우수한 고객 서비스를 제공하는 최고의 방법

소비자 관심을 끌기 위한 경쟁이 치열한 시장에서 고객 서비스는 기업이 경쟁사와 차별화할 수 있는 좋은 방법이 될 수 있습니다.

Gartner에 따르면¹, 고객의 목소리에 귀 기울이는 진정한 고객중심 기업은 1.6배 더 높은 성장률을 보인다고 합니다(IBM.com 외부 링크). 다른 관점에서 보면, 연구 결과에 따르면 열악한 고객 서비스가²  (ibm.com 외부 링크) 고객이 떠나는 가장 큰 이유라고 합니다.

고객의 요구를 충족하는 것은 고객 충성도와 유지율을 향상시키기 때문에 기업의 수익에 매우 중요합니다. 반면에 열악한 고객 서비스는 심각한 문제를 야기합니다. McKinsey에 따르면³ 기존 고객 1명의 가치를 대체하려면 신규 고객 3명이 필요하다고 합니다(IBM.com 외부 링크). 고객 서비스는 고객 만족에 필수적인 요소이며, 이는 고객 유지로 이어질 수 있습니다. 또한 충성도가 높은 고객들이 입소문을 내도록 유도하여 추천으로 이어질 수 있습니다.

우수한 고객 서비스 경험을 제공하려면 잘 짜여진 전략, 리소스 및 교육에 대한 투자, 문제 해결 전술에 대한 올바른 접근 방식이 필요합니다. 모든 최신 고객 경험 전략에는 고객 데이터를 사용하여 고객의 기대치를 충족하는 고객 서비스 전략도 포함되어야 합니다.

• 아이디어를 비즈니스 가치로 전환하는 프레임워크 구축
• 인간 중심의 디자인 사고를 조직의 중심에 두기
• 서비스 자동화 및 AI 도입
• AI로 고객 서비스 담당자 역량 강화
• 제공되는 서비스 개인화
• 선제적 대응
• 공감 수용
• 고객 서비스 전문가 역량 강화
• 최신 정보 유지
• 주요 메트릭 모니터링
• 가장 큰 영향을 미치는 수정 사항의 우선순위 지정
• 개인화된 경험 제공
• 고객이 어디에 있든 도달하고 응답
• 고객 서비스 철학 설정
• 워크플로 간소화

조직은 고객 서비스 솔루션의 아이디어와 실행을 안내하는 데 도움이 되는 프레임워크가 필요한 경우가 많습니다. 예를 들어, IBM Services Service Jumpstart Garage는 서비스 가치 사슬에서 마찰이 발생하는 위치를 파악할 수 있도록 지원하여 서비스 혁신을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 직원들은 고객의 기대에 부응할 수 있도록 문제를 더 잘 파악하고 해결할 수 있습니다.

디자인 사고의 목표는 팀이 가장 바람직하고 실현 가능하며 실행 가능한 문제 해결책을 통해 사용자를 이해하고 만족시키는 것입니다. 이러한 접근 방식은 제공되는 제품이나 서비스를 넘어서는 것입니다.

서비스 가치 사슬의 핵심 단계는 서비스, 영업 및 마케팅 워크플로를 통합하는 아키텍트 경험의 핵심에 인간 중심의 디자인 사고를 적용하는 것입니다. 이 단계는 팀이 채널과 부서 전반에 걸쳐 고객 정보와 대화를 관리할 때 최적의 사용자 중심 솔루션을 찾는 데 도움이 됩니다.

서비스 자동화와 AI를 통합하는 조직은 고급 고객 서비스 프로세스와 워크플로를 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 고객 참여도가 향상되고 대화를 시작할 수 있으며 관련 정보를 더 빠르게 제공하고 고객 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

기업은 콜시트와 템플릿을 넘어 AI를 사용하여 고객 서비스 담당자가 고객과의 상호 작용 중에 더 많은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원해야 합니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 조사에 따르면 모든 응답자가 고객 서비스에 생성형 AI를 사용할 계획이며, 응답자의 3분의 2 이상이 이미 이를 도입하기 시작했다고 합니다.

고객 서비스 팀은 가상 어시스턴트와 기타 생성형 AI 도구를 사용하여 응답 시간을 개선하고 전반적인 고객 지원을 개선할 수 있습니다. 고객 대기 시간과 솔루션을 제공하지 못하는 고객 상담 전화를 최소화하는 것은 고객 만족도를 높이는 좋은 방법입니다.

우수한 고객 서비스를 제공하기 위해 기업은 가능한 한 개인화된 고객 서비스를 제공해야 합니다. 이것이 바로 고객 서비스 설계가 중요한 이유입니다. 이는 조직이 전체 운영을 확장하면서 각 고객을 개별적으로 대할 수 있는 최선의 방법을 계획하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 젊은 고객들은 셀프 서비스 도구⁵(ibm.com 외부 링크)를 선호할 가능성이 더 높은 반면, 나이가 많은 고객들은 누군가와 대화하고 싶어 할 가능성이 더 높습니다. 따라서 기업은 고객의 인구 통계를 잘 이해하고 개인화된 고객 경험을 위해 적절한 리소스를 할당해야 합니다.

고객 서비스는 사후 대응적일 필요가 없습니다. 탁월한 고객 서비스를 제공하기 위해 고객에게 연락하여 고객이 구매한 제품의 활용도를 극대화하고 향후 발생할 수 있는 문제를 사전에 방지할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 기업에는 이러한 신규 고객과 소통하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 툴이 있습니다.

고객이 제품을 구매하거나 수령한 후 사용자 가이드와 자주 묻는 질문 FAQ를 이메일로 보낼 수 있습니다. 고객의 구매에 대한 소셜 미디어 게시물에 후속 조치를 취하여 지원을 제공할 수 있습니다. 이러한 성공을 달성하는 가장 좋은 방법은 고객이 모이는 모든 채널에서 고객의 목소리를 적극적으로 경청하는 것입니다.

훌륭한 고객 서비스 팀은 고객의 어려움을 이해하고 돕고 싶어한다는 것을 고객에게 보여줍니다. 기업은 모든 직원에게 공감의 중요성을 알려야 하며, 고객 서비스 담당자는 상호 작용하는 고객에게 이를 실천해야 합니다. 공감의 핵심 요소에는 직원과 대화할 때 긍정적인 태도를 유지하고, 문제를 해결하기 위해 더 많은 노력을 기울이고, 고객의 불만에도 침착하게 대처하는 것이 포함됩니다.

조직은 고객과 직접 상호 작용하고 고객 문제를 해결할 책임이 있기 때문에 담당자의 고객 서비스 기술 향상에 투자해야 합니다.

또한 고객 서비스 문제를 처리할 수 있도록 매장 직원을 훈련하여 대면 고객 서비스 상호 작용 중에 긍정적인 경험을 제공할 수 있도록 해야 합니다. 그래도 문제가 해결되지 않으면 고객을 올바른 채널로 안내해야 합니다.

고객 서비스 담당자는 문제 해결 기술, 갈등 해결, 적극적인 경청, 압박감 속에서도 침착하게 대처하는 등의 소프트 스킬을 배워야 합니다. 또한 소프트웨어 숙련도, 옴니채널 커뮤니케이션, 회사 제품의 기술적 작동 방식과 같은 어려운 기술을 배우고 개선할 수 있습니다.

잘못된 고객 서비스를 없애는 한 가지 방법은 정확한 정보를 제공하는 것입니다. 옴니채널 환경에서 기업은 지식 기반, FAQ, 제품 정보 등 모든 접점에서 콘텐츠를 업데이트하는 데 집중해야 합니다.

고객 서비스 문제가 있는 고객은 해결책을 찾기 위해 여러 페이지의 잘못된 정보를 검색하는 번거로움을 원하지 않습니다. 정보를 지속적으로 업데이트하는 기업은 더 많은 고객이 담당자와 상담할 필요 없이 문제를 해결할 수 있도록 도울 수 있습니다.

고객 만족도 점수(CSAT) 및 순 추천 고객 점수(NPS)와 같은 고객 만족도 지표를 통해 기업은 우수한 고객 서비스를 제공하고 있는지 여부를 추적할 수 있습니다. 기업은 이러한 통계를 벤치마크하고 고객 피드백을 통해 우수한 고객 서비스를 제공하지 못하고 있는 것으로 입증되면 접근 방식을 조정해야 합니다.

경영진은 생성형 AI가 고객 서비스에 큰 영향을 미친다고 생각합니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 최근 연구에 따르면 임원의 85%가 향후 2년 내에 생성형 AI가 고객과 직접 상호 작용할 것이라고 믿고 있습니다.

역사적으로 중요한 고객 서비스 도구였던 챗봇은 인공지능을 통해 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다. 고객은 보다 '인간적인' 답변을 통해 질문에 대한 보다 정확한 답변을 얻을 수 있으므로 고객 서비스 상담원과의 통화 요청이 줄어들게 됩니다. 이러한 접근 방식을 통해 지원 팀원들은 좋은 제안을 하거나 환불 결정을 내리는 등 챗봇이 처리해서는 안 되는 더 큰 문제에 집중할 수 있습니다.

일부 문제는 특정 고객에게만 해당되는 경우도 있지만, 고객 문제가 지속적으로 발생하여 고객층의 상당수가 불만족스러워할 수도 있습니다. 예를 들어 수천 명의 고객이 소프트웨어 프로그램의 한 사용 사례에 대한 문제점을 보고하는 경우, 회사는 해당 문제 해결을 개선 대기열의 맨 위에 올려야 합니다.

기업이 우선시할 수 있는 대규모 수정 사항의 예로는 버그 문제 해결, 고객에게 중요한 세부 정보 전달, 제품이나 서비스를 더 간편하게 사용할 수 있도록 수정하는 것 등이 있습니다.

모든 고객 경험은 수신자에게 고유하게 느껴져야 합니다. 이러한 접근 방식은 특히 고객 서비스에서 중요합니다. 기업은 고객과 상호 작용할 때 가능한 모든 곳에 개인화를 포함해야 합니다. 챗봇은 고객의 이름을 불러야 하며, 고객 관리 담당자는 고객 문제를 해결하려고 할 때 가능한 한 많은 고객 데이터를 보유하고 있어야 합니다.

이상적으로는 문제 해결 후 해당 고객과 관련된 더 많은 컨텍스트와 정보를 제공하는 이메일도 발송합니다. Gartner의 연구³(ibm.com 외부 링크)에 따르면 소비자의 65%가 보다 개인화된 경험을 제공하는 기업에 충성도가 높다고 답했습니다.

옴니채널 고객 서비스에는 원활하고 통합된 디바이스 및 접점 네트워크에서 고객을 지원하는 것이 포함됩니다. 옴니채널 지원을 제공하는 기업은 더 많은 노력을 기울여야 합니다. 즉, 이들은 소셜 미디어, 전화, 문자, 이메일을 통한 커뮤니케이션을 포함하여 고객 여정의 모든 단계에서 고객을 만나야 합니다.

기업은 고객이 어디에 있든 효과적인 고객 서비스를 제공해야 하며, 고객과 소통할 수 있는 적절한 직원과 기술을 갖춰야 합니다.

기업은 고객을 대하는 방법부터 문제를 해결하기 위해 노력하는 방법, 제공하는 후속 고객 관리에 이르기까지 고객 서비스 프로세스가 어떻게 진행되기를 원하는지 명확히해야 합니다. 때로는 이 철학을 실천하겠다는 노력의 일환으로 이를 웹사이트에 게시하고, 마케팅 도구로 활용하기도 합니다.

효율적인 기업은 고객 서비스 자동화를 통해 우수한 서비스를 제공합니다. 헬프 데스크에서 적절한 고객 담당자에게 인바운드 요청을 라우팅할 수 있는 회사는 자동으로 우수한 워크플로 사용 사례를 보여줍니다.

워크플로의 또 다른 좋은 예는 이메일과 다른 채널에 연결된 고객 관계 데이터베이스(CRM)를 사용하여 회사와 고객 간의 메시지를 자동으로 추적하는 것입니다.

고객 서비스와 관련하여 일상적으로 제기되는 몇 가지 질문이 있습니다.

• 기업은 고객 서비스에 얼마나 투자해야 할까요?
• 기업은 고객 서비스 운영에 AI를 포함해야 할까요?
• 고객 서비스 직원이 업무를 잘 수행하기 위해 필요한 핵심 기술은 무엇인가요?
• 고객 서비스와 고객 지원 사이에는 어떤 차이가 있나요?

그 답은 해당 기업이 얼마나 많은 고객 요청을 받는지, 고객 문제 해결이 얼마나 어려운지 등 여러 변수에 따라 달라집니다. 궁극적으로 고객 만족을 유지하는 것은 고객 경험의 중요한 부분이므로 투자할 가치가 있습니다.

기업은 고객 서비스 기능을 위해 AI에 투자해야 합니다. AI는 직원의 업무를 보강하여 직원이 고객과 대화할 때 더 많은 정보를 얻을 수 있도록 합니다. AI는 또한 고객이 담당자와 대화하지 않고도 사용할 수 있는 챗봇 및 기타 기술을 지원하여 셀프 서비스를 개선할 수 있습니다.

커뮤니케이션 능력이 뛰어나고, 사람들을 돕고자 하는 열망이 있으며, 문제 해결 방식과 적응력이 뛰어나야 합니다.

고객 지원은 특정한 기술적 문제나 제품 문제를 해결하는 것을 말합니다. 반면에 고객 서비스는 사람들이 제품을 최대한 활용하도록 돕거나 특정 기능을 사용하는 방법을 배우는 것과 같이 고객 경험과 더 광범위하게 관련되어 있습니다.

IBM은 10년 이상 기업이 신뢰할 수 있는 AI를 고객 서비스에 적용할 수 있도록 지원해 왔습니다. 이제 생성형 AI는 복잡한 문의를 이해하고 인간과 더욱 유사한 대화형 답변을 생성할 수 있는 기능을 통해 고객 및 현장 서비스를 크게 혁신할 수 있는 더 큰 잠재력을 갖게 되었습니다. IBM Consulting은 경험 설계와 서비스, 데이터 및 AI 혁신 분야에서 엔드투엔드 컨설팅 기능을 제공합니다. 우리는 IBM의 엔터프라이즈급 AI 및 데이터 플랫폼인 watsonx와 시장을 선도하는 IBM의 대화형 AI 솔루션인 watsonx Assistant를 사용합니다. AI 가치 창출 프로세스를 통해 고객과 협력하여 대화형 AI를 개선하고, 상담원 경험을 개선하고, 콜센터 운영 및 데이터를 최적화합니다.