 잡습니다. 복잡한 사례는 모든 맥락과 함께 기록되므로, 아침에 업무를 시작하는 상담원 팀은 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다.

다국어 지원

고객 기반이 가장 빠르게 성장하는 지역의 지원 공백은 일부 고객이 다른 고객보다 더 나은 경험을 하게 만든다는 의미입니다. 새로운 시장으로 확장할수록 그 격차는 커집니다. 고객은 늘고, 언어는 다양해지지만, 지원 팀은 그에 맞춰 확장하기 어렵습니다.

대화형 AI의 해결 방법: ElevenAgents는 자동 언어 감지와 대화 중 실시간 전환을 통해 70개 이상의 언어를 처리할 수 있습니다. 고객은 상담원 연결, 재라우팅 또는 처음부터 다시 시작하라는 요청 없이 영어로 대화를 시작해 스페인어로 전환할 수 있습니다. 이는 사람으로만 구성된 팀으로는 재현하기 거의 불가능한 수준의 연속성입니다.

문제 해결 및 기술 지원

기술적 문제를 해결하려면 고객의 기기 유형, 계정 이력, 이미 시도한 조치를 파악해야 합니다. 이 정보를 수집하는 데는 시간이 걸리며, 대부분은 상담원이 문제 해결을 시작하기도 전에 이루어집니다.

대화형 AI의 해결 방법: AI 상담원은 고객을 진단 절차에 따라 안내하고, 적절한 정보를 수집하며, 일반적인 문제를 처음부터 끝까지 해결합니다. 사람의 도움이 필요한 문제라면 모든 맥락을 포함해 인계하므로 고객은 다시 설명할 필요가 없고, 상담원이 메모를 읽는 동안 대기할 필요도 없습니다.

대화형 AI 플랫폼 선택 시 확인할 사항

플랫폼을 평가할 때, 다음 기준은 실제 운영 환경에서도 견고한 플랫폼과 데모에서만 좋아 보이는 플랫폼을 구분해 줍니다:

• 모달리티 및 채널 전반의 지원: 하나의 구성으로 음성과 텍스트를 모두 처리하고 전화, 웹, WhatsApp, 이메일 등 여러 채널에 배포할 수 있나요? 모달리티나 채널마다 별도의 스택을 사용하면 유지 관리 부담이 커지고 고객 경험이 일관되지 않습니다.
• 음성 품질 및 지연 시간: 자연스러운 대화를 위해서는 첫 오디오까지 걸리는 시간이 1초 미만이어야 합니다. 하지만 많은 플랫폼이 이를 충족하지 못하므로 구체적으로 확인해야 합니다.
• 통합 수준:CRM, 티켓 시스템, 전화 시스템과 즉시 통합되나요? 그렇지 않으면 모든 상호작용이 고립됩니다. 상담원은 맥락을 잃고, 데이터는 동기화되지 않으며, 없애려 했던 수작업이 프로세스의 다른 단계로 옮겨갈 뿐입니다.
• 언어 지원:몇 개 언어를 지원하나요? 자동으로 감지하고 전환하나요, 아니면 고객이 사전에 언어를 선택해야 하나요? 이 차이는 중요합니다. 고객이 한마디도 하기 전에 자신의 언어를 직접 지정하게 하면 마찰이 생기고, 경험은 시작도 전에 흐트러집니다. 자동 감지는 첫 대화부터 자연스러운 흐름을 유지합니다.
• 보안 및 규정 준수:업종에 적용되는 인증(SOC 2 Type II, HIPAA, PCI DSS Level 1, GDPR)을 확인하고 실제로 보유하고 있는지 검증하세요. 규제 산업에서는 적절한 인증이 없는 플랫폼은 선택지가 될 수 없습니다. 규제 산업이 아니더라도, 평가 중간에 규정 준수가 걸림돌임을 발견하기보다 엔터프라이즈 구매 팀의 질문에 미리 답할 수 있는 편이 더 쉽습니다.
• 사람 상담원 인계: 에스컬레이션이 발생할 때 사람 상담원은 대화 이력, 의도, 고객 데이터를 포함한 전체 맥락을 전달받나요? 원활한 인계는 고객 경험을 개선할 수 있습니다. AI가 일상 업무를 처리하면 팀은 비밀번호 재설정 문의를 받는 대신 공감, 판단, 전문성이 실제로 필요한 사례 해결에 집중할 수 있습니다. 
• 전문가 배포 지원: 복잡한 요구 사항이 있는 엔터프라이즈 배포의 경우, 계약 체결 후 한 번 인계하고 끝내는 대신 범위 설정, 구축을 지원하고 출시 후에도 KPI에 대한 책임을 지는 전문가의 임베디드 엔지니어링 지원을 제공하는 플랫폼을 찾아보세요. 현장 배치 엔지니어는 구현, 안정화 및 지속적인 최적화 전반에 걸쳐 팀과 직접 협업합니다.

ElevenAgents는 이 모든 기준을 충족하도록 설계되었습니다. 팀의 기술 리소스와 필요한 추진 속도에 따라 여러 시작 방법이 있습니다.

고객 서비스 팀에 대화형 AI를 도입하는 방법

ElevenAgents는 3가지 배포 경로를 지원합니다. 팀에 적합한 경로를 찾는 방법을 알아보세요.

대부분의 엔터프라이즈 팀은 맞춤형 API 통합을 구축할지, 전문가와 협업할지를 고민합니다. 로우코드 경로는 가장 빠르게 검증할 수 있는 방법입니다. 여기서 시작한 후, 실제 복잡성이 어디에 있는지 이해하면서 확장해 나가세요.

ElevenAgents로 첫 AI 고객 서비스 상담원 만들기

ElevenAgents를 사용하면 코드 없이도 작동하는 상담원을 구축하고 배포할 수 있습니다. 무료 가입 후 단계별 가이드를 따라 1시간 이내에 첫 상담원을 배포하세요. 구성, 통합, 최적화에 대한 더 심층적인 교육은 ElevenAgents Academy YouTube 시리즈에서 확인해 보세요.

더 복잡한 요구 사항이 있는 팀은 ElevenLabs의 현장 배치 엔지니어와 상담하세요. 이들은 팀과 직접 협력해 배포 범위를 설정하고 구축하며, 출시 후에도 오랫동안 KPI에 대한 책임을 집니다.

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