AI가 고객 경험을 개선할 수 있다는 잠재력을 부인할 사람은 거의 없지만, 다수의 사람들은 여전히 AI를 선뜻 신뢰하지 못하고 있습니다. 따라서 AI에 대한 고객의 신뢰를 구축하는 것은 오늘날 CX 리더가 직면한 가장 큰 과제 중 하나입니다.
신뢰하지 못하는 데에는 그만한 이유가 있을 텐데요, AI는 강력하고 매우 전문적일 뿐더러 이해하기도 쉽지 않습니다. 인공 지능이라는 명칭만으로도 인간을 대체하거나, 도움이 안 되는 챗봇과 쳇바퀴 도는 대화만 주고받을 것이라는 두려움이 생기기 마련입니다. 하지만 현실적으로 고객과 회사 모두 적절한 보호 장치를 마련한다면 AI 기술로부터 막대한 이익을 얻을 수 있습니다.
리더는 AI에 대한 고객의 신뢰 격차를 줄이기 위해 AI 구현에 대한 책임감 있고 투명하며 목적을 가지고 접근해야만 합니다. 그 이유는 무엇일까요? 신뢰는 주어지는 것이 아니라 얻는 것이니까요. 아울러 AI를 구축하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있지만, 기업이 잘못된 정보를 제공하거나 개인 정보를 보호하지 않거나, 또는 단지 중간 수준의 경험을 제공한다면, AI에 대한 고객의 신뢰는 한 순간에 사라질 수 있습니다.
AI에 대한 고객의 신뢰를 구축하는 것은 오늘날 CX 리더가 직면한 가장 큰 과제 중 하나
나쁜 평판은 떨쳐내기 어렵습니다. AI에 대한 고객의 신뢰나 AI 활용 능력을 저해한다면, 고객과의 관계는 물론이고 AI 기술을 유용한 도구로 인식하는 데에도 방해가 됩니다.
AI의 기회와 위험 요소 사이의 섬세한 균형
현재 고객은 AI에 대해 알고 있는 것에 대해 흥미를 느낍니다. Zendesk 연구에 따르면 고객의 70%는 더 빠른 답변과 더 나은 고객 서비스를 제공하는 AI의 잠재력을 이미 믿고 있습니다. 그럼에도 불구하고 잘못된 접근 방식을 취한다면 이처럼 호의적인 태도는 순식간에 짜증으로 바뀔 수 있습니다. 고객은 챗봇이 제대로 작동하지 않으면 싫어합니다. 단지 효율성을 위해서, 또는 자동화를 지나치게 많이 시도해 고객의 신뢰를 잃어서는 안 됩니다.
Zendesk 조사에 따르면 고객의 70%는 AI가 보다 개인화되고 효과적인 고객 지원 경험을 창출할 수 있다고 믿습니다.
신기술을 도입하는 것은 단계별 과정을 거쳐야 합니다. 우선 투명성, 개인정보와 데이터의 보호와 보안, 성능에 대한 고객의 우려를 이해하고 해결하는 것부터 시작해야 합니다. 정책과 계획에 대해 명확하게 알리고, 모범 사례를 파악하고, 피드백과 변화에 열린 자세로 대처해야 합니다.
CX 리더가 AI에 대한 신뢰 격차를 해소하는 데 도움이 되는 7가지 팁은 다음과 같습니다.
-
수준 높은 경험은 고객을 이해하는 AI에서 시작된다
귀사 AI에 CX 관련 데이터에 대한 훈련을 시키지 않는다면 고객의 일반적인 질문을 해결하는 것은 물론이고 이해할 수도 없을 것입니다. 고객이 AI를 신뢰하려면, AI가 자신을 이해하고 도움을 줄 수 있다는 믿음을 가지고 있어야 합니다.
Zendesk는 수십억 건의 고객 상호작용에 대해 AI 솔루션을 교육시켜, 고객의 요청에 대해 사용된 언어뿐 아니라 쿼리에 내재된 정서와 의도를 심층적으로 이해하도록 했습니다.
- 자동화는 정답도 오답도 아닙니다
AI 전략의 첫 번째 단계는 자동화해야 할 것과 자동화하지 말아야 할 것을 파악하는 것입니다(힌트: 자동화가 전부는 아님). 처리 현황에 관한 쿼리나 배송 업데이트와 같이 고객과 팀의 신뢰를 구축하는 데 크게 타격을 주지 않을 만한 작은 요청으로 시작한 다음, 주문 취소, 환불과 같이 보다 복잡한 문제로 강도를 높여 갑니다.
- 에스컬레이션은 서둘러 자주 수행합니다
AI가 고객을 제대로 이해하는 것이 중요한 것처럼, AI가 스스로의 한계를 파악하고, 필요한 경우 상담사에게 에스컬레이션하는 것 또한 이에 못지 않게 중요합니다. AI가 주문 내역 및 계정 세부정보를 비롯한 관련 정보를 전달해 주면 상담사는 신속하게 업무를 처리하고 고객은 같은 내용을 반복해 설명할 필요가 없게 됩니다.
- AI 예측의 투명성을 위해 신뢰 수준을 활용합니다
AI 예측이라고 모두 같은 것은 아닙니다. 어떤 예측은 보다 더 큰 확신으로 이루어집니다. 만약 누군가가 이러한 권장 사항에 따라 행동한다면, AI가 권장 사항을 만드는 데 얼마나 확신이 있는지를 투명하게 공개해야 합니다.
AI는 80%의 경우에 우수한 응답을 제공하지만, 고객은 AI가 잘못 응답했던 단 몇 번의 사례를 기억할 겁니다. 그렇기 때문에 관리자, 상담사, 그리고 궁극적으로 고객과의 장기적인 신뢰를 구축하려면 투명성이 관건입니다.
- 인력과 진행 상황을 공유
AI의 확신이 낮을 때에는 즉시 인력을 개입시켜야 합니다. 실제로 AI를 정확하고 안전하며 편견 없이 유지하기 위해서는 인간의 감독이 가장 중요한 요소입니다. Zendesk 연구 조사에 따르면 고객의 81%는 AI 기반 고객 서비스에 대해 신뢰를 유지하려면 상담사에 대한 접근성을 갖는 것이 중요하다고 밝힙니다.
- 보안 및 개인정보 보호를 제공
개인정보 보호와 보안을 보장하는 것은 고객의 신뢰를 유지하는 데 매우 중요하지만, 기업이 개인정보를 보호하기 위해 충분한 조치를 취하고 있다는 점에 전적으로 동의하는 고객은 21%에 불과했습니다. 이는 심각한 격차입니다.
Zendesk에서는 민감한 데이터를 포함한 수십억 개의 상호작용을 처리하며 고객이 원하는 높은 기준을 충족해야 합니다. 여기에는 Zendesk 모델을 자체적으로 개발하고, 데이터가 Zendesk 인프라를 벗어나지 않도록 하는 작업이 포함됩니다.
- 생성형 AI를 위한 추가 보호 기능 만들기
생성형 AI 모델은 고객과의 상호작용을 보다 인간적으로 느껴지도록 만하는 데 엄청난 도움이 될 수 있지만, 오해의 소지가 있거나 부정확한 정보를 전달할 수도 있습니다. 고객의 신뢰나 브랜드 평판을 훼손하는 것을 방지하기 위해, 기업은 진화하는 AI 기술을 신중하게 활용하고 인력의 감독을 포함해 추가 보호 기능을 활용하여 AI의 응답을 정확하게 유지해야 합니다.
AI는 모든 작업을 수행할 수도 없고 해서도 안 됩니다. 그 대신, 대기 시간을 단축하거나 고객에게 올바른 도움말을 안내하는 등 AI가 실제로 프로세스를 개선할 수 있는 영역에 집중해야 합니다.
대부분의 고객은 가능한 한 빨리 도움을 받기를 원합니다. 이때 AI가 도움을 줄 수 있다면, 그 일에 적합한 도구입니다. 하지만 도움을 줄 수 없거나 고객에게 자칫 더 불쾌한 경험을 줄 위험이 있다면, 그 작업은 바로 상담사의 몫입니다.
