로우코드 AI로 고객 서비스 강화

고객 서비스 분야에서 로우 코드 AI의 부상

고객 서비스의 진화는 수십 년 전으로 거슬러 올라가는 이야기이지만 현재 AI 지원 시스템으로의 전환보다 더 중요한 장은 없을 것입니다. 모든 규모의 비즈니스를 위해 정교한 기술의 사용을 민주화한 low-code 인공 지능(AI) 플랫폼이 중추적인 변화를 가져왔습니다. Low-code AI는 한때 장벽이 높았던 도구에 대한 액세스를 광범위하게 확장하여 기업이 전문적인 코딩 전문 지식 없이도 고객 서비스 기능을 향상시킬 수 있도록 했습니다.

Low-code 플랫폼은 특히 고객 서비스 분야에서 이러한 움직임의 판도를 바꾸는 변화를 가져왔습니다. 이제 기업은 응답을 자동화하고 상호 작용을 개인화하며 고객 요청이 이루어지기 전에 예측할 수 있는 AI 기반 소프트웨어를 구축하여 변화하는 고객 요구와 행동에 신속하게 적응할 수 있습니다. 이 새로운 접근 방식은 조직이 여러 채널에 걸쳐 점점 증가하는 고객 상호 작용을 처리하기 위한 보다 효율적인 방법을 모색함에 따라 주목을 받았습니다.

low-code AI를 사용하면 고객 서비스 부서가 단순히 반응하는 데 그치지 않습니다. 그들은 적극적이 됩니다. AI 기반 분석을 사용하면 문제를 예측하고 고객이 문제를 식별하기도 전에 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 변화로 인해 상호 작용이 더 빠르고 관련성이 높아짐에 따라 고객 만족도와 충성도가 크게 향상되었습니다.

고객 서비스에서 low-code AI가 부상하는 또 다른 주요 동인은 기술 직원이 아닌 직원이 AI 솔루션을 쉽게 설계, 배포 및 관리할 수 있다는 것입니다. 로우 코드 플랫폼은 고객 서비스 관리자나 일선 직원이 AI 도구 개발에 직접 기여할 수 있도록 하는 드래그 앤 드롭 인터페이스 , 사전 구축된 템플릿 및 직관적인 시각적 요소를 제공합니다. 이로 인해 AI 솔루션 배포가 가속화되고 고객 서비스 영역 내에서 창의성과 혁신의 새로운 물결이 촉진되었습니다.

low-code AI의 채택은 기업이 확장 가능하고 지속 가능한 탁월한 지원을 제공할 수 있는 새로운 고객 서비스 시대를 위한 길을 열어줍니다. 우리가 발전함에 따라 AI의 강력한 기능과 low-code 개발의 단순성이 융합되어 고객 만족과 운영 효율성에 대한 벤치마크를 지속적으로 재정의할 것을 약속합니다.

고객 지원에 AI를 통합함으로써 얻을 수 있는 이점

고객 서비스에 인공지능(AI)을 적용하는 것은 단순한 추세가 아닙니다. 이는 실질적인 이점이 있는 전략적 움직임입니다. 더 많은 기업이 AI의 힘을 인식함에 따라 이 기술을 활용하여 고객 지원 서비스를 강화하고 있습니다. AI를 고객 서비스 시스템에 통합하면 다음과 같은 몇 가지 중요한 이점을 얻을 수 있습니다.

• 24시간 가용성: 고객 지원에서 AI의 가장 즉각적인 이점 중 하나는 연중 무휴 서비스 보장입니다. AI 기반 챗봇과 가상 비서는 휴식이 필요하지 않습니다. 즉, 하루 중 언제든지 쿼리와 문제를 처리할 수 있어 전 세계 고객에게 지속적인 존재감을 제공할 수 있습니다.
• 즉각적인 응답 시간: 고객 서비스에서는 속도가 매우 중요합니다. AI 도구는 고객 문의에 즉각적으로 응답하여 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 즉각적인 피드백은 고객 만족도를 향상시키고 브랜드의 긍정적인 이미지를 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 피크 기간 동안의 확장성: AI 시스템은 많은 상호 작용을 동시에 관리할 수 있습니다. 연휴 시즌이나 세일 등 피크 시간대에는 AI가 서비스 품질을 저하시키지 않으면서 증가하는 고객 문의를 처리하기 위해 쉽게 확장할 수 있습니다.
• 운영 비용 절감: 일상적인 작업과 응답을 자동화함으로써 기업은 인간 고객 서비스 담당자와 관련된 인건비를 절약할 수 있습니다. 또한 AI는 챗봇이 인간보다 온보딩을 훨씬 적게 필요로 하기 때문에 교육 비용을 낮출 수 있습니다.
• 일관된 고객 서비스: 사람의 실수와 성과 변동으로 인해 일관되지 않은 고객 서비스가 발생할 수 있습니다. AI 도구는 프로그래밍된 지침에 따라 회사 정책에 부합하는 일관된 대응을 제공하여 서비스 제공의 일관성을 보장합니다.
• 개인화된 경험: AI는 고객 데이터를 분석하여 개인의 이력, 선호도 및 행동을 기반으로 맞춤형 상호 작용을 제공할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 접근 방식은 고객이 가치 있다고 느끼게 하여 충성도와 참여도를 높일 수 있습니다.
• 통찰력 있는 고객 분석: AI 기술은 방대한 양의 데이터를 조사하여 고객 행동 패턴에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 분석은 비즈니스 결정을 알리고 고객 서비스 전략을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 자연어 처리 활용: 자연어 처리(NLP) 기능을 갖춘 AI는 고객의 언어로 고객을 이해하고 응답할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 보다 자연스러운 대화 흐름이 가능해지며 사용자 경험이 크게 향상될 수 있습니다.
• 사전 예방적 문제 해결: AI는 고객 문제에 단순히 반응하는 것이 아니라 문제를 예측할 수 있습니다. 예측 분석을 통해 AI는 잠재적인 문제가 발생하기 전에 고객에게 경고하여 사전에 솔루션을 제공하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 훈련 및 개선: AI 시스템은 과거 상호 작용을 통해 학습하여 미래 성능을 향상할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 복잡한 쿼리를 처리하는 데 더욱 능숙해지고 사람의 개입 필요성이 줄어들며 제공하는 고객 서비스를 지속적으로 개선합니다.

이러한 이점은 기업이 AI를 탐색하여 고객 지원 서비스를 향상시킬 수 있는 강력한 사례가 됩니다. AI가 기업이 고객과 소통하는 방식을 혁신하여 더 빠르고 스마트하며 개인화된 경험을 제공할 수 있다는 것은 분명합니다. 그리고 광범위한 코딩 없이 이러한 AI 솔루션을 구현하려는 사람들의 경우 AppMaster 와 같은 코드 없는 플랫폼을 사용하면 이러한 전환을 원활하고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

고객 경험을 향상하는 로우 코드 AI의 예

비즈니스 세계가 디지털 혁신을 수용함에 따라 low-code 플랫폼의 도움으로 AI를 고객 서비스 워크플로에 통합하는 것이 점점 더 보편화되고 있습니다. 다음은 low-code AI가 다양한 산업 전반에 걸쳐 고객 경험을 향상시키는 데 어떻게 큰 영향을 미치는지에 대한 명확한 예입니다.

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AI 기반 대화형 챗봇

아마도 고객 서비스에서 low-code AI를 가장 가시적이고 즉각적으로 적용하는 것은 AI 기반 챗봇 의 배포일 것입니다. 이러한 가상 비서는 간단한 FAQ부터 개인화된 응답이 필요한 보다 복잡한 문제에 이르기까지 다양한 질문을 처리하면서 연중무휴 24시간 지원을 제공합니다. low-code 플랫폼을 활용함으로써 기업은 각 상호 작용을 통해 학습하는 챗봇을 쉽게 설정, 교육 및 배포할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 응답의 정확성과 관련성이 향상됩니다.

맞춤형 제품 추천

전자상거래 플랫폼은 low-code AI를 활용하여 고객에게 맞춤형 제품 추천을 제공하고 있습니다. AI 알고리즘을 통해 과거 구매 내역, 탐색 행동, 고객 선호도를 분석함으로써 이러한 플랫폼은 판매 가능성을 높이는 맞춤형 상품 제안을 제공하고 쇼핑 경험을 크게 향상시키며 고객 충성도를 높일 수 있습니다.

예측적 고객 지원

고객의 요구를 예측하는 것이 탁월한 서비스를 위한 무대를 마련하는 경우가 많습니다. Low-code AI 플랫폼을 통해 기업은 예측 분석을 구현하여 잠재적인 문제가 발생하기 전에 이를 식별할 수 있습니다. 예를 들어 통신 사업자는 AI를 사용하여 네트워크 중단을 예측하고 고객에게 사전에 알릴 수 있으며, 소프트웨어 서비스는 오류 로그를 기반으로 지원 티켓을 자동으로 트리거하여 신속한 해결을 보장할 수 있습니다.

자동화된 응답 시스템

이메일 지원은 느린 응답 시간으로 인해 고객 만족에 병목 현상이 발생할 수 있습니다. Low-code AI는 고객 이메일을 즉시 확인하고 분류하며 기본적인 문제 해결 단계를 제공하거나 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공하는 자동화된 응답 시스템을 통해 이러한 역학을 변경할 수 있습니다. 이러한 신속한 상호 작용은 고객 만족도를 향상시키고 상담원이 더 복잡한 쿼리에 집중할 수 있도록 해줍니다.

실시간 감정 분석

고객 중심 비즈니스에서는 고객 정서 분석이 매우 중요합니다. Low-code AI 도구는 소셜 미디어, 이메일, 채팅 등 다양한 채널에서 고객 피드백을 실시간으로 모니터링하고 평가할 수 있습니다. 이러한 즉각적인 분석은 기업이 부정적인 피드백에 즉각적으로 대응하고 긍정적인 감정을 활용하여 수용적이고 적응 가능한 고객 서비스 전략을 보장하는 데 도움이 됩니다.

셀프 서비스를 위한 지능형 가상 도우미

고객이 스스로 문제를 해결할 수 있도록 지원하는 것이 윈윈이며 지능형 가상 비서가 이 이니셔티브의 최전선에 있습니다. Low-code AI 플랫폼은 이러한 스마트 도우미를 제작하여 문제 해결 단계, 계정 관리 작업을 통해 사용자를 안내하거나 적절한 리소스로 안내하는 동시에 대화식 및 사용자 친화적인 경험을 제공할 수 있습니다.

향상된 데이터 관리 및 품질 관리

고품질 고객 데이터를 유지하는 것은 필수적이며 AI는 데이터 정확성과 일관성을 보장하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Low-code AI 시스템은 고객 데이터 기록 정리, 업데이트 및 중복 제거 프로세스를 자동화할 수 있으며, 이는 CRM 운영 및 마케팅 캠페인에 큰 이점을 제공하여 보다 효과적이고 개인화된 고객 상호 작용으로 이어집니다.

AppMaster 의 no-code 플랫폼을 활용하면 기업은 광범위한 코딩 전문 지식 없이도 이러한 AI 기반 서비스를 통합할 수 있습니다. 직관적인 인터페이스를 갖춘 AppMaster 통해 기업은 AI의 힘을 활용하여 고객 서비스를 강화하고 원활하고 만족스러운 고객 여정을 보장할 수 있습니다.

비즈니스에 로우 코드 AI 구현

고객 서비스 전략에 low-code AI를 채택하는 것은 비즈니스의 고객 경험을 크게 향상시키는 사전 조치입니다. 그러나 AI를 고려하는 것부터 이를 성공적으로 구현하는 것까지의 여정에는 기술과 비즈니스 요구 사항 모두에 대한 명확한 이해가 필요합니다. 다음은 low-code AI 도구를 고객 서비스 워크플로에 원활하게 통합하는 데 도움이 되는 중요한 단계와 고려 사항입니다.

1단계: 고객 서비스 목표 정의

low-code AI 구현을 위한 첫 번째 단계는 달성하려는 목표를 식별하는 것입니다. 응답 시간을 줄이고 싶습니까? 서비스 상호작용의 개인화를 강화하시겠습니까? 아니면 대량의 지원 요청을 보다 효율적으로 처리하시겠습니까? 명확한 목표는 AI 도구 선택을 안내하고 귀하의 노력이 비즈니스 목표에 부합하도록 보장합니다.

2단계: 현재 역량 평가

기존 고객 서비스 시스템을 검사하십시오. 무엇이 잘 작동하고 있으며, 격차는 어디에 있습니까? 철저한 평가는 AI를 사용하여 어떤 프로세스를 개선하거나 자동화할 수 있는지 결정하는 데 도움이 됩니다. 자주 묻는 질문에 답하거나 약속을 잡는 등 AI가 관리할 수 있는 반복적인 작업을 찾아보세요.

3단계: 적합한 로우 코드 AI 플랫폼 선택

적합한 low-code AI 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다. 플랫폼은 귀하의 요구 사항을 충족해야 하며 비전문가도 AI 솔루션을 구축하고 맞춤 설정할 수 있는 간단한 사용자 인터페이스를 갖추고 있어야 합니다. AppMaster 와 같은 플랫폼은 코드를 작성하지 않고도 챗봇이나 추천 엔진과 같은 AI 강화 기능을 시각적으로 생성할 수 있는 포괄적인 환경을 제공합니다.

4단계: 고객 서비스 채널에 AI 통합

low-code 플랫폼을 선택한 후에는 AI 기능을 고객 서비스 채널에 통합하세요. 여기에는 웹사이트에 AI 챗봇을 내장하거나, 지원 팀을 위한 AI 기반 개인 비서를 활성화하거나, 소셜 미디어 플랫폼에서 고객 감정 분석을 위해 AI를 활용하는 것이 포함될 수 있습니다. 통합은 원활해야 하며 기존 운영에 대한 중단을 최소화해야 합니다.

5단계: 팀과 AI 교육

AI 도구의 성공은 기술뿐만 아니라 이를 사용하는 사람들에게도 달려 있습니다. AI 운영 감독, 사람의 개입이 필요한 예외 처리 등 AI를 최대한 활용하는 방법에 대해 직원에게 교육을 제공하세요. 동시에, 신뢰할 수 있고 관련성이 높은 지원을 제공할 수 있도록 고품질 데이터를 사용하여 AI 모델을 정확하게 교육하는 데 시간을 투자하세요.

6단계: 성능 모니터링 및 피드백 수집

AI 도구가 배치되면 성능과 고객 만족도에 미치는 영향을 지속적으로 모니터링하십시오. 분석을 사용하여 응답 시간, 문제 해결 비율 및 고객 피드백을 추적하십시오. 고객과 직원으로부터 정기적으로 통찰력을 수집하면 AI 솔루션을 미세 조정하여 변화하는 서비스 기대치를 충족하는 데 도움이 됩니다.

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7단계: 신중하게 확장

귀하의 비즈니스가 성장함에 따라 고객 서비스 요구 사항도 확대될 것입니다. 강력한 low-code AI 플랫폼은 증가된 볼륨과 복잡성을 위한 확장성 옵션을 제공합니다. 하지만 스케일링은 신중하게 접근해야 합니다. AI 시스템이 고객 서비스 요구 사항과 기술 발전에 맞춰 최신 상태를 유지하고 필요에 따라 조정되도록 하세요.

8단계: 규정 준수 및 윤리적 사용 보장

고객 서비스에 AI를 구현하려면 개인정보 보호법과 윤리 기준을 준수해야 합니다. AI 도구가 GDPR 과 같은 규정을 준수하고 운영이 투명한지 확인하세요. 고객 데이터 개인정보 보호를 존중하고 AI를 책임감 있게 사용하는 것이 중요합니다.

고객 서비스에 low-code AI를 구현하면 비즈니스의 판도를 바꿀 수 있습니다. 이러한 단계를 따르고 AppMaster 와 같은 플랫폼의 도움을 받으면 기술 전문 지식이 부족한 기업이라도 AI의 힘을 활용하여 우수한 고객 경험을 제공하고 경쟁 시장에서 앞서 나갈 수 있습니다.

고객 서비스의 미래: AI 채택을 형성하는 추세

고객 서비스 영역은 인공 지능(AI)의 발전과 low-code 플랫폼을 통한 이 기술의 접근성 증가로 인해 상당한 변화를 겪고 있습니다. 기업이 현대 소비자의 높아지는 기대에 부응하기 위해 노력함에 따라 AI는 개인화되고 효율적인 24시간 지원을 제공함으로써 고객 서비스의 미래를 형성하는 데 중추적인 역할을 할 것입니다. 아래에서는 고객 서비스에 AI가 도입되는 추세와 앞으로 AI가 어떻게 발전할 것인지 살펴보겠습니다.

AI 기반 챗봇과 가상 비서의 확산

고객 서비스에서 가장 두드러진 추세 중 하나는 AI 기반 챗봇과 가상 비서의 광범위한 채택입니다. 이러한 가상 엔터티는 더욱 정교해졌으며 인간과 같은 응답성으로 광범위한 쿼리를 처리할 수 있습니다. NLP 및 기계 학습 기술이 지속적으로 개선됨에 따라 이러한 봇은 과거 행동 및 선호도를 기반으로 고객 요구를 예측하여 사후 지원 및 사전 지원을 제공합니다.

AI로 강화된 옴니채널 경험

또 다른 중요한 추세는 원활한 옴니채널 경험을 추구하는 것입니다. AI는 모바일 앱, 웹사이트, 소셜 미디어 또는 대면 등 모든 플랫폼에서 고객 상호 작용이 일관되고 개인화되도록 보장하는 데 매우 중요해지고 있습니다. AI는 이러한 채널 전반에 걸쳐 고객 데이터를 수집하고 분석하여 통합된 고객 보기를 생성하고 서비스 에이전트 또는 자동화된 시스템이 보다 응집력 있고 만족스러운 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.

AI 분석을 통한 초개인화

AI 기반 분석을 통해 기업은 고객 상호 작용에서 높은 수준의 개인화를 달성할 수 있습니다. AI는 대량의 데이터를 분석함으로써 마케팅, 영업, 고객 서비스 관행을 개별 고객의 고유한 요구 사항에 맞게 조정하는 데 사용할 수 있는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있습니다. 이는 고객 만족도를 높이고 시간이 지남에 따라 충성도와 유지율을 향상시킵니다.

예측적 고객 지원을 위한 AI

앞으로는 AI가 기존 고객 이슈에 대응하고 예측, 예방도 하게 될 것입니다. 예측 지원은 AI가 과거 데이터를 사용하여 고객 문제가 발생하기 전에 예측하는 미래 지향적인 추세입니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 고객 서비스를 비용 센터에서 부가가치 기능으로 전환하여 브랜드 인지도를 높이고 강력한 경쟁 우위로 이어질 수 있습니다.

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감성 AI: 고객 감정을 감지하고 대응

AI 고객 서비스의 다음 개척지는 감정 인식 또는 감정 분석입니다. Emotion AI는 시스템이 상호 작용 중에 고객의 기분과 감정을 감지하고 그에 따라 대응을 조정할 수 있도록 준비되어 있습니다. 이러한 공감형 AI는 보다 효과적인 갈등 해결과 고객의 욕구 및 불만 사항에 대한 더 나은 이해로 이어질 수 있습니다.

더 스마트한 고객 서비스 솔루션을 위해 AI와 IoT의 통합

AI와 사물인터넷(IoT) 의 융합은 고객 서비스의 새로운 지평을 약속합니다. IoT 장치는 AI의 분석 능력과 결합하여 연결된 제품에 대한 예측 유지 관리 및 지원을 가능하게 하는 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 이렇게 상호 연결된 에코시스템을 통해 기업은 즉각적일 뿐만 아니라 예측 가능한 지원을 제공할 수 있어 더욱 즉각적이고 직관적인 고객 서비스 접근 방식을 위한 기반을 마련할 수 있습니다.

윤리적인 AI 및 책임 있는 사용 관행

AI의 잠재력이 커짐에 따라 윤리적인 AI와 책임 있는 사용에 대한 강조가 점점 더 커지고 있습니다. 고객과 규제 기관 모두 AI 모델 구축 방식과 데이터 사용 방식에 대한 투명성을 요구합니다. 윤리적 지침을 보장하고 신뢰를 유지하는 것은 GDPR과 같은 개인 정보 보호 규정을 준수하는 것과 마찬가지로 고객 서비스에 AI를 배포하는 데 필수적인 부분이 될 것입니다.

AI는 단순히 고객 서비스를 향상하는 것이 아닙니다. 그것은 그것을 재정의하고 있습니다. 기업은 AI의 잠재력을 활용하여 고객과의 관계를 변화시키고 있으며, 고객 스스로가 AI의 기능에 더 익숙해지고 신뢰하게 되면 AI가 제공할 수 있는 더 높은 수준의 서비스를 기대하게 될 것입니다. no-code 기능을 갖춘 AppMaster 와 같은 플랫폼은 모든 규모의 기업이 광범위한 기술 지식이나 리소스 없이도 AI의 힘을 활용할 수 있는 길을 열어 이러한 판도를 바꾸는 기술에 대한 액세스를 민주화하고 있습니다.

고객 서비스의 미래는 low-code 플랫폼이 제공하는 전례 없는 접근성을 기반으로 하는 AI 기반 혁신, 더욱 스마트한 상호 작용, 심층적으로 개인화된 경험으로 특징지어질 것입니다. 미래에는 AI 혁명을 가장 빨리 그리고 가장 완벽하게 수용하는 기업이 성공할 것입니다.