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인공지능 챗봇을 통한 고객 경험 향상
고객 상담에서 중요한 것 중 하나는 사람으로서의 존중을 보여주는 것입니다. 즉, 고객과의 상호 작용을 통해 신속하고 어려움을 해결해 주는 것이죠. 고품질 고객 상담은 일반 고객을 충성 고객으로 바꿀 수 있는 좋은 기회이기도 하죠. 고객은 일 년 365일 24시간 내내 언제든지 즉각적인 응답을 받길 기대합니다. 이와 같은 기대로 기업은 실시간으로 고객 질문에 응답하는 데 도움이 되는 인공지능 챗봇 찾고 있습니다. 인공지능 챗봇은 24시간 콜센터를 유지하는 비용을 절약할 수 있기 때문에 특히 매력적입니다. 고객 경험을 유지하면서 비용을 낮추기 위해 많은 기업들이 고객의 질문과 요청에 즉시 응답할 수 있는 인공지능 챗봇 기술과 알고리즘에 투자하고 있습니다. 인공지능 챗봇은 제대로만 활용한다면 강력한 도구가 될 수 있습니다. 챗봇이 고객 경험을 향상시킬 수 있도록 하려면 인공지능 챗봇이 질문에 답할 수 있도록 고품질 교육 데이터를 사용해야 합니다. 성공적인 AI 알고리즘에는 챗봇이 인간의 손길로 즉각적이고 매우 상세한 답변을 제공할 수 있도록 하는 데이터가 포함됩니다.
중요성
기계가 인간의 일자리를 앗아간다는 생각은 인공지능 챗봇엔 적용되지 않습니다. 인공지능 챗봇은 기본적인 질문에 답하는 첫 번째 방어선이 되어 보다 복잡한 시나리오에서 인간 지원을 위한 시간을 확보합니다. 이러한 인공지능 챗봇이 실제로 빛을 발하는 곳은 반복적인 질문입니다. 이는 일반적으로 대부분의 고객이 공통적으로 묻는 질문이며 인공지능 챗봇을 통해 동일한 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 인공지능 챗봇은 "호텔 객실 예약에 아침 식사가 포함되어 있습니까?"라는 질문에 비용 효율적인 방식으로 고객 문의에 24시간 서비스를 제공합니다. 인공지능 챗봇이 점점 더 보편화되고 더 많은 고객 상호 작용을 수행함에 따라 목표는 이러한 챗봇을 가능한 한 사람처럼 만드는 것입니다. 이를 위해서는 다양한 고객 페르소나와 시나리오로 구성된 고품질 데이터 세트에서 챗봇을 교육해야 합니다. 학습 데이터가 좋을수록 고객 상호 작용 및 결과가 향상됩니다. 다양한 품질의 데이터를 통해 AI 챗봇은 고객이 선호하는 언어로 의사소통할 수 있습니다.
장점
- 고객 상담원이 반복적인 질문에 답하는 부담을 덜어줍니다.
- 일관된 고객 경험을 제공합니다.
- 자동 응답으로 평균 응답 시간을 단축합니다.
- 기본적인 질문이 있는 고객의 대기 시간을 줄입니다.
- 24시간 가용성을 제공하여 모든 시간대의 고객에게 신속한 서비스를 제공합니다.
- 보다 효율적이고 비용 효율적인 운영으로 고객 서비스 비용을 절감합니다.
- 고객, 문제점 및 브랜드 경험을 더 잘 이해하는 데 사용할 수 있는 데이터를 수집합니다.
- 올바른 정보 전달을 위해 여러 언어로 의사소통합니다.
이러한 장점으로 인해 인공지능 챗봇은 많은 웹 사이트에서 점점 보편화되고 있으며 이제 많은 고객이 문의를 위한 첫 번째 접점으로 챗봇을 찾습니다. 챗봇에 투자하면 장기적으로 회사 비용을 절약할 수 있으며 그 돈은 새로운 제품이나 서비스를 제공하는 데 사용될 수 있습니다.
고객 경험 향상 방법
1. 올바른 AI 훈련
올바른 데이터를 사용하여 인공지능 챗봇을 교육하면 회사에 많은 혜택을 제공하는 제품을 얻게 됩니다. 잘못된 정보가 잠재 고객에게 전달되면 해당 비즈니스를 영원히 잃을 수 있습니다. 고품질 교육 데이터는 초기 비용이 높을 수 있지만 이를 통해 잘 훈련된 인공지능 챗봇을 확보하여 많은 이점과 비용 절감을 실현할 수 있습니다.
2. 고품질 학습 데이터 제공
인공지능 챗봇 구축에서 가장 중요한 것은 고품질 교육 데이터입니다. 높은 품질을 얻으려면 데이터에 레이블을 잘 지정하고 다양한 데이터 요소를 포함해야 하죠. 최상의 학습 데이터는 품질 보증 프로세스를 거쳐 각 데이터 포인트에 적절하게 레이블이 지정되고 어노테이션이 추가되었는지 확인합니다. 이렇게 고품질 교육 데이터를 사용하면 인공지능 챗봇이 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
3. 다양한 학습 데이터 활용
다양한 관점과 다양성을 갖춘 데이터 세트에서 인공지능 챗봇을 교육하는 것이 중요합니다. 학습 데이터셋이 더 많은 문제와 고객 성격을 학습할수록 챗봇이 더 잘 작동할 수 있습니다. 일반적인 경우와 덜 빈번한 경우 모두 다양한 시나리오를 처리하도록 AI 모델을 교육하는 데 필요합니다. 또한 제공하는 데이터가 많을수록 인공지능 챗봇이 고객의 요구 사항을 해결하는 데 더 적합합니다.
4. 적응형 인공지능 챗봇 구현
초기 AI 모델을 교육할 때 각 고객 상호 작용에서 지속적으로 학습하도록 설정되어 있는지 확인하세요. 초기 모델을 교육하면 응답 방법과 적절한 응답을 제공하기 위해 질문에서 무엇을 찾아야 하는지 학습합니다. 그러나 삶이 바뀌고 고객이 이전에는 경험하지 못했던 새로운 문제와 도전에 직면하고 정보를 얻기 위해 다른 단어를 사용합니다. 적응형 인공지능 챗봇은 이러한 변화로부터 학습하여 고품질 고객 서비스를 지속적으로 제공할 수 있습니다. 고품질 고객-챗봇 상호 작용을 보장하는 한 가지 방법은 후속 상호 작용에서 학습할 수 있는 알고리즘을 만드는 것입니다. 인공지능 챗봇이 고객과 상호 작용할 때마다 경험을 통해 학습합니다. 이는 인공지능 챗봇이 시간이 지남에 따라 새로운 고객 문제에 적응하고 점점 더 똑똑해진다는 것을 의미합니다. 하지만 학습할 수 있는 챗봇은 시간이 지남에 따라 챗봇이 적응하고 개선할 수 있는 편리한 방법이지만 절대 안전한 것은 아닙니다. 인공지능 챗봇 학습 및 적응이 브랜드에 적합하고 고객에게 올바른 고객 경험을 제공하는지 확인하기 위해 정기적인 품질 보증 검사를 받는 것도 중요합니다.
5. 고객 데이터베이스와의 연동
인공지능 챗봇을 사용할 때 고객에게 최상의 경험을 제공할 수 있는 또 다른 방법은 인공지능 챗봇이 고객 정보에 대한 데이터베이스에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 각 고객은 고유하며 다양한 관점과 선호도를 가지고 있습니다. 고객 정보 데이터베이스가 있는 경우 인공지능 챗봇에 해당 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하면 알고리즘이 고객에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.
인공지능 챗봇 학습 데이터
대화의 뉘앙스와 현지 방언을 고려할 때 인공지능 챗봇을 훈련시키는 것은 불가능한 작업처럼 보일 수 있습니다. 이런 어려움도 극복할 수 있는 인공지능 챗봇을 구축을 위한 고품질 교육 데이터를 찾고 계시다면 여러분은 지금 에펜이 필요하십니다. 에펜은 인공지능 챗봇을 위한 고품질 학습 데이터를 소싱하고 어노테이션 작업을 통해 챗봇이 작동하도록 하는 모델을 평가하고 테스트하는 것을 전문으로 합니다. 사전 라벨링 된 데이터셋을 제공하거나, 새로운 독점 데이터를 소싱하거나, 존재하는 모든 유형의 챗봇에 대해 오디오 및 서면 형식으로 제공하는 데이터를 사용합니다. 저희 에펜은 AI 챗봇 교육을 위해 오타나 방언을 포함하는 다양한 텍스트 어노테이션 서비스를 제공합니다. 음성 데이터나 음성에서 텍스트로 변환되는 데이터에서 이해할 수 없는 단어를 제거하기 위한 발화 수집으로 데이터셋 오류를 35%까지 줄입니다. 오디오 타임스탬프와 결합하면 어노테이션 속도가 2배 빨라지는 음성 어노테이션 서비스도 제공하죠. 마지막은 자연어 처리(NLP)를 활용하는 음성 어노테이션입니다. 저희 에펜은 프리 라벨링과 스피드 라벨링 및 스마트 유효성 검사를 통해 AI 데이터 시장에서 가장 뛰어난 품질의 데이터셋을 제공합니다. 저희 어노테이션 팀은 수백 가지의 다양한 언어로 작업할 수 있으며 올바른 데이터를 신속하게 얻을 수 있도록 도와드립니다.
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