AI 시대를 위한 CS 팀 준비: 업계 리더의 최신 의견 듣기

고객 서비스는 AI 혁명의 최전선에 있으며 모두가 따라잡기 위해 노력하고 있습니다. 오늘 우리는 불타는 질문에 답합니다. 지원 팀이 AI를 위해 어떻게 준비합니까?

고객 서비스의 세계는 AI의 혁신적인 힘에 힘입어 빠르게 변화하고 있습니다. 조직이 탁월한 고객 경험을 제공하기 위해 노력함에 따라 AI의 발전에 보조를 맞추고 해당 기술을 자동화하고 통합하는 것이 지원 리더의 최우선 순위가 되었습니다.

새로운 역할을 도입하는 것부터 새로운 대화 흐름을 설계하고 새로운 제품과 서비스를 통합하여 팀을 강화하는 것(예: 새로운 GPT-4 기반 챗봇 Fin)에 이르기까지 AI의 잠재력을 적응하고 활용하는 능력은 바닥에 큰 차이를 만들 수 있습니다. 라인 – 그리고 조직의 장기적인 성공에. AI가 여기 있습니다. 문제는 이것에 대해 무엇을 하시겠습니까?

물론, 처음에는 모든 것이 다소 압도적으로 느껴질 수 있습니다(용어와 개념에 대해 의문이 있는 경우 AI 용어집을 자유롭게 확인하십시오). 그래서 오늘 우리는 이 도전의 최전선에 있었던 세 사람과 이야기를 나누고 있습니다.

• Declan Ivory, Intercom 고객 지원 부사장
• Intercom의 수석 그룹 제품 관리자 Rati Zvirawa
• Rebag 최고 고객 책임자 Geronimo Chala

고객 서비스의 진화하는 환경과 앞으로의 변화에 ​​대비하여 팀, 고객 및 헬프 센터를 준비하는 방법에 대해 이야기합니다.

시간이 부족하십니까? 다음은 몇 가지 주요 내용입니다.

• 발생할 변화를 인지하고 계획하는 데 조기에 팀을 참여시켜 팀과 명확한 전략 및 투명한 의사소통을 하십시오.
• 기업은 큰 변화를 겪게 되지만 AI는 인간 지원을 대체하지 않을 것입니다. 일상적인 작업의 효율성을 높이고 지원 상담원이 복잡한 상황에 집중할 수 있도록 할 것입니다.
• 이 진화하는 환경에서 대화식 설계 및 지식 관리에서 신속한 엔지니어링에 이르기까지 CS의 새로운 역할이 등장하고 있습니다.
• 고객에게 AI 챗봇에 대해 교육할 때 기술에 대해 투명하게 밝히고 기술을 활용하여 가장 효과적으로 사용할 수 있도록 돕는 것이 중요합니다.
• 헬프 센터 최적화: 중요한 문서를 식별하고, 기존 콘텐츠를 업데이트하고, 새 콘텐츠의 우선 순위를 지정하고, 문서를 작성 및 게시하고, 간소화된 제작을 위해 문서를 템플릿화합니다.
• 마지막으로 진행하면서 테스트하고 반복하십시오. 소규모 청중을 선택하고 일정 기간 동안 콘텐츠를 테스트하여 어디에서 어떻게 개선해야 하는지 배우는 것부터 시작하는 것이 더 쉽습니다.

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지원의 미래

Liam Geraghty: 안녕하세요. Inside Intercom에 오신 것을 환영합니다. 저는 Liam Geraghty입니다. AI 및 자동화의 발전은 고객 서비스를 재편하고 있으며 이를 유지하는 것은 모든 지원 팀의 성공에 매우 중요합니다. 최근 모든 지원 리더의 마음에 가장 먼저 떠오르는 질문이 하나 있다면 지원 팀을 AI에 대비시키는 방법입니다. 자, 오늘 에피소드에서 우리는 바로 그 질문에 답하려고 합니다.

Rati Zvirawa의 Intercom 고객 지원 부사장 Declan Ivory가 함께합니다. Intercom의 선임 그룹 제품 관리자; 그리고 제로니모 찰라; Rebag의 최고 고객 책임자. 그들은 지원 리더가 AI와 상호 작용하기 위해 고객뿐만 아니라 팀을 준비하는 방법을 탐색할 것이며, Fin과 같은 AI 봇을 위해 지식 기반이 준비되었는지 확인하는 것은 말할 것도 없습니다. 우선, 현재 고객 서비스 및 고객 지원 팀이 급격한 변화를 겪고 있다는 것은 비밀이 아닙니다. Intercom의 고객 지원 VP인 Declan Ivory는 환경이 어떻게 변화하고 있는지에 대해 이야기합니다.

"프로세스 초기에 발생하는 모든 변경 사항을 전달하고 팀에 충분한 정보를 제공하도록 하십시오."

Declan Ivory: 현재 큰 변화 중 하나는 AI를 가져와 고객 서비스 관점에서 의미 있는 방식으로 적용하는 능력입니다. 일부 기술 변화는 지난 몇 달 동안 경이로웠지만 팀에 영향을 미쳤습니다. 예를 들어, 제가 염두에 두려고 했던 것은 AI에 대한 우리의 전략을 매우 명확하게 하는 것입니다. 동인과 팀의 목표에 대해 개방적이고 투명해야 합니다. 그것은 팀이 미래에 어떻게 일할 것인지, 어떤 유형의 일을 맡게 될지에 대한 측면에서 팀에 영향을 미칩니다. 따라서 매우 개방적이고 솔직하며 비즈니스에서 달성하려는 것을 이해하는 데 초기에 참여하도록 유도하십시오. 궁극적으로 AI는 지원을 제공하는 데 사용하는 구성 요소일 뿐이며 AI가 인간 지원을 보완하여 궁극적으로 고객에게 가장 매력적인 경험을 제공하는 방법에 관한 것이기 때문입니다.

상황이 변할 것임을 인정하고(이러한 종류의 기술 발전에는 약간의 변화가 없는 것은 아닙니다) 지원 팀이 변화를 미리 계획하도록 참여시키십시오. 그들은 궁극적으로 누구보다 고객을 더 잘 압니다. 팀의 의견을 듣고 팀이 AI를 제공할 궁극적인 방법을 형성하도록 돕는 것이 정말 중요합니다.

셋째, 일찍 의사 소통하십시오. 이것은 매우 역동적인 환경이기 때문에 사람들을 일찍 그리고 자주 데려옵니다. AI가 어떻게 적용될 수 있는지 정확히 알아보면서 우리는 모두 배우고 있습니다. Fin과 같은 기술은 고객 여정에 대한 생각에 새로운 기회를 열어줍니다. 프로세스 초기에 발생하는 모든 변경 사항을 전달하고 팀에 충분한 정보를 제공해야 합니다.

또 다른 정말 중요한 점은 AI 기반 지원 모델로의 전환이 팀에 제공하는 기회에 대해 매우 명확하게 이해하는 것입니다. 이 공간에서 새로운 역할이 등장하고 있으며 이에 대해서는 나중에 다루게 될 것입니다. 궁극적으로 팀을 위해 더 만족스러운 작업을 제공하고 있습니다. 그들은 실제로 고객과 더 많은 상담을 할 수 있고 복잡한 문제를 해결하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

"우리가 AI를 수용할 때 중요한 것은 기술뿐 아니라 조직이 이 기술과 실제로 파트너 관계를 맺고 이를 최대한 활용하도록 설정하는 방법입니다."

Liam: Geronimo Chala는 핸드백과 시계를 포함한 고급 액세서리를 구매, 판매 및 거래할 수 있는 웹사이트 및 앱인 Rebag의 최고 고객 책임자입니다. Geronimo는 현재 CS의 모든 사람들과 마찬가지로 두터운 상황에 처해 있습니다.

Geronimo Chala: 이러한 변화가 다가오고 있음을 인정하는 것이 우리가 취한 첫 번째 단계였습니다. 우리가 AI를 수용할 때 중요한 것은 기술뿐 아니라 조직이 이 기술과 실제로 파트너 관계를 맺고 최대한의 이점을 활용하도록 설정하는 방법입니다. 따라서 조직의 변화, 구현을 구현하도록 조직을 업데이트하고 기술 내에서 도구를 관리하는 것에 대해 생각할 때 이것이 새로운 역할이 필요한지 아니면 우리가 하고 있던 일에 다른 변화가 필요한지 생각해야 합니다. 예를 들어 CS 상담원을 볼 때 이를 통해 좀 더 간소화하거나 개인화된 경험을 제공할 수 있습니까? CS 역할은 어떻게 변경됩니까?

지원이 사라지지 않습니다. 이것은 사람의 지원이나 접촉을 대체하는 것이 아닙니다. 이는 효율성과 더 빠른 응답을 추가하여 다음 번에 우리 사이트나 우리 위치 중 하나에서 해당 개인의 미래가 어떻게 될 것인지를 파악하는 데 실제로 시간을 할애할 수 있습니다. 기술을 적절하게 관리하고 인사이트를 수집하려면 해당 구조가 어떻게 보일지 이해하는 것이 정말 중요합니다. 적절하게 관리된다면 AI는 들어오는 질문의 유형, 질문이 들어오는 방식, 해당 상호 작용의 목소리 톤, 그것이 NPS에 미치는 영향 등 인간 행동에 대한 심도 있는 많은 지식을 제공할 것입니다. , CSAT… 차세대 지원을 실제로 제공하기 위해 AI가 이미 제공하고 있는 요약 도구를 사용하여 어떻게 이 정보를 가져와 부서 간에 분산시킬 수 있습니까? 고객 경험을 변화시킬 이 새로운 기술을 수용할 수 있도록 많은 부분이 조직의 변화와 사고 방식의 변화와 관련이 있다고 생각합니다.

"AI가 일상적인 작업을 수행하도록 하고 복잡한 상황을 해결하는 이 특정 고객과 상자 밖에서 조금 더 많은 시간을 보내게 하십시오."

Liam: Intercom의 고객 지원 담당 이사인 Ruth O'Brien이 한 말이 생각납니다. AI는 인간이 고객과 더 많은 시간을 보내고 고객을 위해 더 많은 노력을 기울일 수 있도록 도와줍니다. 더 많은 AI가 더 많은 트랜잭션을 처리할 수 있을수록 고객이 인간과 착지할 때 정말 특별한 경험이 될 수 있습니다.

제로니모: 네, 상쾌합니다. 당신이 듣는 가장 흔한 말 중 하나는 "오, 우리는 같은 질문에 계속해서 대답하는 데 지쳤습니다."입니다. 이것은 이러한 창의적인 종류의 파트너십의 잠금을 해제합니다. AI가 일상적인 일을 처리하게 하고 복잡한 상황을 해결하는 이 특정 고객과 상자 밖에서 조금 더 많은 시간을 보내도록 하여 해당 상담원과 일대일로 관계가 어떻게 될 것인지 제공합니다. 미래에.

Liam: Rati는 Intercom의 선임 그룹 제품 관리자입니다. 라티, 당신의 관점에서 보면 어떤가요?

Rati Zvirawa: Fin과 AI가 그림에 어떻게 부합하는지 고객과 이야기하는 것이 흥미로웠습니다. 팀 내에서 제품 전문가와 콘텐츠 전문가를 보유하는 것이 정말 중요합니다. 오랫동안 헬프 센터를 통해 고객이 방문하기를 바라며 조회수와 같은 항목을 살펴보았습니다. 에이전트가 해당 콘텐츠를 전송하고 있을 수도 있지만 이제 콘텐츠의 격차를 식별하는 데 사람이 매우 중요하고 AI가 강력할 수 있도록 해당 콘텐츠를 구성하는 방법에 대한 피드백의 긴밀한 루프가 있음을 확인하고 있습니다.

그래서 이것은 정말 흥미로운 상호 작용이 됩니다. 저는 일선에서 일하기도 했는데, 또 다른 변화는 반복적이고 단순한 질문을 많이 받는다는 것입니다. 이제 팀원들이 더 복잡한 질문에 시간을 할애해야 하는 변화를 목격하고 있습니다. 복잡한 질문은 인간이 처리하기를 원하는 것입니다. 일부 최종 사용자는 간단한 질문에 대해 사람과 대화하기를 원하지 않으며 셀프 서비스를 통해 더 많이 처리되기를 기대합니다. 이것이 우리가 시장에서 보기 시작한 변화입니다.

미지의 조직 영역

Liam: 지원 팀의 역할, 특히 새로 생길 수 있는 역할에 대해서도 이야기하는 것이 중요합니다. Declan, 이러한 변화의 결과로 등장하게 될 새로운 유형의 역할에 대해 어떻게 생각하십니까?

“특정 역할이 아니라 우리가 개발해야 할 기술일 수 있습니다. 자동화 계층을 제공하는 데 필요한 지식에 대해 생각하고 고객에게 제공할 수 있도록 조정되고 최적화되었는지 확인하는 이 기능입니다.”

Declan: 이것은 여러분이 다르게 생각해야 하기 때문에 오늘날 일어나고 있는 일의 정말 흥미로운 측면입니다. 처음부터 끝까지 고객의 흐름을 살펴보고 설계 방법에 대해 매우 의도적이어야 합니다. 이를 위해서는 새로운 역할이 필요합니다. 예를 들어, 우리는 최근에 대화형 디자이너라고 부르는 사람을 고용하여 고객이 AI 흐름, 아마도 인간 흐름, 그리고 AI 흐름의 일부로 되돌아갈 때 고객 관점에서 어떤지 살펴보았습니다. 전체 여정이 매끄럽고, 통합된 느낌을 주고, 고객이 여정 전체에서 자신이 가치 있다고 느끼도록 합니다. 그것은 역할의 한 예입니다.

우리는 이미 지식 관리의 필요성에 대해 언급했습니다. 특정 역할 자체가 아니라 팀 전체에서 개발해야 하는 기술일 수 있습니다. 자동화 계층을 제공하는 데 필요한 지식에 대해 실제로 생각하고 고객에게 제공하도록 조정되고 최적화되었는지 확인하는 이 기능입니다. 그것은 또 다른 기술 세트입니다.

사람들이 이야기하는 또 다른 것은 신속한 엔지니어링에 대한 전체 아이디어입니다. 고객이 가장 효과적인 방법으로 Fin 및 자동화 계층에 참여하여 최상의 결과를 얻을 수 있도록 하는 메커니즘 또는 접근 방식을 어떻게 찾습니까?

리암 게라그티: 네. Intercom에는 헬프 센터 관리자와 대화 디자이너가 있으며 그들이 해야 할 일이 너무 많습니다. 그리고 우리는 그들을 돕기 위해 뛰어드는 더 넓은 지원 팀을 가지고 있습니다. 현재 이 새로운 유형의 작업이 너무 많이 일어나고 있습니다. 이러한 새로운 역할과 타이틀을 보는 것은 정말 신나는 일입니다.

"항상 마케팅 세계에 자리 잡은 이 콘텐츠 관리 세계는 아마도 CS와 영업 측면으로 조금 더 이동하기 시작할 것입니다."

제로니모: 네. AI의 힘과 능력 때문에 조금 더 확장되고 CS의 세계를 변화시키고 있다고 생각합니다. 우리는 "이봐, 당신의 문제를 해결하기 위해 우리와 전화, 이메일 또는 채팅을 합니다." 이제 우리는 그것을 조금 다르게 보고 있습니다. 이를 통해 판매 및 개인화된 경험의 세계를 만들 수 있습니다.

AI 채팅을 통해 들어오는 질문 뒤에 숨은 의미와 행동을 실제로 이해하는 행동 분석가는 이를 분석하고 이렇게 말할 수 있습니다. 그들이 더 시각적인 학습자라는 것을 보여줍니다.” 그렇다면 소셜 미디어 채널에서 팔로우를 개선하는 데 도움이 되는 일부 시각적 요소를 실제로 통합하려면 어떻게 해야 할까요?

"소비자 행동을 진정으로 이해하는 사람과 해당 콘텐츠를 생성하고 AI가 파악할 수 있도록 최신 상태로 유지할 수 있는 사람의 조합입니다."

정말 중요한 또 다른 사실은 항상 마케팅 세계에 자리 잡은 이 콘텐츠 관리 세계가 아마도 CS와 판매 측면으로 조금 더 이동하기 시작할 것이라는 점입니다. 이 기술을 활용하여 콘텐츠를 구축하는 데 어떻게 도움이 됩니까? 요약은 어떻게 받나요? 생각해 보면 들어오는 모든 채팅은 기본적으로 사용자 생성 콘텐츠이며 실제로 브랜드에 대한 충성도를 강화합니다. 실제로 소비자 구매의 약 68%에 영향을 미칩니다. 따라서 누군가가 해당 콘텐츠를 어떻게 활용하고 올바른 콘텐츠를 만드는 데 도움이 되는지 생각해 보면 그 역할이 실제로 바뀝니다.

소비자 행동을 진정으로 이해하는 사람과 해당 콘텐츠를 생성하고 최신 상태로 유지하여 AI가 콘텐츠를 파악하고 사람들을 올바른 방향으로 안내하는 소스로 사용할 수 있는 사람의 조합이라고 생각합니다. 이 두 가지 역할은 단순한 지원이 아닌 판매 관점에서도 이를 활용할 수 있는 방법에 영향을 미칠 것이라고 생각합니다.

Liam: Rati, 당신은 수많은 고객에게 AI에 대해 이야기했습니다. 그들은 이것에 대해 무엇을 말하고 있습니까?

Rati: 네, 흥미로웠고 Declan과 Geronimo가 취재한 내용과 관련이 있습니다. 오랫동안 지원 팀은 콘텐츠를 만들고 업데이트할 공간을 만드는 방법에 대해 공간을 확보하거나 균형을 유지하기를 원했습니다. 그들은 그것의 잠재적 가치를 볼 수 있지만 인바운드를 처리해야 하는 높은 볼륨을 갖는 긴장은 그 시간이 많이 걸린다는 것입니다.

우리는 AI가 즉각적인 투자 수익을 보여주는 이 분명한 방법을 보기 시작했습니다. 콘텐츠 개선을 시작하면 최종 사용자에게 서비스를 제공할 수 있음을 알 수 있습니다. 문제는 작업 중인 팀원이 해당 인바운드 콘텐츠에 기여할 수 있는 공간과 공간을 어떻게 만들 것인가 하는 것입니다. 나는 Tech Expander를 많이 사용했고 매크로와 전문가 카드를 공유했지만 사람들은 콘텐츠를 전달하는 고유한 방법을 가지고 있습니다. 그들이 그것을 AI에 공급하고 교육할 수 있는지 어떻게 확인합니까? 제품을 정말 잘 알고 있지만 콘텐츠를 개선하는 데 도움을 주는 사람의 역할에 관한 것입니다.

먼저 소개

Liam: AI에 대한 고객 준비 방법으로 전환해 보겠습니다. 업계에는 고객이 봇과 대화하고 있다는 사실을 알려야 하는지 아니면 인간인 척해야 하는지에 대한 이론이 있습니다. 제로니모, 이것에 대한 당신의 생각을 듣고 싶습니다.

"당신은 여기 있습니다. 정말 빠르고 효율적인 지원을 받을 수 있으며 필요한 경우 누군가에게 인계될 것입니다."

제로니모: 네, 분명히 그 논쟁이 있다고 생각합니다. 우리는 그들에게 알려주지 않습니까? AI가 실제로 존재하기 이전에 우리는 일반 챗봇만 다루었습니다. "음, 챗봇이라는 사실을 알리지 마세요." 낙인은 끔찍합니다. 그리고 AI가 주변에 있기 때문에 우리는 "음, 이제 그들에게 알려야 할까요?"라고 생각합니다. 그 뒤에 있는 접근 방식과 사고 과정은 사람들이 우리 사이트에 와서 빠른 응답을 얻기 위해 우리 웹 사이트를 경험한다는 것입니다. 그들은 속도와 효율성을 원하며 실제로는 그들이 우리 브랜드에 얼마나 많은 돈을 썼는지 또는 그들이 우리 브랜드를 다시 찾는 횟수를 재현하는 훌륭한 경험을 원합니다.

봇의 AI 기능은 우리 팀의 확장입니다. 추가 직원입니다. 육체적인 직원이 아니라 도움의 손길입니다. 핸드오프가 시작되면 고객은 "봇이 도울 수 없는 더 깊은 질문에 대해 도움을 줄 누군가가 여전히 여기 있습니다." 핸드오프를 설정할 수 있는 준비 수준이 중요하다고 생각합니다. "이봐, 당신은 자동화된 봇과 대화하고 있습니다."라고 소개하는 것보다 더 중요합니다. 당신은 여기 있고 정말 빠르고 효율적인 지원을 받을 것이며 필요한 경우 누군가에게 인계될 것입니다. 대화를 소개할 때 이런 균형이 가장 중요한 것 같아요.

"우리는 고객이 올바른 방식으로 질문하도록 미묘하게 유도하는 방법을 찾아야 합니다."

Liam: Declan, 고객이 Fin과 같은 제품을 메신저 전면 중앙에 사용하려는 경우 어떻게 포지셔닝해야 하는지 좀 더 알려주실 수 있나요? 그들이 이것에 대해 고객에게 어떻게 말해야 한다고 생각하십니까?

Declan: 기술 솔루션을 사용하고 있다는 사실을 고객에게 매우 투명하게 알리는 것이 많은 것 같습니다. 그러나 이는 인적 지원 경험을 대체하는 것이 아니라 칭찬하거나 보강하고 실제로 고객이 이에 대해 매우 명확하게 하는 것입니다. 의도는 보다 긍정적인 고객 경험을 유도하는 것입니다. 질문에 즉각적으로 답변할 수 있으므로 실제로 하루가 끝날 때 훨씬 더 나은 고객 경험을 제공합니다. 나는 우리가 그것에 대해 투명해야 한다고 생각합니다. 인간의 지원 측면을 실제로 강화하고 있습니다. 고객 준비 측면에서 우리는 또한 고객 여정에 대해 매우 의도적이어야 하고 고객의 관점에서 이를 실제로 바라봐야 할 의무가 있습니다. 그들은 답변을 제공하는 이 새로운 방식과 어떻게 상호 작용하고 그것이 원활하게 이루어지도록 할 것입니까?

원활한 진행을 위해 인간 지원 에이전트에게 핸드오프가 전달될 때 대화에서 수집된 모든 컨텍스트를 사용할 수 있어야 합니다. 우리 모두는 당신이 손을 떼고 있다고 느끼고 문제를 다시 겪기 시작할 때 매우 투박한 경험이라는 것을 알고 있습니다. 그리고 매우 원활한 여정과 경험임을 고객에게 확신시키는 것이 핵심이라고 생각합니다.

고객 경험을 측정하는 것도 정말 중요합니다. 고객의 입장에서 무엇이 잘 되었고 잘 되지 않았는지 파악하고 지속적으로 튜닝하는 것은 일회성 환경이 아닙니다. 당신은 그것을 활성화하고, 항상 배우고, 조정합니다. 우리는 고객과의 신뢰를 쌓아야 합니다. 그러면 고객은 우리가 고객의 경험을 듣고 이해하고 있으며 이를 개선하기 위해 항상 조정하고 있음을 알 수 있습니다.

그리고 앞서 언급했듯이 궁극적으로 기술이 훨씬 더 빠르고 효과적인 방식으로 답변을 제공할 수 있도록 질문을 표현하는 방법과 같이 이 기술을 가장 효과적으로 활용하는 방법에 대해 고객을 교육하는 방법을 찾는 것입니다. . 우리는 고객이 올바른 방식으로 질문하도록 미묘하게 유도하는 방법을 찾아야 합니다. 이것이 바로 우리가 고객 경험에 대해 생각하고 이 기술에 대해 고객을 준비시키는 방법의 일부라고 생각합니다.

"그들은 이 봇과 상호 작용하는 방법을 알고 있으며 그들이 말하는 것을 이해할 수 있다는 것을 알기 때문에 더 높은 기대치를 갖는 경향이 있습니다."

Liam: Rati, 우리가 올바른 단어와 올바른 용어를 사용하고 있는지 확인하는 데 많은 노력을 기울였기 때문에 어떻게 생각하는지 듣고 싶습니다.

라티: 확실히. AI 챗봇이 생기기 전의 세계 상태부터 시작할 수도 있습니다. 오랫동안 많은 최종 사용자가 나쁜 봇을 경험했습니다. 이것이 의미하는 바는 거의 자연어로 "어떻게 로그인합니까?"라는 질문을 하고 다른 봇이 귀하와 관련이 없는 다른 답변을 제공한다는 것입니다. 그리고 최종 사용자 행동이 "로그인 도움말"과 같은 키워드를 사용하여 봇과 상호 작용하기 시작하거나 키워드를 사용하여 상호 작용하기 시작하도록 변경되었습니다. 그리고 많은 고객들이 AI 봇과 상호 작용할 때 자연어를 사용할 수 있고 더 나은 응답을 얻을 수 있다고 믿기 시작한다는 사실을 알게 되었습니다.

일부 고객이 초기에 최종 사용자 중 일부가 키워드를 사용하여 상호 작용을 시작하는 방법을 보는 흥미로운 여정이었습니다. 마치 최종 사용자를 다음과 같이 교육해야 하는 것과 같습니다. “이 AI 봇을 실제로 신뢰할 수 있습니다. 완전한 문장을 사용할 수 있으며 고객이 질문을 하고 약간의 설명이 필요할 때 명확하게 하는 데 도움이 될 것입니다. 이는 Fin이 정말 잘하는 것입니다. 이는 우리가 이전에 사용했던 봇과는 매우 다릅니다. AI 봇을 구별하거나 이해하는 것은 최종 사용자에게 도움이 됩니다. 그들은 이 봇과 상호 작용하는 방법을 알고 있으며 그들이 말하는 것을 이해할 수 있다는 것을 알기 때문에 더 높은 기대치를 갖는 경향이 있습니다.

헬프 센터 최적화 101

Liam Geraghty: AI와 함께 작업할 수 있도록 헬프 센터 또는 지식창고를 최대한 최적화하도록 준비하는 방법에 대해 논의해 보겠습니다. 이를 위해 비교적 간단한 6단계를 제안했습니다. 첫 번째는 가장 중요한 기사를 식별하는 것입니다. 보기 및 시작된 대화와 같은 지표를 기반으로 가장 성과가 좋은 기사부터 시작하여 최신 정보인지 확인하고 최신 업데이트를 기준으로 기사를 필터링하여 오래된 정보를 포함할 가능성이 가장 높은 기사를 찾습니다. Rati, 거기에 추가할 것이 있습니까?

"80/20 역할을 사용하십시오. 상위 20% 이하를 업데이트하고 고객에게 맡기고 그 성과를 확인하여 시작하십시오."

라티: 네, 확실히요. 헬프 센터로 이동하면 실적이 가장 좋은 문서, 조회수가 가장 많은 문서, 반응이 가장 많은 문서를 살펴보고 최신 상태인지 확인하세요. 일반적으로 고객이 자주 액세스하고 Fin이 액세스하도록 질문하는 콘텐츠입니다. 그것은 내가 그것을 보는 방법 중 하나입니다 – 들어가서 기사를 식별하고 감사합니다. 또한 마지막 업데이트로 필터링합니다. 업데이트하려는 오래된 정보를 포함할 가능성이 가장 높은 정보를 찾으십시오. 따라서 가장 많이 본 항목과 가장 적게 업데이트된 항목이 혼합되어 있습니다.

콘텐츠를 업데이트할 때, 특히 대규모 헬프 센터가 있는 경우 방해받고 싶지 않을 것입니다. 80/20 역할을 사용하십시오. 상위 20% 이하를 업데이트하고 이를 고객에게 맡기고 어떻게 수행되는지 확인하여 시작하십시오. 이것을 반복적인 프로세스로 여기고, 놀라기 때문에 모든 것을 고치려고 하지 마십시오. AI 봇을 시작할 때쯤이면 어떤 영역을 따라야 하고 어떤 콘텐츠가 필요한지 명확해지기 시작합니다. 고치다.

리암: 완벽해. 따라서 두 번째 단계는 기존 콘텐츠를 감사하고 업데이트하는 것입니다. 기사가 단순하고 간단할수록 좋습니다. 그러나 모호성 제거도 중요합니다. 특수 용어나 두문자어를 처음 사용할 때 설명하고 예 또는 아니오 대답 대신 완전한 문장을 사용하십시오. 다양한 사용자 유형이 있는 경우 콘텐츠가 누구를 위한 것인지에 대한 명확한 참조를 포함합니다.

3단계는 새 콘텐츠의 우선 순위를 지정하는 것입니다. 헬프 센터에서 어떤 검색 결과가 나오지 않는지 확인하고 고객 대화와 저장된 답장을 검토하여 채워야 할 콘텐츠 격차를 식별합니다. 지원 및 영업 팀에 중요한 누락된 문서에 플래그를 지정하고 고객에게 친숙한 콘텐츠를 내부 리소스에서 헬프 센터로 옮기도록 요청하세요. Geronimo와 Declan, 나는 이것에 대한 당신의 생각을 듣고 싶습니다. 귀하의 경험에 비추어 볼 때, 어디에서 새로운 콘텐츠를 얻고 있으며 이를 위해 사용한 프로세스는 무엇입니까?

"신제품을 출시하거나 주요 변경 사항을 적용할 때 우리는 콘텐츠에 대해 매우 의도적으로 생각하고 Fin에 가능한 최고의 정보를 제공하여 가장 높은 해결률을 유도하도록 합니다."

Geronimo: 네, 스타트업 세계에 있으면 항상 새로운 콘텐츠를 받고 모든 것이 항상 진화하기 때문에 항상 콘텐츠를 조금 더 자주 업데이트해야 합니다. 적어도 그것이 우리 Rebag의 방식입니다. 그리고 그것은 2번 항목의 중요성으로 되돌아갑니다. 콘텐츠를 실제로 어떻게 구성합니까? 콘텐츠가 적절하게 그룹화되고 태그가 지정되고 구성되어 있습니까? 이를 업데이트하고 관리하는 것이 중요합니다.

Fin에 생명을 불어넣기 위해 우리는 Fin에게 항상 새로운 정보를 제공하고 싶습니다. 따라서 Fin이 신선해 보이고 소비자에게 새로운 데이터 포인트 또는 새로운 정보를 제공할수록 Fin은 해당 팀의 소중한 구성원이 됩니다. 따라서 새로운 콘텐츠의 우선순위를 정하는 것은 우리에게 매우 중요합니다. 우리는 정보와 경험이 정체되는 것을 원하지 않습니다. 우리는 그것이 계속해서 같은 종류의 것이 되는 것을 원하지 않습니다.

Declan: Geronimo가 지적한 사항에 전적으로 동의합니다. 제가 만들 다른 하나는 우리가 신제품 소개 프로세스라고 부르는 것입니다. 새로운 제품을 출시하거나 주요 변경 사항을 적용할 때 콘텐츠에 대해 매우 의도적으로 생각하고 Fin에 가능한 최고의 정보를 제공하여 새로운 제품이나 서비스를 출시할 때 가장 높은 해결률을 이끌어냅니다.

"팀이 지식 관리를 자체 지원 도구로 사용하고, 작업을 문서화하고, 업데이트가 필요한 콘텐츠에 플래그를 지정하도록 권장하여 지식 관리 문화를 구축합니다."

Liam: 4단계는 새 기사를 작성하고 게시하는 것입니다. 여기에는 도움말 문서를 위한 간소화되고 스캔 가능한 구조를 만들기 위한 표, 번호 매기기 목록 및 글머리 기호가 포함됩니다. 이 형식을 사용하면 Fin과 같은 AI 봇과 귀사의 고객이 더 쉽고 빠르게 답변을 찾을 수 있습니다.

5단계는 템플릿과 확장 가능한 프로세스를 사용하고 다양한 기사를 템플릿화하여 팀이 좋은 모습을 이해하고 생산 속도를 높이는 데 도움을 주는 것입니다. 팀이 지식 관리를 자체 지원 도구로 사용하고, 작업을 문서화하고, 업데이트가 필요한 콘텐츠에 플래그를 지정하도록 권장하여 지식 관리 문화를 구축하세요.

Declan: 정말 좋은 지적입니다. 특히 내부 지식 기반이 있는 경우 모든 정보 소스를 창의적으로 살펴보고, 특히 Fin이 가능한 한 많은 질문에 답할 수 있는 맥락에서 고객에게 노출될 수 있고 노출되어야 하는 요소가 무엇인지 생각하십시오. 우리는 내부 도움말 센터로 트롤링하고 어떤 정보를 게시해야 하는지 이해하는 데 중점을 둡니다. 예, 가지고 있는 모든 정보 소스와 Fin과 같은 제품을 구동하기 위해 헬프 센터에 쉽게 가져올 수 있는 정보에 대해 창의적으로 생각해 보십시오.

반복, 반복, 반복

Liam: 6단계는 시간이 지남에 따라 테스트하고 개선하는 것입니다. 특정 잠재 고객 세그먼트를 선택하고 일정 기간(최소 일주일) 동안 콘텐츠 테스트를 시작합니다. 해결 속도를 검토하고 콘텐츠를 반복하며 시간이 지남에 따라 잠재 고객 규모를 계속 테스트하고 확장합니다. Rati, 한 번에 모든 고객을 대상으로 하는 대신 사람들이 단계적으로 롤아웃하고 있다고 말하는 것이 공정합니까?

"테스트부터 시작하여 AI 봇과 기꺼이 상호 작용할 고객 그룹을 식별하는 것이 학습 방법이 될 수 있습니다."

라티: 네, 확실히요. 많은 면에서 그것이 제가 모든 사람에게 권장하는 것입니다. 이러한 AI 봇을 롤아웃하는 반복 프로세스로 생각하십시오. 막힐 수 있는 한 가지 방법은 프로세스, 콘텐츠를 개선하는 방법에 대해 교육받은 팀원, 모든 부분을 확인하려고 할 때입니다. 그것은 상당히 압도적으로 보일 수 있습니다. 그러나 테스트부터 시작하여 AI 봇과 기꺼이 상호 작용할 고객 그룹을 식별하는 것이 학습 방법이 될 수 있습니다.

그것이 Intercom에서 우리가 일한 방식 중 하나였으며 많은 고객이 최종 사용자의 작은 부분에서 시작하여 AI 봇이 질문하고 상호 작용하고 콘텐츠 주변의 격차를 식별한 다음 점진적으로 롤아웃하고 있습니다. 더 많은 최종 사용자에게. 최종 사용자가 이 새로운 상호 작용에 익숙해질 시간을 제공할 뿐만 아니라 귀하와 귀하의 팀이 들어오는 일반적인 질문과 개선해야 할 콘텐츠를 식별하는 방법에 대한 프로세스를 개선할 수 있는 시간을 제공합니다. 콘텐츠를 개선하기 위해 내부적으로 프로세스를 개선하는 이 반복적인 접근 방식을 가질 수 있으며 최종 사용자는 해당 상호 작용이 어떻게 작동하는지에 대한 피드백을 제공합니다.

"예, 테스트하고 반복하세요. 하지만 튜닝이 완료되면 빠르게 진행하는 것을 두려워하지 마세요."

Liam: Declan과 Geronimo, 마지막으로 추가할 생각이 있습니까?

Declan: 아니오, 우리는 거기에서 많은 근거를 다뤘습니다. 제가 말하고 싶은 한 가지는 예, 테스트하고 반복하라는 것입니다. 하지만 조정이 완료되면 빠르게 진행하는 것을 두려워하지 마십시오. 더 빨리 움직일 수 있는 기회가 분명히 있습니다. 나는 조금 참자고 말하는 보수적인 사람이 되었을 텐데, 결국은 “빨리 움직이자”는 말을 하고 말았다. 따라서 여기에서 매우 빠르게 반복할 수 있습니다.

Geronimo: 라티의 말을 다시 덧붙이자면, 우리에게는 단순함이 궁극적인 세련미였습니다. 예, 이것은 강력한 도구입니다. 하지만 우리는 실제로 작은 비트와 청크에 초점을 맞춘 다음 해당 정보를 가져와 진정으로 분석할 수 있습니까? 다시 말하지만 반복 프로세스입니다. 지속적으로 반복하고 그 1%를 추가하는 것이 전부입니다. 따라서 실제로 생각했던 것보다 훨씬 빠르게 완제품에 가까워집니다. 단순함은 실제로 그것이 오는 것입니다. 템플릿과 처음 시작할 때 거기에 넣는 콘텐츠로 귀결됩니다. 창의력은 그 다음에 올 것입니다.

리암 게라그티: 좋습니다. Rati, Declan 및 Geronimo에게 감사드립니다. 그리고 들어주셔서 감사합니다. 오늘은 여기까지입니다. 더 많은 Inside Intercom을 위해 다음 주에 돌아올 것입니다.