소비자들이 기업과의 상호작용을 위한 새로운 채널을 선호함에 따라 디지털 채널을 통한 빠르고 간편한 고객 서비스 방식이 발전해 왔습니다. 쉽게 말해 스마트폰을 사용해 언제든 쉽게 연락을 취할 수 있어야 하는 것은 기본이며, 여기에는 이메일, 전화, 소셜미디어뿐만 아니라 “라이브 채팅"이 포함됩니다.
특히, Comm100의 조사에 따르면 밀레니엄 세대는 모든 커뮤니케이션 채널을 통틀어 라이브 채팅을 가장 선호한다는 것이 밝혀졌습니다. 지원 요청에 대한 답변을 얻기 위해 기다려야 하는 다른 수단과 다르게, 즉각적인 답변을 얻을 수 있다는 라이브 채팅의 이점과 비대면 환경을 선호하는 밀레니엄 세대의 특성이 맞물린 결과라고 할 수 있을 텐데요. 그렇다면 기업이 어떻게 라이브 채팅 소프트웨어를 통해 고객의 기대를 충족할 수 있을까요?
필요한 컨텍스트를 미리 확보한 대화는 그렇지 않은 대화보다 더 빠른 해결 가능성이 있습니다. 라이브 채팅 대화 세션을 시작함과 동시에 에이전트로 바로 연결되기보다는, 첫 단계에서 고객의 요청에 대한 모든 필요한 정보 얻고 ‘셀프서비스’ 기능을 통해 자주 묻는 질문(FAQ) 목록을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 간단한 요청사항은 고객이 스스로 해결할 수 있도록 합니다. 이때, 자동화 시스템 및 머신러닝을 사용하면 채팅 응답 시스템이 일반적인 응답을 신속하게 처리하여 사용자를 해당 리소스로 안내합니다.
만약 고객의 요청사항이 자동화 시스템을 통해 처리할 수 없는 복잡한 문제라면, 채팅 세션을 라우팅하여 에이전트에게 연결할 수 있습니다. AI 및 자동화 시스템 기능을 제공하는 라이브 채팅 소프트웨어를 사용하면 에이전트가 고객 정보 및 이전 대화 기록 등 모든 히스토리를 제공받으므로 더 빠른 문제 해결이 가능합니다.
빠르게 돌아가는 비즈니스 환경에서는 한 번에 한 가지 이상의 업무를 수행할 수 있어야 합니다. 따라서 고객 경험 전략에서 ‘좋은 대화 경험을 방해하는 요소를 어떻게 처리할 것인가?’에 대한 방법이 더욱 중요해집니다.
예를 들어, 고객이 대화 세션에서 응답을 중지한 경우, 일반적으로 에이전트는 다른 고객과의 대화를 계속합니다. 이때, 대화를 중단한 이전 고객과의 채팅 창이 닫히거나 시간 초과로 세션이 중단될 수 있습니다. 고객이 채팅 창으로 다시 돌아오면 어떻게 될까요? 세션을 재연결하고, 고객이 동일한 에이전트에게 자동으로 다시 라우팅 될 수 있나요? 아니면 무작위로 배정된 다른 에이전트에 연결되어 모든 것을 처음부터 다시 설명해야 하나요?
Freshdesk와 같은 라이브채팅 소프트웨어는 정확히 채팅 대화가 중단됐던 부분에서부터 대화를 이어갈 수 있도록 함으로써 고객에게 매끄러운 경험을 제공합니다. 이처럼 라이브 채팅 소프트웨어 도입을 고려하는 비즈니스라면 자신의 서비스 설계에서 단순히 ‘채팅’이라는 기본 기능만을 제공하는 것이 아니라, 끊김 없는 고객 경험에 최적화된 고품질의 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.
동시에 내부 자원을 최대한 효율적으로 관리하는 것이 중요합니다. 즉, 고객 요청이 있을 때, 해당 문제에 대한 적절한 스킬과 지식을 가진 담당자에게 채팅 세션을 전달하는 것이 좋습니다. 가능한 경우, 고객이 다시 온라인에 접속하여 채팅을 시작하면 중단된 대화를 재개해야 합니다. 결국, 단순히 대화하는 것이 아니라 시기적절한 응답을 통해 원활한 대화를 이어가는 것이 핵심입니다.
그러나 에이전트가 갑자기 고객 채팅 볼륨이 증가하여 해당 대화를 제대로 처리할 수 없는 경우에는 자동으로 응대 가능한 다음 담당자로 라우팅 되어야 합니다. 이 규칙은 티켓 속성 및 에이전트 자동 할당과 같은 미리 정의된 규칙을 기반으로 할당되어야 합니다. 이때, 가장 중요한 것은 이전의 채팅 기록을 팀의 모든 사람이 볼 수 있어야 한다는 것입니다. 새로운 에이전트가 채팅 세션을 담당하더라도 고객이 모든 설명을 처음부터 할 필요는 없습니다.
일부 툴은 이커머스 및 제품 관련 질문을 처리할 수 있는 챗봇을 제공하기 위해 만들어진 반면, 다른 툴은 고객 지원 및 서비스를 위해 설계되었습니다. 또한, 일부는 독립 실행형이지만 대부분은 현재 사용 중인 헬프데스크 도구 및 CRM 시스템과 통합되어야 합니다. 이러한 통합이 이루어지지 않을 경우, 워크플로우에 영향을 미치고 세션 시간이 길어집니다. 더 중요한 것은, 상황에 따라 응답을 자동화하는 것을 더 어렵게 만들 것입니다.
이처럼 모든 채팅 프로그램이 동일한 것은 아니므로 비즈니스의 니즈에 부합하는 기능을 제공하는 적절한 솔루션을 선택할 수 있어야 합니다. 복잡한 설치 및 타 시스템 연동 절차가 번거롭다면 Freshdesk와 같이 헬프데스크와 CRM 시스템, 그리고 라이브 채팅 소프트웨어를 모두 아우르는 통합 소프트웨어를 선택하여 쉽게 구현할 수 있습니다.
다른 고객 서비스 채널과 마찬가지로 채팅 환경에서의 고객 만족도 성과를 측정하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 느린 응답 시간과 낮은 고객 만족도 점수 사이에는 분명한 상관관계가 있으므로 고객 피드백을 바탕으로 개선할 수 있어야 합니다.
채팅 전략에서는 CSAT(고객 만족도) 등급 및 점수를 수집하는 것이 표준이 되어야 합니다. 그러나 무엇을 측정하고 있는지 자세히 살펴보는 것이 중요합니다. 피드백 요청은 모든 고객 지원 채널에 대해 기본으로 제공되어야 하지만, 충분한 세부 정보를 제공하지 못하는 경우 쉽게 간과되거나 전체 메트릭에 영향을 끼칠 수 있습니다.
예를 들어, 단순히 "만족하십니까?"에 대한 응답을 수집할 수도 있고, 혹은 채팅 경험에 초점을 맞춘 질문을 할 수도 있습니다. 채팅을 여러 채널 중 하나로 보는지, 아니면 광범위한 고객 경험 전략의 일부로 보는지에 대한 정답은 없습니다. 그 대신, 기업의 전반적인 고객 경험 전략에 필요한 핵심 정보가 무엇인지 생각해야 합니다.
어떤 접근 방식을 취하든, 고객 서비스를 위한 관리 및 분석에 고객 의견이 포함되도록 해야 합니다. 이러한 고객 만족도에 대한 인사이트가 없다면 시간이 지남에 따라 효과적으로 목표를 달성하고 있는지 확인하기 어려울 것입니다.
Tree of Life의 목표는 학기마다 교과서를 조달하는 과정을 간소화함으로써 대학에서의 학생 경험을 향상하는 것입니다. 모든 수강생에게 첫 수업 전 필요한 모든 강좌 자료를 제공하고, 이러한 서비스 사용의 편리성을 통해 여러 온라인 또는 오프라인 상점에서 책을 찾는 학생들의 수고를 덜어줍니다.
Tree of Life의 주 고객 기반은 서비스를 제공하기 위해 제휴하는 교육기관 및 대학교입니다. 하지만 팀은 이러한 기관에 다니는 학생들이 주요 소비자(최종 소비자)임을 인지하고 있었습니다. 그 결과, 고객 지원팀은 학생들에게 최상의 서비스를 제공하고, 이 최종 소비자를 일차 고객처럼 대우하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이를 위해, Tree of Life는 학생 지원을 지속적으로 개선하여 학생들이 서비스를 통해 얻는 가치를 극대화할 수 있도록 돕고 있습니다.
코로나 19 팬데믹이 전 세계를 휩쓸면서, 수많은 기업들이 폭증하는 고객 문의에 대처해야 하는 어려움에 직면했습니다. Tree of Life의 경우, 이 기간 동안 지원 볼륨이 45% 증가했습니다. 이 수치를 자세히 살펴보면 채팅 대화는 56% 증가했는데, 이는 전화 및 이메일 지원이 5% 증가에 그친 것과 비교됩니다. 즉, Tree of Life가 지원하는 주요 고객 기반이 학생들이라는 사실에 비추어볼 때, 이 새로운 세대가 전화 및 이메일보다 메시징을 선호한다는 것을 보여주는 의미 있는 수치입니다.
Tree of Life 팀은 이런 상황에 잘 대비했습니다. 2019년, 문제를 해결하기 위해 라이브 에이전트에 연결하기 전에 관련 고객 정보를 수집하는 Freshdesk의 응답 봇을 구현했습니다. 현재 해당 봇은 예비 정보의 100%를 수집하여 지원 요청당 3~5분씩을 단축하는 완전한 정보를 에이전트에 제공합니다.
처음 학생들의 문의가 들어오면 Freddy 응답 봇에 의해 처리되어 학생들이 올바른 솔루션을 찾을 수 있도록 도와주고, 만약 문제가 복잡하여 챗봇을 통해 해결할 수 없다면 라이브 에이전트로 라우팅 됩니다. 봇 응답과 실시간 에이전트 채팅 연결 간의 완충 작용을 통해 에이전트는 시간 및 가시성을 확보하여 해결 및 응답 시간을 단축할 수 있었습니다.
Freddy 사용으로 모든 "반환 도서" 쿼리의 8%가 편향되어, 상담 당 2.1분이 절약됩니다. 결과적으로, Tree of Life는 팬데믹 기간 동안 질의에 소요되는 시간을 총 60시간 단축했습니다. 더 중요한 것은 티켓 볼륨이 증가했음에도 불구하고 12시간의 SLA를 유지하는 성과를 거둘 수 있었다는 것입니다. 팀은 AI 기반의 Freddy 봇을 사용하여 팬데믹의 어려운 상황에 원활하게 적응하고, 학생들에게 뛰어난 고객 경험을 계속해서 제공할 수 있었습니다.
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