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• 텍스트 위주 소통 늘며, 통화 부담감 높아져

  [컨택저널 2023. 5월호] 텍스트 위주 소통 늘며, 통화 부담감 높아져 시장조사전문기업 엠브레인 트렌드모니터(trendmonitor.co.kr)가 전국 만 19~59세 성인 남녀 1,000명을 대상으로 일상 속 ‘전화 통화’ 경험 관련 인식 조사를 실시한 결과, 여전히 많은 사람들이 전화 통화를 일상적으로 이용하고 있지만 최근 텍스트 위주의 소통이 증가함에 따라 향후 전화 통화보다는 문자나 메신저가 주요 커뮤니케이션 수단이 될 것 같다고 전망하고 있는 것으로 조사되었다. －전화 통화, 거의 매일 하는 편인 것으로 나타나 －81.9% “전화 통화, 보다 생생한 감정 나눌 수 있어” 조사결과 전화 통화는 거의 매일 하는 편(52.1%)이라 응답이 많았으며, 최근 일주일 이내 전화 발신(96.1%) 및 수신 경험(97%)만 살펴보더라도 전화 통화 경험이 없는 사람을 찾기가 드물었다. 주로 가족이나 지인 등의 안부를 묻거나(69.1%) 업무 관련 전화를 걸었다(55.3%)는 응답이 많았고, 안부 전화(71.5%, 중복응답)나 친구/연인의 일상 전화를 많이 받은 편(62.1%)인 것으로 나타났다. 텍스트 소통과 비교해 ‘전화 소통’은 [신속한 내용 전달], [긴급상황 시 빠른 소통 가능] 등 ‘신속한 소통’ 과, ‘목소리 등을 통한 감정 파악이 용이하다’는 장점을 많이 언급하고 있었다. 특히 전체 응답자의 10명 중 8명(81.9%)은 전화 통화를 문자나 메신저와 달리 세밀하고 생생한 감정을 나눌 수 있는 소통 방식으로 평가하고 있었다. 반면 [친밀도가 낮을 경우 어색하고], [통화 자체에 대한 부담] 등 상황에 따라 심적 부담도가 크게 느껴진다는 점을 단점으로 응답했다. 대체로 전화 통화는 ‘가깝고 친밀한 관계’이거나 ‘정보 문의/상담’ 등 상세한 소통이 필요할 때 유용한 방식으로 인식되고 있는 모습을 보이고 있다. -79.5% “향후 텍스트 위주의 소통 더 많아질 것 같아” -57.8% “친밀한 관계 아니라면 전화 통화 부담스러워” 다만, 앞으로 전화 통화보다는 문자나 메신저 위주의 소통이 더 많아질 것 같다(79.5%)는 전망은 눈에 띄는 대목이었다. 전체 응답자의 10명 중 7명(69.9%)이 이전과 비교해 전화 통화보다 문자나 메신저 위주의 소통이 늘어났다고 평가하고 있었는데, 업무 등으로 오히려 전화 커뮤니케이션이 늘었다는 응답은 10.4%에 그쳤다. 또한 평상시에도 문자나 메신저를 활용해 소통(45.6%)하는 경우가 많았으며, 가장 선호하는 소통 방식 역시 텍스트 위주의 소통(51.9%)인 것으로 나타났다. 특히 여성(여성 59.0%, 남성 44.8%)과 2030세대가 텍스트로 소통하는 것을 더 선호하는 편이었다. 주목해볼 만한 점은 전체 응답자의 90.1%가 일부러 전화 수신을 거절한 경험이 있다고 응답한 점이었다. 대체로 금융, 보험 등 광고성 전화일 것(64.8%, 중복응답) 같고, 평소 낯선 번호의 전화는 잘 받지 않기 때문(60.0%)이란 응답이 많았다. 실제 모르는 번호의 전화가 걸려오는 경우 전화권유판매나 보이스피싱으로 짐작하는 경향(79.5%)이 강했는데, 모르는 전화는 조회 서비스 등을 이용해보고 나서야 받는 편(56.8%율)이라는 응답이 많았다. 이에 전체 응답자의 10명 중 6명(57.8%)은 평소 친밀한 관계가 아니라면 전화 통화를 하고 싶지 않다는 인식을 드러내고 있었다. 특히 저연령층 응답자일수록 전화 통화보다는 문자나 메신저 소통이 훨씬 편하게 느껴지고(20대 59.2%, 30대 54.8%, 40대 47.2%, 50대 40.4%), 상대방이 문자나 메신저를 통해 용건을 전달해줬으면 좋겠다(20대 53.2%, 30대 51.2%, 40대 41.2%, 50대 34.8%)는 태도가 더 강하게 나타났다. 나아가 고연령층 응답자에서 요즘엔 기본적인 전화 예절조차 모르는 사람들이 많은 것 같다(20대 45.6%, 30대 51.2%, 40대 62.0%, 50대 57.2%)고 평가하고 있는 점은 눈여겨볼 만한 부분이었다. 비교적 전화 커뮤니케이션에 익숙한 고연령층 응답자일수록 기본적인 전화 예절을 더 강조하는 것으로, 텍스트 소통을 선호하는 저연령층 세대와 향후 더 많은 커뮤니케이션 갈등 상황이 빚어질 수 있음을 보여주는 부분이었다. 실제 2030세대의 경우 전화를 걸어야 하는 상황이 생겼을 때 적지 않은 부담감을 느낀다(20대 43.6%, 30대 36.4%, 40대 29.2%, 50대 19.6%)고 토로하고 있었다. -평소 전화 통화에 어려움 느끼는 사람(29.3%)은 많지 않아 -다만, 68.5% “앞으로 Call Phobia(공포증) 현상 늘어날 것 같아” 물론, 평상시 통화 자체에 어려움을 느낀다(29.3%)는 사람들은 많지 않았다. 다만 2030세대가 상대적으로 통화 부담을 더 크게 느끼고 있는 것으로 나타났다. 전화 통화에 어려움을 느끼는 경우 낯선 상대와 대화하는 일만으로도 충분히 불편(60.1%, 중복응답)하고, 어떤 말을 해야 할지 미리 고민해야 할 것 같은 데다(37.2%) 평소 통화 자체를 잘 하지 않는 편이라 부담스럽다(33.4%)는 응답이 많았다. 특히 20대 응답자일수록 모르는 상대와 통화하는 일에 대한 두려움(20대 35.2%, 30대 30.9%, 40대 29.2%, 50대 19.0%)과 텍스트 위주의 소통을 선호하는 경향(20대 40.0%, 30대 33.3%, 40대 15.4%, 50대 14.3%)이 더욱 두드러졌다. 한편, 전화 통화를 기피하는 ‘Call Phobia’ 현상에 대한 인식도 확인해볼 수 있었다. Call Phobia 관련 전반적인 인지도(21.7%)는 저조한 수준이었지만, 주로 10대(60.7%, 중복응답)와 20대(83.3%) 저연령층 응답자가 압도적으로 많이 경험하고 있는 것으로 나타났다. 또한 요즘 들어 전화 통화에 어려움을 겪는 사람들이 늘어난 것 같다(53.3%)는 인식과 함께 앞으로 Call Phobia 현상을 체감하는 사람들이 더 많아질 것(68.5%) 같고, 전화 통화를 기피하는 사람들 때문에 불필요한 갈등이 생길 것 같다(46.7%)는 전망도 확인해볼 수 있었다. 향후 전화 통화에 대한 두려움 극복하기 위해선 가까운 사람들과 자주 통화하며 전화에 익숙해지는 것이 필요할 것(63.0%, 중복응답) 같고, 평소 사람들과 대면 소통 기회를 늘리거나(50.6%) 통화 전에 미리 전달 사항 등을 요약 해두는 것이 도움이 될 것 같다(44.2%)는 응답이 많은 편이었다. <출처> 엠브레인 트렌드모니터(trendmonitor.co.kr)

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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

• 컨택센터/CRM시장 2023년 시장 예측

  [컨택저널 2023. 4월호] 컨택센터/CRM시장 2023년 시장 예측 현장의 초점은 「이직 예방」 「자동화」 기존의 “상식”이 통용되지 않는 시대에 돌입 「콜이 늘어난다는 것은 알고 있지만 인력이 부족하다.」 당연한 고민이지만, 이것이 점점 만성화·심각화 되고 있다는 것이 문제다. 콜 량을 예측하고 필요한 인원수를 할당하는 기존 방식에서 벗어나기 위한 IT솔루션은 존재하는가? 컨택센터와 고객서비스, CRM 시장을 둘러싼 환경은 코로나19 사태가 발생한 최근 몇 년보다 더 불투명해졌다. 우선 BPO 시장은 활성화를 목표로 하는 경제활동, 지방선거 등 몇 가지 특수는 늘어날 것이고, 인력 부족이 「인재 조달을 포함한 위탁」이라는 요구를 표면화시킬 가능성도 높다. 문제는 경기와 직결되기 쉬운 IT 솔루션 시장이다. 메타, 아마존, 구글, 트위터 등이 2022년 후반 잇따라 구조조정을 발표했고 연초에는 미국 Salesforce도 뒤를 이었다. 그럼에도 코로나19 사태로 가속화된 Cloud 전환과 자동화 솔루션 보급 속도가 둔화될 기미는 현재로선 보이지 않는다. 「메타버스」 「고객 성공」, 시장 개척 및 확대에 기대되는 새로운 요소 컨택센터 현장의 최대 화두는 역시 「인력 부족 대책」으로 귀결된다. 기업 입장에서 본 채용 상황이 호전될 가능성이 없는 상태에서 이직 예방, 혹은 인력 배치나 콜 량 감축 등외에는 대안이 없다. 한편, 「메타버스」 「고객성공」이라는 새로운 키워드가 부상하고 있다. 현 단계에서는 메타버스가 Early Adopter층으로부터 주목 받고 있지만, 기업이 뛰어드는 이상 「사용법」 지원은 필수적인 콘텐츠다. 고객 성공(Customer Success)은 주로 BtoB의 구독형 서비스에서 보급되고 있는 개념이나 기법이지만, 그 요소를 분해하면 컨택센터나 고객 지원과 공통적으로 활용할 수 있는 솔루션이나 매니지먼트 기법도 많다. 양 당사자가 협업의 「가치」를 찾고 어필 할 수 있다면, 새로운 시장과 인재 발굴의 기회가 될 가능성은 있어 보인다. 1. 메타버스 시대의 도래! 센터의 역할과 기능이 바뀌는가? 가상공간 「메타버스」에서 비즈니스 기회를 찾는 움직임이 가속화되고 있다. 가상화폐의 보급으로 특히 젊은 층의 얼리어답터가 모이는 “상권”으로서 의류, 금융, 엔터테인먼트 업계 등이 속속 진출한 이상 이용자 지원은 필수다. 현재는 이용자들끼리 서로 돕는 커뮤니티 의존 측면이 강하다. 얼리어답터로 머무는 동안은 몰라도 이용자가 확대되면 “공식” 지원을 통한 내비게이션이 필수적이라는 것은 과거 SNS 역사가 증명하고 있다. 그래서 컨택센터를 비롯한 고객 지원이 뒤 따를 것이다. 2023년에는 메타버스 상에서의 접객이나 지원을 담당하는 컨택센터나 CS 부문이 등장할 가능성이 높다. 이미 일부 BPO 벤더는 진입을 검토하고 있는 것 같다. 실제로 Pasona Group은 2022년 봄 메타버스 본부를 설치, 「Avatar Concierge」 등의 사업을 추진하고 있는데 Avatar의 지원은 장점이 많다(그림2). 그 동안 쌓은 고객응대 노하우를 활용해 컨택센터의 위상을 높일 수 있는 기회라고 할 수 있다. 또한, 재택센터의 새로운 형태로 활용하는 사례도 등장했다. 2. 「고객 성공」으로 확대되는 고객 접점의 기능과 역할 미국의 고객성공 직종 종사자 수는 2015년부터 2019년까지 669%나 확대되었다(출처: Bain & Company “Technology Report 2021”). 소프트웨어 엔지니어 69% 증가, Product Manager 173% 증가와 비교해도 압도적인 신장률을 보이고 있다. 시장 규모는, 「고객성공 플랫폼 시장은 2020년의 10억 달러에서 25억 달러까지 확대된다」(출처: Markets and Markets)라고 여겨져 IT 시장에서도 주목도가 높다. 고객성공이 미국에서 처음 등장한 것은 2000년경이다. Salesforce 등 SaaS 비즈니스를 전개하는 기업 내에 「고객 성공 부서」가 신설됐다. 더욱이 2008년 리먼 사태 이후에도 이 부서의 주도로 일부 SaaS 기업들이 성공, 주목을 받고 있다. 이후 인지도, 기대치 모두 높아지는 한편, 「고객의 성공」이라는 가시화나 정의화가 어려운 개념 때문인지, 현 단계에서도 다양한 방안이 모색되고 있는 성숙 과정의 시장이라 할 수 있다. 일본에서는 Sansan이나 Adobe 등 SaaS 비즈니스를 전개하는 기업이 부서를 설치, 성공사례로 널리 전파되고 있다. 최근에는 BtoB의 SaaS에 한정되지 않고 구독화가 가속화되고 있는 BtoC에서도 신설하는 기업이 등장하기 시작했다. 고객성공 부서의 미션은 「계약 갱신」을 설정하는 경향이 강하다. 특히 조직화가 선행된 IT의 SaaS에서는 도입 비용이 저렴하기 때문에, 신규 획득을 최대 미션으로 하고 있던 기존 영업 부서의 기능만으로는 수익을 유지할 수 없다. 그 결과, 「세심한 관리를 거듭해, 갱신 시기를 놓치지 않는다」라는 지속적인 관리가 요구되어, 이를 담당하는 부서로서 성장하고 있다. 게다가 최근 몇 년간은 단순한 「계약 갱신」에서 「고객의 성공」으로 목표가 이동하고 있다. 「제공 솔루션 의 철저한 활용을 통한 문제 해결, 성공 실현」이 계약 갱신과 확대를 가져온다는 것이다. 이 개념이 기존의 영업 및 지원 부서와의 차이를 보다 명확하게 가져왔다고 할 수 있다. 고객지원/영업/고객성공, 「중점」에 따라 바뀌는 KPI와 KGI 고객성공과 고객지원 및 영업과의 차이를 정리한 것이 그림 3이다. 우선 지원과 성공을 비교하면, 특히 KGI/KPI에 차이가 있으며, 고객지원은 응대품질에 중점을 두는 반면 고객성공은 매출 관련 지표가 중요시된다. 물론 CS나 NPS 등의 만족도 지표는 공통적이지만 아무래도 안건 단위로 평가되기 쉬운 고객지원보다 중장기적인 관점을 중시하고 있다. 다음으로 영업과 고객성공부서의 비교에서 보면, 영업 부서가 「매출 획득」을 위한 지표가 중요시되는 반면, 고객 성공은 NRR(Net Revenue Retention: 매출유지률)이나 MRR(Monthly Recurring Revenue: 월간 경상이익) 등 「고객 유지」에 중점을 두고 있다. 문제해결이나 만족도 향상을 담당하는 「고객 지원」, 매출 확대에 의해 기업의 존속을 지탱하는 「영업」, 그리고 고객이 자사 솔루션을 정말로 사용해 성공하는 것을 지원하는 「고객성공」. 역할은 각인 각색이지만, 「소유에서 이용」으로 이행하고 있는 소비 트렌드에서 고객 성공은 향후 SaaS 기업뿐만 아니라 BtoC 기업에 이르기까지 다양한 업종 업태에 적용될 것이다. 2023년은, 일본의 비즈니스계에 있어서 그 단초라고 할 수 있는 1년이 될 것이다. 3. IT 불황의 영향은? 시장에 자욱한 먹구름 「미국이 재채기를 하면 일본이 감기에 걸린다」는 법칙이 있다. 앞서 기술한 바와 같이, 미국의 주요 IT사들은 「코로나 사태 특수로 너무 많이 채용했다」는 이유로 대규모 구조조정을 발표했다. 그런 의미에서 이미 일본은 감기에 걸리기 시작했고 경기 위축은 발등에 와 있다는 얘기다. 일본 컨택센터/CRM 관련 IT 시장에 이 움직임이 어느 정도 영향을 미칠지는 불투명하지만, 적어도 리먼 사태 이후에는 성장률이 둔화되거나 매출을 줄이는 벤더/SI가 많았다. 주요 벤더의 담당자는 「현재로서는 영향을 느끼고 있지 않다」라고 입을 모으고는 있다. 현 단계에서는 코로나19 사태로 가속화된 Cloud 전환이나 AI 챗봇을 비롯한 자동화 솔루션에 대한 needs 확대와 같은 후속 요소가 더 큰 것으로 보인다. 확실히, 대기업의 구조조정이 반드시 IT 시장에 반하는 것은 아니다. 인력 부족이 가속화되면서 자동화와 효율화를 높이기 위한 IT 투자가 활성화되는 경향도 있다. 확실한 것은 올해도 Cloud 전환은 더욱 가속화될 것이라는 점이다. 특히 플랫폼(PBX, CTI, 메일, 채팅 등 멀티채널 통합 툴)은, 그동안 미루는 경향도 강했던 대규모 안건도 Cloud화가 두드러질 전망이 다. 그런 의미에서 그 흐름을 탄 제네시스 Cloud 서비스와 AWS(Amazon Connect), Link(BIZTEL), Comdesign 등의 신장과, 반대로 Cloud 전환이 늦어져 미국에서 주가가 부진한 Avaya 동향에 주목한다. 그리고 또 하나 주시해야 할 것은 챗봇 시장이다. 2022년 말 미국 Open AI사가 대규모 언어 모델 「GPT-3」를 활용한 애플리케이션 「Chat GPT」를 공개했다. 일본에서도 대규모 언어 AI를 개발·제공하는 ELYZA의 CMO 노구치 류지씨는 「GPT-3는 그야말로 ‘Singularity is here’를 보여주는 존재」라며, 「모든 것이 한 회사의 기술에 함유되는 시대도 아니고 AI로 모든 일이 대체되는 것도 아니다. 모든 국면에서 “AI와의 공동작업”이 현실이 되었음을 널리 알리는 계기가 되지 않을까?」라고 강조한다. 대규모 언어 AI가 기존 챗봇을 비롯한 AI 솔루션에 어떤 영향을 미치는지 센터 경영진은 항상 주시할 필요가 있어 보인다. 4. 해소 되지 않는 인력 부족, 변화하는 리소스 관리 많은 콜센터가 가장 중시하는 「연결 용이성」. 이를 유지, 향상시키기 위해서는 시간대별 콜 수를 예측하고, 이를 바탕으로 서비스레벨 달성에 필요한 상담사 인원을 산출, 교대조를 편성하는 리소스관리가 필수적이인데 이 리소스관리의 개념이 크게 변화하려 하고 있다. 그 배경에 있는 것이 (1)인력부족, (2)옴니채널화, (3)고객의식의 변화다. 치밀한 콜 량 예측을 실행할 수 있어도 필요한 인원을 확보하지 못하면 의미가 없다. 심각한 채용난으로 기존의 리소스관리가 실질적으로 불가능해지고 있다. 한편, 고객 요구의 다양화에 따라 메인 채널을 전화에서 채팅이나 메일 등 텍스트 채널로 이행한 센터는 많다. 예를 들어 대형 홈쇼핑 사이트 ZOZO는 전화창구를 없애고 메일을 중심으로 한 고객 응대로 전환했고, 대형 PC업체 Lenovo도 지원 사이트의 도선을 재검토해, 전화에서 비 음성 채널로의 전환을 꾀하고 있다. 채널의 다양화가 진행되면, 전화사유마다 최적의 채널로 유도하거나 챗봇이나 음성봇에 의한 자동화를 진행하는 등 어떻게 보면 콜 량 을 “제어”하는 것도 가능하다. 고객의식의 변화도 있다. 인력부족으로 “전화 연결이 어려운” 센터가 증가하는 가운데, 불만은 느껴도 「어쩔 수 없다」고 생각하는 이들이 많아 기대치가 낮아지고 있다. 전화를 걸어 IVR에서 FAQ 사이트로 유도되더라도 해결만 되면 불만을 느끼지 않는 경우도 많을 것이다. 혹은 콜 백으로 응대 되어도 심각한 클레임이 되기 어렵다. 오히려 「연결될 때까지 기다린다」는 선택지밖에 없는 경우보다 만족도가 올라갈 가능성마저 있다. 5. Hybrid 운영은 정착되는가? 「재택新시대」 도래 코로나19 사태로 가속화 되었던 「재택 전환」. 실제로 「콜센터 실태 조사」에서는 2022년 7월 단계에서 약 절반이 「재택 제도를 운용 중」이라고 응답했다. 한편 심각한 과제가 되고 있는 것이 「채용난」이다. 더 이상 지역을 막론하고 필요 인원을 모으기가 쉽지 않다. 채용시장에서 여전히 「재택」은 인기 있는 근무방식이지만 센터 운영기업이 이에 대응하고 있다고 말하기는 어렵다. 그 중에는, 입사 후의 모든 업무가 재택 체제로 완결되는 「free location 채용」을 도입한 기업도 있다. 전국에서 모집을 받을 수 있다는 점에서는 구직자를 모으기 쉽다. 육아·돌봄 등 직원의 가정환경 변화에도 대응할 수 있다. 과제 중 하나로 꼽히는 것이 「재택근무 시 고독감과 고립화」다. 이를 해소하기 위한 새로운 원격 체제를 모색하는 움직임도 있다. BPO기업 트랜스코스모스는 2022년 8월, 메타버스상에서의 가상 컨택센터 활용을 위한 실증 실험을 개시했다. 센터 거점과 직원을 가상 공간상에 집결시켜, 거점 분산 시에 발생하기 쉬운 스킬의 개별화 해소와 직원간 소통의 원활화를 도모한다. 트랜스코스모스 DCC 총괄 미츠타씨는 「상담사 미경험자에게 즉각적인 재택근무는 어렵다.」고 설명한다. 재택을 전제로 한 채용 활동은, 초기 연수나 정신적인 후속지원 등 확실히 난이도는 높다. 하지만 컨택센터가 「고객으로부터의 언제 발생할지 모르는 응대 업무」에 종사하는 일인 이상, 인력 확보는 최우선 매니지먼트 업무다. 2023년은 재택·거점의 Hybrid 운영 또는 free location 운영의 성숙도를 높이는 해로 자리매김해야 한다. 6. 다른 형태로 계속되는 특수, 확대 확실한 BPO 시장 아웃소싱 시장의 「코로나 특수」는 2022년 상반기로 거의 종료되어 이 부분을 어떻게 메울지가 과제다. BellSystem24는, 「기존 대면으로 실시해 온 영업이나 창구 업무 등을 비 대면으로 실시하는 요구가 증가했다. 인사이드 세일즈 및 온라인 창구에 특화된 서비스를 IT벤처와 협업하는 것으로 공동 개발했다. 향후도, 새로운 요구를 앞서 파악해 클라이언트 기업의 과제 해결을 목표로 한다」고 이야기한다. 또 트랜스코스모스는 「CX향상 노력의 증가를 바탕으로 일관성 있는 고객체험 서비스 제공을 추진. needs가 강한 채팅을 중심으로 각 채널에서 확보한 VOC를 마케팅에 활용함으로써 기업가치 향상에 기여해 나갈 것」이라고 설명한다. 또, KDDI Evolva는 「인력 부족이나 인건비 급등에 의해, 운영의 새로운 효율화와 DX화가 필요하다. 소비행동의 디지털화에 대응하는 서비스 확충도 요구된다.」며, 「DX를 기점으로 한 운영 고도화, 서비스의 부가가치 향상을 위해 KDDI 그룹 시너지를 강화하여 클라이언트 기업의 사업과제에 공헌해 나갈 것」이라고 말했다. TMJ는 「코로나 관련 업무는 후유증 관련하여 계속 이어질 것으로 예상된다. 또, FinTech나 MaaS 등 새로운 고객사의 라인업이 확대되고 있어, 특정 분야의 전문성을 발휘한 전개를 목표로 한다. 그 운영을 지원하는 현장DX(Operation DX)도 가속시켜 나갈 예정」이라고 전망했다. FUJITSU COMMUNICATION SERVICES는, 「사회와 소비자의 가치관이 크게 변화한 가운데, 이전보다 고객체험 가치 향상에 주목하는 기업이 많아지고 있다. 고객접점 경험을 살린 독자적인 AI 툴을 활용한 VOC 분석으로 개선 제안을 추진하면서, 시장 요구에 따라 협력사와의 협업도 진행해 나가고 싶다」고 이야기한다. 각 사 모두 부가가치 제안과 신규 영역 개척을 목표로 하고 있다. 하지만 일본 시장은 축소 추세여서 센터 사업만으로는 향후 성장이 어려울 것으로 보는 시각도 있다. Deloitte Tomatsumic 경제연구소의 타케다 케이이치 씨는 「현재 BPO 시장에서는 컨택센터 이외의 사무 업무에 대해 시스템과 운영을 세트로 제공하는 BPaaS라는 서비스 형태가 주목 받고 있다. 신규 벤더로 SI기업이나 컨설팅 회사 등이 참가하고 있어 머지않아 컨택센터 영역에도 진출해 올 가능성이 있다. 텔레마케팅사들은 지금부터 대책을 강구해 둘 필요가 있다」고 설명했다. 7. 재고 기색이 농후?! 상담사의 「Career 전략」 컨택센터 채용난이 다시 심화되고 있다. 그래서 각 회사가 주력하고 있는 것이 직원들이 오래 일하도록 하기 위한 「이직예방」이다. 기존의 이직예방 시책은 시급인상, 시설개선, 표창제도가 3대 축이었지만, 최근에서야 「평가 최적화」 「경력구축 지원」 「유연한 근무 방식」에 착수하는 움직임이 활발해지고 있다. 정규직·비 정규직를 막론하고 상담사나 SV에게 앞으로 step up할 길과 급여체계를 명확히 제시해, 누구나 경력을 쌓을 수 있다는 것을 인식시키는 움직임이다. 특히 센터의 중요한 일꾼인 육아 중인 주부를 대상으로 하는 경향이 강해질 것으로 보인다. 이 계층은 인생의 단계가 바뀌면서 20대에 쌓아 올린 커리어를 포기하는 경향이 강하다. 반면 SV나 센터장 등 현장 관리자를 원하지 않는 근로자도 늘고 있다. 2022년 6월 편집부가 실시한 「SV/리더 의식 조사」에서는 컨택센터 이외의 부서로 이동하거나 이직을 희망하는 사람이 증가했다(그림 5). SV/리더 육성에 다수 실적을 가진 Create-Career의 테라시타 카오루씨는, 상담사의 경력구축에 대해 「기업 규모가 크면, 센터 내뿐만 아니라 타 부서로의 이동 등 선택지는 있습니다. 그러나 규모가 작은 센터, 혹은 중소기업에서는 상담사의 커리어 경로가 한정되어 버립니다. 자격취득 지원과 같은 새로운 대처가 필요」라고 지적한다. 게다가 「상담사의 일은 대부분 다른 부서와의 교류가 부족한 루틴 업무입니다. 그 결과, 센터를 “닫힌 직장”이라고 느끼고, 자신의 일이나 커리어의 미래가 보이지 않아 불안을 안기 쉽습니다」 (테라시타씨)는 것처럼, 물리적으로나 심리적으로 폐색감을 느끼기 쉬운 직업이다. 그래서 상담사가 경영진에 대한 보고회에서 발표하거나 다른 부서와의 정례회의에 참가하는 등의 대처 사례도 나왔다. 사상 초유의 인력 부족이 확실시되는 가운데, 이러한 기존의 틀을 초월한 커리어 구축 지원의 확대에 기대한다. <출처> Call Center Japan 2023년 2월호

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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

• [칼럼]AI가 정말로 상담사의 일자리를 빼앗아 갈까요?

  산업혁명을 통해 세상에 나오는 새로운 기술들은 그런 기술력이 아니면 현재 인간이 처해 있는 심각한 문제들을 해결할 수 없을 때 세상에 나와 인간을 도와 세상을 좀 더 인간이 살기 좋은 환경으로 만들어왔다. 하지만 잊지 말아야 할 것은 세상에 없던 새로운 기술이 발명되었을 당시로서는 인간이 상상도 못했던 기술이라 금방 세상을 바꿀 것 같아 보이지만 그런 기술이 상용화되기 까지는 상당한 시간이 소요되며, 상용화되는 과정에서 사라질 수도 있다는 것이다. 2011년에 나타나 인간에게 AI의 놀라운 능력을 보여주었던 IBM의 Watson을 기억하는가? Watson은 2011년 2월 ABC방송Quiz show Jeopardy에서 2 명의 인간 챔피언을 압도적으로 누르고 우승을 차지한다. 사상 처음으로 사람이 아닌 우승자가등장한 것이다. 사람보다 훨씬 문제를 잘 이해하고 빠르게 답을 제시하는 Watson에 전세계는 ‘AI 시대’가 도래했다며 흥분했었다. 하지만 12년이 지난 지금 Watson은 IBM의 골칫덩이로 전락했다. 기대에 미치지 못한 AI는 Watson뿐만이 아니다. 2016년 절대로 AI가 인간을 이길 수 없다고 확신하고 있던 바둑에서 이세돌 9단마저 4:1로 꺾은 ‘Alpha Go’역시 그 날 이후 7년이 지나고 있지만 우리의 기대만큼 그 다음 행보를 보여주지 못하고 있다. CNBC는 “Deep mind 의 기술이 바둑이나 체스처럼 통제된 환경 에서만 제대로 작동할 뿐, 현실 세계의 복잡성과 예측 불가능성에는 맞지 않는다는 의구심이 높았다.”라고 보도했다. 그리고 최근에는 채팅 인공지능 Chat GPT로 세상이 떠들썩하다. Chat GPT는 매개변수 1천750억개를 사용한 거대 인공지능 기술로서 GPT3.5를 기반으로 2021년까지의 데이터에 대해서는 거의 실시간으로 답변을 생성해 준다. Chat GPT를 사용해 본 사람들의 평가는 놀랍다는 답변이 대부분이다. 지난 3월14일 매개변수 1조개 이상으로 추정되는 GPT가 출시되었다. 하지만 잊지 말라. Chat GPT는 스스로 새로운 것을 창출해 제공하기 보다는 학습한 DATA에 근거해 정해진 답을 신속하게 한발 앞서 알려주는 것뿐이다. 실제로 세계적인 언어학자이자 미국의 대표적인 진보지식인으로 불리는 Noam Chomsky교수는 머신러닝 AI의 최대 결함으로 기계 스스로 ‘무엇이 옳은지?’를 구분할 수 없다는 점을 언급하며 “AI가 인간의 뇌를 추월할 날이 언제올지 모르지만 아직까진 동도 트지 않았다.”고 전망했다. 하지만 나도 궁금해서 제목처럼 “AI가 인간 상담사들의 일자리를 빼앗아갈까요?”라고 Chat GPT에 질문을 해봤더니 “AI는 컨택센터에서 수행하는 특정 측면을 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 인간 상담사를 완전히 대체할 가능성은 없다. 특히 공감, 창의성, 비판적 사고가 필요한 복잡한 문제는 아직 까지는 인간 상담사만이 해결할 수 있다. 실제로 AI는 컨택센터 상담사들에게 정보에 입각한 결정을 내리고 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있는 실시간 데이터와 통찰력을 제공함으로써 실제로 상담사들의 업무를 강화할 수 있고, 전반적으로 AI가 컨택센터 업무의 성격을 바꿀 수는 있지만, 인간 상담사를 완전히 대체할 가능성은 낮다.”고 답변했다. 그래서 두번째로 “AI와 상담사들은 어떤 방식으로 협력할 수 있을까요?”라고 질의했더니 “상담사는 AI 기반 챗봇과 협력하여 일반적인 고객 질문에 대한 빠른 답변을 제공하고, 챗봇은 반복적인 작업을 처리할 수 있어 상담사가 더 복잡한 문제를 처리할 수 있다. 그리고 AI 기반 정서 분석은 상담사와의 고객 상호 작용을 분석하여 고객이 어떻게 느끼는지에 대한 피드백을 제공할 수 있다. 요약하면, 상담사는 AI와 다양한 방식으로 협력하여 고객 경험을 개선하고, 워크로드를 간소화하며, 고객에게 보다 효율적인 지원을 제공할 수 있다.”고 답변을 주었다. 30년 전에 나타나 세상을 놀라게 했던 3D프린팅도 그 당시 당장 세상을 바꿀 것 같았지만 이제서야 쓰임새를 찾아 옷, 집, 음식 등 의식주산업에 뛰어 들었고, 3월에 발사될 로켓을 프린트하는 수준까지 왔다. 이렇듯 모든 신기술은 인간 사회에 제대로 정착하기 위해서는 많은 시간이 필요하며, 특히 AI를 포함한 4차산업혁명의 핵심기술들은 사람의 일자리를 빼앗기보다는 인간과 협력해 더 나은 세상을 만들기 위해 인간들이 개발하고 업데이트하고 있다는 것을 잊지 말자.

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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