[reinvent 2024] Amazon Connect를 통한 고객 셀프 서비스의 새로운 혁신
Summary
많은 조직들이 개인화되고 AI 기반의 자가 안내식 고객 서비스 경험을 제공하고자 하지만, 전문 리소스를 사용하여 여러 도구를 함께 만들고, 관리하고, 통합하는 것은 여전히 어려운 과제로 남아있습니다. 이 세션에서는 최신 Amazon Connect 출시 기능을 통해 조직이 음성 및 디지털 채널에서 봇을 직접 생성하고 관리할 수 있는 방법을 알아봅니다. 몇 번의 클릭만으로 Amazon Q를 Connect에서 사용하여 복잡한 개발 비용 없이 최종 고객 응대를 지원하는 생성형 AI 기반 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 경험을 최적화하기 위한 향상된 분석 기능을 살펴보고 – 이는 프로세스를 간소화하고 기업이 탁월한 고객 경험을 제공하는 데 도움을 줍니다.
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Overview
들어가며
최근 고객센터에 전화해보면 AI 응답 챗봇으로 대체하는 회사들을 많이 보셨을 겁니다. 간혹 소통이 제대로 안되어 불편한 점이 많이 보이는데, Amazon에서 만든 챗봇은 어떨지 한 번 확인해볼까요?
Amazon Connect는 클라우드 기반 컨택센터로, 모든 규모의 고객사들이 더 낮은 비용으로 컨택센터 경험을 제공할 수 있게 해줍니다. Amazon Connect는 전 세계 고객들에게 고객 지원을 제공하는 Amazon.com의 경험에서 탄생했습니다.
여러분이 고객이라 가정하고 시작해보겠습니다. 메리라는 분을 소개해드리겠습니다. 메리는 우리와 같은 고객으로, 휴가를 즐기는 것만큼이나 휴가 계획을 세우는 것을 좋아합니다. 작년에는 유럽 크루즈를 다녀왔고, 올해는 친구들, 가족들과 함께 일본 여행을 갈 예정입니다.
메리는 처음으로 Any Company Travel을 통해 여행을 예약했고, 호텔, 항공권, 교통편을 모두 이 회사를 통해 예약했습니다. 그런데 갑자기 숙소를 변경해야 할 일이 생겼습니다. 그래서 메리의 여정은 이 변경 사항을 어떻게 처리할지 알아보는 것으로 시작됩니다.
일반적인 고객 여정은 이렇습니다. 우선 웹사이트를 살펴보면서 문제를 확인합니다. 웹사이트에 가서 “숙소를 변경해야 하는데, 전체 일정을 변경해야 해”라고 생각합니다. 웹사이트에서 이러한 변경을 어떻게 할 수 있는지 찾아보고, 앱도 살펴보고, 검색 엔진에서도 문제 해결 방법을 찾아봅니다.
그리고 마침내 20-30분이 지난 후에야 컨택센터에 전화를 걸어야겠다고 결정합니다. 마지못해 전화기를 들고 번호를 눌러 전화를 겁니다.
그 시점에서 메리는 수많은 옵션과 봇, 상호작용, 다양한 음성을 마주하게 되고 상담원이 전화를 받아서 “안녕하세요 메리님, 저희 회사를 이용해주셔서 감사합니다. 어떻게 도와드릴까요?”라고 말합니다. 그러면 메리는 자신의 전체 여정을 다시 한번 설명해야 합니다.
이 시점에서 메리는 약 1시간 동안 도움을 찾아 헤매고 있었습니다. 웹사이트, 앱, 포럼을 뒤져봤지만 문제를 해결할 방법을 찾지 못했죠. 이제 그 모든 내용을 상담원에게 다시 설명해야 합니다. 그래서 상담원에게 “이런저런 것들을 일정에서 변경해야 합니다”라고 말합니다.
메리처럼 많은 사람들이 실제로 컨택센터에 전화하고 싶어하지 않습니다. 실제로 한 연구에 따르면, 46%의 고객들이 고객 지원에 전화하느니 차라리 치과에 가겠다고 말했습니다.
McKinsey가 연구를 수행했는데, 상담원에게 가기 전에 고객의 문제를 해결하면 1%포인트당 2-3백만 달러의 운영 비용을 절감할 수 있다는 것을 발견했습니다.
수년간 기업들이 세계에서 가장 큰 규모의 아마존 컨택센터를 어떻게 운영하는지 물어왔고, 수십 년간 우리는 내부 학습과 기술 스택을 가지고 있었는데, 이를 독립형 제품으로 외부화하면 실제 고객 문제를 해결할 수 있다는 것을 깨달은 것입니다.
간단한 셀프 서비스 온보딩으로 유스케이스별, 사업부 별로 확장할 수 있습니다. 거기서부터 자동화된 셀프 서비스 경험과 채널 내 상담원 지원 경험을 만들 수 있으며, 모든 단계에서 AI를 활용할 수 있습니다.
이는 AI 우선 제품으로, 분석을 통해 필요한 것과 최적화 및 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 전체 경험을 통해 이것을 AWS 역사상 가장 빠르게 성장하는 서비스 중 하나로 만들 수 있었습니다.
2017년 첫 출시 이후, 현재 10,000개 이상의 고객이 플랫폼을 사용하고 있으며, 이 고객들은 하루에 1,000만 건의 연락을 처리합니다.
아마존은 고객과 더 자연스러운 대화를 나눌 수 있는 대화형 AI, Amazon Q와 Connect의 새로운 기능들로 생성형 AI 기반 기능을 제공할 수 있으며, Contact Lens는 AI와 ML 분석 경험으로 고객이 컨택센터와 상호작용할 때 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 분석하고 이해할 수 있게 해줍니다.
최근에 Amazon Connect 내에서 직접 대화형 AI를 구축할 수 있는 새로운 기능을 출시했습니다.
하나의 완벽한 애플리케이션으로 대화형 봇을 구축할 수 있게 되었습니다. 또한 작년에는 고객의 문제와 상담원의 고객 지원을 위해 더 일관된 해결책을 제공할 수 있는 단계별 가이드를 출시했습니다. 그리고 백오피스 프로세스와 태스크 자동화에 대해서도 이야기했습니다.
올해 5월에 플로우 성능을 위한 Contact Lens 대시보드를 출시했습니다. 그 경험에서 여러분은 고객 경험의 결과와 같은 지표를 볼 수 있습니다. 고객이 상담원에게 연결되었나요? 경험을 완료한 후 연결이 끊겼나요? 아니면 예기치 않게 중단되었나요? 무슨 일이 있었고, 얼마나 자주 발생했으며, 거기에 도달하는 데 얼마나 걸렸나요? 그리고 그 대시보드에서, 셀프 서비스 플로우와 경험과 관련하여 봇의 전반적인 성능을 볼 수 있는 더 많은 기능을 추가함으로써 챗봇 모니터링까지 가능하게 된 것을 설명하며 발표를 마무리했습니다.
결론
감사합니다.