비효율적인 고객 서비스 원인과 개선 방법 ⚠

안녕하세요, 디무브입니다.

CS(Customer Service)팀은 단순히 고객 문의를 해결하는 것을 넘어 고객 경험을 향상시키고 고객과의 관계를 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만, CS팀이 개발팀 혹은 운영팀과 분리되어 업무를 하고 있다면 어떨까요?

 

CS팀은 고객의 피드백, 불만, 버그 신고 등을 가장 먼저 접해 개발/운영팀에 전달합니다. 하지만, 서로 연결되지 않은 환경으로 인해 문제 해결은 계속해서 지연됩니다. 또, CS 팀원들의 각기 다른 기술적 배경지식으로 인해 문제를 정확히 설명하지 못한다면 개발/운영팀이 오해하거나 잘못된 방향으로 대응할 수 있습니다. 이렇게 문제 해결이 늦어지거나 부정확한 답변이 반복된다면, 고객의 신뢰도는 하락하고 응대 품질도 나빠질 수밖에 없겠죠. 이는 결국 기업 이미지나 충성도에 영향을 미치게 됩니다.

최근 많은 기업에서는 이러한 비효율적인 고객 응대 과정을 개선하기 위해 생성형 AI를 도입하고 있습니다. 하지만, 팀 간의 분절된 워크플로로 인하여 셀프서비스 지원이나 반복적 작업 자동화 수준으로 머무는 경우가 많아 본질적인 문제를 해결하지는 못하는데요.

 

Atlassian에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 팀 간의 연결된 워크플로를 기반으로 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 새로운 서비스, Customer Service Management를 발표했습니다.

 

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Customer Service Management

AI는 반복 작업 자동화, 셀프서비스 고객 지원, 고객 지원 엔지니어의 생산성 향상 등 고객 지원 혁신에 상당한 영향을 미쳤습니다. 하지만 많은 기업에서는 연결되지 않은 도구 및 데이터로 인한 분산된 협업 환경으로 인하여 어려움을 겪고 있습니다.

Atlassian의 Customer Service Management 앱은 Atlassian 및 타사 앱의 모든 데이터를 연결하는 강력한 인텔리전스 계층인 팀워크 그래프를 기반으로 실행됩니다. 이를 통해 Customer Service Management는 다른 도구와는 차별화된 방식으로 상황별 정보를 제공합니다.

 

예를 들어, 고객이 어떠한 문의를 남겼을 때 상담원은 상담 진행에 필수적인 아래와 같은 사항들을 쉽게 파악할 수 있습니다.

• 고객이 사용 중인 서비스 혹은 컴포넌트
• 고객이 제기한 문제에 관련된 장애, 진행 중인 변경 사항, 기타 서비스 요청 여부
• 고객이 제기한 문제의 서비스 혹은 컴포넌트를 담당하고 있는 개발/운영팀
• 고객에게 영향을 미쳤을 만한 최근 배포 사항
• 기능 작동 방식을 설명하는데 필요한 사양
• 문제를 해결하는 데 도움이 될 만한 이전 고객 피드백이나 제안

 

이러한 생태계는 고객 지원 과정과 고객 경험을 개선할 뿐 아니라 CS팀, 개발 및 운영팀 전반에 향상된 연결성의 이점을 제공합니다. 제품 개선에 도움이 되는 고객 피드백을 수집하고, 고객이 직면한 실제 기술 문제를 파악하여 더욱 견고한 솔루션을 구축하며, 고객으로부터 장애 및 운영 문제에 대한 실시간 업데이트를 받을 수 있습니다. (윈-윈-윈!)

 

 

고객 서비스를 제공하는 AI 에이전트

Customer Service Management의 AI 에이전트는 이러한 풍부한 상황 데이터에 접근하여 기술 중심 조직에 고유한 경험을 제공할 수 있습니다.

💬 원활한 셀프서비스

고객이 지원을 요청하면 상담원이 대화에 참여하여 고객의 요구 사항을 파악하고 Atlassian 및 타사 앱의 데이터를 활용하여 즉각적인 해결책을 제공합니다.

 

💬 더 나아진 인간-AI 협업

상담원이 스스로 질문에 답변할 수 없는 경우, AI는 요청과 메시지를 분석한 후 고객 지원 엔지니어와 협업하여 업무를 신속하게 처리합니다.

[Step 1] 고객 컨텍스트 기반의 맞춤형 답변 제공
[Step 2] 담당자 찾기, 적합한 팀으로 에스컬레이션, 작업 실행과 같은 다음 단계 액션 제안
[Step 3] 콘텐츠(답변, 지식 기반 문서, 사용 방법 영상) 생성 지원

 

💬 다른 팀 및 AI 에이전트와의 협업

고객이 특정 기능에 대한 문제를 제기한다고 가정해 볼까요?

고객 서비스 에이전트는 가장 먼저 대응하여 필요한 맥락을 수집하고 백엔드 개발팀에 버그 보고서를 작성합니다. 그러면 Rovo의 개발 에이전트가 참여하여 코딩 계획을 작성하고, 코드를 생성하고, 브랜치를 생성하고, 엔지니어의 승인을 받기 위해 Bitbucket에 풀 리퀘스트를 생성합니다. 문제가 해결되면 고객 서비스 에이전트는 고객과의 소통을 마무리합니다.

 

 

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Atlassian의 Customer Service Management는 타깃팅 엔진, AI 에이전트, 지식 기반 등 고객 서비스 프로세스의 다양한 구성 요소를 단일 플랫폼에 통합함으로써 기업이 워크플로 효율성을 개선하고 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있도록 합니다. Atlassian은 값비싼 통합과 복잡한 학습 시스템의 필요성을 줄여 CS팀이 신속하게 시작하고, ROI를 가속화할 수 있도록 지원합니다.

Atlassian의 내부 테스트 결과, Customer Service Management의 연간 비용 절감 효과는 최대 1천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 또, 고객 만족도는 이미 6%라는 놀라운 상승세를 보이고 있습니다. 지금 비공개 베타를 신청하시고, 해당 앱의 잠재력을 가장 먼저 경험해 보세요!

Customer Service Management | Atlassian

 

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