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고객경험 강화한 기업일수록 성과 높아, Trend 이끌어야 고객 선택 받아
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[컨택저널 2023. 12월호]
<2023년 한국산업의 고객만족도(KCSI) 조사>
고객경험 강화한 기업일수록 성과 높아, Trend 이끌어야 고객 선택 받아
한국능률협회컨설팅(KMAC)은 ‘2023년도 제32차 한국산업의 고객만족도(KCSI)’ 조사 결과를 발표했다. ‘2023년 KCSI 국가지수’는 82.0점을 기록하며 1992년 조사 첫 해와 비교했을 때 40.1점(▲96%) 성장을 기록했다. 최근 COVID-19와 인플레이션 등을 겪으며 그간 기록해왔던 성장률에 비해 다소 둔화된 모습을 보였으나 계속해서 상승세를 이어갔다. 급속한 ‘디지털 대전환’의 시대를 맞아 경제 부문에서도 ‘제품’과 ‘서비스’에 대한 총체적 고객 경험 혁신이 요구되고 있다. 시장의 다양한 목소리에 적극적으로 대응해 트렌드를 이끄는 기업만이 고객에게 선택 받을 수 있다.
KCSI(Korean Customer Satisfaction Index, 한국산업의 고객만족도)는 각 산업별 상품과 서비스에 대한 고객들의 만족 정도를 나타내는 지수로서 미래의 질적인 성장을 보여주는 지표이다. 조사대상 산업이 전체 GDP의 약 74%를 차지할 만큼 국내 산업의 대표적 고객만족도 조사제도이다. 1992년 이후 지난 32년간 시행되어 오면서 기업들에 다양한 Insight를 제시해 왔다. 특히 최근에는 고객 경험 관련 조사 결과 분석을 통해 중요한 시사점을 전달하고 있다.
올해 고객만족도 조사는 소비재 22개, 내구재 27개, 일반서비스업 59개, 공공서비스업 10개로 총 118개 산업군에 걸쳐 조사했다. 지난 4월부터 8월 초까지 서울과 6대 광역시에 거주하는 만 18세 이상 만 65세 미만의 소비자 1만1546명을 대상으로 일대일 개별 면접 방식으로 진행됐다. KCSI는 전반적 만족도 30%, 요소 만족도(산업별 특성 고려) 50%, 재이용(구입) 의향률 20%를 반영하고 있다.
※ 전반적 만족도 : 상품, 서비스, 이미지 등을 종합한 만족 수준
※ 요소 만족도 : 상품, 서비스, 이미지 세부요소에 대해 고객중요도가 감안된 만족도
※ 재이용 의향률 : 상품, 서비스에 대한 로열티 특정
KCSI 조사 결과 및 특징
2023년 KCSI 국가지수는 82.0점으로 1992년 조사 첫 해와 비교해 40.1점(▲96%) 성장했다. 산업별로는 제조업(86.0)이 서비스업 (80.0, 공공 포함)보다 좀 더 높았으며, 서비스업의 만족도는 KCSI 발표 이후 처음으로 80점을 달성했다.
올해 조사결과 특징을 요약해보면, 제조업과 서비스업 모두 코로나 팬데믹으로 가속화 된 디지털 시대에 고객경험을 강화하기 위한 기술혁신을 적극적으로 수용하고 더불어 엔데믹(endemic) 이후 변화하는 시장 환경과 트렌드에 민첩하게 대응하는 산업 및 기업의 만족 도가 높은 것으로 조사되었다.
고객만족을 위한 기업의 노력은 계속되고 있다. 최근 코로나 팬데믹과 인플레이션 등을 겪으며 성장률이 다소 주춤한 가운데서도 기업들이 고객의 needs를 읽고 민첩하게 대응함으로써 KCSI 상승세를 이어갈 수 있었던 것으로 풀이된다.
고객경험(CX) 강화하는 기업일수록 만족도와 재구매 의향 등 성과 높아
최근 산업 전반에 걸쳐서 고객경험에 대한 관심이 높아지면서 이에 대한 관리의 중요성 또한 커지고 있다. 이에 올해 KCSI 조사결과를 바탕으로 분석한 결과, 꾸준하게 고객경험에서 향상을 보인 산업 및 기업에서 만족도를 비롯한 고객 관련 주요 지표에서 우수한 성과를 기록한 것으로 나타났다.
KCSI를 구성하는 주요 항목 중 고객경험에 대한 속성을 파악하는 요소만족도와 전반적 만족도의 관계에서 높은 수준의 상관관계를 보였다.
또한 고객충성도(Customer Loyalty)를 측정하는 항목인 재구입(재이용)의향에서도 역시 유의미한 관계를 나타냈다. 뿐만 아니라 요소만족도에서 경쟁사 대비 우위를 보인 기업이 실제로 만족도와 재구입(재이용)의향에서도 뛰어난 경쟁력을 드러냈다.
2023년 요소만족도에서 1위를 기록한 기업들은 전반적 만족도에서 86.4%의 1위 비중을 차지했다. 또한 재구입(재이용)의향 역시75.5%라는 높은 1위 연계성을 나타냈다. 특히 최근 5년 동안의 추이를 살펴보았을 때 이러한 1위 연계성은 꾸준히 증가하는 추이를 보이면서 보다 나은 고객경험 제공을 위한 전략과 면밀한 관리가 성과로 연결된다는 사실이 KCSI 조사결과에서도 확인되었다.
16개 산업에서 1위 변동 나타나, 엔데믹 이후에도 경쟁 치열해
올해 KCSI에서는 총 16개 산업에서 1위 기업 변동을 보였으며, 업종별로는 제조업 7개(소비재 5개, 내구재 2개), 서비스업 9개로 나타났다. 최근 10년간 1위 기업 변동 수는 점차 감소하며 ‘20년에는 10개 이하를 보였으나 코로나 시대에 접어들어 산업간, 산업 내에서 기업 간 생존 경쟁에 따라 고객만족도에도 큰 변동을 나타냈고 엔데믹 이후에도 이러한 추이는 지속되고 있는 것으로 분석되었다.
올해 처음 30회 연속 1위 기업에 현대자동자, 삼성전자는 10개 산업 최다 1위
올해 처음으로 30회 1위(현대자동차, 일반 승용차 산업)를 기록한 산업이 배출된 가운데, 삼성전자는 총 10개 산업(에어컨, 김치냉장고, 냉장고, 무선청소기, 세탁기, TV, PC, 휴대폰(스마트폰), 전자제품전문점, 의류건조기)에서 정상을 차지하며 고객만족도 강자의 면모를 드러냈다.
산업별로 살펴보면 소비재 제조업은 다수 산업에서 만족도가 하락했지만, 건강·엔데믹 관련 트렌드를 이끈 분야는 강세였다. ▲홍삼가공식품(87.2점) ▲아웃도어의류(86.8점) ▲소주(86.6점) ▲음료(86.4점) 등에서 높은 만족도를 보였다. 반면 여성용기초화장품(▼2.0점)과 우유(▼2.0점)는 크게 하락했다.
내구재 제조업에서는 고객경험을 강화한 자동차·생활가전 산업이 고객만족도 상위를 차지했다. RV승용차가 93.0점으로 가장 높은 만족도를 기록했고 ▲냉장고(92.8점) ▲일반승용차(91.1점) ▲에어컨(91.0점) ▲TV(90.4점) ▲의류건조기(90.4점) ▲세탁기(90.2점)의 만족도도 높았다.
서비스업은 기술혁신을 바탕으로 편의성을 높인 금융업종이 강세를 보였다. 금융에서 ▲체크카드(88.1점) ▲간편결제서비스(87.7점) 등이 높은 만족도를 보였으며, 유통/레저에서는 ▲스크린골프(87.8점) ▲편의점(87.6점) 등이 상위권을 차지했다. 알뜰폰(82.5점)과 저비용커피전문점(80.0점)은 올해 첫 발표에서 80점 이상의 준수한 성적표를 받았다.
한편, 공공서비스는 우편이 84.4점을 기록하며 가장 높은 만족도를 보였다. 공공서비스업을 발표한 이래로 25년 연속으로 가장 우수한 평가를 받고 있다.
KCSI 향상을 위한 제언
오늘날 고객 경험은 기업에서 가장 중요한 관리 요소가 되고 있다. 고객 경험은 구매 전, 소비 및 이용, 구매 후 단계를 아우르는 고객 여정 전반에서 기업 또는 브랜드에 대한 인식을 의미한다. Gartner는 고객 경험을 ‘직원, 시스템, 채널 또는 제품 상호 작용의 일회성 및 누적 효과로 인해 발생하는 고객의 인식 및 관련 감정’으로 정의하기도 한다.
이러한 고객 경험을 위해 많은 방법들이 고안되고 있다. ‘고객 경험 솔루션’이라는 이름으로 기술적 측면을 부각한 방법론들도 많이 나와 있다. 하지만 기술은 경험의 문제를 해결할 수 없다. 단지 조력자가 될 수 있을 뿐이다. 앞서 정의에서 살펴보았듯 고객 경험은 ‘인식’, 즉 고객과 기업의 ‘관계’ 차원이기 때문이다.
그렇다고 고객 경험이 단지 추상적이고 모호한 개념은 아니다. 고객 만족이 KCSI를 통해 지난 수십 년간 데이터를 쌓으며 발전해 왔듯 고객 경험도 지속적인 개선이 가능한 손에 잡히는 개념이 되어야 한다. 최근에는 고객 경험과 기업 성과의 관계를 실질적으로 증명하는 연구 결과들도 나오고 있다.
KCSI 조사에서도 그 상관관계가 확인된 바 있다. 꾸준하게 고객 경험에서 향상을 보인 산업 및 기업이 만족도를 비롯한 고객 관련 주요 지표에서 우수한 성과를 기록하고 있음이 확인된 것이다. 결국 보다 나은 고객 경험 제공을 위한 전략과 면밀한 관리가 곧 기업의 성과로 연결된다는 의미이다.
고객 경험의 시각으로 새롭게 데이터를 수집 · 분석 · 활용해야
고객경험(Customer eXperience: CX)의 시대, 고객을 제대로 파악하기 위해서는 완전한 ‘경험’ 관점으로 전환하여 새로운 시각으로 고객에게 접근할 필요가 있다. 경험 관점에서 새로운 고객 경험의 관점에서 고객 경험 패턴을 정의하여 모델링하고, 이를 분석하여 타겟을 선정한 후 이를 대상으로 한 맞춤형 CS를 추진해야 하는 것이다.
실제로 선도적인 기업들은 현재 기술로 이용 가능한 풍부한 데이터를 최대한 활용하는 더 나은 접근 방식을 개척하고 있다. 고객, 재무 및 운영 시스템 전반에서 상호작용 데이터를 정기적으로 원활히 수집해 고객에 대한 깊은 통찰력을 얻을 수 있는 토대를 구축하고 있는 것이다.
한편, 여러 기업들이 데이터를 활용해 고객경험을 측정하고 비즈니스 모델 또는 운영 시스템을 개선하는 것과 관련해 최근 국내에서는 몇 가지 큰 변화가 생겼다. 첫째, MyData 활용에 대한 제약이 완화되어 다양한 고객 경험을 창출할 기회가 열렸으며, 이는 기존 산업 생태계를 혁신하고 새로운 시장을 창출하고 있다. 둘째, 스마트폰 등을 통해 나타난 다양한 소셜 데이터를 능동적으로 수집하고 분석하는 활동이 원활해졌다. 셋째, 소비 생활이 비대면으로 급격히 전향하였으며, 비대면 활동의 흔적은 데이터로 축적되기 시작했다. 과거 고객경험을 디자인할 때는 주로 대면 접점에서 고객 행동을 관찰하는 방식을 이용해 왔다면 이제 비대면 데이터를 통해 더 정확한 고객 행동을 분석하고 가시화 함으로써 고객 경험을 새롭게 개선할 기회를 얻게 된 것이다.
이러한 관점에서 성공적인 고객경험 제공과 데이터 활용을 위해서는 어떤 사항들을 고려해야 할 것인가? 먼저 고객경험 개선을 위해 활용할 데이터의 범위이다. 최근의 고객 경험은 대면과 비대면에서 동시에 이루어지고 있으므로 Omni채널에서 발생하는 복합적인 데이터를 원활히 활용해야 하는 것이다. 다음으로는 다양한 채널에서 발생하는 이질적이고 비구조적인 데이터에 대한 활용 방안을 마련해야 한다. 다양한 데이터를 통해 고객 행동의 시간, 주체, 목적, 장소, 감성과 행위까지를 분석하려면 여러 형태의 데이터 활용이 가능하 도록 구조화 해야 한다. 끝으로 조직 전체에서 데이터를 보편화해 활용할 수 있도록 해야 한다. 데이터 분석 플랫폼을 통해 현업 담당자부터 경영진까지 데이터를 분석하고 활용할 능력을 높여야 한다.
유념할 사실은 데이터 활용의 성공을 좌우하는 것은 분석 플랫폼의 우수성이 아니라 어떤 데이터를 보유하고 있으며 어떻게 분석, 활용할 것인가라는 사실이다. 이제 철저히 ‘경험 데이터’에 의해 사용자들을 분류해 어떻게 차별적이고 진정한 경험을 제공할지를 고민해야 할 것이다.
초개인화시대, Seamless한 디지털 경험을 제공하라
코로나19 이후 비대면 접촉을 통한 경제와 사회활동이 증가함에 따라 디지털 전환이 더욱 가속화되고 있다. 대부분의 소비생활과 구매패턴에서 디지털 채널을 활용한 서비스의 수요가 증가하였고 이에 대응하기 위한 산업과 기업의 경영전략 또한 기술혁신과 디지털 전환에 초점을 맞추어 변화하고 있다. 실제로 KMAC 조사에 따르면 최근 소비 트렌드를 주도하고 있는 MZ세대의 경우 제품이나 서비스에 대한 정보를 얻는 채널로써 약 77%가 인터넷 또는 SNS 등 온라인상에서 이뤄지고 있으며, 주로 이용하는 구매나 소비방식 또한 절반이 넘는 65%가 모바일, PC 등 IT 디바이스 환경을 활용하고 있는 것으로 나타나 이러한 트렌드를 반영한 기업의 추진방향에 대한 정당성을 입증하고 있다.
특히 국내 스마트폰 보유율이 93.4%(방송통신위원회, 2022)에 이르면서 모바일 장치를 이용한 서비스의 이용 기회가 지속적으로 확대되고 있고 기업의 상품 및 서비스의 제공영역이 기존의 오프라인 채널에서 모바일 애플리케이션으로 이동하고 있는 것이 현실이다. 나아가 모바일 애플리케이션이 단순한 채널을 넘어 플랫폼으로써 기업 성과에 중요한 영향을 미치는 요인으로 부각되고 있으며 이에 탁월한 고객경험을 전달하기 위한 기업의 노력이 계속되고 있다.
실제 전 산업에 걸쳐 AI(인공지능), 챗봇, Big data 등 최신 기술을 적극적으로 도입하며 모바일 애플리케이션상에서의 디지털 경험을 고도화하고 있는데 특히 KMAC 조사에 따르면 통신과 금융업종에서 가장 우수한 만족도를 보이며 고객들로부터 높은 호응을 받은 것으로 나타났다. 이들 업종은 UI/UX 등을 직관적으로 개선하고 구독서비스나 실생활에 도움이 되는 콘텐츠 및 정보제공을 강화하였으며 재미와 혜택을 더한 것이 주요 특징이다.
이러한 모바일 환경에서의 고객 경험을 혁신하기 위해서는 디지털상에서의 고객 여정을 면밀히 분석하여 프로세스의 Pain Point를 개선하고 Seamless한 고객경험 설계를 통해 온라인의 최대 강점인 최적의 편리성을 확보해야 한다. 또한 고객의 선호나 유용성을 고려하지 않는 기업 관점의 수많은 상품과 서비스가 제시되는 부분은 지양해야 하며 철저히 고객 needs를 기반으로 맞춤형 콘텐츠가 제공되어야 한다.
MZ세대를 중심으로 실질적인 인센티브와 즐거움을 주는 콘텐츠에 높은 호응을 이끄는 점도 주목할만하다. 그 밖에 IT환경이라는 측면에서 안정적인 시스템 운영과 보안 역시 세심하게 관리해 부정적인 경험을 최소할 필요가 있다. 무엇보다 고객관점에서의 시각을 지속적으로 견지하고 자사의 플랫폼에서 고객들이 Lock-in 될 수 있는 요인들을 적극적으로 발굴하는 노력이 요구된다.
VOC 4.0 시대, 고객의 소리에 보다 적극적 대응 필요
‘고객의 소리(VOC)’란 고객이 기업의 상품 또는 서비스를 구매하거나 경험하는 과정에서 발생하는 만족, 불만족이 기업에 feedback된 일련의 정보라 할 수 있다. 이러한 ‘고객의 소리’는 기업이 어떤 활동을 하더라도 소홀히 해서는 안 될 가장 기본 중의 기본이라 할 수 있다. 특히 디지털 시대의 VOC 경영은 ‘①내 · 외부의 다양한 접점에서 발생되는 정보를 통합적으로 수집하고’, ‘②수집된 다양한 정보(Big Data)에 대한 Insight 분석을 통해’, ‘③전사적 차원에서 실질적으로 활용하고 보다 높은 고객가치를 창출’ 하기 위한 방향으로 더 빨리 변화하고 있는데 각 기업들도 이에 대응해야 한다.
고객의 Needs와 디지털 기술 환경이 날로 변화함에 따라 VOC 경영 수준도 날로 진화해 왔다. 초기인 VOC 1.0 시대에는 IT기술을 이용해 고객의 소리를 수집하여 ‘신속하고 정확하게’ 불만을 해결해 주는 활동 위주였고, 2.0 시대에는 불만 해결 수준을 넘어 ‘근본 원인을 파악’하여 이를 제거하는 등 VOC를 경영의 자산으로 적극 활용하는 수준으로 발전했다. 3.0 시대에는 내부로 유입되는 VOC뿐 아니라 ‘외부 고객 의견과 데이터’까지 흡수하여 불만 발생을 원천적으로 차단하는 수준으로 진화였다. 최근과 같은 VOC 4.0 시대에는 온/오프 라인에서 고객 행동 데이터를 통합적으로 수집하여 고객 라이프 스타일까지 수집하여야 한다. 고객 Insight는 물론 산업과 시장까지 예측하여 신상품과 서비스 컨셉까지 도출하는 포괄적 활동을 추진해야 하고 CDP(Customer Data Platform)라는 시스템도 활용해야 하는 것이다.
그렇다면 어떻게 VOC 경영을 통해 제대로 된 고객가치를 실현할 수 있을까?
먼저 현재의 VOC 운영 및 프로세스를 진단하고 현업 요구사항을 바탕으로 향후 Target 수립할 VOC 정의, 채널 및 데이터 유형을 명확히 해야 한다. 그리고 사업부별 VOC 운영 현황 진단 결과를 바탕으로 통합 VOC 활용 전략을 도출하고, 구축에 따른 그룹 VOC 운영 정책 기준을 정의하여 표준화된 VOC가 적용될 수 있도록 해야 한다.
다음으로는 Who/What/How/Where 등의 관점에서 설계된 VOC 유형 분류 코드를 기반으로 VOC 유형을 도출하고, To-Be Process 설계와 함께 Dashboard 콘텐츠 및 통계 모델을 설계한다. 마지막으로 VOC 거버넌스 구축, VOC 관리 R&R(Role & Responsibility) 설계, VOC 평가체계 설계, 변화관리 방안 마련 등을 통해 운영 및 관리 체계를 설계하고 구성원의 수용성과 실행력을 확보할 수 있어야 한다.
Digital Transformation(DT) 시대에는 고객과 시장 변화에 따라 기존의 고객 음성(Voice) 중심의 불만처리/ 개선/Insight 제시를 넘어, Voice의 범위를 보다 확대하여 다양한 형태로 표출되는 고객의 직간접적 활동과 관련된 광범위한 데이터 수집과 분석 및 관리 방안 구축을 통해 향후 고객 행동 예측까지 추진해야 할 것이다.
송광호 KMAC 기업가치진단본부장은 “초 개인화 시대 고객 경험을 혁신하기 위해서는 시대 환경을 반영한 메가 트렌드를 빠르게 파악해야 한다.”며 “차별화된 고객경험 제공으로 고객만족을 이루어 나가기 위해 AI 및 빅데이터 등 최신기술을 적극적으로 도입해 디지털 경험을 고도화 해야 한다”고 밝혔다.
< 출처 > 한국능률협회컨설팅(KMAC)
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2023-12-02
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고객응대근로자의 감정노동, 이렇게 보호합시다
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[컨택저널 2023. 12월호]
고객응대근로자의 감정노동, 이렇게 보호합시다
나의 감정노동 점수는 몇 점일까?
요즘 감정노동이 사회 여러 분야에서 발생하면서 신체적, 정신적 건강문제를 일으키는 경우가 많습니다. 감정노동 문제를 개선하기 위해서는 나의 감정노동 수준을 알아보는 것이 우선되어야 합니다. 안전보건공단에서는 ‘고객응대 근로자의 감정노동 평가지침’ 이라는 KOSHA GUIDE를 만들어 한국형 감정노동 평가도구를 소개하고, 결과를 파악하는 방법을 설명하고 있습니다. 이 평가표는 모두 4개 영역 11개의 문항으로 구성되어 있습니다. 각 문항은 4점 척도로 되어 있는데 점수가 높을수록 감정노동에 대한 노출강도가 높다고 할 수 있습니다. 4개의 영역은 감정규제, 감정부조화, 조직모니터링, 감정노동 보호체계에 대한 것입니다.
■ 감정노동 평가도구 세부영역
‘감정규제’란 고객을 응대하는 과정에서 감정조절에 대한 노력을 얼마나 하는가 하는 정도와 감정표출의 이중성이나 다양성에 대한 요구와 규제 수준을 평가하는 것입니다. 이 점수가 남자는 6점이 넘으면 위험하고, 여자는 7점이 넘으면 위험하다고 할 수 있습니다.
‘감정부조화’란 고객 응대과정에서 고객과의 갈등이나 재량권의 부재로 인해서 자신의 감정이 상처를 받거나 자존심이 상하는 등의 정서적 손상이나 감정적 어려움을 겪는 정도를 평가하는 것입니다. 이 점수가 남자는 7점이 넘으면 위험하고, 여자는 8점이 넘으면 위험하다고 할 수 있습니다.
‘조직모니터링’이란 근로자들이 고객 응대를 제대로 하는지를 감시하고 이를 일방적으로 인사고과나 평가에 적용하는지를 파악하는 문항입니다. 이 점수가 남자는 5점이 넘으면 위험하고, 여자는 6점이 넘으면 위험하다고 할 수 있습니다.
‘감정노동 보호체계’란 고객응대 과정에서 문제가 발생할 때, 조직차원에서 관리 방안이나 조치가 이루어지는가의 정도와, 문제를 완화시켜줄 수 있는 직장 내 지지체계 수준이 어떤가를 평가하는 것입니다. 감정노동으로 인해 문제가 많아도 보호체계가 잘 갖추어져 있다면 감정노동 문제를 개선할 수 있습니다. 이 점수는 남자, 여자 모두 9점이 넘으면 위험하다고 할 수 있습니다.
■ 감정노동 평가도구 활용방안
감정노동 요인에 많이 노출된다고 해서 반드시 감정노동으로 인한 증상이 나타나는 것은 아닙니다. 하지만 감정노동으로 인한 건강장해나 업무성과 저하를 예방하기 위해서는 감정노동으로 인해 발생할 수 있는 부정적인 증상이 나타나기 이전에 감정노동 요인에 더 많이 노출되는 부서를 미리 파악하여 감정노동의 강도나 빈도를 줄여주거나 소속 직원들의 감정노동에 대한 대처능력을 높여주는 적극적인 노력이 필요합니다. 여러분들이 감정노동을 하고 있다면 이 도구를 활용하여 나의 감정노동 수준을 평가해서 사전에 미리 대비하는 것이 도움이 될 것입니다.
고객응대근로자(감정노동자) 건강을 보호하기 위한 추진대책 11가지
직장에서 일을 하면서 고객을 응대하는 업무를 수행하는 사람들을 고객응대근로자(감정노동자)라고 하는데요. 감정노동을 하다 보면 신체적, 정신적 건강문제가 발생할 수 있습니다. 어떻게 하면 이를 개선할 수 있을까요? 직장 내에서 감정노동자 건강을 보호하기 위한 추진대책 11가지를 알려드립니다.
이상의 내용을 준수하여 감정노동자가 일하는 회사에서 안전하고 편안한 환경이 만들어져서 감정노동자들이 신체적, 정신적 어려움을 겪지 않고 건강하게 일할 수 있기를 바라겠습니다.
(참고) 산업안전보건법
제41조(고객의 폭언 등으로 인한 건강장해 예방조치 등)
① 사업주는 주로 고객을 직접 대면하거나 「정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」 제2조제1항제1호에 따른 정보통신망을 통하여 상대하면서 상품을 판매하거나 서비스를 제공하는 업무에 종사하는 고객응대근로자에 대하여 고객의 폭언, 폭행, 그 밖에 적정 범위를 벗어난 신체적ㆍ정신적 고통을 유발하는 행위(이하 이 조에서 “폭언등”이라 한다)로 인한 건강장해를 예방하기 위하여 고용노동부령으로 정하는 바에 따라 필요한 조치를 하여야 한다. <개정 2021. 4. 13.>
② 사업주는 업무와 관련하여 고객 등 제3자의 폭언 등으로 근로자에게 건강 장해가 발생하거나 발생할 현저한 우려가 있는 경우에는 업무의 일시적 중단 또는 전환 등 대통령령으로 정하는 필요한 조치를 하여야 한다. <개정 2021. 4. 13.>
③ 근로자는 사업주에게 제2항에 따른 조치를 요구할 수 있고, 사업주는 근로자의 요구를 이유로 해고 또는 그 밖의 불리한 처우를 해서는 아니 된다. <개정 2021. 4. 13.>
[제목개정 2021. 4. 13.]
<출처> 아웃소싱타임스
< 글 > 정혜선 교수/가톨릭대학교 보건의료경영대학원
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2023-12-02
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[2023 고객 경험 현황 보고서] 새로운 패러다임 : 개인화된 대규모 공감 ②
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[컨택저널 2023. 12월호]
<2023 고객 경험 현황 보고서>
새로운 패러다임 : 개인화된 대규모 공감 ②
지난호에 이어 ③CX전략, ④기술 스택에 대해 알아본다.
03 CX 전략 : 사람 중심
업계를 리드하는 기업은 사람, 즉 고객과 직원을 CX 전략의 중심에 놓습니다. 이를 위해서는 소비자와 직원 모두가 진정으로 무엇을 원하는지 이해하고, 그들의 요구를 충족하는 데서 한발 더 나아갈 수 있도록 실시간으로 조정해야 합니다. ‘개인화는 있으면 좋은’ 추가 기능이 아닙니다. 고객 충성도를 확보하고 비즈니스 성장을 가속화하려면 고객 여정의 모든 측면에서 고유한 성과와 경험을 제공하도록 설계해야 합니다. 개인화, 충성도, 수익. 이들 간의 연결 고리는 명확합니다. 80% 이상의 소비자가 ‘지속적으로 경험을 개인화하는 기업의 제품을 추가로 구매할 것’이라고 말합니다. 하지만 ‘현재 고도로 개인화된 경험을 제공하고 있다’고 응답하는 CX 리더는 35%에 불과합니다.
경청과 공감의 개인화
기술 및 데이터가 연결되지 않은 기업은 고객의 선호에 실시간으로 대응하거나 고객이 진정으로 원하는 유형의 개인화를 제공하는 능력에 한계가 있습니다. 설문 조사에 따르면 소비자가 가장 중요하게 여기는 개인화 형태는 CX 상호작용 중에 발생합니다. 거의 3분의 2가 가장 중요한 개인화의 형태로 ‘원하는 채널에서 언제든지 필요한 서비스를 받고’, ‘도움을 줄 수 있는 적절한 사람과 바로 연결되는 것’을 꼽습니다. 세 번째로 중요한 것은 ‘필요에 맞는 서비스와 제품을 제공받는 것’입니다. 이러한 선호를 충족하려면 기업은 고객이 누구인지, 무엇을 요구하는지, 즉 정체성과 의도를 알아야 합니다. 실시간 분석 및 자연어 처리 기능을 이용하여 패턴과 Insight를 추출하고 긍정적인 결과를 도출하면 이러한 목표를 달성할 수 있습니다. 고객이 선호하는 채널에서 상황에 맞는 제안을 하고, 웹 메시지, 봇 또는 상담사 지원 서비스를 통해 고객과 관계를 맺으면서 자신의 목소리에 귀 기울이고 이해 받는다는 느낌을 주면 지속적인 관계를 이어갈 수 있습니다.
최우선 전략 의제가 된 직원 경험
개인화를 실현하려면 사람과 기술에 초점을 맞춰야 합니다. 이전 조사와 마찬가지로, ‘실시간 Insight, 분석 및 보고를 위한 분석 강화’, ‘고객 이해 및 개인화를 위한 데이터 및 AI 이용’과 같은 필수 사항은 향후 2년간 CX 전략 의제 중 가장 중요한 사안으로 꼽힙니다. 새로운 점은 컨택센터 직원 경험이 비즈니스 리더를 위한 CX의 최우선 과제로 부상하고 있다
는 사실입니다. CX Workforce 관리는 새로운 원격 및 Hybrid 근무 모델부터 인재 부족, Gig Economy의 성장에 이르기까지 많은 변화를 겪고 있습니다. 본 설문 조사에 따르면 컨택센터의 연간 평균 직원 이직률은 32%이며, 점점 더 악화되고 있습니다. MIT Technology Review에서 실시한 설문 조사 대상 CX 경영진 중 42%가 컨택센터 직무 담당자를 채용하는 일이 '매우 어렵다'고 응답 했습니다.
지금까지는 직원 경험을 소홀히 해왔던 만큼 직원 중심주의로의 전환은 현 상황에서 적절한 선택입니다. 응답자의 거의 절반(48%)이 컨택센터 업무를 보다 쉽게 만들기 위해 기업이 ‘거의’ 또는 ‘전혀’ 노력하고 있지 않다고 말했습니다. 미래의 기회는 고객과 직원의 경험을 연결하는 방식으로 새로운 기술을 배포하거나, 기존 기술과 새로운 기술을 연결하여 이를 조율하는 것에서 시작됩니다. 예를 들어 간소화된 데스크톱, 즉각적인 지식 및 제안, 전체 과정을 더 쉽게 수정할 수 있는 분석, 동기 부여와 팀워크를 위해 게임화된 KPI 등으로 더 나은 직원 경험을 제공할 수 있습니다. 기업은 상담사의 관리 업무 부하를 줄이기 위해 생성형 AI 및 대규모 언어 모델의 혁신도 탐구 할 것으로 보입니다.
직원의 성공을 지원하는 툴이 포함된 플랫폼은 업무에서 매우 중요합니다. 1만 6,000명의 컨택센터 상담사를 대상으로 한 설문 조사에 따르면 상담사들은 새로운 기술을 익히는 것이 업무에 있어 가장 큰 즐거움이라고 합니다. 또한 직원 기술 프로필을 구축할 수 있는 고객 경험 플랫폼을 사용하면 문의를 해결할 수 있는 최적의 상담사에게 상호작용이 전달되고, 상담사는 적시에 적합한 리소스를 사용하여 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
핵심 전략 고객과 직원을 위한 공감을 실행에 옮기세요.
공감은 동정심이 아닙니다. 고객과 직원의 입장에서 개인화되고 관련성이 높은 상호작용을 제공하는 것. 이것이 진정한 공감입니다. 계속해서 앞서가기 위해 다음을 수행해야 합니다.
04 기술 스택 성장과 민첩성 강화
고객 및 직원의 디지털 전환(DT)을 지원하기 위해 CX 리더는 혁신, 기술 통합, 데이터 연결을 기술 의제의 맨 위에 두고 있습니다. CX 리더의 71%는 2023년 최우선 기술 과제로 ‘시스템을 통합하는 고객 경험 플랫폼 구현’을 손꼽았습니다. 이들은 엔터프라이즈 레벨에서 개별 상호작용 데이터에 이르기까지 더 나은 가시성을 확보하여 Omni채널 CX를 추진하고 고객 경험의 각 단계를 조율하고자 노력하고 있었습니다.
CX 오케스트레이션을 실현하는 통합 플랫폼
전 세계 CX 리더의 최우선 기술 과제는 통합 커뮤니케이션, CRM시스템, ERP, AI 툴, Workforce 계획과 같은 시스템을 통합하는 고객 경험 플랫폼을 구현하는 것입니다. 두 번째 우선 순위는 기술과 데이터를 연결하여 더 나은 Omni채널 환경을 제공하는 것입니다. CX 리더는 디지털 전환을 통해 고객 만족도와 비즈니스 프로세스의 효율성을 높이고자 합니다.
직원 경험 개선을 위한 전략적 필수 과제를 지원하기 위해 응답자의 거의 절반은 상담사 데스크톱 환경의 단순화 및 개선에 집중하고 있었습니다. 이는 단일 화면, 통합 커뮤니케이션, 게임화, 간단한 학습 및 개발 프로그램, 대시보드, AI 지원 코칭 및 교육과 같은 성과 모니터링 툴로 개선할 수 있습니다. 직원에게 더 나은 정보를 제공하고 셀프서비스 효과를 개선하기 위해 응답자의 43%는 향후 1~2년 내에 지식 관리를 개선할 계획이라고 응답했습니다. 기술 리더는 ‘일반적인 지식’과 ‘특정 유형의 정보에 대한 전문 지식’ 사이에서 결정을 내려야 합니다. 또한 지식을 최신 상태로 유지하고, 필요한 경우 신속하게 수정하고, 실행 가능한 방식으로 전달하는 프로세스도 필요합니다. 기술, 데이터, 지식의 연결은 고객 및 직원 경험을 개선하기 위한 핵심 우선순위입니다.
Cloud 모멘텀을 높이는 민첩성에 대한 요구
조사에 따르면 고객 경험 관리 기술의 절반 정도가 전체 Cloud 플랫폼 및 솔루션을 통해 제공되고 있거나, Hybrid Cloud/On premise 모델로 제공되고 있습니다. Cloud 기반 CX 기술 사용의 주요 이점으로는 채널 간 데이터 액세스 개선, 새로운 기능으로 프로세스를 보다 빠르게 설계할 수 있는 능력, 사이버 보안 강화 등 이 있습니다. 10명 중 4명의 CX 리더가 Cloud의 주요 이점으로 ‘Hybrid 및 원격 근무 모델 지원’을 꼽습니다. 또한 3분의 1은 ‘비용 절감’을 Cloud의 주요 이점으로 언급합니다. 보다 효율적으로 확장할 수 있기 때문입니다.
On-premise 솔루션을 사용하는 응답자의 경우, Cloud로 가기 위한 모멘텀은 Digital engagement 및 커뮤니케이션 플랫폼과 관련되어 있습니다. 응답자의 80%는 2년 후 Cloud 솔루션을 커뮤니케이션에 사용할 계획이었습니다. 78%는 Digital Engagement 에, 75%는 상담사 데스크톱에 사용할 계획이라고 응답했습니다. 또한 Workforce Engagement 관리와 관련된 모멘텀도 있었습니다. 응답자의 52%가 현재 Cloud 기술을 사용하고 있으며, 이는 2년 후면 73%로 증가할 것으로 예상하고 있습니다.
실시간 분석 기능으로 혁신 견인
CX 리더가 고객 경험을 개선하기 위해 가장 중요하게 여기는 기능은 ‘실시간, 이력 분석, 보고’, 고객에 대한 단일의 통합 시각을 제공하는 ‘고객 데이터 플랫폼’, ‘Workforce Engagement 관리’입니다. CX 리더는 깊이 있는 Insight를 바탕으로 고객과 직원을 더 정확하게 이해하고, 디지털 및 음성 채널 전반의 Engagement를 위해 targeting된 전략을 개발할 수 있습니다. 또한 CX 리더는 Workforce Engagement 관리 기능을 통해 직원들이 좋아할 만한 문화를 조성 할 수도 있습니다. 여기에는 상호작용 볼륨이 급증하는 기간에 직원의 burnout을 방지하기 위한 성과 관리, 품질 관리, 지능형 예측이 포함됩니다.
개인 정보 보호 및 보안 : 고객 충성도의 초석
소비자는 기업이 윤리적이며 사회적 책임을 다해주기를 기대합니다. 데이터 개인 정보 보안/보호는 전 세계 소비자의 최대 관심사입니다. 응답자의 약 60%가 이를 선택했습니다. 고객 충성도의 구축과 유지는 중요한 정보를 보호하는 안전하고 신뢰할 수 있는 프로세스를 갖추는 데 달려 있습니다. CX 리더들은 사이버 보안이 Cloud 기술의 주요 이점이며, 자사 브랜드가 의존하는 개인 정보 보호 기능을 제공한다고 생각합니다. 충성도와 신뢰도를 높이려면 데이터 개인 정보 보호를 브랜드의 주요 축으로 만들어야 합니다.
2021년과 2022년 사이에 중요성이 커진 또 다른 이슈는 환경입니다. 2022년에 약 42%의 소비자가 탄소 감축을 최우선 과제로 선택했습니다. 2021년에는 이 비율이 34%였습니다. 전 세계 소비자에게 데이터 개인 정보 보호와 환경을 제외한 다른 모든 이슈는 중요성이 감소했습니다. 기업은 고객이 관심을 기울이는 이슈에 대한 전략적인 브랜드 제휴를 통해 충성도를 높일 수 있습니다. 전체적으로 57%의 소비자가 자신의 가치에 부합하는 회사의 제품을 구매하기 위해 더 많은 비용을 지불할 의향이 있다고 응답했습니다. 이러한 경향은 MZ세대에게서 더욱 강하게 나타납니다.
핵심 전략 성장을 촉진하고 비용을 절감하는 기술 스택을 개발하세요.
업계를 리드하는 기업은 기술 인프라를 사용하여 대규모 개인화를 통해 고객 충성도를 높이고 직원 참여도를 높이며 비용도 관리합니다. 다음과 같이 해보십시오.
지향점 대규모 공감을 제공하는 경험 오케스트레이션
본 보고서에서는 고객의 기대에 부응하는 기업의 역량이 크게 부족하다는 사실을 발견했습니다.
소비자 중 86%가 기업에 대한 선호도는 기업이 제공하는 서비스 수준에 비례한다고 말합니다. 하지만 소비자가 느끼는 기업의 서비스 품질은 업계를 막론하고 모두 하락했습니다.
디지털 채널이 광범위하게 보급되고 미래의 트렌드가 비동기적 및 비 지원 상호작용으로 많이 기울어진 지금, 연결된 음성 및 디지털 전략은 고객 경험을 새롭게 구상하는 데 그 어느 때보다 중요합니다. 연결된 기술, 측정 및 관리를 통해 고객 여정 접근 방식으로 전환한다는 것은 경험이 실시간으로 조율되는 미래를 만들어 간다는 의미입니다. Cloud 기반 기술, 자동화, AI를 통해 사람, 채널, 상호작용, 지식, 데이터, 시스템을 공감하는 End to End 경험으로 조정할 수 있습니다. 다음과 같은 전략으로 성공을 견인해 보십시오.
■ 고객 경험을 끊임 없이 재 구상하여 탁월한 성과 달성
모든 상호작용에서 탁월한 경험을 제공하려면 인력, 채널, 상호작용, 지식, 데이터, 시스템을 실시간으로 조정하여 공감하는 End to End 경험을 제공하며 비용까지 관리하는 경험 오케스트레이션이 필요합니다. 이를 위해서는 고객 여정 전반에 대한 완벽한 가시성, 고객의 기대를 뛰어넘는 유연하고 확장 가능하며 적응력이 뛰어난 기술, 완벽하고 비용 효과적인 실행을 위한 AI 및 자동화가 필요합니다.
■ 고객 여정 전반에서 마찰을 제거하세요.
원활한 고객 여정을 조성하려면 모든 채널과 부서를 하나의 플랫폼으로 통합해야 합니다. 이를 통해 고객이 어떤 채널에서 여정을 시작하든 고객이 원하는 결과로 안내함으로써 고객의 불만을 해소할 수 있습니다. 디지털 및 음성 환경에서 일관적인 경험을 제공하면 고객 만족도가 향상되고 디지털 도입이 활성화되며 비용이 절감됩니다.
■ 고객과 직원을 위한 공감 실행
공감을 실행으로 옮기기 위해 필요한 것이 오케스트레이션 기술입니다. AI는 고객의 의견을 경청하고, 고객이 달성하고자 하는 바를 이해하고 예측하며, 빠르고 정확하게 행동하고, 그 과정에서 지속적으로 학습합니다. 마찬가지로 AI는 직원의 말을 경청하고, 성공할 가능성이 높은 곳으로 상호작용을 전달하며, 문제가 해결되도록 지원합니다. 오늘날과 같은 경험 경제에서 성공하려면 모든 경험에 공감할 수 있는 힘을 전달할 수 있는 사람 중심의 통합된 접근 방식이 필요합니다. 이를 최고 목표로 삼고 지금 바로 시작하십시오. 그리고 절대 멈추지 마십시오. 이것이 고객 충성도, 수익성, 비즈니스 탄력성을 높이는 길입니다.
■ 성장을 촉진하고 비용을 절감하는 기술 스택 개발
성장을 뒷받침하는 기술 스택이란 고객과 직원의 경험을 통합하여 End to End 여정 전반에서 효율성과 개인화를 촉진하는 스택입니다. 마이크로서비스, 개방형 API, Cloud Native 플랫폼에 초점을 맞춘 유연하고 안전하며 확장 가능한 기술 아키텍처는 더 낮은 비용과 적은 위험으로 혁신의 길을 열어줄 것입니다. 또한 동급 최고의 에코시스템을 이용할 수도 있으므로 고객 경험을 새롭게 구상할 수 있는 더 많은 기회가 마련됩니다.
자세한 내용은 genesys.com/ko-kr을 방문하시거나 02-2056-9600에 문의하시기 바랍니다.
< 글 > GENESYS
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2023-12-02
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SV/리더 의식조사 2023
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[컨택저널 2023. 12월호]
제안력/기획력/IT스킬, 「지도 · 교육」 이외의 “플러스α”가 필요!
80% 이상이 「급여 인상」을 갈망, “평가 최적화”가 시급한 과제
SV/리더는 성과를 인정받고 평가받을 기회가 적다. 응대 품질이 올라 칭찬을 받는 것은 주로 상담사이고, SV/리더는 음지의 공로자다. 편집부가 실시한 SV/리더 의식 조사에서 이에 대한 불만을 엿볼 수 있다. 운영과 업무에 정통한 SV/리더의 잠재력을 칭찬하고 키워줄 수 있는 길을 의식조사 결과를 바탕으로 검증해본다.
콜센터 재팬 편집부에서는 2023년 7월부터 8월까지 「SV/리더의 의식 조사」를 실시했다. 인터넷 조사 및 이메일로 285명으로부터 응답을 받았다. 응답자의 속성은 그림 1과 같다. 이번에는 일부 아웃소싱 업체의 협조를 얻어 예년에 비해 아웃소싱 근무자 비율이 약 70%로 많았다. 평균 연령은 37.3세(n=221)이고 근속연수가 10년 이상 된 베테랑이 약 60%를 차지한다.
새로운 CX를 만드는 데 있어 경험이 풍부한 SV/리더에 대한 기대가 높아지고 있다. 하지만 「(SV/리더로부터) 개선이나 변화에 대한 제안이 나오지 않는다」고 한탄하는 경영진이 많다. 이들의 제안력을 높이기 위해서는 어떤 환경이 필요한지 의식조사를 바탕으로 살펴본다.
■ SV는 상담사의 「근무 환경」, 지도력은 응대 품질과 직결된다
주요 업무 내용을 물어본 결과는 그림 2와 같다. 「상담사 지원 및 지도, 교육」이 가장 많았으며, 90%의 SV/리더가 선택했다. 「한 달 중 가장 오래 하는 업무」도 마찬가지로, SV/리더의 핵심 역할이 상담사 교육임을 알 수 있다. 자신도 Unit 리더의 입장에서 20명 규모의 팀을 관리하면서 SV의 지도와 육성도 담당하는 메이지 야스다 생명보험 커뮤니케이션센터 오쿠야마 카오루 씨는 「상담사에게 가장 큰 영향을 미치는 근무 환경은 ‘SV’로 손을 들면 신속하고 정확하게 조언을 해줄 수 있는지 여부다. SV가 흔들리면 고객은 상담사에게 화를 낸다. 그러므로 상담사를 위해서도 SV의 skill-up은 필수적이다.」라고 말한다.
상담사가 곤란한 상황에 처했을 때 기댈 수 있는 곳이 바로 SV다. 관리하고 있는 상담사의 수가 많을수록 그 책임과 부담은 커진다. 「직접 관리하고 있는 상담사의 수」를 물었더니 10명 이상이라는 응답이 많았다(그림 3). 교대제라면 동시에 감독하는 인원은 다소 줄어들겠지만, 10명 이상의 성과 상황과 육성 과제를 염두에 두고 지도, 교육해야 하는 일은 결코 쉽지 않다. 이러한 중책에 대한 평가는 결코 높지 않다. 뒤에 언급하겠지만, 업무의 범위가 넓고 요구되는 스킬이 높은 것에 비해 급여나 평가는 충분하지 않은 것 같다.
「회사로부터 인정받고 있다고 생각하는 역량」에 대해 물어본 결과, 「상담사에 대한 배려」가 59%, 「풍부한 업무 지식(42%)」이 그 뒤를 이었다(그림 4). 상담사 교육이 주 업무인 점을 감안하면 이 2가지가 SV/리더의 필수 스킬이라고 할 수 있다. 반면, 「IT스킬」과 「기획력」에 대해 「자신 있다」는 응답은 약 10%에 불과했다. 현장의 문제를 잘 알고 있는 SV/리더는 운영 개선이나 새로운 시책 제안에 가장 큰 힘을 발휘 할 수 있는 위치에 있다. 하지만 이를 위해 필요한 스킬을 충분히 갖추지 못하고 있다.
이러한 역량을 키우는 것이 콜센터의 가치를 높이고, 나아가 SV/리더의 처우 개선으로 이어질 수 있는 길일 것이다.
■ “칭찬받을 기회”는 적다, 보람은 팀의 목표 달성
일의 보람에 대해 물어본 결과는 그림 5와 같다. 「담당 상담사의 성장을 느낄 때」라는 답변이 가장 많아 약 3분의 2를 차지했다. 반면, 「급여가 올랐다」 「상사에게 인정받았다」라는 자신의 업무에 대한 평가를 실감하며 보람을 느낀다는 응답자는 절반 이하에 불과했다. 결과적으로 「자신의 성과」보다 「팀의 성과」를 더 중요하게 여긴다는 것을 알 수 있다.
영업에서 콜센터 관리자로 변신한 AU스마트뱅크 고객센터 쿠리바야시 미즈키 씨는 「영업 시절에는 항상 자신의 실적을 올리는 것을 생각했지만, 지금은 팀이 목표를 달성하는 것이 가장 큰 기쁨」이라고 말한다. 설문조사 결과에서도 이런 목소리가 많다. 성과를 수치화해 가시화하기 쉬운 상담사와 달리 SV/리더의 업무는 아무래도 정성적인 평가가 되기 쉬워 ‘칭찬받을 기회’가 적다는 것도 특징이다.
하지만 상담사나 고객으로부터 감사의 말을 들을 수 있는 기회가 많다. 「이 일을 하면서 좋았다고 느낀 점」에 대해 자유응답으로 응답을 받은 결과, 「상담사에게 감사인사를 받았다」 「고객으로부터 칭찬을 들었다」는 의견이 특히 눈에 띄었다. 동기부여의 원천은 상담사나 고객으로부터의 평가인 경향이 높다.
그러나 상담사의 피드백이 항상 긍정적인 것만은 아니다. 메이지 야스다 생명보험의 오쿠야마 씨는 「중간관리자는 직원으로부터 혹독한 지적을 받는 경우가 많다」고 말한다. 상담사의 발언권이 강해져 관리자에게 과도한 스트레스가 쌓이면 SV/리더에 대한 정신건강 관리도 필요하다.
■ 분업화/전임화/IT활용, 생산성을 높이는 구조의 재검토
월급과 연봉을 물어본 결과, 월급은 25만 엔 미만이 절반 이상. 연봉도 350만 엔 미만이 과반수를 차지한다. 평균 연령이 30대 후반인 것을 감안하면 결코 높지 않다.
자신에 대한 평가에 대한 의견을 물었더니 절반 이상이 「적정하게 평가받고 있다.」고 느끼는 반면, 급여나 평가결과에 대한 불만이 눈에 띈다(그림 6). 급격한 물가상승도 한몫을 하고 있어 절실한 목소리라고 할 수 있다.
많은 고객서비스 부서는 직접적으로 매출을 올리는 부서가 아니다. 수입으로 연결되는 평가를 받으려면 센터 전체의 생산성 향상과 기여도를 높이는 것이 지름길이다.
자신의 업무에 대해 「더 생산성을 높일 수 있는 지」를 물었더니 58%가 「할 수 있다」고 답했다. 「SV/리더의 업무 효율화로 이어진 시책」에 대해 서는 「인재육성 강화」가 가장 많았다(그림 7).
물론 SV/리더의 스킬 레벨에 편차가 있다면, 이를 상향 평준화하면 생산성이 어느 정도 높아질 수 있음은 분명하다. 하지만 개별적인 스킬 향상으로 개선하는 데는 한계가 있다. 또한 SV 업무의 분업화나 전임화, IT활용과 같은 구조에 의한 업무 효율화는 그다지 진전되지 않았다는 인상을 강하게 받는다.
생산성을 높이기 위해 회사에 바라는 시책에 대한 자유 의견을 묻자 「지식 공유 작업의 간소화」 「루틴 업무 자동화」 등의 의견이 많았다. 이는 IT 활용을 통해서만 실현할 수 있다. SV/리더의 업무 부하 경감을 위한 IT 지원을 적극적으로 추진해야 할 것으로 보인다.
또한 「정보와 권한이 적다」 「생산성을 평가할 수 있는 구조가 필요하다」는 의견도 있었다. SV/리더의 대부분이 정규직이라는 점을 감안하면 판단, 실행할 수 있는 환경을 마련함으로써 효율화할 수 있는 영역이 있을 것으로 보인다. 또한, 애초에 평가 포인트에 생산성 향상이 포함되지 않으면 효율화에 대한 의식은 희미해진다.
「고객 괴롭힘 대책이 필요하다」는 목소리도 있었다. 2차 응대에 엄청난 노력을 기울이는 SV/리더들이 적지 않다. 2차 응대 중에는 무리한 클레임 등 업무방해에 해당하는 것도 있을 것이다. SV는 고객 괴롭힘으로부터 상담사를 보호하는 입장이지만, 그 SV를 보호하는 시책도 검토해야 할 과제 중 하나다.
■ 상담사 지도가 가장 큰 어려움, 코칭 스킬을 배우고 싶다
「앞으로 키우고 싶은 스킬」에 대해 물어본 결과가 그림 8이다. 「실무를 통해 키울 수 있는 스킬」과 「실무를 통해 키우기 어렵기 때문에 교육이나 특별지도를 통해 습득하고 싶은 스킬」에 대해 물었다. 「실무를 통해 키울 수 있는 스킬」은 ①업무지식, ②판단력, ③팀 매니지먼트가 많았고, 「연수나 특별지도를 통해 배우고 싶은 스킬」은 ①IT스킬, ②팀 매니지먼트, ③기획력, ④경영진과 소통하는 능력 순으로 많았다.
메이지 야스다 생명보험의 오쿠야마 씨는 「코칭 스킬을 배우고 싶다.」고 말한다. 「인재 육성은 성장을 촉진하는 기쁨도 있지만, 인내심도 필요하다. 같은 지도를 해도 개개인의 이해도에 차이가 있어 전달하는 방법에 어려움을 겪고 있다. 특히 커뮤니케이션 능력을 키우는 것은 특히 어렵다. 코칭 교육을 받은 적이 있지만, 한 번의 교육으로 배울 수 있는 것에는 한계가 있다. 시간을 들여 깊이 있게 배울 수 있는 기회가 있었으면 좋겠다」(오쿠야마 씨).
AU지방은행의 쿠리바야시 씨는 관리직 연수를 동영상으로 수강하고 있다. 작년에 도쿄상공회의소 비즈니스 매니저 자격증을 취득했다. 배운 지식은 상담사 면담 등에 실제로 활용하고 있다고 한다. 쿠리바야시 씨는 「앞으로는 회의에서 보고하는 기술을 연마하고 싶다.」며 프레젠테이션 능력 향상에 대한 의욕을 보였다. 회의가 끝나면 회고록을 작성하는 등 스킬 향상에 여념이 없다. 「자신의 성장을 위해 작성하는 회고록은 언젠가 후배들이 같은 고민을 할 때 적절한 조언을 할 수 있는 자료가 될 것 같다」(쿠리바야시 씨) 라며 미래를 내다보는 노력을 계속하고 있다.
화장품 쇼핑몰 업체인 nijito의 마케팅 총괄본부 SV를 맡고 있는 나카노 마유코 씨는 올해 일본 화장품 자격증을 취득했다. 실무에 필요한 지식뿐만 아니라 업계 동향, 고객서비스, IT 등 폭넓은 정보 수집에도 힘쓰고 있다. 나카노 씨는 「상담사를 포함해 폭넓게 안테나를 세우고 입력하는 것이 습관이 되어 있는 동료가 많다. 사내 채팅 등을 통해 정보를 교환하는 것이 자극이 되고 있다」라며 '배우는 문화 조성'의 필요성에 대해 이야기한다.
■ 퇴사하고 싶은 이유는 급여와 소통, 개선 제안의 기회를 마련하자
일의 지속 의향을 물어본 결과, 「계속하고 싶다」는 응답이 63%, 「계속하고 싶지 않다」는 응답이 23%로 나타났다. 계속하고 싶지 않은 이유를 자유의견으로 물어보니 「급여가 낮아서」, 「제안이 통하지 않고 업무가 재미없어서」, 「다음 단계로 나아가고 싶어서」 등의 의견이 많았다. 당사자에게만 맡길 것이 아니라 그들의 상급자는 동기부여를 위한 장치를 마련해야 한다. 「자신의 동기부여를 위해 회사에 요구하는 것」에 대한 응답은 「급여인상(86%, 복수응답)」이 압도적으로 많았다(그림 9). 다음으로 「새로운 것에 도전할 수 있는 환경」이라는 답변이 많았다.
nijito의 나카노 씨는 「전 직장의 콜센터는 권한이 적고 제약이 많았지만, 지금은 손을 들면 하고 싶은 일에 도전할 수 있는 문화가 있다. 도전에 긍정적인 기업 이념에 공감하는 부분이 크다」고 말했다. 현장을 잘 알고 과제를 잘 아는 SV/리더는 개선을 위한 아이디어를 가지고 있다. 이를 이끌어내고 실현을 위해 도전할 수 있는 기회를 마련하는 것이 SV/리더의 성장과 콜센터 발전에도 도움이 된다. 아이디어를 구체화하기 위해서는 그에 상응하는 경험과 스킬이 필요하다. 그 스킬을 연마할 수 있는 기회도 함께 제공해야 한다.
■ 4분의 1이 이동/이직 희망, 보상 부족과 미래에 대한 불안감이 문제
향후 커리어에 대한 질문에는 「센터장, 매니저 등 관리직으로 승진하고 싶다.」가 23%, 「콜센터 이외의 업무로 이동 또는 이직하고 싶다.」가 24%로 거의 비슷하게 나타났다(그림 10).
애초에 SV/리더의 대부분이 콜센터 근무에 대한 애착이 있는 것은 아니다. 전 직장에 대해 물어본 결과, 「매장이나 창구 등 대면 접객」이 21%, 「사무직」이 19%, 「영업직」이 14%였다. 또한, 현재 근무하고 있는 회사에 취업한 이유를 물은 결과, 「근무지가 가까워서 45%)」가 가장 많았고, 다음으로 「유연하게 일할 수 있을 것 같아서(29%)」가 뒤를 이었다. 이사 등 생활환경의 변화를 계기로 쉽게 이직할 수 있는 계층이다.
상담사로서의 우수성을 인정받아 SV/리더로 발탁됐지만, 그 이후의 Career Path와 보람을 찾지 못하는 인재들이 많다. 의식조사 에서 「더 인정해 달라」, 「미래에 도움이 되는 skill-up 기회를 달라」는 SV/리더들의 외침이 들려온다. 칭찬/평가할 수 있는 구조와 학습할 수 있는 환경을 마련한다면, 그들은 더 큰 힘을 발휘할 수 있을 것이다.
<출처> Call Center Japan 2023년 9월호
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2023-12-01
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‘Chat GPT 바람’ 새로운 국면, Cloud기반 SaaS 각광
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[컨택저널 2023. 12월호]
‘Chat GPT 바람’ 새로운 국면, Cloud기반 SaaS 각광
더 심플하고 정확한 정보, 빠르게 받아볼 수 있느냐가 관건
컨택센터 구축시장에서 AI와 Cloud기반 SaaS형태의 시스템이 각광을 받으면서 AICC가 대세로 자리 잡았다. 기존 PBX방식에서 IPCC를 거쳐 AICC로 진화를 거듭하고 있다. AICC는 △전화 △이메일 △웹 채팅 △소셜 미디어 △SMS 등 다양한 채널을 통해 고객과 상담사들과의 원활한 커뮤니케이션이 가능해졌다. 여기에 더해 AI기반의 자동응답시스템, 챗봇, 고객 데이터 분석 등의 기술을 활용, 자동화된 작업을 처리하고, 고객 데이터를 분석, 개인화된 서비스를 제공하고 있다.
지난해 12월부터 AICC에 Chat GPT 바람이 불면서 AICC도 새로운 국면을 맞았다. 기존 컨택센터 구축 기업을 리드해온 기업들도 구축형에서 Cloud형으로 변화를 모색하고 있다. 기존 업체들도 AICC로의 전환을 모색하고 있는가 하면 새롭게 AI회사로 설립된 start-up 기업들도 대부분 컨택센터를 영업 대상으로 삼는 곳이 많아지고 있다. AI와 가장 밀접한 산업이 컨택센터 산업이기 때문이다. 컨택센터와 관련된 AI상담에 필요한 시스템을 가진 기업만 해도 150여개사를 넘어섰다. 하지만 대부분이 막대한 투자를 받고 개발비나 장비구입비로 투자금을 모두 소진한 기업들도 어렵지 않게 찾아볼 수 있다.
진입은 쉽지만 업계에서 인정을 받고 자리 잡기란 그리 녹록치 않다. 엔진을 개발했지만 상용화 하지 못하고 레퍼런스를 찾지 못해 매출이 거의 없어 다음 투자를 기대하기는 힘들어진 것이다. 이러한 기업들을 중심으로 컨택센터 운영기업들과의 협력을 강화하려는 움직임이 불고 있다. 하지만 시스템 도입에 대한 결정권이 고객사에 있고 고객사 동의 없이 DB를 활용한다는 것은 불가능하기 때문에 BPO기업들 입장에서도 망설이고 있는 부분이다.
고객센터 운영업체와 시스템업체 특히 AICC업체가 공존하기 위해서는 운영과 시스템을 통합 발주해야 한다는 목소리가 높다. 현재의 컨택센터 입찰은 운영과 시스템이 따로 발주되는 경우가 대부분이다. 통합 발주되는 경우도 있지만 이럴 경우 시스템은 무상으로 제공하는 하나의 옵션에 불과하다. 최근 금융권을 중심으로 시스템 고도화를 통한 통합센터 구축을 서두르고 있지만 인력감축이나 재배치 문제, 서로 다른 업무에 대한 통합운영 가이드라인 설정을 두고 힘겨루기로 2단계 사업이 불투명해진 곳도 생겨나고 있다.
무엇보다 중요한 것은 컨택센터의 본질과 이를 뒷받침하는 기술을 분리해서 생각해야 한다. AICC에서 고객에게 Chat GPT와 같은 새로운 서비스를 통해 기존 기술과 달리 얼마만큼 나은 서비스를 줄 것이냐를 생각해야 한다. 상담사와 고객 사이에서 고객은 더 심플하게 정확한 정보를 빠르게 받아볼 수 있게 하는 것이 중요하다. 상담사의 입장에서는 상담사의 지식수준에 따라 상담의 질이 달라진다. 고객은 상담사의 친절도도 원하지만 정확한 상담을 받길 원한다. 이때 AICC가 얼마만큼 각 단의 요소에서 지원될 수 있느냐가 핵심이다. AICC의 발전과 AI, Chat GPT, IT 솔루션 등 다양한 기술들은 1인 생산성을 높이고 비용을 줄이는 데 큰 도움을 준다. 하지만 기술이 상담사를 완전히 대체할 수 있는 것은 아니다. 여전히 상담사의 역할과 가치는 중요하다.
기술은 자동화된 작업, 자동응답시스템, 챗봇 등을 통해 단순하고 반복적인 작업을 처리하고, 효율적으로 대량의 문의에 응답할 수 있다. 또한 AI 기술은 고객 데이터를 분석해 개인화된 서비스를 제공하고, 문제를 예측하고 해결하는 데 도움을 줄 수 있다.
2011년부터 해마다 발행 중인 ‘컨택센터 산업 총람’을 분석한 결과, 2022년 컨택센터 구축기업 예상 매출은 3조2121억원, 종사자 수는 1만2716명으로 파악됐다. 각각 2021년 대비 2022년 예상 매출액이 8.94% 증가, 종사자 수가 10.73% 늘었다. 올해에는 AICC가 본격적으로 도입되면서 흐름은 이어질 것으로 전망된다. GPT와 같은 강력한 자연어 처리 모델은 잠재적인 윤리적 및 안전 문제를 동반할 수 있다. AI 업계는 이러한 문제에 대한 인식을 높이고, 적절한 규제와 윤리적 가이드라인을 개발하는 데에 관심을 가져야 할 것으로 보인다.
다음은 AICC 리딩기업들을 알아본다.
AICC 리딩 기업 ① 한국Cloud, 팔레트3.0 고객접점 채널 하나의 화면 통합 관리
기간계 · 온라인 플랫폼 손쉽게 연동, 신규센터 2주내 오픈 가능능
한국클라우드(대표 김재욱)는 ‘한국형 CCaaS’서비스를 통해 AICC시장에서 두각을 나타내고 있다. 업종에 관계없이 손쉽게 도입이 가능한 가성비 높은 구독형 다채널 통합관리 솔루션이다. 지난해 팔레트2.0을 출시해 컨택센터 운영관리시스템의 디지털 전환을 가속화한데 이어 올 8월에는 팔레트3.0을 출시했다. 팔레트3.0은 지난 30년간의 고객응대 솔루션 구축 노하우를 토대로 생성형 AI기술과 Chat GPT를 탑제한 Omni채널 통합 솔루션이다.
팔레트2.0은 소비자가 팔레트 도입으로 다양한 채널인 △전화 △문자 △SNS △화상 △이메일 등을 이용해 손쉽게 컨택센터와 접속이 가능해졌다. 기업의 관점에서도 새로운 메타버스 기반 컨택센터인 MICC(Metaverse AI Contact Center)를 활용해 미래 소비주체가 될 MZ세대와 친밀하게 교감을 넓히는 계기가 됐다. 실제로 기업 구축형 팔레트 그린(Palette Green)은 지난 2021년 출시돼 △한국투자저축은행 △NH투자증권 △롯데칠성 △세라젬 등에 적용해 성공적으로 오픈했다. 2022년에는 △대신증권 △이베스트증권 △SK투자증권 △롯데렌탈 등에 사용자 편의성과 기능 업그레이드 버전을 적용해 전 산업군에 걸쳐 프로젝트를 수행 중이다. 또한, 상담사 업무를 경감하는 AI챗봇 · 음성봇이 탑제된 팔레트 레드(Palette Red)와 팔레트 블랙(Palette Black) AI도 2021년 출시해 △한국교육과정평가원 △메타케어 △프록시헬스케어 △만트럭버스코리아 △휴맥스모빌리티(피플카) 등 전 산업분야에 차세대 구독형 범용화 솔루션 등에 꼭 필요한 특화 솔루션이라는 특징을 가졌다.
한국클라우드는 2022년 팔레트 솔루션을 기반으로 하는 디지털 오퍼레이션 서비스 센터를 영등포 1곳, 가산동 3곳 등 총 300석 규모의 센터를 구축해 본격적으로 차별화된 디지털 오퍼레이션 BPO 사업도 추진하고 있다.
팔레트3.0은 지금까지 구축한 노하우를 바탕으로 검증된 솔루션에 생성형 AI 기술과 Chat GPT를 탑제해 완벽한 디지털 오퍼레이션이 가능하도록 개발됐다는 게 특징이다. △은행 △증권 △손해보험 △생명보험 △카드사 등 국내 금융권 70% 이상이 고객 접점 채널에서 사용하고 있다. 특히, 범정부 17개 부처 통합 AI 콜센터 표준 통합상담 Omni채널 표준으로 선정되어 올 초부터 착수에 들어갔다. 국내 최초 복지사각지대 대상 발굴을 위해 AI가 초기 상담하는 초기 AI 상담시스템을 구축 중에 있으며 내년 시범운영을 앞두고 있다.
팔레트3.0은 다양한 고객접점 채널을 하나의 화면에서 통합 관리하는 시스템이다. IT 개발자의 개입 없이 사용자가 화면과 기능을 자유롭게 설정할 수 있다. 또한 STT와 TA를 활용한 실시간 통화 녹취 분석을 통해 고객의 적합한 상담내용을 제안한다. 이를 버튼 하나로 음성 또는 문자로 실시간 안내할 수 있어 오늘 입사한 신입 상담사라 할지라도 신속 정확한 안내가 가능하다. 이러한 처리 결과가 학습되어 상담 정확도를 높이며 궁극적으로는 사람의 개입없이 상담이 이루어지고 관리자의 모니터링만으로 운영되는 진정한 디지털 오퍼레이션을 추구한다. 또한 기업의 IT인프라 환경에 쉽게 적용되도록 설계되어 금융, 제조, 유통 및 서비스 등 산업별 기간계 시스템 및 온라인 플랫폼에도 손쉽게 연동되며 신규센터라 할지라도 2주 이내에 오픈이 가능하다.
김재욱 한국클라우드 대표는 “AICC를 통한 디지털 전환이 확대되면서 고객센터 시장에 패러다임이 바뀌고 있고 이는 점점 더 가속화 될 것”이라 전망했다.
AICC 리딩 기업 ② 브리지텍, 컨택센터 운영 전 과정 지원 '아이프론 솔루션'
IPCC · AICC 솔루션, Cloud 서비스 보안 인증 획득
컨택센터 솔루션 전문기업인 브리지텍(대표 신경식)은 1995년에 설립해 자체 기술을 통해 IP-PBX, CTI, IP-IVR, IP-Recording 등 IPCC All-in-One 솔루션인 아이프론(IPRON) 국산화에 성공했다. All IP기반의 대용량 IPCC 솔루션인 ‘아이프론’은 금융권, 공공기관, 통신사, 엔터프라이즈 등 각 분야 우수 고객사를 확보하고 국내 ASP, Cloud 서비스 최대 고객을 운영하고 있다. 최근 2000석 규모의 K공단 IPCC를 비롯해 3000석 규모의 A카드사, 2000석 규모의 S은행, 1500석 규모의 W은행 등 사업을 수행해 자타공인 기술력을 인정받았고 Omni채널 플랫폼인 ‘IPRON-Omni’를 적용해 음성, 화상, 채팅, Talk, 보이는 ARS 서비스 등 다양한 고객 채널을 수용할 수 있는 컨택센터를 성공적으로 구축했다.
아이프론 솔루션은 원천기술과 응용 솔루션 모두 브리지텍 자체 기술로 구현한 만큼 고객의 요구사항에 신속하게 대응 가능한 것이 특징이다. 또 디지털 ARS, 거래 분석 시스템, 상담사 관리시스템 같은 Back-end 솔루션, IVR Scanner, 통합관제 같은 부가 솔루션까지 갖추고 컨택센터 운영의 전 과정을 지원할 수 있는 솔루션 제품군을 보유하고 있다는 점이 큰 장점으로 꼽힌다.
또한 Cloud 기반 SaaS(Software as a Service) 형태의 ‘IPRON-Cloud’ 서비스를 launching하고 Cloud 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득함으로써 Cloud 컨택센터 솔루션 1호 인증기업으로 자리매김했다는 평가를 받고 있다.
이와 함께 브리지텍은 대고객 비대면 채널 중 핵심 솔루션인 콜봇, 챗봇 등의 서비스를 보유해 ‘미래형 컨택센터’에 집중하고 있다. 인공지능 분야에 과감한 투자와 지속적인 연구개발을 통해 2015년 자체 인공지능 컨택센터(AICC) 솔루션인 ‘아테나’를 선보였다. 아테나는 대화형 무인 상담 플랫폼으로 브리지텍의 오랜 IPCC(인터넷 콜센터) 사업 경험과 음성 AI를 비롯한 원천기술 20종이 집약돼 있다. 대표적으로 △AI 음성봇 ‘캐치봇’ △음성인식 AI ‘캐치올’ △음성합성 AI ‘캐치유’ 등이 있다.
AI컨텍센터의 제품은 상담사 연결 없이 AI가 고객에게 즉각적인 상담 서비스를 제공하기 위해 고객의 발성에 대해 AI 의도 분류와 AI 음성인식, AI 음성합성을 담당한다. 여기에 브리지텍이 자체 개발한 AI 제품으로 AICC 완성도를 높였다. 평창동계올림픽 ‘인공지능 AI콜센터’를 시작으로 국내 최대규모 K공단 제증명 발급 AI 서비스, 공공 B금융 ‘AI로보텔러’로 기술력을 검증했다. 이어 2019년 본격적으로 금융권의 AICC 도입의 확산에 힘입어 네이버와 컨소시엄을 통해 S은행 ‘AI 기반 지능형 컨택서비스’를 성공적으로 오픈, 2023년 현재까지도 서비스 영역을 확대하고 있다. 이후 N은행, S카드, W카드, H카드 등 금융권을 중심으로 안정적인 사업을 확대하고 있다.
브리지텍 관계자는 “컨택센터는 trend와 솔루션을 외산 제품이 주도하는 시장으로 브리지텍은 fast follower로서 지속적인 연구개발을 통해 기술력을 축적해 왔다”고 전했다. 이어 “고객을 지향하는 Intelligence Contact Center를 주도해 시장과 제품을 leading하는 원대한 목표를 선언하고, IPCC와 AICC에 Intelligence를 부여하는 혁신적인 연구개발을 진행하겠다”고 덧붙였다.
AICC 리딩 기업 ③ 포지큐브, 생성형 AI 활용 ‘미래형 컨택센터’ 제시 ‘robi G’ 출시
AI 기술로 상담사 부담 해소, 고객 만족도 상승
2017년 설립된 포지큐브(대표 오성조)는 AI 컨택센터 서비스인 ‘robi T’에 이어 올해 초 새로 출시한 생성형 AI 기반 기업용 검색 및 챗봇 서비스 ‘robi G’로 컨택센터 업계에 새로운 바람을 일으키고 있다.
robi G는 상담 업무 효율화뿐만 아니라 각 기업의 상황과 목적에 맞춰 매우 다양한 비즈니스 활용 영역에 맞춤형으로 널리 적용 가능하다. 이 서비스는 △HTML △PDF △Word △Excel 등 다양한 내부 문서를 기반으로 Self 고객 서비스 창구로 활용할 수 있다. 또 실시간 상담 내용을 기반으로 관련 정보를 제시하거나 추천 답변을 생성하는 등 사람인 상담사의 업무를 보조하는 가이드봇으로 사용할 수 있다.
robi G는 상담사 뿐만 아니라 관리자에게도 컨택센터 운영과 상담 서비스 품질을 통한 경쟁력 강화에 효과적이다. 생성형 AI 기술을 활용하면 △상담 이력 관리 △상담 내용 요약 △주요 상담 키워드 추출 △고객 만족도 분석 등 개별 상담 인력의 업무 퍼포먼스를 실시간으로 계량화할 수 있어 컨택센터 운영 및 관리 업무에 소요되는 시간을 대폭 줄여주기 때문이다.
마이크로소프트 Azure Open AI 기반의 생성형 AI 서비스인 robi G는 우수한 보안 정책 및 노하우를 담은 Azure상에서 개별 기업만의 전용 공간인 테넌트 내에서만 구동된다. 즉 robi G는 기업 기밀이나 고객 정보 등의 외부 유출을 원천적으로 차단해 사용자가 생성형 AI 검색 및 챗봇 서비스 등을 안전한 환경에서 사용이 가능하다. 특히 robi G는 근거자료가 부재한 상황에서는 답변을 생성하지 않도록 제어하는 기능, 즉 사실이 아닌 내용을 사실처럼 답변하는 AI의 환각 현상을 해소해 믿을 수 있는 답변만 제공하는 것이 특징이다. 추가적으로 AI가 생성한 답변의 근거가 되는 문서의 위치나 요약 본을 함께 제공하도록 설정할 수도 있어 우수한 사용성을 자랑한다.
이처럼 robi G는 고객을 위한 Self 고객 서비스 창구나 상품 추천 챗봇 등 상담 업무 외에도 △개발 △마케팅 △영업 △인사 등 기업 업무 전반에 걸쳐 그 활용도가 높다. 임직원을 위한 업무 관련 정보 검색이나 신사업 프로젝트 기획 아이디어 발굴 및 보고서 초안 작성 등 기업 내부 생산성 툴로 사용할 수도 있다.
포지큐브 관계자는 “지난달 마이크로소프트와 함께 개최한 생성형 AI 활용법과 성공사례 워크숍에 참관한 기업 실무 담당자들의 도입 문의도 쇄도하고 있다.”면서 “robi G 출시 반 년 만에 △건설 △금융 △제조 △에너지 △헬스케어 등 50여 개 글로벌 기업들과 서비스 도입을 논의 중”이라고 설명했다.
한편, 포지큐브는 자체적으로 LLM을 개발하고 있으며 허깅페이스가 운영하는 오픈 LLM 리더보드에서 최근 1위를 달성했다. 지속적으로 개선 중인 자체 LLM은 도메인 특화 혹은 온프레미스 구축이 필요한 기업에게 적용돼 서비스의 사용성 향상에 주력할 계획이다.
<출처> 프라임경제 (김상준, 김이래 기자)
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2023-12-01
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어디에 사용하나요? 어떻게 사용하나요? 생성 AI의 현주소_Part 2
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[컨택저널 2023. 12월호]
어디에 사용하나요? 어떻게 사용하나요? 생성 AI의 현주소
Part 2. CASE STUDY
봇, 자동 요약, 템플릿 생성, 인재 교육
시행착오를 거듭하는 6개사의 도전
생성형 AI의 용도는 챗봇(커뮤니케이션 자동화), FAQ 및 템플릿 자동 생성, VOC 데이터 요약, 역할 연기 교육 상대 등 다양하다. 그러나 2023년 8월 현재 본격 가동된 사례는 극히 드물다. 사내 시범 및 PoC(Proof of Concept) 단계의 것을 포함하여 자체 개발, 벤더 제공 솔루션 이용, SI와의 협업 등 다양한 도입 프로세스를 채택한 6개 기업의 사례를 살펴본다.
CASE STUEY 1 변호사닷컴
[챗봇]사회적 과제 「20% 사법」 해소를 위해 AI 챗봇이 담당하는 상담의 ‘사전 처리’
이혼, 상속, 부채, 사고 등 우리 주변에서 일어나는 다양한 사건과 문제로부터 자신을 보호하는 가장 큰 방패는 「법률」이다. 하지만 변호사닷컴의 기술전략실장 이치바시 씨는 「법률적 문제에 부딪힌 후 실제로 변호사까지 가는 경우는 약 20% 정도에 불과하다.」며 이른바 ‘20% 사법’의 문제점을 지적한다.
이 회사가 2007년부터 운영하고 있는 「모두의 법률 상담」은, 「법률 상담의 문턱을 낮추는 것이 목적」으로 변호사와 상담자를 연결해 주는 매칭 서비스다. 이 회사는 올해 5월 그 동안 축적된 127만 건 이상의 상담에서 추출한 데이터를 활용한 AI 채팅 법률 상담 서비스를 시작했다.
▶머신러닝으로 할 수 없었던 「추가 질문」, 단기간에 실용화에 성공한 기술력
이치바시 씨는 「기존에는 변호사가 법률 상담을 진행했지만, 상담자와 지식의 비 대칭성이 너무 커서 고객 만족도 및 생산성 측면에서 문제가 있었다」고 회고한다. 그래서 2015년 무렵에 일어난 제3차 AI 붐에 따라 기계학습형 AI 도입을 검토했지만, 기술적 부족이 너무 커 포기했다. 구체적으로는 「이른바 “추가 질문”이 거의 불가능한 일문일답형이어서 법률 상담 대응에는 적합하지 않았다」고 한다. 그러나 작년에 등장한 Chat GPT를 사용해 본 결과, 매우 유창한 일본어로 질문이나 문의에 대한 심도 있는 답변이 가능하다는 것을 알게 되었다. 마이크로소프트가 제공하는 플랫폼 「Microsoft Azure」와 「Azure Open AI Service」를 도입하여, 자체 개발로 채팅형 법률 상담 구축에 착수해 불과 몇 개월 만에 가동에 들어갔다(그림 1).
구체적으로, 앞서 언급한 127만 건 이상의 상담 데이터를 활용해 문맥 내 학습을 시켜서 Hallucination(환각)을 방지한다. 또한, Hallucination의 원인으로 꼽히는 「모르는 질문에도 억지로 대답하는」 Chat GPT의 특성을 피하기 위해, 일치하는 내용의 답변이 없는 질문에는 「모르겠습니다.」라고 명시하도록 설계를 하고 있다. 물론 추가 학습도 날마다 반복하며 그 정확도를 높여가고 있다.
개발 및 운용을 주로 담당하고 있는 곳은 Professional Tech Lab으로, 올해 2월에 설립했다. 생성형 AI 등 신기술을 활용한 서비스 개발 연구를 진행하고 있다. 또한 이 회사에는 133명의 엔지니어가 재직(8월 현재)하고 있으며, 높은 기술력이 빠른 도입과 가동 시작을 가능케 한 배경이 된 것으로 보인다.
▶적절한 창구로 안내하기, 고통 받는 시민의 「입구」 역할을 하다
이치바시 씨는 채팅 법률 상담의 구체적인 역할에 대해 「상담하는 분들에게 신속하고 정확한 ‘선택지’를 제시하는 것」이라고 강조한다. 상담을 원하는 사람들은 법률 전문가도 아니고 상당히 절박한 상황에 처해 있는 경우가 많다. 그래서 상담을 하려고 해도 「무엇을, 누구에게, 어떻게 물어봐야 할지 몰라」 고민하다가 이 회사 사이트에 접속하는 경우가 많을 것이다.
「이혼하고 싶다, 상속 문제로 고민하고 있다 등의 질문은 그렇다 치더라도, ‘힘들다’, ‘괴롭다’ 등 원인을 알 수 없는 문의도 있다. 이런 분들에게 정확한 정보를 제공하고, 사법기관에 연결해 주는 것이 가장 큰 목적」이라고 한다. 다시 말해, 「변호사 상담에 이르기까지의 ‘사전 판단’을 AI가 담당한다는 것이다. 현재 가장 많은 상담은 이혼 관련으로, 타인에게 상담하기 어려운 주제이기도 하다. 우선 부담 없이 상담할 수 있는 채팅 법률상담을 시작으로 해서 적절한 창구로 네비게이션 한다――사회적 과제이기도 한 20% 사법을 해소하는 수단으로도 채팅 법률상담에 거는 기대가 크다.
CASE STUEY 2 무사시노 대학
[챗봇] 야간 응대는 봇이 담당, 모호한 질문에도 응대해 해결률 80% 이상
창립 100주년을 맞이하는 무사시노 대학. 메타버스 캠퍼스 개설을 비롯해 IT 활용에 힘을 쏟고 있다. 그 일환으로 「Microsoft Azure Open AI」를 활용한 챗봇을 구축했다. 기존에는 학생용 웹사이트에 시나리오형 챗봇을 설치했다. 수업 등에 활용하는 태블릿 관련 기술 지원 등을 담당하며 연간 약 1만 건의 문의를 받고 있었다. 그 내용은 「와이파이가 연결되지 않는다」 「소프트웨어 사용법을 모르겠다」 등 다양하다.
DX시스템부 DX전략기획과 스가와라 다이사쿠 씨는 「학생들이 자습을 하는 야간에 문의가 많이 발생하기 때문에 챗봇에 대한 수요가 높고, 이용률도 높았다」라고 설명한다.
기존 챗봇은 용건에 따라 분기하여 답변을 유도하는 구조로, 대분류는 약 200개, 소분류는 약 800개의 지식이 준비되어 있다. 그 유지관리에 상당한 어려움을 겪었다. 「한 달에 한 번, 응대 이력을 바탕으로 Q&A를 면밀히 검토하여 개선하고 있었다」(DX시스템부 모리토모에씨). Microsoft Azure Open AI를 도입함으로써 Q&A 외에도 웹사이트의 정보, 인터넷에 공개되어 있는 정보까지 포괄할 수 있어 대응 가능한 범위가 크게 늘어났다. 또한, 모호한 질문에 대해서도 「궁금한 것은 이런 것이냐?」며 정보를 보완하는 대화가 가능하다.
「답변 완료율은 80%가 넘는다. 답변이 불가능한 경우는, 답변이 있지만 제공하지 못했거나 답변이 준비되지 않은 경우다. 전자는 프롬프트 수정, 후자는 Q&A 추가를 통해 개선하고 있다」(스가와라 씨). 구축 기간은 약 1개월. Microsoft의 Azure Open AI Service를 기반으로 안전한 이용 환경을 실현하고 있다. 또한 시스템 구축은 SI 업체인 UL Systems가 담당했다.
앞으로는 CRM 솔루션을 도입해 챗봇과 연계, 개인화된 정보 제공과 조언도 제공하는 「학생 컨시어지」의 구축을 목표로 하고 있다. 모리 씨는 「특히 통신교육부는 거주지, 생활환경, 학력까지 다양한 학생들이 많다. 개개인에 맞는 맞춤형 대응이 필요하다. 데이터를 활용한 세심한 지원 체제를 실현하고자 한다」고 전망을 밝혔다.
CASE STUEY 3 REZIL(구 중앙전력)
[챗봇] 응대 요약 및 감정 분류 자동화, ACW 단축과 표준화 실현
분산형 에너지 사업을 전개하는 REZIL(구 중앙전력)은 맨션(약 2200동, 약 17만 5000세대) 및 기업 공장(계약 수 약 8000개) 등 고객에게 재생가능 에너지를 효율적으로 활용하여 전력을 공급하고 있다. 또한, 고객 지원을 포함한 운영 업무와 유지보수 업무를, 다른 전력소매 및 일괄수전서비스 기업, 대형 LP가스 관련 기업 등 약 10곳으로부터 수탁 받아 운영하고 있다.
이 회사는 올해 4월 생성형 AI의 활용을 검토하기 시작했다. 같은 해 7월에 실증 실험을 시작했고, 구체적으로 (1) 응대이력 요약, (2) VOC분석, (3) FAQ작성의 3단계로 생성 AI 활용을 진행하고 있다. 기존 IT벤더 제품이 아닌 Open AI의 「API Platform」을 활용한 자체 개발이다.
녹음한 응대 로그는 Open AI가 제공하는 음성인식 모델 「Whisper」로 전 건을 텍스트화하여 요약한다. 저비용으로 활용 가능한Whisper에 대해, 이요다 리쿠 정보시스템본부장은 「예를 들어, 발음이 좋지 않은 분의 발화 등 인식 정확도가 다소 떨어지는 경우도 있지만, 원하는 수준에는 도달했다」고 평가한다.
요약 자동화를 통해 기존 평균 5분 정도 걸리던 ACW(후처리 시간)를 거의 제로에 가깝게 만들었고, 품질도 표준화할 수 있었다. 가독성 높은 요약이 완성되어 정확한 정보 파악을 목표로 한다. 요약은 용건과 답변을 구분해 기술하도록 튜닝했다. 문의 카테고리 분류와 고객의 감정 라벨링도 생성 AI로 진행한다. 축적된 데이터를 바탕으로 고객이 언어화 하지 않는 잠재적 needs까지 추출해 CS 향상을 꾀한다. 「감정은 기쁨, 기대, 신뢰, 감사, 분노 등 11가지로 분류하고 있다. 분노라는 라벨이 붙은 응대 이력은 SV에게 Alarm으로 알려주는 시스템을 개발 중이다」(이요다씨)
감정 카테고리 등 변경이나 개선은 현장 차원에서 가능하다. 이요다씨는 「운영 개선은 현장에 맡기고 싶다. Chat completions API는 일본어로 프롬프트를 입력할 수 있기 때문에 프로그래밍 지식이 없는 현장 인력도 자유롭게 조정할 수 있는 것이 매력」이라고 말했다.
정보 보안에 대해서는 「‘입력된 텍스트를 학습에 이용하지 않는다’라는 Open AI의 프라이버시 정책을 확인하고 이용을 결정했다. 현 단계에서는 사내 이용에 한정하고 있기 때문에 기본적으로 개인정보 문제는 없다고 보고 있지만, 개인정보는 생성 AI에 의해 자동으로 masking을 하고 있다.」라고 설명한다.
Hallucination(환각)에 대해서는 결과에 대해 사람이 직접 체크하여 오류를 지적하고 재 학습을 시켜 정확도 향상을 도모하고 있다.
앞으로는 FAQ 작성의 자동화에 도전한다. 현 단계에서는 챗봇 구축은 고려하지 않고 있다. 「우선은 FAQ의 충실 이야말로, 요구되는 CX(고객 경험)이다」(이요다씨)라고 단언한다. 이 회사의 특징은 국내(외국계 포함) IT 벤더에 의존하지 않고 자체 개발(내재화)로 솔루션화하고 있다는 점이다. 운영 개선도 「현장에 맡기고 있음에도 불구하고 예정보다 빠른 속도로 개발이 진행되고 있다」(이요다 씨)라는 말처럼, 생성 AI가 내재화에 적합하다는 것을 입증하고 있는 사례 중 하나라고 할 수 있을 것이다.
CASE STUEY 4 三井住友 Trust Holdings / 三井住友 신탁은행
[요약/지식 생성/챗봇] 콜센터는 DX혁명의 선구자! 요약/지식생성/자동응답까지의 시나리오
「DX」를 기치로 내걸고 다양한 개혁을 추진하는 기업이 늘고 있다. 三井住友 Trust Holdings는 그룹 각 사에 컨설팅 서비스 제공, 애플리케이션 개발을 수탁하는 디지털 전략 자회사 「Trust Base」를 설립했다.
이 회사를 중심으로 생성 AI 활용을 통한 업무 지원 대상으로 선정된 곳은 십여 개의 거점이 있는 컨택센터다. AI 솔루션 개발은 PKSHA Communication이 맡아 8월 현재 PoC 단계에 있다.
초기 단계에서 구상하고 있는 생성 AI의 주요 활용 용도는 ① 요약, ② 지식 자동생성, ③ 자동응답(대화형 AI: 전화/대면/사내업무)이다. 최종적으로 ③은 이메일과 채팅 업무까지 확대할 계획이다. 구체적으로는 컨택센터 관련 데이터 화가 미흡한 지식, 특히 「대화 데이터」, 「규약과 매뉴얼」 로부터 자동으로 「질문 및 답변」을 생성하고 이를 바탕으로 자동 답변하는 기능이 중심이 된다(그림 2).
① ‘요약’은 고객 응대에서 코멘트 추출, 응대 이력 등에 고객과의 대화 데이터를 활용한다. 상담사 및 관리자의 업무 시간 단축을 도모한다. 다수의 대규모 언어모델(LLM)을 통합적으로 Customizing할 수 있는 「PKSHA LLMS」를 채택했다.
② ‘지식생성’은 Open AI의 GPT를 활용하여 사내 규약, 매뉴얼, DM, 팜플렛 등에서 자동으로 FAQ를 생성한다. PDF 등을 불러와 생성하고자 하는 FAQ 개수 등을 지정하면 자동 생성할 수 있다. 육안으로 내용을 확인한 후 공개하고, 답변 내용을 업무와 관련된 콘텐츠로 제한함으로써 허위사실 유포를 방지한다. 三井住友 Trust Holdings 제너럴 매니저 오시오 신페이씨는 「제공하는 서비스가 다양해 기존의 FAQ만으로는 부족했다. 이번에 지식의 수를 늘림으로써 검색에 쉽게 노출되어 답변률이 높아졌다. 매뉴얼에서 적절한 일본어로 작성해주기 때문에 대량으로 Q&A를 만들어야 하는 경우에는 매우 유용하다」고 평가한다.
③ ‘자동응답 AI’는 현재 구상 검토 단계에 있다. GPT의 Embedding이라는 기능을 이용해 지정한 DB 범위 내에서 답변을 하도록 지정할 수 있다. 현단계에서는 80~90%의 정답률을 보이고 있어 우선은 사내 문의 대응에 대한 답변 용도로 사용하고, 향후 고객에 대한 대화형 챗봇으로 활용하는 것을 목표로 하고 있다. 「정확도를 좌우하는 것은 프롬프트 엔지니어링이다. PKSHA Communication과 함께 최적의 해답을 찾아가고 싶다」(오시오 씨)며 솔루션 벤더와의 공동창출 관계를 강조한다.
국내에서는 요약문, FAQ 자동생성, 커뮤니케이션 자동화까지 effortless 경험 제공을 전제로, 활용 솔루션까지 포함해 구체적인 roadmap을 그려놓은 컨택센터는 드문 존재라고 할 수 있다. 이 회사의 본격 가동까지의 행보에 귀추가 주목된다.
CASE STUEY 5 Teleperformance
[템플릿 작성] “템플릿이 필요 없는” 고객 응대, 상담사를 돕는 「실시간 응대 지원」 실현
프랑스에 본사를 둔 BPO, Teleperformance는 글로벌 91개국에서 42만 명의 직원이 운영을 담당하고 있다. 일본 진출은 2018년, 채용을 포함한 모든 업무를 원격(기본은 재택근무)으로 운영하고 있다. 센터에서 활용하는 IT솔루션은 글로벌 공통이며, AI는 GPT 3.5가 등장하기 이전인 2021년부터 Open AI를 도입해 실증실험을 거듭해왔다. 현재는 「Microsoft Azure Open AI Service」를 채택해 PoC를 마치고 가동하고 있다.
이 회사는 RPA, OCR을 시작으로 챗봇, 보이스봇, 메일봇 등 다양한 자동화 솔루션을 도입했다. 상담사 지원 기능도 구축해 왔다. 생성 AI는 이러한 구조에 add-on 형태로 활용하고 있다. 구체적으로 ①이메일, ②챗봇, ③전화, ④지식의 각 업무에 생성 AI를 접목했다. ①이메일에서는 고객으로부터 들어온 문의를 「loading」하면 「문의의 요점」이 글 머리 기호로 나열된다. 내용을 확인한 후 「검색」 버튼을 누르면 각 항목에 대한 답변이 되는 지식이 표시된다. 이후 「이메일 생성 버튼」을 누르면 고객에게 회신 메일이 작성되는 구조다. 실수 방지를 위해 곳곳에서 육안으로 확인하도록 설계되어 있다.
「답장 문장을 템플릿에서 찾고, customizing하고, 그 위에 상급자가 체크하던 기존의 일련의 과정을 모두 생략할 수 있게 됐다. 매번 검색해서 찾지 않아도 그때그때 개별적인 답장 문안을 자동 생성해준다.」(Business Development Support Team 기무라 미치요 매니저)이 자동화된 flow를 상담사가 고객 응대에 활용할 수 있도록 한 구조가 ②챗봇이다. 기존에는 질문자의 말과 준비된 FAQ의 문구를 맞추는 튜닝 작업이 필요했지만, 생성 AI 도입 후에는 다양한 표현에 대한 대응이 가능해졌다. literacy에 의존하지 않고 최적의 답변을 제공하는 ‘진짜 쓰임새 있는’ 챗봇이 되고 있다고 한다.
③전화 및 ④지식은 재택근무를 하는 개개의 상담사를 실시간으로 지원하는 「Digital Floor Walker」가 고객과의 대화 내용에 따라 수시로 조언을 하는 구조다. 구체적으로는 먼저 상담사와 고객의 대화 내용이 요약되어 상담사의 디스플레이에 표시된다. 감정분석 결과, 고객이 화가 났다고 인식하면 「X건에 대해 사과를 전하고 사죄하세요」와 같은 조언이 표시된다. 또한, 문의 내용 중 발생하는 수수료 등 ‘전달해야 할 중요한 항목’이 있는 경우에는 「수수료가 발생한다는 것을 알려주세요」와 같이 표시한다. 기존에는 생성 AI를 사용하지 않는 시나리오형 스크립트였지만, 이 경우 시나리오의 ‘답이 없는 부분’도 답변 생성할 수 있다.
또한 고객 정보(CRM, SFA)와 연계해 기업 고유의 정보를 표시하는 것도 가능하다. 연계할 수 있는 생성형 AI(LLM)는 현재 Open AI뿐이지만, 메타의 Llama, 구글의 PaLM2 등과도 연계할 수 있도록 검증 중이다. 기무라 씨는 「전화를 받는 신입 상담사에게 마치 선배가 옆에서 메모를 해주는 것처럼 생성 AI가 대화 내용이나 절차의 프로세스에 따라 조언을 하거나 고객에게 제시할 수 있는 플러스 알파 제안을 나열하는 등 고객 응대 품질을 향상시킬 뿐만 아니라, 대화 내용에 따라 상담사에게 밀착된 지원을 제공함으로써 고객 응대에 대한 상담사의 불안감을 해소할 수 있다. 상담사가 자신감 있게 고객 응대를 할 수 있는 환경을 조성함으로써 근무 의욕도 높일 수 있을 것으로 기대한다」고 설명했다.
CASE STUEY 6 Fujitsu Communication Service
[인재육성] 생성 AI가 Role-Playing 지도 및 평가, 학습 기회를 늘려 품질 향상 기대
BPO 업체인 후지쯔 커뮤니케이션 서비스는 Open AI가 제공하는 「Open AI API」를 활용한 GPT3.5와 4를 기반으로 한 AI 솔루션을 사내에 구축해 상담사 교육 지원용으로 활용하고 있다. 주요 용도는 Role-Playing과 평가, 모니터링 및 피드백이다. 현 단계에서는 사내용으로 한정하고 있지만, 향후에는 고객사의 고객 응대에도 활용할 수 있는 방안을 검토하고 있다.
Role-Playing 활용의 흐름은 ①FAQ나 매뉴얼 등 각종 자료를 학습용 데이터로 가져오고, ②질문 수를 지정하고, ③상담사에게 고객(AI)이 질문을 던지고 상담사가 답변하면, 추가 반응과 질문을 주고받고, ④모든 응대가 끝나면 평가를 제시하는 방식이다. 평가는 오프닝, closing, 말투, 안내의 정확성, 좋은 점, 나쁜 점, 총평의 7가지 항목에 대해 이유와 함께 별 5개를 최고점으로 점수화하여 표시한다. 또한 각 항목에 대해 구체적인 피드백이 제공된다.
현재 시험 단계이지만, 도입 성과에 대해 CX서비스사업부 선임연구원 미야자코 마사히로씨는 「공통의 평가가 가능하기 때문에 평가자인 SV의 미세조정이 필요 없어져 부하 경감을 기대할 수 있다. 기존에는 Role-Playing 시간을 충분히 확보할 수 없어 강사가 차례로 진행했지만, 상담사가 혼자서 학습할 수 있는 환경이 마련돼 전체적으로 Role-Playing에 소요되는 공수를 70% 절감할 수 있었다」고 설명한다. 평가 내용도 객관적인 이유를 포함한 피드백이 이뤄진다는 점에서 상담사들은 만족감을 표하고 있다.
▶평가기준을 프롬프트화, 근거도 명시하여 설득력 있게 제시
GPT의 버전은 3.5와 4를 병행하고 있다. 기존에는 비용적인 측면에서 3.5를 주로 사용했지만, 정확도와 반응성을 검증한 결과 현재는 4를 중심으로 운영하고 있다고 한다. 개발에 있어 핵심이 된 것은, 역시 GPT 측에 주는 프롬프트 엔지니어링이다. 예를 들어, 고객의 Personality 설정, 답변 범위를 제한하는 등의 명령어를 제공하고 있다. 평가에 대해서는 「별 5개」라는 조건과 기준을 부여하고, 정확도는 근거가 되는 FAQ와 대조하도록 지시하고 있다. 미야자코씨는 「현장의 의견을 반영해 개선하고 있으며, 질문에 대해 다음에 안내해야 할 내용(설정된 정답)을 제시하는 ‘Guide 기능’ 탑재 등 UI 개선을 진행하고 있다」고 설명했다. 현재 적용이 비교적 용이하다고 판단되는 채팅에도 적용을 추진하고 있으며, 이메일 대응을 위한 솔루션도 개발 단계에 있다.
<출처 Call Center Japan 2023년 10월호>
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2023-12-01
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힘들고 지칠 때 치유와 힐링, 「서울 맨발걷기 좋은 곳」
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[컨택저널 2023. 11월호]
힘들고 지칠 때 치유와 힐링, 「서울 맨발걷기 좋은 곳」
맨발 걷기는 숲길이나 산책로를 맨발로 걸으며 땅의 에너지를 직접 체험하는 것을 말한다. ‘땅과의 접촉으로 치유한다’는 뜻의 ‘어싱’(Earthing)이라고도 한다. 흙 길을 맨발로 걷는 맨발 걷기가 제2의 심장으로 통하는 발을 자극함으로써 스트레스 해소, 혈액순환과 면역력 강화, 통증 완화와 수면 질 향상 등 건강 관리에 도움이 된다는 인식이 확산하면서 전국적으로 맨발걷기 열풍이 불고 있다. 부드러운 흙 길, 지압 산책로 등을 찾아 맨발 걷기를 실천하는 시민들이 적지 않다. 맨발 산책로 수요가 늘면서 지자체에서도 앞다퉈 황톳길을 조성하고 있다. 퇴근 후 또는 휴일에 건강 유지를 위해 찾아갈 만한 「서울 맨발걷기 좋은 곳」을 모아봤다.
■ 강남구 양재천 ‘황톳길’ (600M)
강남구 양재천로 영동4-5교 사이 구간 메타세쿼이아 보행로 옆에 만든 황톳길의 길이는 총 600m에 달한다. 길게 조성되어 있어 지루하지 않다. 황토는 충남 보령에서 공수한 천연황토로 만들어 사계절 내내 안심하고 맨발로 걸을 수 있다. 맨발로 황톳길을 걷는 시민들을 위해 황톳길 양쪽 끝 지점 두 곳에 세족장을 별도로 마련했으며 벤치 등의 휴식시설도 갖췄다. 도심 한복판에서 황톳길을 걷는 재미는 꽤나 쏠쏠하다. 맨발로 황톳길을 걸으며 평소보다 걸음은 조금 천천히, 시선은 더 멀리 두고, 더 건강하게 양재천의 자연을 만끽해보자.
■ 양천구 안양천 ‘황톳길’ (720M)
양천구 안양천에는 720m 구간의 황톳길 2곳이 있다. 지난 봄 목동교와 양평교 사이 570m 구간의 기존 황톳길을 복토하고 경계석을 교체해 재 개장했다. 신정교와 오금교 사이 제방 소단길 150m도 황톳길로 새롭게 추가 조성했다. 맨발 걷기를 즐기는 시민들이 편리하게 이용할 수 있는 세족장과 평 의자, 데크 계단, 이용안내판도 설치돼 있다. 아울러 양천구는 2025년까지 관내 전역에 총 연장 3.7㎞의 맨발 흙 길 20곳을 조성·정비한다는 계획이다.
■ 서대문구 안산 ‘황톳길’ (450M)
서대문구는 지난 8월 연희동 연북중학교 후문에 있는 안산에 길이 450m, 폭 2m의 황톳길을 개장했다. 습식 황톳길로, 안개분수 시설이 설치돼 있어 황토가 항상 촉촉하고 부드러운 상태를 유지할 수 있다. 황톳길을 걸을 때와는 또 다른 자극을 발바닥에 줄 수 있는 ‘황토족탕’도 조성했다. 중간지점에 황토 족장과 세족장이 있고, 종점에 세족장과 쉼터가 마련되어 있다. 굵은 모래인 마사토와 황토를 균일한 비율로 배합해 깔고 황톳길 사이사이에 횡단배수로를 설치해 비가 와도 물이 잘 빠지고 황토 유실은 최소화할 수 있도록 설치했다. 안산에는 황톳길 뿐 아니라 자락길(둘레길)도 조성되어 있어 산책하기 좋다.
■ 도봉구 초안산근린공원 ‘맨발 길’ (1,000M)
도봉구는 지난해 초안산근린공원 치유의 숲길 내에 약 1km 구간의 ‘맨발 길’을 새로 조성했다. 신발을 벗고 맨발로 걸을 수 있는 황토 볼 맨발 길(20ｍ)과 마사토 맨발 길(220ｍ)이 갖춰지고 산책로(760ｍ), 치유센터 등이 정비됐다. 특히 황토 맨발 길과 마사토 맨발 길은 공원 입구로부터 가까워 노약자들도 쉽게 산책할 수 있다. 기존의 숲길과 단절된 숲길을 황토 길, 맨발 길, 나무계단, 나무다리 등으로 연결하고 잣나무군락지를 지나는 코스로 산림욕 효과도 높였다. ‘치유의 숲길’은 산책로를 찾은 주민들이 오감과 피부로 산림을 느낄 수 있도록 숲길 이외에도 이음데크, 잣향기숲, 숲속치유데크, 잣나무숲 치유쉼터, 전망데크, 숲속무대 등으로 이루어져 있다.
■ 노원구 중랑천 제방 ‘황톳길’ (510M)
노원구 중랑천 제방 황톳길은 창동교 ~ 녹천교까지 510m로 꽤 긴 거리로 조성해 놓았다. 처음에는 60m의 황톳길을 조성해 한달 간 시범 운영 후 시민 만족도가 83%로 매우 높게 나와 450m를 연장해 지난 9월 510m로 개장했다. 이 과정에서 위험 수목을 제거하고 세족장을 추가로 설치했으며 황토 평탄화 작업도 거쳤다. 습도, 일조량 등 자연 환경에 민감한 황토의 특성에 맞춰 건식으로 조성하고 황토 관리와 부상 방지를 위해 전담 인력도 배치했다. 안전을 위해 비가 내릴 땐 운영하지 않고 반려동물을 동반할 수 없다.
■ 동대문구 배봉산 ‘황톳길’ (350M)
동대문구 배봉산 황톳길은 주 능선 등산로를 따라 제1휴게소와 제2휴게소 사이에 폭 2 ~ 2.5m, 길이 350m로 조성되었다. 황톳길 양끝에는 신발보관함이 있고, 세족장은 한쪽에만 구비되어 있다. 12월과 2월까지 동절기 사용 제한이 있다. 지압 길과, 녹지순환길, 그리고 작은 사무실처럼 마련된 건강체험관에서 혈압과 키, 몸무게를 잴 수 있도록 해 여타의 둘레 길과는 다른 면모를 선보인다. 특히 황톳길을 따라 조성된 우리 고유의 초화류를 이용한 생태학습장과 배봉산에 깃든 역사와 문화를 느낄 수 있는 역사탐방로는 걷는 이의 발걸음을 더욱 가볍게 한다.
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2023-11-02
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[2023 고객 경험 현황 보고서] 새로운 패러다임 : 개인화된 대규모 공감 ①
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[컨택저널 2023. 11월호]
<2023 고객 경험 현황 보고서>
새로운 패러다임 : 개인화된 대규모 공감 ①
전 세계가 불확실한 경제 미래에 직면한 가운데 소비자들은 브랜드와의 interaction(상호작용)에서 연결과 공감, 공유의 가치를 추구하고 있습니다. 기업은 거래를 의미 있는 관계로 만드는 원활하고 쉬운 참여를 통해 고객에게 가치를 제공하여 충성도를 높여야 합니다. 고객 경험은 충성도를 얻거나 잃는 결정적인 순간으로 작용합니다. 효율적이고 효과적이며 공감하는 고객 여정은 포괄적인 디지털 전환(Digital Transformation, DT)을 통해 실현되며, 이는 성공의 기반이 됩니다.
‘고객 경험 현황’은 소비자와 고객 경험(CX) 의사 결정권자를 대상으로 하는 설문 조사에 기반한 글로벌 벤치마킹 연구입니다. 올 해로 3번째 발간하는 ‘새로운 패러다임 보고서: 개인화된 대규모 공감 경험’에서는 빠르게 변화하는 고객의 선호도와 디지털 채널에 대한 낮은 만족도가 전세계 기업의 비즈니스 리스크를 어떻게 증가시키고 있는지 보여줍니다. CX 리더를 대상으로 실시한 설문 조사에서는 DT 전략 및 실행과 관련한 중요한 과제를 발견했습니다. 본 보고서를 통해 이를 공유하고, 공감하는 경험을 대규모로 제공할 수 있는 강력한 로드 맵도 소개합니다. 본 설문조사와 분석을 통해 발견된 Insight는 다음과 같습니다.
01 소비자 :고객 충성도를 저해하는 부정적인 경험
‘고객 경험 현황 보고서’에 따르면 CX는 소비자들이 브랜드를 인식하는 핵심 방식으로 빠르게 자리했습니다. 2021년에 소비자의 70%가 기업에 대한 선호도가 제공받는 서비스 수준에 비례한다고 응답했으며, 이번 조사에서 86%로 증가했습니다. 고객 만족도는 어느 정도 개선되고 있습니다. 소비자의 3분의 2가 자신의 경험이 전반적으로 개선되고 있다고 느끼며, 절반 가까이는 작년에 CX 상호작용이 만족스러웠다고 답했습니다. 긍정적인 서비스를 경험한 소비자의 39%는 친구나 동료에게 서비스를 추천하기도 했습니다. 그러나 여전히 개선의 여지가 많습니다. 고객 경험에서 공감이 필요한 경우에는 더욱 그렇습니다. 43%만이 상호작용이 끝날 때 본인이 매우 중요한 고객으로 인정받는다고 느꼈습니다. 전 세계 소비자 중 4분의 1이 상호작용중에 화가 났으며, 12%는 부정적인 고객 경험에 언성을 높인 적이 있다고 답했습니다.
상대적으로 젊은 층의 감정이 가장 격했습니다. MZ세대 응답자들은 ‘통화 끊김’, ‘메뉴 중단’ 등의 불만족스러운 서비스 요인에 대한 인내심이 X세대 또는 베이비붐 세대보다 높았지만, 부정적인 서비스 상호작용 이후 해당 기업을 더는 이용하지 않을 가능성이 더 높았습니다. 이러한 연구 결과는 경험을 제대로 제공하지 못할 경우 젊은 세대와의 관계가 얼마나 쉽게 손상될 수 있을지를 잘 보여줍니다. 이는 장기적으로 보면 기업에는 실존적인 위험입니다. Z세대는 지구상에서 인구가 가장 많은 세대이기 때문입니다.
속도와 효율성을 추구하는 소비자
조사 결과에 따르면 이상적인 고객 경험은 ‘속도’, ‘전문성’, ‘첫 번째 소통에서 문제 해결’로 이루어집니다. 설문조사 데이터를 보면 소비자들은 원하는 시간에 신속하게 소통하기를 바랍니다. 그런 만큼 속도는 중요합니다. 이를 위해 기업은 고객의 의도를 예측하고 이를 통해 여정 전반에 걸쳐 지능적으로 고객을 지원하는 기술을 구축해야 합니다. 통화 대기열을 줄이고, 고객 지원에 필요한 정보를 직원에게 즉시 제공하고, 다른 마찰 원인을 제거하는 것 또한 중요합니다.
소비자는 여전히 첫 번째 소통에서의 문제 해결과 전문적인 접근 방식을 중시하지만, ‘신뢰할 수 있는’ 직원에 두는 가치 또한 2021년부터 2022년까지 10% 증가했습니다. 소비자는 휴먼 상호작용에서 진정성과 공감을 중시하며, 기업은 고객 관계 구축에 적극 나설 수 있도록 직원에게 권한을 부여하고 인센티브를 제공해야 합니다.
부실한 여정 설계에 깊은 불만
가장 실망스러운 경험은 기술 오류와 부실한 여정 설계에서 비롯됩니다. 설문 조사에 따르면 소비자는 통화 끊김, 라이브 웹 채팅으로 연결될 수 없는 챗봇, 컨택센터 메뉴 중단, 여러 상담사와의 반복적인 상호작용을 가장 참지 못했습니다. 연결 기술로 원활한 경험을 제공하고 여정을 잘 설계하면 이러한 문제는 쉽게 해결할 수 있습니다.
젊은 세대는 통화 끊김 같은 기술적 결함을 더 잘 참는 것으로 보입니다. 그러나 자신이 통화 대기열의 어디쯤에 있는지를 모르는 것에 대해 이전 세대보다 더 짜증스러워 했습니다. 고객이 단편화된 여정에 시간을 낭비하거나 기술적인 문제를 경험할 때마다 충성도는 손상됩니다. 이용 중단 결정은 시간 문제입니다.
충성도를 무너뜨리는 결정적 요인
설문 조사에서는 소비자가 최종적으로 해당 기업 또는 브랜드를 떠나기 전에 얼마나 많은 부정적인 경험을 참을 수 있는지 조사했습니다. 단 한 번의 부정적인 상호작용으로도 10명 중 1명(9%)이 브랜드를 바꿀 것으로 보입니다. 2~5번의 부정적인 상호작용 후에는 3분의 2(68%)가 브랜드를 바꿉니다.
즉, 고객의 77%가 부정적이거나 불만족스러운 상호작용을 경험하면 브랜드를 떠납니다. 전 세계적으로는 31%의 소비자가 작년에 부정적인 CX 상호작용을 경험한 후 해당 회사를 더는 이용하지 않았습니다. 이러한 조사 결과는 기업이 부정적인 경험을 몇 번만 제공하더라도 얼마나 많은 고객을 잃을 위험에 처할 수 있는지 잘 보여 줍니다.
전방위로 가해지는 압박
CX 의사 결정권자들은 엄청난 내부 및 외부의 압박을 받고 있습니다. 외부 압박은 고객의 기대치 상승에서 비롯됩니다. 새로운 채널이 널리 사용되면서 고객은 부실하게 설계된 여정과 기술적 문제에 대한 인내심이 줄어들었습니다. CX 리더들은 변화하는 고객의 기대에 부응하는 것이 현재 직면한 가장 큰 과제라고 말합니다.
CX 리더들이 겪고 있는 내부 압력은 팬데믹 이후 근본적으로 변화한 현실을 여실히 보여줍니다. 여기에는 원격 및 Hybrid 인력으로 서비스 품질과 생산성을 관리하고, Supervisor 와 대면하는 시간을 줄이면서 직원을 지속적으로 교육해야 한다는 점도 포함됩니다. 기술 분석 잡지 MIT Technology Review의 최근 설문 조사에 따르면 풀타임 사무실 근무 모델로 돌아갈 예정인 기업은 39%에 불과했습니다. 뛰어난 고객 경험을 제공하기 위해서는 확장 가능한 Workforce Engagement 접근 방식을 이용하는 것이 매우 중요합니다.
탁월한 CX를 제공하는 기업의 감소
각 업종별 서비스 품질에 대한 소비자의 평가를 살펴보면 고객 기대치의 기준이 높아지고 있음을 분명하게 알 수 있습니다. 소비자의 4분의 3이 대체로 ‘좋은’ 서비스를 경험하고 있다고 느끼지만 ‘탁월한’ 서비스를 제공하는 기업은 거의 없다고 생각합니다.
‘탁월한’ CX를 제공한다고 평가하는 업종의 수는 전년보다 줄었습니다. 여행 및 접객 기업은 현재 최고의 고객 경험을 제공하는 있고, 은행 · 항공사 · 온라인 소매업체가 그 뒤를 잇습니다. 그러나 이러한 리더에게도 차별화는 쉽지 않습니다. FT Longitude 가 최근 실시한 설문 조사에서 은행 리더의 54%가 ‘개인화된 경험 제공’을 목표로 한다고 답했지만, 고객에게는 그저 일반적인 서비스로 보이는 경우가 많습니다.
2017년에 소비자들은 여행사와 소매 기업이 최상의 경험을 제공한다고 평가했습니다. 코로나19로 촉발된 변화의 물결 이후 2021년에는 은행 · 항공사 · 기술 공급업체, 의료 기관이 이 격차를 크게 줄였습니다. 하지만 최근 조사에서는 대부분의 산업에서 하락이 나타났습니다. 특히 신용 카드 및 의료 기업은 모두 5%씩 하락했습니다. 이는 이전의 성과만으로는 기업이 계속해서 두각을 나타내는 데 충분하지 않다는 사실을 보여줍니다. ‘탁월’해지려면 CX의 가능성을 개선하고 재 구상하는 노력을 끊임없이 해야 합니다.
핵심 전략 고객 경험을 끊임 없이 재 구상하여 탁월한 경험을 제공하세요.
경험 경제에서 성장하려면 고객의 기대에 부응하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 고객 충성도와 신뢰를 높이고 신규 고객을 유치하기 위해 CX를 핵심 차별화 요소로 삼아야 합니다. 모든 상호작용에서 탁월한 경험을 제공하려면 인력, 채널, 상호작용, 지식, 데이터, 시스템을 실시간으로 조정하여 공감하는 경험을 고객 여정 전반에 대규모로 제공하는 동시에, 비용을 관리하는 경험 조율이 필요합니다. 여기에는 다음과 같은 세 가지 핵심 우선 순위가 포함됩니다.
02 디지털 전환(DT) : 진전 없는 심각한 상황
CX 상호작용을 위해 디지털 채널을 선택하는 소비자가 꾸준히 증가하고 있습니다. 특히, 이번 설문 조사에서는 이메일이 음성을 처음으로 앞지르며 가장 일반적인 고객 서비스 연락 방법으로 자리했습니다. 음성은 여전히 채널 선호도 1위를 기록하고 있지만 세대가 젊어질수록 이 비율은 급격히 감소하고 있습니다. 이와 동시에 소비자, 특히 MZ세대는 비 지원 또는 비 동기식 상호작용을 점점 더 선호할 것으로 보입니다. 하지만 그들은 이러한 채널이 양질의 경험을 제공한다고 확신할 수는 없다고 말합니다. CX 리더 설문 조사는 디지털 경험이 고객 만족도에서 높은 평가를 얻지 못하는 이유를 보여줍니다. 소수(13%)의 CX 리더만이 기술과 데이터를 연결해 원활하고 포괄적인 Omni채널 경험을 제공하고 있었습니다.
음성을 추월한 디지털 채널
지난해에는 전 세계적으로, 음성 채널을 이용하는 소비자보다 디지털 채널을 이용하여 기업과 상호작용하는 소비자가 더 많았습니다. 소비자 중 약 72%가 CX 상호작용에 이메일을 이용했고, 컨택센터에 전화를 건 비율은 68%였습니다. Chat bot과 Messaging App도 CX 상호작용에서 꾸준히 인기입니다.
지금은 기념비적인 중요한 시기입니다. 디지털은 더 이상 음성을 대체하는 채널로 머물지 않습니다. 기업은 여정 전반에 걸쳐 고객을 지원하는 연결된 음성 및 디지털 전략을 갖춰야 합니다.
비동기식 상호작용의 성공
이메일은 고객 상호작용 채널로 널리 이용되지만 설문 조사 데이터에 따르면 가장 선호되는 채널은 아닙니다. 응답자 중 14%만이 주요 채널로 이메일을 선택했는데 그 이유는 가장 중요하게 생각하는 ‘응답 속도’가 느리기 때문입니다. 음성은 여전히 가장 선호되는 채널입니다. 하지만 세대가 젊어질수록 이 비율은 급격히 감소합니다. MZ세대에서는 디지털 채널, 특히 Messaging App, 챗봇, 소셜 미디어에 대한 선호도가 더 높습니다. 또한 기업 채널(예: 음성, 이메일)보다는 소비자 채널(예: WhatsApp, Instagram)에서 제공되는 서비스를 선호합니다. CX를 통해 MZ세대의 요구 사항과 선호도를 충족시키는 일은 기업의 장기적인 생존을 위해 필수입니다. 따라서 원활한 디지털 경험뿐 아니라 필요할 때 즉각적으로 공감하는 음성 지원도 제공해야 합니다.
채널 만족도 감소
매년 꾸준히 만족도가 증가하는 음성을 제외하면, CX 채널에 대한 소비자의 만족도는 이전 설문 조사에 비해 일반적으로 낮습니다. 만족도가 가장 크게 감소한 채널은 소셜 미디어, 보이스봇, 가상 홈 Assistant 등이었습니다. 영상, Messaging App, 챗봇의 경험 품질도 하락했습니다. 전반적으로 디지털 채널의 속도와 기능에 대한 기대와 현실 사이에 격차가 있습니다. 그렇다고 해서 트래픽을 음성으로 유도하기 위한 전략에 집중해야 한다는 의미는 아닙니다. 운영하는 데 비용이 가장 많이 드는 채널이라는 점은 차치하고, 소비자는 ‘속도’와 ‘최초 문의 해결’을 기본적으로 중요시 여깁니다. 또한 원활한 디지털 채널은 젊은 세대의 참여를 유도하는 데도 매우 중요합니다. 그러나 음성은 사라지지 않을 것이며, 고객 만족도를 높이려는 기업에게 음성 관리는 타협할 수 있는 부분이 아니라는 점을 이 데이터가 잘 보여줍니다.
비용을 절감하고 고객에게 더 빠르게 서비스를 제공하기 위해서는 연결된 디지털 및 음성 전략을 통해 하루 속히 고객 여정을 개선해야 합니다. 일례로 CX 경영진 응답자 중 44%만이 AI 기능을 갖춘 봇을 이용하여 의도를 예측하고 차선의 조치를 취하고 있었습니다. 통합 디지털 전략의 일부인 Self Service 기술은 디지털 채택을 촉진하고 고객 만족도를 높입니다.
속도를 높이지 못하는 디지털 전환(DT)
기업이 CX 혁신에 우선 순위를 두고 있지만 많은 디지털 경험은 여전히 분리되어 있고 일관성이 없습니다. 이러한 문제는 Omni채널 전략의 낮은 성숙도 또는 Omni채널 전략의 부재에서 비롯됩니다. 종합적인 고객 여정을 창출하는 데 필요한 기술과 데이터를 연결한 기업은 거의 없는 것으로 나타납니다(13%). 응답자의 절반은 ‘멀티 채널’ 전략을 가지고 여러 채널을 제공하지만 이러한 채널은 각각 독립적으로 운영되고 있습니다. 따라서 고객이 웹사이트를 탐색하거나 봇과 대화한 후 컨택센터에 전화를 걸면 컨텍스트가 자동으로 전송되지 않기 때문에 고객이 다시 시작해야 하는 번거로움을 겪을 수 있습니다. 설문 조사 샘플에 제시된 업종 중 소매업체가 Omni채널 여정에서 가장 앞서 있습니다. 하지만, Omni채널 경험을 제공하기 위해 연결된 기술과 데이터를 보유하고 있다고 응답한 비율은 여전히 20%대에 불과합니다.
은행들은 디지털 채널 및 데이터와 관련해 가장 세분화된 환경을 보유하고 있습니다. FT Longitude 보고서에 따르면, 은행 분야의 CX 리더 중 64%가 CX 개선을 위한 가장 큰 도전 과제로 전반적인 고객 여정보다는 제품과 채널에 초점을 맞춘 전략을 언급했습니다. 이와 같은 연결의 부재는 기업에 사각지대가 있어 고객 정보 및 컨텍스트를 반복적으로 요청해야 한다는 의미이기도 합니다.
핵심 전략 고객 여정 전반에서 마찰을 제거하세요.
비 동기식 또는 비 지원 상호작용에 대한 소비자의 선호는 점점 높아지고 있지만 이러한 채널에 대한 만족도는 여전히 낮고 점점 더 나빠지고 있습니다.
연결된 Omni채널 경험을 만들어 고객 기대와 서비스 수준 간의 격차를 신속히 좁혀가야 합니다. 다음과 같이 해보십시오.
다음 호에서는 ③CX 전략, ④기술 스택에 대해 알아본다.
< 글 > GENESYS
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2023-11-02
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상담 중인 고객의 목소리 톤을 분석, 실시간으로 고객 만족도 측정해주는 AI기술
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[컨택저널 2023. 11월호]
상담 중인 고객의 목소리 톤을 분석,
실시간으로 고객 만족도 측정해주는 AI기술
■ 비즈니스에서 고객 경험(CX : Customer Experience)의 중요성 증가
지난 몇 년간 세계는 인플레이션, 코로나 펜데믹, 이로 인한 업무 장소 및 업무 방식의 변화 등을 경험하며 빠른 속도로 진화해왔다. 이러한 외부 요소는 각 개인들의 일상 생활에 영향을 미쳤을 뿐만 아니라, 소비 습관 및 고객의 needs에도 큰 변화를 초래했다.
변화된 고객의 심리와 요구 조건에 부응하기 위해, 기업들은 ‘고객 경험(CX)’의 중요성을 강조하며 비즈니스를 운영하고 있다. Fortune 선정 500대 기업은 기업 운영의 핵심 가치 중 하나로 ‘고객 서비스’를 언급했고, 2022년 McKinsey가 진행한 설문조사에서도 ‘고객 관리’가 기업의 주요 전략으로 나타났다. 이렇듯 기업들은 날이 갈수록 고객 만족도를 높이기 위한 노력을 기울임으로써 시장에서의 점유율을 확대하고 잠재적 수익을 높이고자 하는 노력을 기울이고 있다.
■ 컨택센터의 디지털화 및 통화의 중요성
지난 10년 간 컨택센터는 기술 혁신을 통해 Analog 컨택센터에서 Digital 컨택센터로 점진적으로 전환되고 있다. 컨택센터는 Cloud 솔루션을 채택하고 AI와 같은 디지털 기술을 도입 함으로써 최소한의 자원으로 최대의 성과를 창출하고자 노력 중이다. 많은 컨택센터에서 도입 하여 사용하고 있는 챗봇이나 IVR이 대표적인 예시다.
그러나 대부분의 고객들은 여전히 전통적인 방식인 ‘통화’를 선호하고 있다. 최근 발표된 Qualtrics 보고서에 따르면 60%의 고객들은 복잡한 문제 해결을 위하여 상담사와 통화하는 것을 원하며, 챗봇이 아니라 실제 상담사와 진행하는 서비스를 더욱 선호하는 것으로 밝혀졌다.
이러한 흐름에 발맞추어 컨택센터는 통화를 통해 훌륭한 고객 경험(CX)를 창출할 수 있도록 디지털 기술을 활용할 수 있어야 한다. 통화에서 가장 중요한 것은 ‘목소리’다. 상담사의 목소리 는 고객에게 공감을 전달하고 참여를 유도할 뿐만 아니라, 문제 해결 역량을 표출할 수 있는 핵심 수단이다. 상담사는 언어, 말투, 톤 등을 모두 사용하여 고객에게 제품과 서비스에 대한 긍정적인 이미지를 전달할 수 있다.
최근 다수의 컨택센터들이 통화 내용을 번역하고 해석하는 음성-텍스트 변환 소프트웨어를 사용 하고 있다. 하지만 이 방식만으로는 고객과 상담사가 말하는 내용만을 포착할 수 있을 뿐, 통화 품질을 심층적으로 분석하거나 본질적인 고객 만족도를 측정할 수가 없다. 진정으로 훌륭한 고객 경험(CX)를 제공하고 있는지 확인하기 위해서는 통화에서 드러나는 감정을 해석할 수 있어야 한다.
■ 고객과의 상호작용 강화를 위한 ‘Tone AI’
어떻게 하면 통화에 숨겨져 있는 풍부한 감정 신호를 해석할 수 있을까? ‘Tone AI’와 함께 라면 가능하다. Tone AI는 고객의 감정과 상담사의 톤을 측정할 수 있는 인공지능 기술로, Jabra의 Engage AI S/W가 그 예시다. Tone AI가 적용된 S/W를 설치 하면 상담사는 통화 목소리가 측정된 실시간 데이터 리포트 를 제공받는다. 상담사는 고객 의 감정 상태를 직관적으로 파악할 수 있게 되며, 실시간으로 대응할 수 있게 된다.
또한 상담사는 데이터를 활용하여 스스로의 성과와 참여도를 향상할 수도 있다. AI가 목소리를 분석하고 그 결과를 리포트로 제공할 뿐만 아니라 실시간으로 칭찬 및 코칭까지 제안하므로, 상담사가 이를 활용하여 자신의 대화 방식을 조정하고 개선점을 보완 할 수 있기 때문이다.
Tone AI 기술은 컨택센터 상담사 뿐만 아니라 관리자에게도 유용하다. 관리자는 여러 상담사들의 퍼포먼스가 요약된 실시간 리포트를 제공받을 수 있어, 상담사의 성과를 한 눈에 파악할 수 있다. 이 데이터를 기반으로 지원, 교육, 보상 등이 필요한 상담사를 확인하고 그들에게 필요한 피드백을 제공해줄 수 있게 된다.
실 예로 Saint Clair Communication에서 컨택센터 업무를 관장하는 부서 Hearing Care Central 은 Tone AI 기술이 적용된 Jabra Engage AI 소프트웨어를 도입한 바 있다. Hearing Care Central 은 상담용 헤드셋으로 Jabra Engage 50을 사용하던 중, 고객 경험을 더욱 향상하기 위한 일환으로서 AI 기술을 추가 도입하고자 하였다.
Hearing Care Central은 통화 중 실시간으로 고객 감정 분석을 제공하는 기능과, 관리자가 이를 모니터링하며 지원을 할 수 있다는 기능 때문에 Engage AI를 최종적으로 선택하게 되었다. 도입 이후, Hearing Care Central은 Jabra Engage AI가 제공하는 심층 대시보드를 통해 고객 만족도 KPI를 추적하여 고객 경험을 모니터링하고 지속적으로 개선하며 고객 서비스를 업그레이드 할 수 있었다.
Hearing Care Central의 컨택센터 센터장 Christopher McBride 는 “Jabra Engage AI 도입 이 후 고객과의 상호작용 점수를 파악하고, 고객이 회사와 어떻게 연결되고 있는지 분석하며, 계약 및 문제 해결이 어떻게 진행되는지 이해하게 되었다”고 밝혔다.
McBride는 “Engage AI가 제공하는 데이터 덕분에 우리는 데이터 기반의 정확한 의사 결정을 진행 할 수 있었으며, 상담사들의 퍼포먼스 리뷰와 교육을 위한 귀중한 인사이트를 얻음으로써 고객 만족도를 더욱 높일 수 있었다”고 말했다. 아울러 “Jabra Engage AI는 29년 간 컨택센터 업계에서 경험하였던 가장 효과적인 도구 중 하나”라고 하며, 해당 솔루션의 유용성을 시사했다.
이처럼 컨택센터가 (Tone AI를 도입하면 고객의 요구 사항을 더욱 잘 예측하고 더 나은 해결 방안을 제시할 수 있어, 궁극적으로 고객의 만족감을 극대화하고 최고의 고객 경험(CX)를 전달하는 결과를 이룰 수 있다.
■ 디지털 컨택센터를 위한 최고의 헤드셋 – Jabra Engage 50 II 및 Engage 40
디지털 컨택센터가 고객 경험을 향상시킬 수 있도록 지원하기 위한 Jabra 헤드셋으로는 Engage 50 II 및 Engage 40 가 있다. Engage 50 II 및 Engage 40 헤드셋은 최첨단 기술을 통해 깨끗하고 명료한 통화 품질을 제공할 뿐만 아니라 중요한 통화 데이터를 처리하고 전달할 수 있도록 설계되어, 컨택센터 상담사를 완벽하게 지원하고 고객 경험(CX) 개선에 기여할 수 있다. 데이터는 Jabra SDK를 통해 제공되며, Follow, Operata, Virsae 등의 플랫폼과 사전 통합되어 쉽게 액세스 할 수 있다.
McKinsey조사에 따르면 58%의 컨택센터 리더들은 향후 18개월 간 통화 상담량이 증가할 것으로 예상하고 있으며, 79%는 향후 2년 간 AI 투자를 지속적으로 늘릴 계획이라고 응답했다. 통화량이 증가하고 상담사와의 통화를 원하는 고객의 요구가 증가하는 추세를 고려할 때, 컨택센터는 Tone AI에 대해 투자함으로써 최고의 고객 경험(CX)을 제공하고 효율적인 통화를 촉진하여, 고객 충성도를 높이고 기업의 수익을 증가할 수 있을 것이다.
<글> 이광용 부장 / 자브라
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2023-11-01
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어디에 사용하나요? 어떻게 사용하나요? 생성 AI의 현주소_Part 1
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[컨택저널 2023. 11월호]
어디에 사용하나요? 어떻게 사용하나요? 생성 AI의 현주소
Part 1. 현황과 과제
드디어 터진 “압도적 진화의 방아쇠”, 컨택센터에서의 「쓰임새」를 찾아본다
인터넷 이후 최고의 발명품으로 평가 받는 Open Al의 「Chat GPT」. AI에 대해 「의외로 쓸모가 없다.」는 인상이 강했던 콜센터 시장에서도 급속도로 확산될 조짐을 보이고 있다. 챗봇 외에도 FAQ 작성, VOC 요약, 교육 및 평가 자동화 등 기존에 인력 부족으로 손이 닿지 않던 관리 영역의 활용도 눈에 띈다. 생성 AI 활용의 현황과 과제를 살펴본다.
AI 활용은 확실히 영역을 넓혀가고 있다. PERSOL INNOVATION이 지난 6월 실시한 설문조사에 따르면, 「업무에 AI를 활용하고 있다.」 또는 「AI 도입을 검토하고 있다.」는 응답이 전체적으로는 약 절반, 대기업만 본다면 약 70%에 달한다. 컨택센터는 2014년 이후 가장 먼저 AI 활용을 시도한 부문이었다. 음성인식 시스템, 챗봇 등의 도입이 진행됐지만, 「기대했던 “상담사 대체”와는 거리가 멀다.」는 인상이 강해 이른바 「환멸기」가 빨리 찾아왔다. 그러나 2023년 말, 갑자기 등장한 Open AI의 「Chat GPT」로 인해 “고객 응대 자동화”를 향한 움직임이 재연되고 있다.
■ No Code/사전 준비 불필요, AI 활용의 문턱이 낮아졌다
생성 AI와 기존 AI의 큰 차이점은 (1)자연어로 지시(프롬프트)해 답을 얻을 수 있다는 점, (2)기존 「지도 학습」과 달리 사람에 의한 학습 부담이 거의 없다는 점, (3)주어진 입력의 「다음」을 확률 모델을 기반으로 예측하여 응답을 생성한다는 점――등이 있다. 즉, 프로그래밍 지식이나 사전 학습을 위한 대량 데이터 준비 등이 거의 필요하지 않아 활용의 문턱이 크게 낮아졌다는 것이다.
사용하는 인재를 가리지 않기 때문에 전사적 활용을 표방하는 기업도 늘고 있다(그림 1). 프로그램 코드 작성을 AI에 맡기는 「프로그래밍 지원」이나 각종 문서 작성, 아이디어 도출 등 다양한 용도로 활용이 진행되고 있다(그림 2). 콜센터에서도 활용 사례가 늘고 있다.
이미 제공되는 챗봇에 Chat GPT를 연계하거나 FAQ 생성 기능을 옵션으로 제공하는 등 IT 벤더들의 개발도 가속화되고 있다. 한편, 자체적으로 AI에 정통한 엔지니어를 두고 챗봇을 자체 개발하는 움직임도 있다. Part.2에서 자세히 설명할 변호사닷컴과 REZIL(구 중앙 전력)은 Open AI의 생성 AI 「Chat GPT」, 「GPT3.5/4」를 기반으로 정보시스템 부서가 챗봇을 자체적으로 개발하고 있다.
생성 AI의 활용으로 매니지먼트의 고도화/노동력 절감도 진행된다. 지식의 충실화나 인재 교육 등 기존에는 인력 부족을 이유로 충분히 손을 쓸 수 없었던 영역에 생성 AI를 활용함으로써 상담사가 일하기 좋은 환경 조성을 추진하는 움직임이 있다. 또한, 응대 이력 작성이나 VOC 요약 등 많은 노력이 필요했던 업무로부터의 해방이 현장에 미치는 영향도 크다.
■ 보안/Hallucination(환각) 현상, 리스크에 대한 구체적인 대비 방법
그림 1에서 볼 수 있듯이, 이미 활용 사례들은 나오고 있지만 그 수는 결코 많지 않다. 기존 AI에 비해 도입 비용과 개발 공정의 장벽이 크게 낮아졌지만, 실제 운영으로의 전환은 생각보다 많이 진척되지 않은 느낌이다. 그 큰 이유 중 하나는 보안이나 Hallucination 등 리스크 검증에 시간이 걸리고 있기 때문이다.
보안에 대해서는 Chat GPT를 제공하는 Open AI가 「입력된 텍스트를 학습에 활용하지 않는다」고 명시하고 있기 때문에 크게 민감하게 반응하지 않는 기업도 늘고 있다. 또한 개인정보가 입력된 경우 데이터를 외부 네트워크로 내보내지 않고 masking하는 등 데이터를 보호하는 기술의 제공도 진행되기 시작했다.
잘못된 대답을 하는 Hallucination에 대해서도 어느 정도 예방할 수 있는 방법이 있다. 챗봇을 개발하는 AI Shift의 유미야마 유이토 대표이사는 「Hallucination을 유발하는 주요 요인은 ①정보 부족을 보완하는 것, ②조합을 잘못하는 것, ③잘못된 지식을 학습하는 것 3가지다. 참조를 한정하거나 추가 학습을 통해 어느 정도 대책이 가능하다」고 설명한다.
도쿄대 토카이 연구실에서 출범한 AI 벤처기업 TDAI Lab이 제공하는 AI 툴 「LLM 팩트 체크 툴」은 웹 정보나 사내 지식 DB에서 근거를 자동으로 검색 · 추출해 진위 여부를 자동으로 확인한다. 이러한 솔루션을 비롯해 몇 가지 체크 기능을 겹겹이 쌓아가는 것이 포인트다.
고객 대응에 활용할 경우, 경쟁사 제품을 추천하거나 무례한 발언 등을 방지할 필요도 있다. 이 역시 「경쟁사 정보를 인용하지 않는다」, 「폭언을 하지 않는다」 등의 프롬프트를 추가하면 어느 정도 예방이 가능하다.
그러나 이러한 리스크를 ZERO화 하는 것은 불가능하다. 당분간은 생성 AI 기반의 챗봇 활용은 혹시라도 오답을 하더라도 큰 문제로 발전하기 어려운 경우에만 활용될 것이다. 업종과 전화사유에 따라 요구되는 정확도는 다르다. 어떤 문의에 대응할 수 있는지, 목적을 좁혀서 어느 정도 “구분”을 두고 활용을 결정하게 된다. 한편, 치밀한 업무 설계를 통해 모든 리스크를 예상하고 대비하는 것이 필요하다.
예를 들어, Part.2에서 자세히 설명할 변호사닷컴의 경우, 챗봇의 역할은 어디까지나 법률 지식에 기반한 참고 정보 제공이다. 이치하시 타테 Professional Tech Lab 소장은 「출시 전, 채팅 법률 상담 응대 경험이 있는 변호사의 협조를 받아 100가지 이상의 예상 질문을 입력해 답변을 검증하고, 잘못된 것은 수정하는 “진흙탕 싸움”을 거듭했다.」고 설명한다.
위의 과제에 더해 이용의 걸림돌로 작용하고 있는 것이 프롬프트 노하우의 보급이다. 특히 Open AI 웹사이트에서 개인이 계정을 만들어 Chat GPT를 이용하는 경우, 프롬프트를 조작하는 스킬에 따라 평가가 전혀 다르다. 국립정보학연구소의 사토 이치로 교수는 「Chat GPT를 그대로 사용하는 경우와 Web API를 활용한 솔루션에서 사용하는 경우 필요한 노하우가 다르다」고 지적한다. 이러한 이해 없이 Chat GPT를 그대로 활용하려고 하면 「의외로 쓸모가 없다」는 평가가 나올 가능성이 높다.
■ 가볍고 안전하게 사용할 수 있는 일본어 LLM 개발도 진행 중
현재 기선을 잡고 조작성과 답변 품질을 높이는 Open AI는 시장에서 압도적인 우위를 점하고 있다. 게다가 Microsoft가 제공하는 「Azure Open AI Service」 API라면 보다 안전한 환경에서 Chat GPT를 활용할 수 있기 때문에 사례는 GPT3.5나 4의 활용에 편중되어 있다. 하지만 이제 국내 IT 기업들이 새로운 움직임을 보이고 있다. 일본어 LLM(Large Language Model: 대규모 언어 모델) 개발이다. 대형 IT 기업을 중심으로 일본어판 LLM 개발 경쟁이 시작되고 있다(그림 3).
일본어 LLM의 장점은 (1)파라미터 수가 적고 비교적 적은 GPU에서도 사용할 수 있다는 점, (2)데이터를 국내 서버에 보관하는 것을 전제로 한다는 점, (3)일본어 표현의 정확도가 높다는 점 등이 있다. 일찌감치 일본어 LLM 개발을 추진한 ELYZA의 소네오카 유우야 대표이사는 「보안 요구사항이 까다로운 금융업계나 인터넷에 연결되지 않는 환경에서의 활용을 원하는 케이스 등에서 문의가 있다」고 말했다.
NEC도 약 100명의 생성 AI 전문가가 소속된 「NEC Generative AI Hub」를 설립하고, LLM의 산업 특화형 Customize 지원과 Cloud에 데이터를 두는 것을 꺼려하는 고객 등을 대상으로 독자적인 LLM 구축 지원을 시작했다. 매개변수 수를 130억 개로 억제하여 서버 비용을 절감하고, 업무 앱의 응답 속도가 빠르다고 한다. On-premise 에서 운영도 가능하며, 맞춤형 자체 LLM도 단기간에 만들 수 있다. 이 오리지널 LLM 뿐만 아니라 Microsoft Azure를 폐쇄적인 환경에서 운영할 수 있는 모델 구축도 지원한다. NEC Generative AI Hub Evangelist 노구치 케이는 「독자적인 LLM은 주로 대규모 기업이 이용하게 될 것이다. Foundation Model이 진화하면 산업별 특화 대응도 프롬프트에서 커버할 수 있는 시대가 올 것이다. NEC의 LLM을 고집하지 않고 개방형 LLM도 적극적으로 제안할 방침이다.」라고 말한다.
CyberAgent도 일본어에 특화된 130억 매개변수의 LLM을 개발했다. 또한, 외부에 68억 매개변수의 LLM을 일반에 공개하기도 했다. 자회사인 AI Shift도 CyberAgent의 자체 LLM을 활용하는 한편, Chat GPT를 비롯한 다양한 생성 AI와의 연계를 적극 추진한다. ELYZA를 비롯해 미국 메타로 대표되는 오픈소스 LLM을 기반으로 한 일본어 LLM을 개발하는 움직임도 가속화될 것으로 보인다.
■ 기존 기술과 결합, 업무 고도화를 실현하자
LLM은 무엇이든 실현할 수 있는 마법의 상자가 아니다. 성과를 내기 위해서는 기존 기술과 결합해 서로의 장점을 살릴 수 있도록 사용하는 것이 중요하다. 챗봇을 개발, 제공하는 KARAKURI 대표이사 오다 시몬씨는 「LLM은 아직 참조 데이터 검색에 취약하다. 이를 AI 챗봇 개발로 쌓은 질문에 대한 답을 내는 AI 기술로 커버할 수 있다. AI와 LLM의 곱셈으로 제안의 폭을 넓혀 가고 싶다」고 포부를 밝혔다.
LLM을 기반으로 이미 높은 정확도로 응대가 가능한 Chat GPT도 마찬가지다. PKSHA Communication Conversational 시모자와 쇼케이 AI 본부장은 「Chat GPT는 하나의 부품이다. 필요한 정보를 있는 그대로의 상태로 Chat GPT에 전달하는 것이 중요하다. 다른 AI나 IT와 결합하면 효과적이고 안전한 구조를 실현할 수 있을 것」이라고 설명한다. 예를 들어, Salesforce Japan은 이미 Chat GPT와의 연계를 통해 채팅 답변안을 자동 생성하는 「Service replies」나 FAQ를 운영자에게 추천하는 「Knowledge articles」 등의 기능을 제공하고 있다. 이러한 고도화된 CRM을 활용하면 상담사의 스킬이나 경험에 의존하지 않고도 개인화된 서비스나 “성공적인 제안”을 실천할 수 있게 될 것이다.
모든 정보를 자연어로 누구나 쉽게 검색할 수 있는 인터페이스── 이것이 생성 AI가 그리는 고객 접점의 미래라고 할 수 있다. 안전한 환경에서 이를 실현할 수 있다면, 모든 literacy나 스킬의 격차를 해소할 수 있는, 인력 부족 시대의 비장의 카드가 될 것이다.
Part.2에서는 생성 AI를 발 빠르게 활용하여 컨택센터의 가치 향상을 실현하고 있는 6개사의 사례를 소개한다.
<출처 Call Center Japan 2023년 10월호>
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2023-11-01
