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• 컨택센터 일타분석 (공공기관)

  [컨택저널 2023. 5월호] 컨택센터 일타분석 (공공기관) 전자정부 시행, "콜센터 문의 급증" 정부의 디지털 전환이 가속화되면서 공공기관 컨택센터 시장이 10년 새 2배 급성장했다. 정부가 정보기술을 활용해 행정기관과 공공기관 업무를 전자화하는 이른바 ‘전자정부’를 선언하면서부터 기관을 방문하지 않고도 필요한 서류를 전자문서로 받거나 온라인 상담이 가능 해졌다. 이에 따른 문의가 콜센터로 몰리는 모양새다. 프라임경제연구소가 발행한 컨택센터 산업총람에 따르면 2022년 공공기관 컨택센터 종사자수는 1만3000여명으로 2011년 6000여명에서 2배 이상 증가한 것이다. 그 중에서도 2021년 증가율은 23%로 코로나19를 지원하는 상담 수요가 반영된 것으로 보인다. 업계는 정부의 대국민 서비스들이 정책 지원금을 비롯해 제도지원 등 지역과 개인에게 지원되는 정책이 많아지다 보니 해를 거듭할수록 공공기관 컨택센터 종사자수가 늘어난 것으로 보고 있다. 업계 관계자는 “과거에는 주민센터, 공공기관 등 직접 찾아가서 상담하였지만, 최근에는 디지털정부 전환으로 온라인이나 플랫폼으로 처리할 수 있는 영역이 확대됐다”면서 “플랫폼 상에서 지원금 신청, 상담 등에 대한 문의가 콜센터로 집중됐다”고 설명했다. 실제로 2020년부터 지난해까지는 코로나19와 관련된 지원금 정책이 쏟아지면서 질병관리청의 감염병 전문 콜센터와 소상공인시장진흥공단의 손실보상제도 콜센터 등의 상담인력이 일시적으로 증가했다. 새로운 정책이 발표될 때마다 상담문의가 빗발치자 이를 신속하게 처리하는 상담센터가 신규로 생겨나는 사례도 있다. 대표적으로 한국토지주택공사는 2021년 하반기부터 시작되는 사전청약 공급 상담을 위해 ‘사전청약 전용 콜센터’를 100석 규모로 신설했다. 또 한국산업단지공단도 같은 해 중소기업 청년 교통비 지원사업을 위해 6명 규모의 상담 콜센터를 신설했다. 업계 관계자는 “고객 수요가 점점 많아지고 있어서 정책, 지원에 따른 공공기관 콜센터는 늘어날 수밖에 없는 구조”라며 “당분간 현재 수준을 이어갈 것으로 보인다”고 전망했다. 업계는 전화통화를 선호하지 않는 MZ세대들이 모바일 앱을 적극 활용해 문제를 해결하면서 전화 상담 건수가 줄어든 것으로 보고 있다. 황규만 (사)한국컨택센터산업협회 부회장은 “통신분야 컨택센터는 call-back을 제외하면 인바운드콜이 대부분”이라면서 “젊은 세대들은 요금제 변경, 해지 등을 모바일 앱으로 실시간으로 하는 추세”라고 설명했다. “이에 따라 컨택센터 종사자 수도 일부 감소했지만, 앞으로도 감소 폭은 크지 않을 것으로 보인다.”면서 “AI를 활용한 챗봇, AI콜봇 등 ‘AI 상담사’가 휴먼 상담사 업무를 100% 대체하기보다 일정 부분 협업하는 방향으로 나아갈 것”이라고 덧붙였다. 공공기관 책임회피, 아웃소싱 기업만 골머리 공공기관 컨택센터는 고용승계 문제를 비롯해 관행적으로 이어진 입찰 문제로 골머리를 앓고 있다. 공공기관의 컨택센터는 절반 이상이 아웃소싱으로 운영된다. 직영비율이 높아지는 추세지만 여전히 아웃소싱 65%, 직영 30%로 아웃소싱 비율이 현저히 높다. 공공기관이 아웃소싱 운영을 위해서는 먼저 조달청에 입찰제안서를 올려야 한다. 이때 아웃소싱사들이 입찰에 참가하고 이를 검토해 운영사를 선정한다. 이러는 과정에서 아웃소싱사가 변경되는 경우가 종종 발생하는데 이때 고용승계를 비롯한 다양한 문제가 거론된다. 먼저 고용승계 과정에서는 부당해고 논란이 제기된다. 그 중에 하나가 지난 3월 16일, 저축은행중앙회 통합 콜센터 사례다. 아웃소싱사가 교체되는 과정에서 4명의 상담사가 “회사가 추구하는 인재상과 거리가 있다”는 이유로 불합격 통보를 받았고, 이어서 다른 상담사 6명도 ‘재계약 불가’ 통보를 받았다. 그런데 대다수 공공기관은 입찰조건에 ‘100% 고용승계’를 명시한다. 위 사례처럼 아웃소싱사 교체 과정에서 10여명에 달하는 상담사들이 불합격 통고를 받은 것은 이례적이다. 이로 인해 상담사들은 부당해고라며 복직을 요구하고 나섰다. 또 다른 문제는 모호한 과업지시서다. 그 동안 관행적으로 이어진 탓에 아웃소싱사의 부담이 크다. 대표적인 것이 고용승계 과정에서 △연차수당 △육아휴직급여 떠넘기다. 이 밖에도 과업지시서에 명시돼 있지 않다는 이유로 △신입상담사 교육비 △초과근무수당 등도 아웃소싱사 부담으로 돌린다. 이에 대해 아웃소싱사들은 어려움을 호소하고 있다. 근로기준법에 따르면 육아휴직급여와 초과근무 수당은 사업주가 당연히 지급해야 한다. 하지만 원청사인 공공기관은 아웃소싱사가 알아서 해결할 일이라며 책임을 회피하는 모양새다. 일반적으로 아웃소싱사들은 1~2년 단위로 고용승계 경우가 발생하는데 그때마다 퇴직금, 연차수당, 초과근무 수당 등 여러가지 비용으로 인해 적자를 감수해야 되는 상황이다. 업계 관계자는 “공공기관의 경우 입찰제안서안에 세세한 항목들이 모두 적혀 있지 않다”면서 “공공기관이 계약서나 제안요청서 등 서류상에 비용 지급에 대한 의무사항을 기재하지 않았다는 이유로 각종 비용들을 아웃소싱사에게 떠넘기고 있다”고 하소연했다. 더 큰 문제는 상황이 이런 데도 아웃소싱사는 공공기관의 눈치만 보기 바쁘다는 점이다. 대다수 아웃소싱사는 갑인 원청사 눈치를 보며 허리띠를 졸라매고 있다. 업계 관계자는 “서류상 확인되지 않은 사항은 통상 ‘관례’ 에 의해 진행되다 보니 눈덩이처럼 불어난 비용을 아웃소싱사가 감당하는 악순환이 반복되고 있다”면서 “그 동안 몇 십년 동안 이어진 관행이 쉽게 바뀌지는 않겠지만 이젠 콜센터 도급계약도 해외 도급계약서처럼 도급비 명목이 구체적으로 명시돼야 한다”고 제언했다 <출처> 프라임경제 (김이래 기자)

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  2023-05-01

• [Chat GPT가 답하다] 한국 콜센터 산업, 향후 전망

  [컨택저널 2023. 5월호] Chat GPT가 답하다, 한국 콜센터 산업, 향후 전망 소름돋을 만큼 구체적인 답변…“콜센터 업무 중요성 더욱 높아질 것” 세계적으로 Chat GPT 열풍이 불고 있다. Chat GPT는 인공지능연구소인 Open AI가 개발한 대화전문 인공지능 챗봇이다. 사용자가 대화창에 텍스트를 입력하면 방대한 데이터를 기반으로 학습된 지식을 일목요연하게 답변한다. Chat GPT는 과거 AI 챗봇처럼 단순한 대화체인 딱딱함을 벗어 던지고 수준 높은 문장력을 자랑한다. 이런 연유로 인해 Chat GPT는 빠르게 확산되는 분위기다. 지난 3월 대한상공회의소가 인공지능 기반 대화형 서비스인 Chat GPT 사용 경험에 대해 조사한 결과 국민 3명중 1명이(응답자 35.8%)가 1번 이상 사용해봤다고 답했다. 또 Chat GPT의 답변에 대해 10명 중 9명 정도가 ‘보통 이상’의 신뢰를 갖고 있다는 조사 결과가 나왔다. 이에 프라임경제는 카카오톡 채널 ‘AskUp’을 활용한 Chat GPT에 한국 콜센터 산업의 현황과 전망에 대해 물어봤다. Chat GPT 대답은 소름 돋을 만큼 구체적이고 놀라웠다. 콜센터 산업의 고질적인 문제인 인력부족 문제와 고객의 개인정보보호 문제도 짚었다. 이를 해결하기 위해 제도적 지원과 AI기술을 통한 업무 처리 효율을 높여 상담사 부담을 줄이는데 초점을 맞춰야 한다고 했다. 콜센터 향후 전망에 대해서는 긍정적으로 봤다. 코로나19 여파로 비 대면 서비스 수요가 증가하면서 콜센터 업무의 중요성이 더욱 높아질 것으로 예상하였으며, 콜센터는 고객과 소통 창구로서 매우 중요한 역할을 하고 있다는 게 이유다. 기자가 묻고, Chat GPT가 답하다 Q. 한국사회에서 콜센터 산업은? 한국사회에서 콜센터 산업은 꽤 큰 규모를 가지고 있습니다. 콜센터는 고객 상담, 주문 및 배송 문의, 기술 지원, 예약 등의 업무를 처리하는 중요한 역할을 합니다. 특히, 최근에는 인공지능 기술을 활용하여 콜센터 업무의 자동화가 진행되고 있습니다. 이를 통해 콜센터 업무의 효율성과 고객 만족도가 높아질 것으로 보입니다. Q. 한국 콜센터 산업에서 문제점은? 한국 콜센터 산업의 가장 큰 문제점은 인력 부족입니다. 콜센터 업무는 대체로 고객과의 대면 없는 전화나 온라인 상담을 처리하는데, 이는 대량의 인력을 필요로 합니다. 따라서 콜센터 산업에서는 인력 유지와 관리에 많은 시간과 비용이 들어갑니다. 또 다른 문제점으로는 고객 불만족입니다. 고객과의 원활한 대화를 위해서는 적극적인 대처와 빠른 대응이 필요하지만, 콜센터에서는 대체로 대기 시간이 길어지는 경우가 많고, 상담사의 대처 능력이 부족한 경우도 있습니다. 이로 인해 고객들은 불만족을 느끼게 되고, 기업 이미지 하락의 원인이 될 수 있습니다. 마지막으로, 정보보호 문제입니다. 콜센터에서는 고객의 개인정보를 다루기 때문에, 개인정보 유출 사고가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해서는 보안 교육과 철저한 시스템 관리가 필요합니다. Q. 한국의 콜센터 인력부족 문제, 해결방안은? 1. 인력 확보를 위한 제도적 지원 콜센터 업무는 비교적 저임금이며, 급변하는 고객 요구에 대응하기 위해서는 유연한 인력 확보가 필요합니다. 따라서, 정부와 기업은 콜센터 인력 확보를 위한 제도적 지원을 강화할 필요가 있습니다. 예를 들어, 근로계약서 작성과 근무조건 등에 대한 규정, 복지 제공 등으로 콜센터 업무에 대한 인센티브를 제공할 수 있습니다. 2. 상담사들의 역량 강화 상담사들의 역량을 강화하는 것도 인력부족 문제 해결에 도움이 됩니다. 기존의 상담사들에게는 교육과 훈련을 통해 역량을 강화하고, 신입상담사는 기본적인 업무 수행 능력을 보유한 인재를 채용하고, 빠른 시간 안에 업무 능력을 향상시킬 수 있는 교육과 훈련을 제공하는 것이 필요합니다. 3. 기술적 지원 인공지능 기술과 자동화 기술을 활용하여 콜센터 업무를 효율적으로 처리할 수 있는 기술적 지원도 필요합니다. 콜센터 업무의 일부를 자동화하거나, 상담사들이 보다 빠르고 정확하게 업무를 수행할 수 있는 기술적인 도구를 제공함으로써, 상담사들의 부담을 줄이고, 업무 처리 효율을 높일 수 있습니다. 4. 다양한 채용 방법 활용 인력부족 문제를 해결하기 위해서는 다양한 채용 방법을 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 대학교와 연계하여 상담사 인재를 발굴하거나, 다양한 직무 경험을 가진 경력 인재를 적극적으로 모집하는 등의 방법이 있습니다. Q. 한국 콜센터에서 감정노동, 어떻게 해결할 수 있을까? 한국 콜센터에는 상담사들이 고객과 대화를 하면서 감정노동을 수행하게 됩니다. 감정노동이란, 상대방의 감정을 이해하고 공감하며 상황에 맞는 대처를 하는 일종의 노동이며, 일상적인 대화에서도 일어나지만 콜센터에서는 이러한 감정노동이 대화의 대부분을 차지하기 때문에 상담사들의 심리적 부담이 큰 문제가 됩니다. 이러한 감정노동 문제를 해결하기 위해서는 상담사들의 복지와 교육이 필요합니다. 우선, 상담사들의 신체적, 정신적 건강을 위한 복지 제도가 필요합니다. 적절한 휴식 시간과 근무 시간, 식사 시간 등이 보장되어야 하며, 근무 조건을 개선함에 따라 상담사들의 스트레스와 감정노동 부담이 줄어들 수 있습니다. 또한, 감정노동을 수행하는 상담사들에게는 감정조절 교육과 기술적 지원이 필요합니다. 적절한 감정조절 기술을 습득하고, 상황에 맞는 대처 방법을 터득함으로써, 상담사들은 더욱 효과적인 상담을 할 수 있게 됩니다. 마지막으로, 상담사들의 자기 주도적인 역량을 강화하는 것도 중요합니다. 상담사들이 스스로 문제를 해결하고, 자신의 일을 극복하는 능력을 키움으로써, 감정노동 부담을 줄일 수 있습니다. Q. 향후 한국의 콜센터 전망은? 한국의 콜센터 전망은 긍정적입니다. 디지털화와 인공지능 기술의 발전으로 인해 콜센터 업무의 자동화와 효율성이 높아질 것으로 예상됩니다. 또한, 코로나19의 영향으로 인해 비 대면 서비스 수요가 증가하면서 콜센터 업무의 중요성이 더욱 높아질 것으로 예상됩니다. 하지만, 이러한 변화에 대응하기 위해서는 기존의 콜센터 업무를 단순히 자동화하는 것이 아니라, 새로운 기술과 솔루션을 적극적으로 도입하고, 상담사들의 역량을 강화하는 등의 전략적인 대응이 필요합니다. 또한, 콜센터 업무와 관련된 개인정보보호 문제에 대한 대응도 필수적입니다. 콜센터는 고객과의 소통 창구로서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 따라서 새로운 기술과 방식을 적극적으로 도입하며, 고객과의 원활한 소통을 위한 최선의 노력을 기울이는 것이 중요합니다 <출처> 프라임경제 김이래 기자

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  2023-05-01

• 디지털 컨택센터 음성 서비스 최신 실무 가이드 ①

  [컨택저널 2023. 5월호] 디지털 컨택센터 음성 서비스 최신 실무 가이드 ① 현대적인 컨택센터에서 음성 서비스는 자칫, 시대에 뒤떨어진 구식서비스로 느껴질 수 있습니다. 고객이 디지털 채널을 적극 이용하고, 때로는 음성 서비스보다 디지털 채널을 더 선호하면서 대부분의 컨택센터가 디지털에 집중하고 있습니다. 따라서 고객 경험(CX) 전략을 계획할 때 음성 서비스를 간과하기 쉽습니다. 하지만 이는 있어서는 안 되는 실수입니다. 음성 서비스는 여전히 중요하며, 컨택센터의 핵심입니다. 또한 옴니채널 전략의 핵심으로 자리해야 합니다. 컨택센터에서 음성 서비스의 역할 음성 서비스에 대한 고객의 기대치는 달라졌습니다. 옴니채널 전략에서 음성 채널의 역할 또한 바뀌어야 합니다. 간단한 처리과정을 위해 디지털 채널과 셀프서비스를 선택하는 고객이 늘어나고 있습니다. 그러나 복잡한 문제나 민감한 상황에서는 여전히 전화를 찾습니다. 고객이 자동화 옵션으로 문제를 해결할 수 없을 때는 전화로 연결됩니다. 상담사가 처리하기 어려운 통화의 비중이 높아지는 이유입니다. 고객은 업계 최고의 경험 리더들이 제공하는 뛰어난 디지털 경험에 익숙해졌습니다. 이는 음성 상호작용에 대한 인식에도 영향을 미쳤습니다. 이제 고객은 상담사와 상담할 때, 다른 경험 리더들이 제공하는 채널 및 셀프서비스 옵션과 동일한 효율성과 편의를 기대합니다. 음성 서비스의 역할이 변화하고 있습니다. 기존의 전략으로는 이 변화를 함께할 수 없습니다. 음성 서비스의 역할 변화를 이끄는 새로운 기술 컨택센터는 음성 서비스와 함께 존재해 왔습니다. 그런 만큼 컨택센터는 음성 서비스를 완전히 마스터했다고 생각할 수도 있습니다. 그러나 다음과 같은 새로운 기술은 음성 서비스는 물론, 고객 경험에서 음성의 역할에 대한 새로운 가능성을 창출하고 있습니다. 「인공지능(AI) 기반 라우팅」은 처리 시간 단축과 FCR(First Call Resolution, 최초 문의 시 해결 능력) 개선을 위해 고객을 최적의 리소스(상담사 또는 자동화)와 연결합니다. 「자연어 이해(NLU) 기반 IVR」은 만족스러운 셀프서비스를 제공합니다. 「AI 기반 상담사 지원」은 통화 중에 상담사에게 실시간 문맥을 제공하고, 지식을 조회하고, 다음 단계를 제안합니다. 「대화 분석」은 성과를 크게 개선하고 고객 인사이트를 이끄는 새로운 인사이트를 제공합니다. 「다른 채널과의 통합」으로 원활한 옴니채널 경험을 구현할 수 있습니다 자동화로 얻을 수 없는 공감 상담사와의 사적인 대화가 고객에게 유대감과 친밀감을 전할 수는 없습니다. 그러나 공감은 이와는 조금 다른 영역입니다. 상담사의 감성 지능을 개발할 수는 있지만, 공감은 단순한 소프트 스킬 이상의 능력에 해당합니다. 고객 개개인에게 공감을 제공하려면 봇과 인간을 적절히 활용하여 서비스를 제공해야 합니다. 그러려면 AI를 통해 봇과 인간 모두를 지원하는 것이 좋습니다. 최신 음성 기술은 상담사, 봇, 심지어 셀프서비스에서의 개인화된 맞춤형 상호작용에 필요한 지원과 문맥을 제공할 수 있습니다. 또한 상담사가 고객의 문제를 해결하고 공감하는 업무에 집중할 수 있도록, 관련 정보와 문맥을 제공해야 합니다. 이렇듯 인간과 기술 간에 균형을 잘 유지하면 고객과 직원 모두가 공감하는 경험을 만들 수 있습니다. 새로운 CX 전략의 적기 디지털 채널을 사용하는 고객이 증가하면서 CX 전략에서 음성 서비스에 대한 관심이 크게 줄었습니다. 실제로 많은 컨택센터가 고객 변화에 대응하기 위해 디지털 기능을 구축하는 것에 주력했고, 그로 인해 음성 서비스는 뒤로 밀려난 듯 보입니다. 그렇다고 해서 음성 서비스의 역할이 사라진 것은 아닙니다. CX 전략에서 음성에 대한 관심이 부족한데도 불구하고 전화 통화는 여전히, 고객에게 가장 좋은 옵션입니다. 실제로 많은 컨택센터에서 디지털 업무가 증가했지만 통화량이 꾸준히 유지되고 있습니다. 고객 만족도를 유지하려면 음성 서비스가 옴니채널 전략의 핵심이 되어야 합니다. 상담사가 복잡한 문제를 잘 처리할 수 있도록 이를 지원하는 AI 기능도 도입해야 합니다. 이는 어느 날 갑자기 달성할 수 있는 목표가 아닙니다. 하지만 걸음을 내딛고, 달리고, 더 높이 나아가면 목표에 도달할 수 있습니다. 1단계 걷기 : 기초 다지기 최신 컨택센터의 기반 마련 걷기 단계에서는 대기열을 효율적으로 관리하기 위해 컨택센터를 현대화하고, 상담사들이 복잡한 문의를 처리할 수 있도록 교육하고, 필요한 장비를 갖춥니다. 또한 상담사의 시간을 절약하고 고객에게 편의를 제공하는 자동화 옵션을 배포합니다. 이를 통해 빠르게 효과를 체감하고, 더 나은 고급 기능을 도입하기 위한 기반을 마련하게 됩니다. 비즈니스 기회를 좌우하는 첫인상 기다리는 것을 좋아하는 사람은 아무도 없습니다. 하지만 통화량이 급증하면 대기열은 가득 차게 됩니다. 대기 시간이 증가하면 고객의 불만도 증가합니다. 어떤 고객은 통화를 포기하고, 또 어떤 고객은 다른 채널로 연결을 시도합니다. 어느 쪽이든 효율성과 만족도 모두 떨어집니다. 긴 대기 시간을 감당하는 고객도 있습니다. 그러다 겨우 연결이 되었는데 도움을 줄 수 없는 상담사라면 어떻게 될까요? 브랜드에 대한 전체적인 이미지에 큰 타격을 줄 수 있습니다. 많은 고객은 문제를 해결할 수 있는 적절한 리소스(상담사 또는 자동화)와 연결되기만 한다면 기꺼이 오래 기다릴 것입니다. 그러나 대기열을 효과적으로 관리하면 고객의 대기 시간을 최소화하고 고객 만족도도 높일 수 있습니다. 또한 볼륨 급증을 완화하는 동시에 상담사에게 요구되는 시간도 줄일 수 있습니다. 고객과 가장 가까이 만나며 브랜드에 대한 첫인상을 좌우하는 컨택센터에서 제대로 대응한다면 많은 비즈니스 기회를 얻을 수 있습니다. 라우팅 및 우선순위 지정 발신자와 올바른 리소스의 연결을 최우선 순위로 삼으세요. 이관은 비효율적이고, 비용이 많이 들고, 고객을 실망시킵니다. 상담사의 가용 시간을 기준으로 라우팅하든, 단순히 순환 방식으로 라우팅하든, IVR에 캡처된 고객의 의도와 고객 정보(충성도 상태, 평생 가치 등)를 기반으로 FCR을 개선할 수 있습니다. 콜백 활성화 고객이 대기 순서를 유지하며 전화를 끊을 수 있는 자동 콜백 옵션을 제공하세요. 또는 편리한 시간에 콜백을 예약하도록 합니다. 이는 고객과 컨택센터 모두에게 윈윈입니다. 고객은 통화 대기 시간을 줄이고, 컨택센터는 인바운드 볼륨을 낮춰 통화를 더 편리한 시간으로 전환할 수 있기 때문입니다. IVR 단순화 IVR 메뉴에서 라우팅 정보 및 문맥에 대한 니즈와 고객 경험 간에 균형을 맞출 수 있습니다. 옵션을 간결하고 관리하기 쉽게 유지하면 고객은 상담사의 말을 다시 들을 필요가 없습니다. 또한 항상 메뉴를 건너뛰고 상담사와 대화할 수 있는 옵션을 제공하세요. 가장 열심히 일하는 팀원, IVR IVR을 단순한 메뉴 시스템으로 생각할 수 있습니다. 또는 적합한 상담사에게 통화를 라우팅하는 데만 관심을 둘 수도 있습니다. 하지만 전략적으로 사용하면 IVR은 팀에서 가장 열심히 일하는 팀원이 될 수 있습니다. 잘 설계된 IVR 시스템으로 팀의 역량을 크게 강화할 수 있습니다. 이 시스템은 정보를 수집하고, 발신자의 의도를 판단하며, 일상적인 작업을 자동화합니다. 일부 자동 옵션은 상담사의 시간을 절약하고 유용한 문맥을 제공합니다. 또한 편리한 셀프서비스 옵션을 고객에게 제공하기도 합니다. 효율성과 고객 만족도를 모두 높입니다. 상담사를 성공으로 이끌 준비 컨택센터에서는 좋은 인재를 채용하고 고용합니다. 온보딩(신규 직원이 조직에 수월히 적응할 수 있도록 업무에 필요한 지식이나 기술 등을 안내 및 교육하는 과정)도 성공적으로 수행합니다. 그리고 관리 팀은 최고의 성과를 낼 수 있도록 최선을 다해 지원합니다. 그러나 상담사에게 적절한 툴을 제공하지 않으면 원하는 결과를 얻을 수 없습니다. 이 3단계는 상담사가 성공할 수 있도록 지원하기 위한 필수 단계입니다. 아울러 상담사의 역할을 소중히 여기고 있음을 전하는 좋은 방법이기도 합니다. 기록 시스템 통합 통합은 CRM 시스템에 그쳐서는 안 됩니다. 모든 기록 시스템을 조사하고, 상담사가 고객에게 더 빠르고 개인화된 해결책을 제공하는 데 도움이 되는 정보를 지닌 시스템을 선택하세요. 온전한 통합을 기반으로 추후, 자동화와 분석을 사용할 수 있습니다. 상담사 경험 단순화 고객 데이터, 대화 내역, 지식 기반에 빠르게 액세스할 수 있는 통합 데스크톱을 통해 상담사는 정보를 찾는 데 시간을 쏟는 대신, 고객에게 더 많이 집중할 수 있습니다. 여러 채널에서 인터랙션을 처리하는 상담사의 작업 전환도 간소해집니다. 상담사 직접 지원 콜 위스퍼링은 안전망과도 같습니다. 온보딩 중에 있는 신규 상담사는 보다 자신감을 가지고 고객을 응대할 수 있으며, 경험이 많은 상담사도 어려운 통화를 처리할 때 이를 활용할 수 있습니다. 콜 위스퍼링을 전략적으로 사용하여 상담사를 직접 지원해 보세요. 상담사의 스킬 개선으로 CX 업그레이드 자동 옵션이 기본 처리과정과 정보 요청을 성공적으로 처리하면 상담사는 암호 재설정, 계정 잔액 등 비교적 가벼운 문제를 해결하기 위해 전화를 붙들고 있을 필요가 없습니다. 대신 보다 복잡한 문제를 해결하거나, 불만이 큰 고객에게 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이러한 대화에는 더 고급 스킬이 필요합니다. 상담사의 스킬을 더 높은 수준으로 개발 및 유지하고 고객이 감동하는 서비스를 제공하려면 정기적인 교육이 필요합니다. 교육에 대한 투자는 팀원 개개인의 성장과 경력 개발에 대한 조직의 의지를 보여주는 일이기도 합니다. 직원의 업무 만족도가 향상되고, 능력 있는 최고의 상담사가 계속 근무할 가능성 또한 높아집니다. 다음과 같은 스킬을 구축하세요 상담사가 제품 및 서비스에 대해 폭넓은 지식을 갖고 있는지 확인합니다. 상담사를 교차 교육하여 통화를 이관하지 않고도 다양한 문제를 해결할 수 있게 합니다. 상담사가 고객을 무효화하거나 어려운 대화를 에스컬레이션하지 않도록 구체적인 기술을 교육합니다. 도전적인 과제도 자신 있게 처리할 수 있도록 상담사의 문제 해결 능력을 개발합니다. 적극적인 경청, 감성 지능, 효과적인 의사소통 등 소프트 스킬을 교육합니다. 공감을 간과하지 마세요. 공감은 상담사에게 필요한 스킬이며, 충분히 개발할 수 있습니다. 결과를 측정하세요 이 단계에서는 음성 서비스를 옴니채널 전략의 필수 요소로 현대화하기 위한 기반을 마련합니다. 운영에서 가장 문제가 있는 부분을 파악하고, 해당 분야를 개선하는 데 초점을 맞추세요. 채널 믹스 전략에서 음성 서비스의 균형을 맞추고자 할 경우 다음 지표에 주의를 기울이세요. 체크리스트 다음 단계로 나아가기 전에 아래 내용이 제대로 수행되고 있는지 점검해 보세요. 성공적인 상호작용을 포함하고 있는지, 문제를 해결하는 셀프서비스 흐름이 제대로 되어있는지 확인하고, 개선의 기회를 정확히 찾아냅니다. 상담사가 태깅한 통화 이유 보고서를 검토하여 IVR 자체 서비스로 해결할 수 있는, 통화량이 많은 추가 요인을 파악합니다. 각 팀원의 스킬 발전과 숙련도를 조사합니다. 이를 비즈니스 결과와 연관 지어 KPI를 견인하는 요인을 보다 정확하게 파악합니다. 모범 사례를 보여 주는 녹음된 통화 라이브러리를 작성합니다. 이를 상담사 온보딩에 활용하고 모든 팀원이 참고합니다. 상담사가 지식 기반을 평가하도록 합니다. 그리고 가장 적절한 상담사를 활용하여 상담사 간의 지식과 기술 격차를 줄이는 데 필요한 문서를 작성하여 제공합니다. 걷기 단계가 끝나면 상담사는 고객과의 대화에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이는 스크립트 개발, 지식 관리와 같은 내부 작업에도 도움이 됩니다. 경력 개발 경로를 정의할 때 이러한 기회도 고려하세요. 다음호에서는 2단계(달리기: 고객 여정 최적화), 3단계(비행하기: 대규모 공감전달)에 대해 알아본다. ※자세한 내용은 genesys.com/ko-kr을 방문하시거나 02-2056-9600에 문의하시기 바랍니다. <글> GENESYS

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  2023-05-01

• AI컨택센터의 콜봇 서비스 강화 방안 - TX(Total Experience) 관점에서 ②

  [컨택저널 2023. 4월호] AI컨택센터의 콜봇 서비스 강화 방안 - TX(Total Experience) 관점에서 ② 지난호 1편 (AICC동향) (Total Experience)에 이어 2편이 이어집니다. 3 콜봇의 Total Experience 이런 측면에서 이제 콜봇의 총체적 경험을 다시 바라볼 필요가 있습니다. 이제 하나씩 살펴 보겠습니다. 먼저 CX측면에서 살펴보겠습니다. CX란 고객이 느끼는 전체적인 경험 가치입니다. 콜봇은 콜센터의 전화 상담을 대체하는 것이기 때문에 좋은 고객 경험을 가지는 콜봇은, 고객이 원하는 전화 상담을 잘하는 것이라고 할 수 있습니다. 그럼 고객이 원하는 전화 상담은 무엇일까요? 고객이 원하는 전화 상담이 무엇인지 알아보기 위해서 콜센터의 고객 경험에 대한 조사 내용을 살펴 보겠습니다. 콜센터의 고객 경험을 살펴 보면, 상담에 불만을 가진 이유와 좋은 경험을 느끼는 중요한 이유가 정확하게 일치하는 것을 볼 수 있습니다. 불만을 가진 주요 이유는 너무 사무적이고, 부정확한 응대가 주요 원인이라는 것을 알 수 있습니다. 실제 상담사도 질문의 의도를 잘 이해 못한다는 불만이 있네요. 결국 좋은 경험을 느끼는 가장 중요한 요소는 친근하고, 정확한 응대라는 것을 알 수 있습니다. 즉, 콜봇에서 CX란 친근하고, 정확한 상담을 해주는 것이라는 것을 알 수 있습니다. 두 번째로 UX, 콜봇의 UX에 대해서 알아 보겠습니다. UX는 기능에 관한 것입니다. 즉 음성으로 대화하는 콜봇에서 사용 편의성을 제공하기 위한 음성으로 할 수 있는 제어 기능 같은 것입니다. 이것에 대해서는 최근 나온 금융분야 AI 가이드 라인이 좋은 예가 될 것 같습니다. 금융분야 AI 가이드 라인은 인공지능의 윤리적 활용을 위한 금융당국의 규제중의 하나입니다. AI로 인한 차별이나 잘못된 AI의 행위를 감독하기 위한 윤리적이고 통제 가능한 AI 시스템을 만들라는 지침입니다. 국내보다는 유럽 같은 글로벌 선진국에서 먼저 연구되었고, 국내에서는 금융권에 먼저 가이드 라인이 정해진 것입니다. 이 금융분야 AI 가이드 라인에서 통제 가능한 AI시스템의 사례로써 보험업法 시행령의 입법예고에 나온 AI음성봇 활용 허용의 요건을 예시로 들고 있습니다. 보험업法 시행령 입법예고의 핵심 내용은 TM채널에서 AI음성봇으로 필수 고지를 할 수 있게 허용을 한 것인데, 그때 설명속도나 음량 등을 말로 조절할 수 있게 하고, 사용중단이나 상담사 실시간 직접 응대 같은 기능을 콜봇 설명 중에 사용할 수 있어야 한다는 요건을 만족할 때 음성봇을 허용한다는 것입니다. 이런 음성으로 하는 기능, 즉 대화와는 무관한, 기능적인 음성 명령어, 음성 통제가 콜봇에서의 UX입니다. 이런 UX가 잘 동작해야 통제할 수 있는 AI서비스의 구현이 가능하기 때문에 콜봇에서의 UX는 콜봇 서비스를 개선하는데 아주 중요한 부분입니다. 세 번째로 MX, 다중 경험에 관한 부분입니다. 콜봇은 전화를 통해서 하는 음성 서비스입니다. 하지만, 요즘은 모두 스마트폰을 사용하기 때문에 음성 말고 다양한 모바일 웹 화면을 통한 시각적 채널도 활용할 수 있습니다. 콜봇도 이 부분을 놓치면 안됩니다. 콜봇 서비스는 전화라는 음성 인터페이스로 시작해서 중간에 스마트폰의 모바일 웹 화면으로, 즉 시각 인터페이스로의 연계가 가능합니다. 이렇게 음성, 시각, 촉각 등 다양한 인터페이스가 결합되어서 경험을 제공하는 것을 Multi-Modal이라고 이야기 하며, 콜봇은 Multi-Modal 서비스를 제공하기에 좋은 서비스이고, 충분히 활용할 필요가 있습니다. 마지막으로 콜봇에서의 EX, 직원 경험입니다. 콜센터 서비스 품질을 높이기 위해서는 상담사의 경험, 즉 상담사의 상담환경이 무척 중요하다는 사실은 이미 잘 알려져 있습니다. 대부분의 기업들이 직원의 업무 환경, 즉 직원의 경험이 대 고객 서비스 품질에 영향을 미치기 때문에 직원경험에 대해서 중요하게 생각합니다. 하지만, 콜봇은 상담사가 없기 때문에 직원경험을 무시하는 경향이 있습니다. 하지만, AI 운영 시 직원을 힘들게 만드는 것과 운영 단계의 장애물을 보면 AI의 행동에 대한 법적 책임과 AI서비스 결과 검증 어려움, 인력확보 어려움 등이 주요 이슈로 발견됩니다. 그만큼 AI를 운영하는 직원들이 힘들다는 의미입니다. 이것은 콜봇을 운영하는 현업 입장에서도 동일한 어려움이라 생각됩니다. 이런 이슈를 해결하기 위해서 콜봇 시스템은 통제가 손쉬워야 하고 사용이나 검증이 쉬워야 하겠죠. 이런 것들이 콜봇의 EX라고 생각됩니다. 콜봇은 PBX, CTI, IVR, 녹취, STT, TTS, NLU, SOE 등 다양한 기존 Legacy system과 Deep Learning 기반의 인공지능 시스템들이 복합적으로 구성되어 있어서 관리나 운영이 쉽지 않습니다. 콜봇 운영자의 직원 경험이 좋아지려면 이런 복잡한 시스템도 통합 운영할 수 있고, 통제가 쉽고, 수정이나 테스트가 쉬워야 합니다. 이게 콜봇 시스템의 중요한 EX라고 생각됩니다. ※ STT : Speech To Text / TTS : Text To Speech / NLU : Natural Language Understanding / SOE : Service Orchestration Engine 4 Total Experience 측면의 콜봇 서비스 개선 방안 콜봇의 토털 경험이 뭔지 살펴 봤으니 구체적으로 콜봇의 토털 경험을 향상하기 위한 방안에 대해서 알아보겠습니다. 먼저 콜봇의 CX 향상 방안에 대해서 알아보죠. 콜봇은 결국 전화상담이고 상담은 고객과 상담사간에 음성 대화를 통해 정보를 제공하거나 업무 처리를 하는 것입니다. 여기서 핵심적으로 보아야 할 것은 “대화”라는 수단입니다. 단순히 일방적으로 정보를 전달하는 것이 아닌 양방향의 대화를 통해 공감대를 형성해서 좀 더 효과적인 업무처리를 하는 것입니다. 앞서 컨택센터 고객 경험의 핵심은 친근하고 정확한 상담을 해주는 것이라고 하였습니다. 이를 위해서는 “대화”라는 부분이 중요합니다. 어떻게 대화를 설계하느냐가 양방향 대화의 공감대를 만들고 고객 경험의 핵심인 친근함을 만들어 냅니다. 그래서 이런 대화 설계 기술을 통해 콜봇의 CX를 향상할 수 있습니다. 특히, 사람을 응대하는 기계의 대화를 설계 하는 것을 Conversation Design 이라고 이야기 합니다. 이것은 사람이 대화하는 것을 모델링해서, 기계의 응답을 어떻게 자연스럽고 효과적으로 할지에 대한 원칙과 절차 등을 정의하는 것입니다. Conversation Design은 기본적으로 Multi-Modal을 전제로 하고 있습니다. 즉 순수 음성대화만 설계하는 것이 아니라 스크린이 있는 화면 디바이스나 터치 등도 같이 포함을 합니다. 그 중에서 음성 대화에 관한 부분에 대한 것을 음성 사용자 인터페이스(Voice User Interface)라고 하며, 국내·외에서 다양하게 이론적인 연구가 이루어지고 있는 전문분야입니다. 특히 요즘은 인공지능의 발전에 따른 가상비서나 AI스피커 때문에도 연구가 활발합니다. 그러면 이제 Conversation Design에 대해서 좀 더 살펴보도록 하겠습니다. 대화 설계의 핵심 구성원칙은 구성도구, 구성 전략, 오류 관리로 구성됩니다. 그 중에서도 “대화”에 중요한 구성 전략과 오류 관리에 대해서 살펴 보겠습니다. 먼저 구성 전략에 대해서 설명 드리겠습니다. 콜봇 대화에서 중요한 부분은 고객의 문의사항을 잘 이해하고, 이해한 것을 고객에게 인지시키면서 업무를 처리하는 것입니다. 답변을 할 때 사용자 요청을 반복해서 잘 이해했다는 것을 인지시켜주는 것도 좋은 대화 전략입니다. 그리고, 이어콘(earcon)이나 대기 음악 같은 비 음성적 응답으로 진행중인 절차를 확인해주는 것도 기계가 사람과 대화 할 때 좋은 전략입니다. 그리고, 스마트 폰 화면 같은 Multi-modal을 통해 내용을 확인시켜주는 것입니다. 두 번째 오류 관리는, 대화는 실패가 없다는 것을 전제로 한 대화 설계 전략입니다. 사람 간의 대화 때도 상대방의 말을 이해하지 못 하는 경우가 종종 있습니다. 그래도 대화는 계속 이어질 수 있습니다. 즉, 말을 못 알아 듣는다고 해서 대화가 실패하지는 않는 것입니다. 콜봇의 대화도 마찬가지로 봐야 합니다. 하나의 발화를 이해 못했다고 전체 대화가 실패했다고 볼 수 없습니다. 따라서 오류 상황에 원활히 대처하고 관리하기 위해 대화 오류 전략을 미리 수립하고, 전체 시나리오에 공통으로 적용할 필요가 있습니다. 예를 들자면, AI가 의도 파악을 잘 못했다고 생각했을 경우에는 3단계 정도의 재 질문을 할 수 있습니다. 이때는 서로 다르게 질문을 하는 것이 중요합니다. 동일한 메시지로 재 질의를 하면 시스템 오류로 판단할 수도 있습니다. 지금까지, 대화 설계의 핵심 원칙들에 대해서 살펴보았고, 이런 원칙을 기반으로 구체적인 대화 설계 절차를 살펴 보겠습니다. 대화 설계 절차는 이해, 탐색, 구체화의 단계로 이루어집니다. 첫 번째 이해 단계에서는 콜봇 페르소나 설정을 해서 일관된 사용자 경험을 보장하는 것이 중요합니다. 두 번째 탐색 단계에서는 상담 스크립트를 기본으로 하되, 필수적으로 안내해야 할 사항을 정의하고 해당 안내로 상담을 잘 종결할 수 있는지 전체적인 흐름과 느낌을 파악합니다. 전달력을 고려하여 “예/아니오”로 대답할 수 있는 중요한 정보를 먼저, 간결하게 작성하고 전화 대화 상황에 집중하여, 신입 상담사 Role Playing 테스트 하듯이, Role Playing을 통해 직접 소리 내어 읽으며 VUI (Voice User Interface)소요시간이 얼마나 걸리는지, 이 주제가 콜봇이 처리하기 적절한지 등을 검토하는 작업입니다. 세 번째 구체화 단계에서는 고객의 다양한 발화에 잘 대응을 할 수 있도록 flow를 작성하고, 고객 발화를 인지하지 못했을 때의 오류 전략까지 다양하게 스크립트로 구성하면 구체적인 대화 설계가 완성됩니다. 이 단계는 대화의 흐름을 그래프로 디자인하고, 그래프를 그대로 시스템에 옮길 수 있도록 체계화하고 문서화하는 작업입니다. 이때 핵심적으로 고려할 사항은 일관성과 브랜드 아이덴티티를 위해서 반드시 페르소나에 맞는 스크립트 작성이 필요합니다. 기획해놓은 단계별로 반드시 안내하거나 고객의 확인을 받아야 하는 부분을 담되, 필요한 정보를 정확하게 제시하고(정확성), 한번에 전달하려는 정보의 양에 대해 제한하며(간결성), 연속된 단어나 서술어를 사용하지 않으면서(다양성), 페르소나를 이해하고 적용합니다(일관성). 두 번째로 콜봇의 UX향상 방안에 대해서 소개해드리겠습니다. UX는 통화 중에 음성으로 콜봇을 통제하는 기능이라고 말씀드렸습니다. 상담사와의 통화 중에도 고객이 ‘잠시만요’ 라거나, ‘잘 안 들려요’ 같은 대화의 맥락과 상관없는 일종의 대화 통제를 요구하는 경우들이 있습니다. 이것을 콜봇이 자연스럽게 하기 위해서는 콜봇 통화 중에, 특히 콜봇이 발화 중에 자연스럽게 고객이 음성으로 명령을 내리거나 끼어들기 기능이 가능해야 됩니다. 그런데 무작정 고객이 소리를 내면 콜봇 발화를 멈추고 고객의 소리를 분석해서 대응할 필요는 없습니다. 대화 중에는 사람도 ‘아’, ‘네’, ‘네네’, ‘뭐’ 와 같은 호응어들을 많이 사용합니다. 이런 말에는 굳이 콜봇이 반응하지 않아도 됩니다. 즉 의미 있는 말, “어 못 들었어 다시 말해줘”, “천천히”, “상담사 연결해줘” 이런 의미 있는 말에만 반응해야 합니다. 이것을 저희는 ‘지능형 끼어들기(Smart barge in)’라고 이야기 합니다. 이것을 구현하기 위해서는 음성전화 시스템의 신호 프로토콜과 AI의 자연어 처리 기술을 모두 결합해서 구현해야 합니다. 이런 지능형 끼어들기가 콜봇의 UX의 핵심 향상 방안입니다. 세 번째로 콜봇의 MX향상 방안입니다. 콜봇은 음성 전화를 기반으로 하기 때문에 복잡한 업무를 처리하는데 불편할 수 밖에 없고 음성만으로 하기에는 서비스가 아무래도 제한적입니다. 다행히 대한민국은 성인의 97%가 화면이 있는 스마트폰을 사용하기 때문에 음성과 모바일 화면을 통한 Multi-modal은 MX향상을 위한 좋은 방안이 됩니다. 콜봇에서 Multi-modal이라고 하면 대부분 콜봇 통화 중에 영업점 위치 안내나 필요 서류 안내 같은 화면이 필요할 때 화면을 모바일에 팝업 시켜주는 역할만 생각합니다. 하지만, Multi-modal을 쓰는 본질적인 이유를 생각하면 그것만 고려해서는 안됩니다. Multi-modal은 개인화된 화면이 팝업이 되어야 하고, 자동 Pop-up Launcher(팝업 장치)가 없을 경우 URL링크를 전송해야 하는데, 링크의 보안 문제 등을 같이 고려해야 합니다. 그리고 Multi-modal은 다양한 시스템과 연계가 됩니다. 콜봇, 스마트ARS, 기간계 시스템 등과 연계에 대한 관리가 용이해야 합니다. 그리고 Multi-modal은 음성에서 화면, 화면에서 음성 등 채널이 바뀌기 때문에 이런 채널의 변경에 따른 이력과 실제 채널의 전환에 따른 효과분석 등을 위한 고객 여정관리의 분석 기능이 상당히 중요합니다. Multi-modal의 궁극적 목적은 상담 완결입니다. 콜이 다시 상담사에게 돌아오면 안됩니다. 그러기 위해서는 실제 Multi-modal 서비스를 고객이 완료 하는지, 다시 재진입 하는지, 아니면 링크만 열어보고 어떤 페이지까지 갔는지 이런 것들을 분석할 수 있어야 개선할 수 있고 완결률 높은 콜봇을 만들 수 있습니다. 그래서 이런 고객 여정을 관리할 수 있는 기능이 중요합니다. 이런 부분은 단순히 보이는ARS를 가지고 구현 하기에는 어려운 부분이 있기 때문에, 별도의 Multi-modal 솔루션을 고려하는 것이 콜봇의 MX향상을 위한 좋은 방안이 될 수 있습니다. 마지막으로 직원 경험 향상 방안 입니다. 콜봇의 운영은 현업이 해야 합니다. 그래서 콜봇의 운영 상황을 한눈에 보면서 상황을 볼 수 있는 통합 운영 대시보드가 필요하고, 콜봇 대화 중에 고객이 이상한 이야기를 계속하거나 불만을 토로하게 되면 이상징후라 판단하고 알림을 보내 즉시 통제 할 수 있는 기능이 있어야 합니다. 그리고 매일 서비스가 바뀌고 새로운 이슈들이 나오고 대응을 해야 하기 때문에, 콜봇 시나리오 하나 바꾸려고 IT에 요청할 수 없습니다. 손쉽게 대화 시나리오를 수정하고, Multi-modal 화면의 배치나 내용도 수정할 수 있어야 합니다. 직원의 경험이 향상 되어야 궁극적인 콜봇 고객 서비스 경험도 향상될 수 있습니다. 정리를 하면 콜봇의 서비스 경쟁력 향상을 위해서는 콜봇의 총괄 경험 측면에서 개선이 필요합니다. 콜봇의 CX를 개선하기 위해 VUI관점에서의 Conversation Design이 필요합니다. 콜봇의 UX향상을 위해, Smart Barge in 기능을 반드시 제안합니다. 그리고 직원 경험 향상을 위한 콜봇 통합 운영 포털과 다중 경험 향상을 위해 단순한 Multi-modal 기능 제공이 아닌 고객 여정 관리가 Multi-modal 솔루션의 사용을 고려할 필요가 있습니다. 이런 Total Experience 측면에서 콜봇 구축이나 운영에 대해서 고민한다면, 콜봇의 서비스 개선을 위한 개선 과제나 신규 도입 시 필요한 사항을 좀더 구체적으로 파악 할 수 있을 것이라고 기대합니다. <글> ECS텔레콤 프리세일즈팀 류기동 이사, VUI담당 장윤희 부장

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  2023-04-01

• CX의 성공, 정량분석이 핵심입니다

  [컨택저널 2023. 4월호] CX의 성공, 정량분석이 핵심입니다 흔히 인플루언서 커머스라고 하면 그저 그런 퀄리티의 제품을 유명인의 명성에만 기대어 판매한다는 부정적 인식이 존재한다. 하지만 여기 재구매율 80%, 반품율 0.2%라는 놀라운 지표를 만들고 있는 인플루언서 커머스 회사가 있다. 뷰티셀렉션이 이렇게 높은 고객 충성도를 만들 수 있는 이유는 훌륭한 제품력과 더불어 뷰티셀렉션의 운영 중추에서 CX팀이 깊게 관여하고 있기 때문이다. 뷰티셀렉션의 CX Foundation을 이끌고 있는 유석준 리드를 통해 성공적인 CX를 위해 어떤 시도를 하고 있는지 들어보았다. 정량화가 어려운 CS 업무 무언가를 개선한다는 것은 이전보다 더 나은 지표를 만들어낸다는 것이다. 고객경험을 개선하기 위해서는 비교할 수 있는 지표를 만들어야 하고, 지표를 만들기 위해서는 정량화가 필요하다. CS 분야는 정량화가 잘 이루어지지 않는 분야다. 상담사의 근태관리를 위한 정량 분석은 어느 정도 잘 이루어지고 있지만, 정작 상담을 통해 고객이 만족하였는지에 대한 평가는 대기업에서도 잘 측정되지 않고 있다. 뷰티셀렉션에서는 2022년 초까지 게시판으로 CS를 진행했는데, 게시판을 통한 CS는 정량화가 어렵다는 문제가 있었다. 고객이 게시 글을 남기고 답글을 작성하는 데에는 커뮤니케이션의 지연이 발생한다. 따라서 하나의 문의를 해결하기까지 얼만큼의 시간이 투입되는지 계산하기 어렵다. 고객이 작성한 문의 게시 글의 내용이 모호할 경우 이를 재확인하기 위해 커뮤니케이션을 반복하게 될 경우 커뮤니케이션 지연이 추가로 발생하고, 이 과정에서 고객이 이탈하는 경우도 잦다. 또한 게시 글은 답변을 통해 고객의 문제가 제대로 해결되었는지 파악하기도 어렵다. 고객문의 정량화가 어렵다 보니 1명의 CS 담당자가 해낼 수 있는 업무량 파악도 불가능했다. CS 업무는 주어지는 업무량이 담당자의 업무량을 초과할 경우 곧바로 고객만족도 하락으로 이어지기 때문에 생산성 측정이 중요하다. 채팅상담 전환으로 고객문의 정량화하기 이러한 문제를 해결하기 위해 뷰티셀렉션은 2022년 중순에 CS 창구를 실시간 채팅상담으로 전환했다. Raw Data를 통해 고객이 유입되는 시각, 고객이 상담사에게 할당된 시각, 상담사가 첫 메시지를 보내는 시각, 상담이 끝나는 시각을 집계하면 고객 상담이 원활하게 잘 이루어지고 있는지, 병목현상이 발생하는 원인이 무엇인지, 상담사 1명이 단위 시간 내 처리할 수 있는 상담량은 얼마인지 계산할 수 있다. 채팅상담은 게시판과 달리 상담이 종료된 후 고객만족 설문 응답을 받기도 수월해서 CSAT, NPS, CES 등의 지표를 원활하게 수집할 수 있다. 고객이 문의한 내용을 상세하게 분류하고 이를 단위 기간으로 쪼개어 분석하면 유의미한 시사점을 도출할 수 있다. 특정 제품에 대한 구매 이벤트 기간 도중에 해당 제품 정보를 문의하는 CS가 유독 많았던 적이 있다. CS 내용을 살펴보니 이벤트 제공 혜택을 강조하는 바람에 상대적으로 제품 자체에 대한 정보가 부족하여 고객들의 문의가 많았던 것이다. 이러한 Insight를 이벤트를 진행했던 마케팅 부서에게 전달하여 향후 이벤트 내용을 작성할 때 반영할 수 있었다. 뷰티셀렉션에서는 이와 같은 상담 분류 카테고리를 수백 개 이상으로 촘촘하게 구성하고 있으며, 이벤트나 이슈가 시작되거나 사라질 때마다 일주일에도 두세 번씩 카테고리를 추가하거나 삭제하고 있다. CS 담당자의 생산성을 파악할 수 있게 되니 정교하게 채용 계획을 세울 수 있게 되었다. B2C 기업의 CS 담당 인력은 매출 규모와 비례해서 증가해야 하는데, 회사 입장에서는 인건비를 절약하고 싶기 때문에 신규 채용에 보수적일 수 밖에 없다. 고객문의와 CS 담당자의 생산성을 수치로 비교하며 구체적으로 언제 몇 명의 추가 채용이 필요한지 근거를 갖고 판단할 수 있게 되니, 경영진도 충원 요구를 납득할 수 있게 되었다. 챗봇은 CES를 저하한다. 챗봇을 잘 활용하면 상담사의 인건비를 줄이고 고객문의를 자동화할 수 있다. 하지만 챗봇은 필연적으로 CES(Customer Effort Score, 고객노력점수)가 낮아질 수 밖에 없다. 고객이 문제를 해결하기 위해서 클릭하는 횟수가 많을 수록 고객경험의 질은 낮아지고, 찾다가 포기하고 이탈하는 빈도도 높아지기 때문이다. 뷰티셀렉션은 상담사의 비용 절감보다는 고객 만족을 높이는 것이 더 중요한 가치라고 판단하기 때문에 챗봇을 제한적으로 사용하고 있다. 자주 들어오는 문의를 해결하기 위한 FAQ 챗봇만을 운영하고 있으며, 고객의 클릭 수를 줄이기 위해 한 단계만 클릭을 해도 바로 상담사와 연결할 수 있도록 해두었다. 최근 Chat GPT와 같이 고성능의 인공지능 챗봇이 등장하면서 채팅 상담 인력을 줄이고 인공지능으로 대체하려는 움직임이 더욱 많다. CS 분야에서 인공지능은 문제 해결을 돕는 데는 탁월한 역할을 할 수 있지만, 브랜드 충성도로 이어지는 고객과의 공감은 사람이 아니면 불가능하다. 감동을 전하기 위해서는 “휴먼 터치”가 필요한 것이다. 이와 더불어 뷰티셀렉션은 상담사가 Brand Ownership을 갖고 고객과 대화할 수 있도록 상담사 대부분을 외주가 아닌 내부 직원으로 구성하고 있다. 높은 CES 점수 뿐만 아니라 정성 어린 채팅 상담에 감동한 고객이 손 편지와 선물을 보내주셨던 일을 생각하면 이러한 노력들이 고객들의 브랜드 충성도를 높이는 데 기여하고 있다고 생각한다. 채팅상담 솔루션을 도입 시 고려한 점 뷰티셀렉션은 브랜드가 많다. 각 브랜드는 자체 홈페이지뿐만 아니라 카카오 채널, 네이버 톡톡 등도 운영하고 있다. 이러다 보니 약 30개 가량의 CS 창구를 한 곳에서 통합관리 할 수 있는 Omni채널 기능이 필수적이었다. 여기에 덧붙여 특정 이슈에 대해 전담 상담사와 연결해주는 배정 기능을 원했다. 상담을 분류하기 위해 후처리 카테고리를 자유롭게 구성하고 변경할 수 있는 기능도 필요했다. 대부분의 CS 솔루션에서 상담 후처리 카테고리 기능을 제공하고 있지만, 뷰티셀렉션이 원하는 수준으로 상세하게 분류하기 위해 자유자재로 여러 단계의 카테고리를 만들 수 있는 기능을 제공하는 곳은 없었다. 외산 CS 솔루션의 경우 대부분의 기능이 훌륭한데도 한국 시장에서 필수적인 카카오 상담 톡을 지원하지 않아 아쉬웠다. 여러 솔루션을 비교해본 결과 필수 요구사항에 가장 근접하게 서비스를 제공하고, 추가 기능을 개발해주는 깃플챗을 선택하여 사용하고 있다. 최고의 CS란? CX에 있어서 특별한 노하우가 있다고 생각하지 않는다. 계속해서 새로운 방법을 시도해보고 회고하는 게 중요하다. CS는 대부분의 기업에서 Lesson Learned 가 잘 작동하지 않는 분야다. 결국 정량화하고, 측정하고, 개선을 반복하는 과정을 계속 해낼 수 있느냐가 훌륭한 CX를 만드는 핵심이라고 할 수 있다. <글> 정희상 상무/깃플챗

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  2023-04-01

• 지역별 컨택센터 상담사 현황(2022년 말 기준)

  [컨택저널 2023. 4월호] 지역별 컨택센터 상담사 현황 (2022년 말 기준) 2022년 말 기준 지방에 소재한 컨택센터 상담사 수가 53,641명으로 2021년 말 대비 1233명이 줄어 2.2% 감소한 것으로 조사되었다. 지자체에 근무하고 있는 상담사는 2012년 5만 명을 넘은 이래 2018년에 6만명 시대를 열며, 3년째 꾸준히 증가하다 2021년에 12.8% 감소에 이어 2022년 조사에서도 소폭 감소했다. 부산시는 전년대비 2개사 1060석을 유치해 20.905명으로 2021년 대비 5.1% 증가했다. 이로써 2020년 지자체중 최초로 2만명을 돌파한 이후 3년째 2만명 이상을 유지하고 있다. 이처럼 지자체 중 가장 많은 상담사를 보유하고 있는 부산시는 2011년 첫 조사 이래 지자체 중 유일하게 매년 꾸준히 증가추세를 유지하고 있다. 풍부한 인적자원, 저렴한 임대료, 투자 리스크 최소화 등의 강점을 활용한 유치활동과 맞춤형 전문인력 양성 등을 통해 안정적이고 우수한 인력공급에 힘쓰고 있다. 부산에 이어 2번째로 많은 상담사를 보유하고 있는 대전시는 2022년 조사에서 2021년 전수조사와 동일한 수치를 제공했다. 전년도 현황에서 매년 유치실적을 가감해왔던 기존 조사방식에서, 2021년 코로나를 계기로 시행한 전수조사 이후, 2023년에 실제적인 추가 전수조사 예정이라고 밝혔다. 대전시는 전문인력 양성 지원, 인프라 지원, 각종 보조금 지원 등 컨택센터 유치를 위한 지원을 이어가고 있다. 대구시는 전년대비 9개사가 증가해 지자체중 가장 높은 실적을 보였지만, 상담사는 6585명으로 18.1% 대폭 감소했다. “주력산업유치팀”을 중심으로 컨택센터 업무 전담 시스템을 구축해 산업발전을 위해 적극적 지원활동을 펼치고 있다. 광주시는 전년대비 3개사 증가, 상담사는 7045명으로 전년과 비슷한 추이를 보였다. 상담사 힐링 캠프 추진 및 CS인력양성센터 운영, 지역 고객센터협의회 운영 지원 등을 통해 컨택센터 활성화를 추진 중이다. 강원도는 2016년 이후 감소현상과 2019년 정체시기를 지나 2020년에 증가했지만 2021년에 약 40% 감소한 784명으로 나타났으며, 2022년 조사에서 전년과 동일하게 조사되었다. 인천광역시의 경우도 2017년 이후 현황조사를 하지 않고 있어, 이전 자료에 미추홀콜센터 현황을 매년 업데이트하여 반영하고 있었으나, 2020년 코로나로 인해 지역 컨택센터 현황 조사가 진행되어 그 결과를 반영하고 있다. 2021년에는 기업수와 상담사 모두 증가세를 보였지만, 2022년에는 전년대비 30.7% 감소한 1835명의 상담사와, 전년대비 21개 감소한 40개 기업을 유치하고 있는 것으로 나타났다. 기업들이 컨택센터를 지방으로 이전할 때 가장 중요한 요소는 인력수급으로, 지자체에서 우수한 인력만 수급할 수 있다면 지방으로 이전 못할 이유는 없을 것이다. 지자체는 컨택센터 유치를 위해 컨택센터에 적합한 우수인력을 확보하고 인력수급을 위한 지원이 우선되어야 할 것이며, 컨택센터를 운영하고 있는 기업 현황을 제대로 파악하고, 컨택센터 유치 후에도 지속적인 관심과 지원에 적극적으로 임한다면 앞으로 더 많은 기업들이 지방으로 센터를 이전하거나 일자리창출을 늘릴 수 있을 것이다. 컨택센터 유치를 위해 노력해왔던 지자체 중 유치 효과가 미미하다고 판단한 4개 지자체(제주도, 전라남도, 전주시, 청주시)들은 2017년부터 더 이상 컨택센터 현황조사를 하지 않기로 해 4개 지자체 상담사수는 2016년 말 기준으로 전체 집계에만 반영하고 있다. ※ 지자체에서 운영 중인 컨택센터와 상담사수는 지자체에서 제공한 자료를 기준으로 작성하였으며, 4개 지자체(전라남도, 전라북도(전주), 충청북도(청주), (제주도)는 2017년부터 컨택센터 유치 업무를 중단한 상태로, 유치 현황에 대한 자료를 조사하지 않기로 해서 4개 지자체 현황은 2016년도 말 기준입니다. * 전북, 전남, 충청, 제주는 향후 컨택센터 투자유치에 관하여 조사할 계획 전무하기 때문에 2016년 기준 데이터를 사용하였습니다.

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  2023-04-01

• 컨택센터 일타분석(통신/카드)

  [컨택저널 2023. 4월호] 컨택센터 일타분석 (통신/카드) 통신분야 상담사 감소세 뚜렷, AI컨택센터 활약 2만명대를 유지하던 유무선 통신(이하 통신 분야) 컨택센터 종사자 수는 10년 새 1만 명대로 떨어졌다. 고객 상담이 모바일 중심으로 확대되면서 감소세가 두드러지게 나타난 것이다. 특히 AI 챗봇과 콜봇이 처리할 수 있는 상담 분야가 늘어나면서 AI 컨택센터는 가속화될 전망이다. 프라임경제가 조사한 ‘2023 컨택센터 산업 총람’에 따르면 지난해 통신분야 컨택센터 종사자수는 1만9000여명으로 전체 컨택센터 시장에서 16% 정도를 차지한다. 연도별 현황은 2011년 1만7000여명이던 통신분야 상담사는 2016년 2만2000여명대로 증가했지만 2019년부터 감소세로 돌아서 2022년에는 1만9000여명으로 나타났다. 업계는 전화통화를 선호하지 않는 MZ세대들이 모바일 앱을 적극 활용해 문제를 해결하면서 전화 상담 건수가 줄어든 것으로 보고 있다. 황규만 (사)한국컨택센터산업협회 부회장은 “통신분야 컨택센터는 call-back을 제외하면 인바운드콜이 대부분”이라면서 “젊은 세대들은 요금제 변경, 해지 등을 모바일 앱으로 실시간으로 하는 추세”라고 설명했다. 이어 “이에 따라 컨택센터 종사자 수도 일부 감소했지만, 앞으로도 감소 폭은 크지 않을 것으로 보인다.”면서 “AI를 활용한 챗봇, AI콜봇 등 ‘AI 상담사’가 휴먼 상담사 업무를 100% 대체하기보다 일정 부분 협업하는 방향으로 나아갈 것”이라고 덧붙였다. ■ 통신 3사, AI 상담사 효율화 앞장 통신사들은 대부분 관계사를 통해 직영 형태로 콜센터를 운영하고 있다. KT를 비롯해 일부 기업들이 BPO기업에 아웃소싱을 하기도 했으나 지금은 관계사로 콜센터 업무가 통합된 상태이다. 구체적으로 운영 형태를 살펴보면 SK텔레콤은 서비스에이스와 서비스 탑, KT는 ktis와 ktcs, LGU+는 CS리더, 아인텔레서비스 등 관계사에 아웃소싱을 하고 있다. 관계사의 업무를 살펴보면 KT는 유선상품인 일반전화, 인터넷, TV, 인터넷 전화 등 서비스 신청 및 요금 상담과 솔루션 상담이 대표적이다. SK, LGU+ 또한 모바일 서비스와 관련된 상담을 주로 담당한다. 다만, KT의 경우 SK, LGU+와 달리 유선 상품이 있어 컨택센터 상담사 규모가 가장 많은 것으로 보인다. 지난해 통신분야 컨택센터에서 굵직한 통신 3사 종사자수를 살펴보면 △SK텔레콤 6000명 △KT 8000명 △LGU+ 5000명으로 조사됐다. 국내 통신 3사는 AI 컨택센터를 통해 단순 반복적인 상담은 ‘AI 상담사’가 앞단에서 처리해주면서 효율화를 꾀하고 있다. AI 콜봇, 챗봇이 대표적인데 24시간 365일 신속하고 정확한 상담 제공은 물론 고객센터가 운영되지 않는 야간이나 휴일에도 대기 없이 빠르게 이용할 수 있다는 것이 장점이다. SK텔레콤은 전통적인 유·무선 서비스 제공부터 구독, AI, mobility 등 다양한 영역으로 서비스가 확대되면서 고객과 커뮤니케이션 범위가 확대될 것으로 예상했다. 다만 컨택센터 규모는 고객 커뮤니케이션 수요에 따라 달라질 것으로 봤다. 고객 상담 자체를 AI로 대신 처리해, 고객의 상담시간을 줄이는데 집중하고 있다. 대표적으로 음성인식 기술을 활용해 상담 대화에서 고객 목소리로 본인여부를 확인하고, 고객 목소리를 활용한 본인 인증 만으로 통상 상담 소요시간이 6%가량 절감됐다. 지난 2년 간 AI 상담사를 통한 고객의 문의와 요청에 대한 업무처리가 8.8배 증가했다. KT는 향후 컨택센터 규모에 대해 “지난해 고객센터로 걸려오는 인입호가 소폭으로 감소했지만, 현재 상담 좌석수는 그대로 유지할 것으로 보인다”고 설명했다. AI 성과에 대해서는 지난해 말 기준 전체 고객센터 콜 중 41%(190만콜/월)은 AI상담(보이스 봇)이 처리했다고 밝혔다. 실시간 상담사를 지원하는 AI 솔루션인 ‘상담Assist’를 통해 15초 이상 상담시간 단축했고, AI챗봇은 10개 채널로 월 150만명이 이용하고 있다. 그 동안 상담사가 이름, 생년월일, 주소 등 개인정보를 문답으로 확인하던 본인확인을 목소리인증으로 바꾸면서 평균 19초 짧아졌다. LG유플러스도 고객센터 규모는 기존과 동일하게 유지된다고 설명했다. 상담 고객 편의성을 제고하기 위해 보이는 ARS, 챗봇 등을 이어오다 지난해 11월, 콜봇을 도입했다. 현재는 파일럿으로 운영 중인데 고객 청구 요금 조회, 청구 주소 변경 등 상담서비스에 콜봇을 우선 적용한다. 향후 홈 서비스 장애 확인, 선택약정할인 만기, 요금 조정 등 고객에게 필요한 서비스를 콜봇이 전화로 안내하도록 아웃바운드 서비스도 제공할 계획이다. 또한 24시간·365일 언제나 대기시간 없이 이용할 수 있는 상담서비스도 준비 중이다. 업계관계자는 “디지털 전환 가속화에 따라 AI 상담이 활발한 통신분야 컨택센터는 변화의 길목에 서있다.”면서 “전통적 방식인 전화 상담은 줄어 들고 있는 반면 모바일 앱 활용, 채팅상담 등이 꾸준히 증가했다. 컨택센터 자체적으로 생산성을 높이려면 상담사 개인의 역량 뿐 아니라 AI 활용은 선택이 아닌 필수”라고 제언했다. 카드분야 채용난에 저단가 수주, 응대율 하락 악순환 “지금은 먼저 걸려온 상담을 진행하고 있습니다. 상담 대기 인원은 86명, 상담 대기 시간은 8분 30초 이상 소요될 예정입니다.” 직장인 A씨는 카드 분실신고를 위해 카드사 고객센터에 전화를 걸었다. 하지만 대기자가 많다는 알림 음을 먼저 들을 수밖에 없었다. 10여분 동안 기다린 후 겨우 상담사와 연결됐다. 앱을 통해 분실신고를 할 수 있었지만 상담사 안내가 필요했다. 이유는 카드 이용내역 조회와 카드 재발급 등 다양한 사항을 한 번에 확인하기 위해서다. 그나마 A씨는 10분만에 연결됐지만 월요일 오전 시간과 금요일 오후 시간대는 이마저도 쉽지 않다. 상담자가 많으면 한 시간 가량 대기하는 경우도 종종 발생한다. 이처럼 카드 분야 컨택센터는 상담사 연결이 하늘에 별 따기만큼 어렵다는 말이 나올 정도다. 유통분야보다 비교적 상담 난이도가 높다고 알려진 카드 분야 컨택센터는 상담 인력 수급이 원활하지 않다. 이런 이유로 정원(TO) 대비 80~90%로 운영되는 곳이 대다수다. 실제 프라임경제가 조사한 ‘컨택센터 산업 총람’에 따르면 지난해 카드 분야 컨택센터 종사자수는 1만3000여명으로 지난 2011년보다 10% 가량 줄었다. 이러한 상황이 불러온 문제는 바로 ‘응대율 하락’이다. 현재는 정원을 채우지 못해 100명이 받아야 할 콜을 80명이 받고 있다. 응대율 하락은 예상된 일이다. 적게는 10분에서 1시간까지 기다리는 고객들의 불편이 가중될 수 밖에 없는 이유다. 응대율을 높이려면 상담사 1명이 처리해야 할 콜을 늘려야 한다. 이럴 경우 콜 실적을 맞추기 위해 긴 시간은 아니지만 이석 금지, 화장실 사용 제한 등의 고충이 뒤따를 수 밖에 없다. 2년 전 직장 갑질 119와 사무금융노조 우분투센터가 콜센터 상담사 300명을 대상으로 실시한 조사에서 응답자의 39.7％가 ‘상담 중 이석 금지’를 경험했다고 답했다. 결국 응대율 하락→콜 실적 압박 →업무과중으로 인한 이석 금지→채용난 →상담사 연결 지연의 악순환이 반복되고 있다는 얘기다. 대책은 기업들이 ARS처리율을 낮추고 상담 인력을 충원해 고객서비스를 강화하는 것이다. 이것이 고객만족도를 높여 결국은 기업의 이익으로 돌아갈 것이다. 이런 가운데 한 카드사는 사모펀드 매각을 추진하는 과정에서 지난해부터 콜센터 운영 인력을 절반 가까이 줄였다. 조직 슬림화의 일환으로 허리 띠를 졸라맨 것이다. 콜센터는 곧 비용과 직결되기 때문에 운영인력을 줄일수록 비용 절감효과를 가져온다. 지난해 이 카드사의 서울센터 상담사 정원은 520여명이었다. 현재는 정원 대비 56%인 290여명으로 운영 중이 다. 비용 효율화 전략과 채용난이 더해지면서 운영인력이 기존보다 절반 가까이 줄어든 셈이다. “마케팅, 콜센터, 카드심사 등 100여가지 부문에서 비용 효율성을 높였는데 그렇게 절감한 비용이 연간 1200억원”이라는 게 카드사의 입장이다. 문제는 콜센터를 비용만으로 접근한다는 지적이다. 고객 서비스 측면을 외면하다 보니 상담 대기시간은 무한대로 늘어난다. 고객이 불편함을 호소하는 이유다. 업계 관계자는 “카드를 포함해 모든 분야 콜센터에서 극심한 채용난을 겪고 있다.”면서 “상담사 모집 광고비에 저가 경쟁입찰로 인한 저 단가 수주 등 콜센터 업계도 비용 부담이 큰 상황”이라고 말했다. <출처> 프라임경제 (김이래 기자)

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  2023-04-01

• 상담사 연결까지 평균 26.08초, 우수기관은 18.3초

  [컨택저널 2023. 4월호] <2022년도 ARS 운용실태 조사> 상담사 연결까지 평균 26.08초, 우수기관은 18.3초 대다수의 국민들이 이용하는 자동응답시스템(ARS) 서비스에 대한 이용자의 편의를 도모 하고자 과학기술정보통신부는 「ARS 서비스 운영 개선을 위한 지침」을 마련하여 기준을 제시하고, ARS서비스를 제공하는 공공기관과 기업에 자율 준수를 권고하고 있다. 이 지침을 준수하여 이용자들에게 불편함이 없도록 개선하여 운영되는지, ARS서비스 제공자를 대상으로 2010년부터 매년 운용 실태를 점검해서 결과를 발표하고 있으며, 2022년까지 총 10회가 진행되었다. 과기정통부는 ARS를 운영하는 공공기관 29개, 민간기업 182개 등 총 211개 운영 기관을 대상으로 「2022년도 자동응답시스템(ARS) 운용실태 분석 및 평가」를 실시하고, 그 결과를 발표했다. ARS운영실태 조사는 상담사 연결까지 걸리는 시간 최소화, 이용자 비용부담 경감 등을 위한 총 14개 지표에 대해 약 4개월(9월~12월)에 걸쳐 전화조사와 서면조사, 증빙자료 제출 등으로 진행되었다. 이번 ARS 평가는 크게 민간/공공(6개 산업) 부문으로 나누고, 국민생활에 영향력이 크고 이용률이 높은 서비스를 대상으로 총7개 업종별 우수기관을 선정함으로써 자율적인 서비스 개선 경쟁을 촉진하고자 하였다. 과기정통부는 업종별 최상위 점수를 획득한 7개 기업(인천국제공항공사, KB국민은행, NH농협 손해보험, 미래에셋증권, SK텔레콤, 대원고속, 대한항공)을 우수기관으로 선정하고, 장관 표창을 수여하였으며, 평가결과 60점 미만인 26개 기관은 ARS 서비스 개선을 권고했다. 이들 미흡기관은 상담사 연결 대기시간, 이용요금 분담, 콜백서비스 등 지표에서 우수기관에 비해 각각 평균 9.6점, 7.9점, 5.3점 뒤진 것으로 나타났다. 정부가 ARS서비스 향상을 위해 꾸준히 서비스 품질을 관리해오면서 만족도는 점차 개선되고 있지만 부족한 부분도 적지 않다. 2022 ARS 운용실태 조사 결과 종합평가점수는 71.5점으로 ‘21년(68.4점) 대비 3.1점 상승하였으며, 메뉴 건너뛰기, 개인정보 입력, 광고성 정보 미 제공, 자동응답시스템(ARS) 단계 축소, 다시 듣기 표준화 등은 상대적으로 우수하게 평가되었다. 반면 이용요금 분담, call-back서비스 여부 및 다양한 ARS 서비스 제공 등은 상대적으로 낮게 평가되어 지속적인 개선이 필요한 것으로 나타났다. 업종별 평가에서는 ARS를 서비스 가입, 변경, 해지 등에 직접 활용하는 업종에서 적극적인 투자와 서비스 개선을 통해 높은 평가 점수를 획득하는 경향이 나타났다. 전체 평가 중 배점이 가장 크고, 만족도와 직결된 ARS 대기시간인 ‘상담사 연결시간’ 만족도는 평균 84.7점으로 지난해 80.7점 보다 4점 상승했으며, 대기시간 또한 지난해(36.9초) 대비 개선되어 26.08초로 조사되었다. 특히, 우수 기관의 평균 상담사 연결 시간은 18.3초인 반면, 미흡 26개 기관 중 15개 기관은 상담사 대기시간이 95초 이상으로 평가 중단(측정 5회중 1회 이상)되고, 2개 기관은 상담사가 없어 최저 점수를 받은 것으로 나타났다. 미흡 기관은 상담사 연결(O), 이전단계 돌아가기(#), 다시 듣기(*), 메뉴 건너뛰기 등 표준화 기능이 4개 중 1개 이상 없는 경우도 9개 기관으로 집계되었다. 한편, 기존의 버튼식 ARS 이외의 AI 챗봇, 보이는 ARS, 보이스봇 등 유형이 다양해짐에 따라, 기존의 평가지표(항목)로는 새로운 유형의 ARS 방식에 대한 실효성 있는 평가가 곤란하여, 23년에는 새로운 유형의 ARS 운영 평가지표(항목)를 마련하여 평가를 실시할 예정이다. 2021년 조사에 따르면 상담서비스 고도화를 위해 AI챗봇(48.4%), 보이는 ARS(44.2%), 음성인식 안내(21.1%), AI보이스봇(3.2%) 등을 운용하고 있으며, 기존 ARS 운용기관에서도 AI챗봇(29.5%), AI보이스봇(27.4%), 보이는ARS(24.2%) 등 새로운 서비스 도입 계획이 있는 것으로 조사되었다.(‘21년 조사결과) 과기정통부는 그간의 평가를 통해 ARS 서비스 구성이 표준화되고 전체적인 서비스 수준도 꾸준히 향상되고 있는 것으로 분석하고, 국민생활에 영향이 큰 업종을 지속 발굴하여 적극적인 투자와 서비스 개선을 유도함으로써 서비스 수준을 더욱 향상시켜 이용자 편익을 확대해 나갈 계획임을 밝혔다. 상담사 연결까지 오랜 시간이 걸리면 고객들의 불만은 상담사에게 쏟아지고, 고객만족도는 물론 센터와 상담사 평가에도 좋지 않은 영향을 미친다. 그 동안 ARS의 기술이 엄청난 발전을 이루었음 에도 고객이 느끼는 불편함이 개선되지 않는 이유로 꼽았던 것이 셀프서비스 이용율이다. 대부분의 컨택센터가 서비스레벨이 주요지표이기 때문에 상담사 연결을 최소화 하려는 운영기준이 문제인데, 고객이 셀프서비스로 해결할 수 있는 업무는 셀프서비스로 유도하고 상담사 연결이 꼭 필요한 업무는 최대한 신속하게 연결하여 처리 할 수 있어야 한다. 기존 음성ARS보다 서비스를 더 잘할 수 있는 AI챗봇, AI보이스봇, 보이는ARS 등을 활용해 셀프서비스 이용율을 높이고 실제 상담사 연결이 필요한 고객에게는 빠른 연결과 서비스를 제공한다면 고객의 불편을 지금보다 축소할 수 있을 것이다. <출처> 과학기술정보통신부

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  2023-04-01

• AI컨택센터의 콜봇 서비스 강화 방안 - TX(Total Experience) 관점에서 ①

  [컨택저널 2023. 3월호] AI컨택센터의 콜봇 서비스 강화 방안 - TX(Total Experience) 관점에서 ① 1 AICC 동향 최근 정보통신정책연구원이 국내 기업들을 대상으로 조사한 AI 도입의 효과에 대한 설문조사 자료를 보면 “인공지능 기술의 도입이 경영성과에 긍정적 영향을 미친다”는 응답이 87%를 차지한다는 것을 알 수 있습니다. 특히, 금융권의 경우 긍정적 영향이 100%를 차지하고 있습니다. 금융 쪽에서는 AI가 반드시 필요하다는 의미라고 볼 수 있겠습니다. 그 외에 공공, 의료, 물류 등 대부분의 산업 분야에서 인공지능의 도입이 긍정적 영향을 미치는 것으로 조사되었습니다. 또한, AI를 도입한 기업의 적용분야를 보면, 고객 지원 및 응대 분야에 활용이 가장 많은 것을 볼 수 있습니다. 고객센터 관련 분야에 계신 분들이라면 최근에 이런 변화를 직접적으로 체감하고 계실 거라고 생각됩니다. 고객센터는 알파고가 나온 2016년부터 빠르게 AI 기술을 도입하기 시작했습니다. 그래서 이제는 AI 컨택센터의 약자인 AICC가 일반명사가 되어 버렸습니다. 그 중에서도 가장 많은 관심을 가지고 투자하고 있는 분야는 바로 AI콜봇일 것입니다. AI콜봇은 고객센터에서 하고 있는 가장 중요한 업무인 전화 상담을 인공지능을 통해서 직접 처리하기 때문에 AI가 소개되면서부터 가장 관심이 많은 기술 영역이었습니다. 국내에서 Inbound 콜봇은 NH농협은행에서 2018년에 최초로 서비스를 시작하였습니다. 지금은 대부분의 대형 은행들이 모두 콜봇 서비스를 하고 있고, 계열사로 빠르게 확대하고 있습니다. AI와 같은 신기술이 나오면 그 발전과정은 처음에는 새로운 기술 자체가 가치가 되는 기술적 가치 단계에서 그것을 단위 서비스로 구현하는 기능적 가치, 그리고 실제 그 서비스에 대한 경험적 가치로 발전하게 됩니다. AICC의 예를 들자면, 기술적 가치는 딥러닝 같은 알고리즘이고, 기능적 가치는 챗봇이나 콜봇 같은 AI기반 서비스가 될 것입니다. 그러면 경험적 가치는 무엇일까요? 고객센터의 경험적 가치는 고객이 콜센터에 전화를 할 때 기대하는 어떤 것이라고 이야기할 수 있습니다. 접근이 쉽고, 빠른 응대, 즉각적 해결, 책임감 있는 응대 등 일 것입니다. 이것은 전혀 기술적인 부분이 아닙니다. 그러다 보니 혁신 기술이 업무에 적용될 때는 기술과 경험 사이에서 괴리가 생깁니다. 실제 콜봇 관련 기사들을 찾아보면 “아웃바운드 업무의 95%를 대체했다.” “답변 정확도가 93%가 넘는다”는 등의 기사가 쏟아지고 있습니다. 하지만, 저희가 미스터리 콜 방식으로 자체 조사 해본 결과 상담사 연결 없이 콜봇에서 서비스가 완결되는 경우는 18%정도 밖에 되지 않았습니다. 예전에 챗봇에 대해서 조사했을 때에도 기술적인 의도 분류 정확률은 80%가 넘었는데, 서비스 완결률은 21% 였습니다. 콜봇도 비슷한 상황이라고 생각됩니다. 조금 정리를 해보자면, AI콜봇이라는 혁신적 기술도 현재 그런 단계를 밟아 가고 있습니다. 아직 콜봇을 도입한 곳이 많지는 않지만, 먼저 도입한 곳은 기술 구현 자체가 도전이었습니다. 음성인식부터 자연어 이해까지 다양한 딥러닝 기반의 인공지능 기술의 복합체인 콜봇의 시작은 고통의 시간이었습니다. 그런 도전과 고통의 시간을 지나, 지금은 아웃바운드 업무에서는 눈에 띄는 성과를 보여주고 있고, 인바운드에서도 다양한 업무를 직접 처리하는 서비스 확장 단계라고 볼 수 있습니다. 그리고, 좀더 빠른 곳들은 고객 경험 향상을 이야기하고 있습니다. 하지만, 지금까지 경험에 대해서 이야기할 때는 주로 고객 경험, 사용자 경험을 이야기했는데 이제는 경험에 대해서도 좀더 구체적인 고찰이 필요합니다. 우리가 하는 AICC 서비스를 경험적인 측면에서 개선하기 위해서는 고객경험 만 향상하면 될까요? AICC와 같은 디지털기반의 서비스는 1차원적인 경험이 아닌 다면적 경험의 향상이 전체 비지니스를 혁신할 수 있습니다. 이번 글에서 AICC와 같은 디지털 서비스의 개선을 위해 고려해야 할 경험에 대해서 좀 더 구체적으로 알아보겠습니다. 2 Total Experience 총체적 경험이라고 주로 번역되고 있고, 그냥 토털 경험이라고도 이야기하기도 하고, 저는 개인적으로 포괄적 경험이라는 의미라고 얘기하고 싶습니다. 총체적 경험은 Gartner의 2021년, 2022년, 2년 연속 10대 기술 트렌드로 발표되면서 주목 받기 시작한 용어입니다. 지금까지 서비스나 제품의 경쟁력을 높이기 위해 고객 경험을 많이 강조했었는데, 총체적 경험은 고객뿐만 아니라 직원 및 사용자 등의 다양한 경험들이 다면적으로 향상되어야 비즈니스 혁신이 가능하다는 전략적 용어입니다. Gartner에 따르면 총체적 경험은 CX(Customer Experience, 고객 경험), UX(User Experience, 사용자 경험), MX(Multi Experience, 다중 경험), EX(Employee Experience, 직원 경험)의 결합으로 구성됩니다. 개념적인 부분을 살펴 보겠습니다. CX와 UX는 고객경험, 사용자 경험으로, 고객이나 사용자나 비슷한 의미로 여겨집니다. 여기서 우리는 CX와 UX의 구분을 잘해야 합니다. CX는 NPS(Net Promotion Score)와 같이 정량적으로 고객이 서비스에서 느끼는 경험을 이야기 한다면, UX는 사용자의 사용성에 대한 정성적 경험을 이야기합니다. 특정 기능이 동작을 잘하고, 그 특정 기능이 동작할 때(조건을 입력하거나, 버튼을 누르거나, 결과를 볼 때) 사용자가 느끼는 감정이 좋으면 UX가 좋다고 이야기합니다. CX는 거기에 그 동작을 하기 전후의 모든 여정과 과정을 포함해서 좋은 경험을 가지는지를 보는 것입니다. 그리고 요즘 같은 다양한 Digital Device의 시대에는 다양한 채널과 접점에 대한 Omni채널 경험인 MX도 더욱 중요해 지고 있습니다. 또한 서비스를 하는 직원의 업무 편의성이나 근무환경 같은 직원경험(EX)도 중요한 요소입니다. 고객센터에서 상담사 기분을 케어 하는 것도 다 이런 EX와 관련이 있다고 볼 수 있죠. 이런 다양한 경험을 잘 결합했을 때 비즈니스 경쟁력이 있는 서비스를 만들 수 있습니다. 다음호에서는 [콜봇의 Total Experience], [Total Experience 측면의 콜봇 서비스 개선 방안] 에 대해 알아본다 <글> ECS텔레콤 프리세일즈팀 류기동 이사, VUI담당 장윤희 부장

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  2023-03-01

• Un-tact 일상화, 고질적 인력난 여전

  [컨택저널 2023. 3월호] <2022년 컨택센터 심층분석> Un-tact 일상화, 고질적 인력난 여전 2022년 컨택센터 업계는 전반적으로 매출과 인원 모두 이전 해 대비 안정적인 수준의 수익을 기록했고, 인원 역시 상승세를 이어가는 모양새다. 특히 엔데믹과 대면 서비스 재개가 시작된 점이 매출 성장을 견인했고, 시장에 풀린 풍부한 유동성을 중심으로 ▲AI ▲Cloud ▲빅데이터 등의 컨택센터 디지털 전환 속도가 빨라졌다. 프라임경제 기업부설연구소에서는 2022년 10월부터 12월까지 3개월 동안 컨택센터 데이터를 합산해 ‘2023 컨택센터 산업총람’을 발간했다. 또 2011년을 시작으로 12년 동안 꾸준히 컨택센터 업계 현황을 조사한 기존자료에 최신자료를 더해 업계를 심층 분석했다. 구체적으로 ▲운영 ▲구축 ▲파견 ▲사용 총 4분야로 나눠 분석한 결과 컨택센터 시장규모는 8조5137억(운영‧사용(직영)‧파견10%), 18 만명이 종사하는 것으로 예상된다. 컨택센터 구축 시장과 단순인력파견은 포함하지 않았고 파견업계의 매출과 인력은 10%만 반영한 수치다. 먼저 컨택센터 종사자 수는, 2022년 사용 기업 현황을 중심으로 운영 형태 비율을 먼저 확인한 결과 직영은 31%, 아웃소싱은 57%로 나타났다. 이 중 직영+아웃소싱은 아웃소싱으로 포함했다. 나머지 12%는 비공개였다. 업계에서는 콜센터를 운영하는 사용 기업을 2000~3000여개사로 보고 있지만 프라임경제 기업부설연구소에서는 대략 1160여개 기업을 조사했다. 따라서 전체 사용 업체 인원 12만3881명을 100%라고 보기 힘들어 가장 신뢰도가 높은 운영 기업(아웃소싱) 현황조사를 기준으로 직영과 아웃소싱 비율을 추산해 ▲직영 3만6017명 ▲운영(아웃소싱) 13만2284명 ▲파견 1만 508명을 모두 더한 결과 컨택센터 종사자 수는 17만8809명으로 나타났다. 아울러 컨택센터 매출은 운영 기업 매출 6조2404억원과 파견기업 매출의 10%만 반영한 3284억원, 사용기업 중 직영으로 운영되는 3만6017명을 월평균 450만원으로 산정해 1조9449억원을 더했다. 새롭게 추가, 수정된 기업들 대부분이 아웃소싱 형태로 운영돼 지난해 대비 사용기업 매출 규모가 줄었다. 통상적으로 사용 기업 임금이 100%, 운영 기업 임금이 80%라고 가정해 사용기업에서 직영으로 운영되는 경우 1인당 월평균 매출액은 450만원, 운영 기업(아웃소싱)은 368만원으로 산정해 종사자 수에 각각 매출액과 12개월을 곱해 추산한 결과이다. ■ 몸집만 불린 운영업계, ‘인건비 문제 여전’ 그 동안 코로나19 수혜를 받던 컨택센터 업계는 위드코로나로 전환되면서 더딘 성장세를 보였다. 컨택센터 운영 업계는 2021년 대비해 2022년 매출액은 6.51% 증가하였고, 종사자수는 0.89% 늘어났다. 전체 매출액은 소폭으로 증가했지만 최저임금에 따른 인건비 상승과 구인난 문제로 채용비가 천정부지로 오르면서 컨택센터 성장에 발목을 잡고 있는 양상이다. 특히 상담사 인력수급 문제가 화두로 떠오르면서 채용을 위한 광고비와 정착지원금에 많은 돈을 쏟아 붓고 있다. 뿐만 아니라 신입 상담사 교육비, 초과근무수당, 육아휴직 근로자 퇴직금 등을 운영업체가 떠안으면서 수익률이 곤두박질치고 있는 상황이다. 한편, 상담 효율을 높이기 위한 방안으로 AI, Cloud 기술을 더한 AICC(AI Contact Center)에 대한 관심은 여전히 뜨겁다. 컨택센터는 AI 기술을 도입해 챗봇과 음성봇 등으로 채널이 다각화되면서 AICC 전환에 대한 투자가 활발해질 것으로 전망된다. ‘컨택센터 총람’을 통해 2022년 컨택센터 운영 기업 46곳을 조사한 결과 예상 매출은 6조2404억원으로 지난해보다 +6.51%를 기록했으며, 인력은 13만2284명으로 +0.89% 늘었다. 컨택센터 운영 기업은 자체 센터를 갖고 토털아웃소싱이 가능한 기업들로 ▲통신 ▲금융 ▲유통 ▲공공 ▲제조 ▲서비스 등 다양한 산업 분야에서 서비스를 제공하고 있다. 최근 10년간 매출 증가율을 살펴보면 2011년과 2012년 매출액은 10%를 웃도는 높은 증가 폭을 이어갔지만 ▲2013년 8.05% 상승한 이후 ▲2017년 4.29% ▲2018년 7.81% ▲2019년 3.02%로 저조한 동향을 보이다 코로나19 영향으로 ▲2020년 19.53%로 성장, 2022년은 코로나19 수혜로 6.51%의 성장세를 보이며 처음으로 6조원대를 돌파했다. 하지만 이번에 2개 기업이 추가된 점과 2022년 최저임금 인상률 5%를 고려한다면 매출액 증감률은 높지 않은 편이다. 업계 관계자는 “2022년 컨택센터 업계는 코로나19 수혜로 상담 규모와 매출이 일시적으로 증가하는 추세”라면서 “다만, 매출 인상율보다 최저임금 인상률이 더 큰 폭으로 상승하고 있고, 상담사 채용을 위한 광고비와 정착지원금과 같은 비용이 상상할 수 없을 만큼 늘어나면서 사실상 영업이익률은 바닥으로 곤두박질치고 있다”고 설명했다. 또 다른 관계자는 “컨택센터 규모는 점점 커지고 있지만 몸집만 불어나고, 실속은 없는 상황”이라면서 “신입 상담사 교육비를 비롯해 채용비, 육아휴직 근로자 퇴직금 등 원청사에 요구해도 받을 수 없는 비용이 늘어나면서 컨택센터 운영기업들이 위기에 놓였다”고 밝혔다. 2022년 운영기업의 인원 또한 비대면 수요에 따른 정부 시범사업과 긴급 지원 등 정부 정책에 따른 단기상담 인력 수요가 영향을 미쳐 13만2284명을 기록하며 2021년 대비 0.89% 소폭 상승했다. 2014년부터 11만명대를 유지하다가 2016년부터 점차 증가 폭이 줄어들더니 2019년 처음으로 감소로 돌아선 종사자 수는 2020년 처음으로 13만 명을 돌파하면서 성장궤도에 진입했다. 2022년 컨택센터 종사자가 소폭 증가한 이유는 코로나19 여파로 비대면 수요에 따른 정부 시범사업과 긴급 지원 등 정부 정책에 따른 단기 상담 인력 수요가 늘어난 것으로 보인다. 2022년 하반기 위드코로나로 전환되면서 이마저도 줄어들 것으로 예상된다. 아울러 Un-tact 시대가 일상화되면서 전통적인 방식인 대면 상담은 줄어든 반면 모바일 앱, 채팅을 활용한 상담이 증가했다. 이에 따라 공공기관을 비롯해 금융·유통·통신업계는 AI를 활용한 상담 효율화를 높이기에 집중하면서 상담 인력도 자연스럽게 줄어들 전망이다. 황규만 (사)한국컨택센터산업협회 부회장은 “최근에는 많은 기업이 상담사 채용에 어려움을 호소하면서, 상담 효율성을 높이는 방안으로 ‘AI 컨택센터(AI Contact Center)’투자에 커다란 관심을 보이고 있다”고 설명했다. 이어 “콜센터 업무 위탁을 할 때 운영사가 어떤 솔루션을 갖고 있는지를 중요하게 살펴본다.”면서 “앞으로 AI 컨택센터에 대한 투자가 활발해질 것으로 보인다”고 말했다. ■ 위드코로나 전환에 활기 도는 사용업계 컨택센터 사용 업계를 91개 산업군으로 분류하고 1159개 업체를 조사한 결과, 비공개를 요청한 137곳을 포함하면 직영(자회사 포함)으로 운영하는 기업은 30.7%(356개)로 지난해보다 약 1% 상승한 결과를 보였다. 아웃소싱의 경우 약 52%(600개)로, 53%에서 소폭 하락했다. 직영과 아웃소싱을 함께 운영하는 업체는 5.7%(66개)에 그쳤다. 지난해 대비 아웃소싱은 20개 기업이 줄어들었고, 직영은 4개 기업이 늘어났다. 공공기관의 경우 2022년 직영과 아웃소싱 비율은 각각 30%(52개), 65%(112개)를 기록하며 아웃소싱 비율이 현저히 높았다. 2021년 직영 26%, 아웃소싱 73%와 비교하면 아웃소싱 비율이 8%가량 줄어들었음에도 과반수 이상이 아웃소싱 형태를 유지하고 있다. 지방자치단체의 경우 38개 중 직영은 11개, 아웃소싱은 27개였으며, 2022년 2개가 아웃소싱에서 직영으로 전환됐다. 그렇지만 아직도 많은 공공기관이 비정규직의 정규직화를 주장하며 노조 파업이 계속되고 있다. 국민건강보험공단 고객센터의 직영 전환 여부도 주목해야 할 대목이다. 업계 관계자는 “직영으로 전환한 기관 중 우수사례가 나오면 다른 기관들도 너도나도 직영으로 전환할 텐데, 오히려 직영화 이후 상담 품질이나 응대율이 떨어지는 경우가 종종 발생하다 보니 국민에게도 불편이 가중된다”라고 설명했다. 또 다른 업계 관계자는 “2022년 컨택센터업계는 인력 수급 문제가 심각했고, 공공기관의 단기 입찰은 대부분 기존에 진행하던 운영업체가 사업을 이어갔다.”면서 “재택근무의 경우 업종별로 다르지만, 은행권은 다시 사무실로 출근하는 분위기이고, 일부 공공기관들도 최소 인력을 재택 근무로 유지하거나 사무실로 복귀하는 상황”이라고 설명했다. 2022년 컨택센터 사용 업계 종사자는 12만3881명으로 나타났다. 대규모 컨택센터를 운영하는 통신과 금융권이 컨택센터 인력의 절반 가까이 차지했다. 특히 금융권은 꾸준한 기준금리 인상이 호재로 작용하면서 2022년 역대급 실적을 기록했다. 이에 따른 인·아웃바운드 상담 수요가 늘었고, 은행의 영업시간 단축으로 은행을 찾기보다 콜센터로 문의하는 Un-tact 상담이 늘어난 것으로 보인다. 다만 AI 상담이 활발한 은행권은 셀프서비스나 챗봇을 이용하는 고객들도 점차 늘어 있다. 챗봇 상담 영역은 기본적인 단순 상담에서 대출 상담까지 확대하면서 은행들은 ‘AI 챗봇 고도화’에 주력하고 있다. 유통권 컨택센터도 마스크를 벗기 시작하면서 기지개를 켰다. 백화점·면세점 컨택센터는 2021년 577명에서 2022년 804명으로 39%가량 꾸준한 성장세를 이어갔다. 반면 의료 분야 컨택센터는 2021년 1426명에서 2022년 1344명으로 -6%를 기록, 감소세로 돌아섰다. 상급종합병원의 경우 상담 업무 효율화를 위해 24시간 365일 상담과 진료 예약이 가능한 챗봇, 병원 어플(application)을 활용하기 때문이다. 진료 예약 상담이 대다수이다 보니 AI를 활용한 챗봇 활용으로 상담 인력이 줄어든 것으로 보인다. ■ 상승세 이어가는 구축업계, 매출 ‘3조원’ 훌쩍, 종사자 10%대 성장 AI, Cloud, 빅데이터 등을 통해 컨택센터 디지털 전환을 주도하는 구축업계는 시장에 풀린 풍부한 유동성을 중심으로 2021년보다 많은 성과를 누리는 2022년을 보냈다. 기술 발전 속도는 여느 때보다 빨라졌다. 컨택센터 구축 기업은 컨택센터 운영에 필요한 ▲PBX(교환기) ▲CTI ▲AI ▲솔루션 ▲IVR시스템(음성 자동응답) ▲헤드셋 장비 ▲녹취 시스템 등을 제공하고 있다. ‘컨택센터 산업 총람’을 분석한 결과 컨택센터 구축 기업은 6년 연속 꾸준한 매출 성장세를 이어가는 중이다. 일부 대기업(▲ KT ▲LGU+ ▲LGCNS)의 경우 특정 분야 매출과 종사자 추산이 어려워 매출은 1000억원, 인력은 전체의 10%만 적용했다. 조사 대상은 2021년 109곳 기업에서 최근 ▲Cloud ▲AI 챗봇 ▲빅데이터 등을 주요 사업으로 하는 기업을 추가해 117개사를 분석했다. 그 결과 2022년 예상매출은 3조2121억원, 종사자는 1만2716명으로 집계되었다. 직전 해보다 매출액 +8.94%, 종사자수 +10.73%를 기록했다. 우선 국내 산업 구조가 비 대면을 중심으로 개편되며 컨택센터 전반 구축 솔루션의 수요가 높았다. 많은 고객사가 엔데믹 시기에도 비용 절감, 비즈니스 투자 차원에서 Cloud, 챗봇 등을 지속해서 도입하면서 구축시장이 한층 성장한 양상을 보였다. 그동안 상담사 중심으로 운영됐던 컨택센터업계는 코로나19로 인한 비대면 업무 환경, AICC(AI Contact Center)가 화두로 등장하면서 수혜를 봤다. 컨택센터는 AI 기술을 접목한 ▲챗봇 상담 ▲음성봇 ▲RPA ▲STT ▲ Cloud 등의 사용을 늘렸다. 이런 추세는 통신·금융 대기업부터 공공기관 등을 중심으로 확대됐고 소상공인과 공기업에서도 자리 잡혔다. 무엇보다 각종 활동에 있어 Un-tact가 일상화되면서 상담사와의 접촉 없이 진행되는 ‘말로 하는 AI 상담’ ‘채팅 상담’ 등이 떠올랐다. 이로 인해 단순 반복 업무에서 벗어난 상담사들이 구독 상품 마케팅 등 부가가치가 높은 다른 일을 하게 되면서 업무 효율이 높아졌고, 이어진 수요가 매출에 긍정적인 영향을 미쳤다. 아울러 재택근무에 앞장섰던 기업들이 외부 변수 대응 능력을 높이기 위해 비중을 줄여 관련 장비 시장은 다소 줄었지만, AICC 전환에 필요한 시스템을 공급하는 설비와 솔루션 수요가 두드러졌다. 한편, 구축기업 종사자의 증가 원인으로 확산세를 맞은 4차 산업혁명과 상담사 인력난이 꼽힌다. 4차 산업혁명으로 인한 AI테크놀로지 확산과 함께 ▲챗봇 상담 ▲음성봇 ▲RPA ▲STT ▲Cloud 등이 자리 잡으면서 IT·SW 시스템 업계의 개발자 채용 경쟁과 인력 공급이 이어졌다. 아울러 콜센터 전반의 상담사 인력 수급 차질의 대응책으로 구축 인력이 더욱 많이 요구됐고, 그 동안 전통적인 기술만으로는 한계를 보였던 분야에서 새로운 접근법으로 AI 도입을 가속하려는 시도가 늘어났다. 이에 많은 구축 업체들이 기존 제품을 기반으로 다양한 업종·업무에 특화된 AI 기술을 개발했다. 업계 관계자는 “고질적인 상담사 인력난과 함께 이를 해결하는 방안으로 솔루션 구축 도입 움직임이 계속됐다.”며 “이로 인해 구축 업계는 지속적인 인공지능 채팅 솔루션 업그레이드 및 수요 증가로 괄목할만한 성장을 이뤘다”고 말했다. ■ 파견업계 코로나 완화로 경기회복, 종사자 2.67% 증가 팬데믹으로 침체됐던 파견 업계는 2022년 위드코로나와 더불어 정부가 사회적 거리 두기 등을 일부 완화하면서 조이고 있던 허리끈을 서서히 풀고 조금씩 숨을 내쉬고 있다. 컨택센터 파견업체 68개사를 조사한 결과 2022년 예상 매출은 3조2848억원을 기록, 직전 해보다 3.72% 증가하며 매출을 회복했다. 특히 코로나19로 인해 극심한 타격을 받았던 외식업계와 항공·사무업종의 선전이 눈에 띄었고, 2022년 오름세를 보인 분야들의 2023년 성장세가 관측됐다. 파견업체 관계자는 “최근 몇 년간 코로나 19로 인한 타격이 계속되다 보니 22년 매출은 조금이라도 상승할 수밖에 없었다.”며 “매출도 10% 이상 늘어났고 크게 차지하는 부분은 외식, 항공 분야다. 23년에도 작년과 비슷한 업종들이 매출에 크게 기여할 것이고 코로나 전처럼 인원이 정상적으로 투입될 것으로 보인다”라고 전했다. 파견업체 인원은 10만5086명으로 2021년 대비 2.67% 상승했다. 파견업계는 2022년 사회적 거리 두기 조치가 해제되며 신규 업체 운영이 탄력을 받았다. 아울러 인력을 타 기업에 배치하고 있는 파견업에서 계약이 늘어나며 상승세가 이어졌다. 펜데믹이 시작되고 가장 많이 감소했던 사무직 고용률이 제자리를 찾아간 게 영향을 미쳤다는 설명이다. ■ 빨라진 변화 흐름, 경쟁력 강화 스타트 컨택센터 ▲운영 ▲사용 ▲구축 ▲파견 4분야를 종합해 보면, 사용 업계 중 공공기관의 경우, 펜데믹으로 신설된 단기 입찰을 기존 진행하던 운영업체가 이어 나가면서 아웃소싱 비율이 여전히 높았다. 지난 정부의 정규직 전환 정책에 따라 움직였던 기관들은 직영을 유지했고, 국민건강보험공단을 비롯한 많은 공공기관의 노조 파업도 계속되고 있는 것으로 나타났다. 팬데믹으로 침체했던 파견 업계는 조이고 있던 허리끈을 서서히 풀고 분위기 반전을 꾀했다. 극심한 타격을 받았던 외식 업계와 항공·사무 업종의 매출과 종사자는 늘었고, 신규고객사 확보로 고용률도 제자리를 찾았다. 비대면 수혜를 입었던 운영 업계는 위드코로나로 전환되면서 더딘 성장세를 보였다. 전체 매출액은 소폭으로 증가했지만, 최저임금에 따른 인건비 상승과 구인난 문제로 채용비가 천정부지로 오르면서 컨택센터 성장에 발목을 잡은 양상이다. 아울러 Un-tact 시대가 일상화되면서 전통적인 방식인 대면 상담은 줄어든 반면 모바일 앱, 채팅을 활용한 상담이 증가했다. 이에 따라 공공기관을 비롯해 금융·유통·통신업계는 AI를 활용한 상담 효율화를 높이기에 집중하면서 상담 인력도 자연스럽게 줄어들 전망이다. 구축 업계는 상담사와의 접촉 없이 진행되는 ‘말로 하는 AI 상담’, ‘채팅 상담’ 등 un-tact가 일상화됐다. 이로 인해 단순 반복 업무에서 벗어난 상담사들이 구독 상품 마케팅 등 부가가치가 높은 다른 일을 하게 되면서 업무 효율이 높아졌고, 이어진 수요가 매출에 긍정적인 영향을 미쳤다. 업계 관계자는 “작년 한 해는 엔데믹 전환 바람과 부족한 상담 인력으로 인한 효율화 전략이 논의되는 시기였다.”면서 “저가 입찰과 채용 난, 급격한 디지털 전환에도 컨택센터 업계는 각 사가 가지고 있는 노하우와 빠른 행보로 경쟁력 강화에 스타트를 걸고 있다”고 말했다. <출처> 프라임경제 <정리> 강지현 기자

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  2023-03-01