비용은 높고 만족도는 낮은 고객 지원
오늘날의 고객 서비스 환경에서는 누구도 만족하지 못합니다.
상담원은 반복 업무, 과중한 티켓 물량, 정리되지 않은 문서, 지연되는 에스컬레이션에 시달립니다. 고객은 문제를 설명하고 답변을 기다리느라 지치고, 기업은 좋은 고객 서비스를 원하는 고객의 기대를 충족하기 어렵습니다. 소비자의 최대 90%가 “즉각적인” 고객 서비스 응답을 기대하며, 소비자의 절반 이상은 단 한 번의 나쁜 고객 서비스 경험만으로도 해당 기업을 떠나 경쟁사로 옮기겠다고 답합니다.
이런 불만에도 불구하고 지원 티켓 1건의 평균 비용은 여전히 $40에 달합니다. 대부분은 인건비이지만, 지식을 저장하는 데 쓰이는 중복 시스템 비용도 포함됩니다. Maven AGI의 CEO Jonathan Corbin은 고객 지원을 전면적인 혁신이 필요한 문제 영역으로 보았습니다. 그는 “기존 시스템과 사일로화된 데이터 때문에 비용 효율적으로 훌륭한 경험을 제공하기가 어려웠습니다. 기업들은 오랫동안 고객 지원에는 저비용 아니면 고품질, 두 가지 선택지만 있다고 생각해 왔습니다”라고 말합니다.
GPT-4 학습으로 고객 지원의 새로운 기준을 세우다
챗봇을 고객 서비스에 활용하려는 시도는 많았지만, 그 경험은 대체로 만족스럽지 못했습니다. 봇은 질문을 잘못 이해하거나, 도움이 되지 않는 답변을 내놓거나, 기계적인 말투로 응답하곤 했습니다. AI 모델이 사람 수준의 답변을 제공할 만큼 발전하지 못했기 때문입니다.
GPT-4가 이를 바꾸었습니다. CPO Eugene Mann은 “GPT-4는 인간의 지능처럼 보이는 무언가, 즉 커뮤니케이션의 라스트 마일 문제를 해결할 수 있는 무언가를 처음으로 마주한 순간이었습니다”라고 말합니다.
Maven AGI는 3단계에 걸쳐 GPT-4를 고객 서비스 맥락에 맞게 학습시킵니다.
- Maven은 형식에 관계없이 다양한 대량의 콘텐츠를 처리하고 수집합니다. 여기에는 지식 베이스의 정보와 Salesforce, Zendesk, Freshdesk, Slack, SMS 등 플랫폼의 고객 상호작용 로그가 포함됩니다.
- Maven은 CRM 및 엔터프라이즈 API와 통합되어 사용자의 맥락을 파악하고, 이를 바탕으로 응답을 개인화하며 사용자를 대신해 작업을 수행합니다. 콘텐츠, 맥락, API를 결합해 각 기업 고유의 어조에 맞추는 GPT-4의 능력을 활용하고, GPT-4의 추론 능력으로 질문에 답하고 작업을 수행하며 후속 조치를 제안합니다.
- 이후 Maven은 스스로 답변을 비판적으로 분석하고 평가해, 올바른 답변과 작업을 제공하고 있다는 확신이 있는지 확인합니다.
CTO Sami Shalabi는 “이번 세대 AI가 이전 세대 모델보다 나은 점 중 하나는 고객별로 그렇게 많은 데이터가 필요하지 않다는 것입니다”라고 말합니다. “대규모 평가가 핵심 비결입니다. Maven의 접근 방식은 1M건 이상의 고객 상호작용으로 검증되었습니다. 저희 플랫폼은 지원, CX, 제품 책임자가 고객의 어떤 질문에도 자신 있게 답할 수 있도록 필요한 도구를 제공합니다.”
여러 접점에서 고객 지원을 개선하다
Maven AGI는 더 나은 지원 경험을 위해 다양한 채널을 제공하며, 각 채널은 맞춤형 에이전트에 GPT-4를 활용할 때의 서로 다른 이점을 보여줍니다.
- 셀프서비스를 원하는 고객에게는 Smart Search가 고객용 지식 베이스나 헬프 센터에서 정확한 답변을 즉시 찾아 제공합니다.
- 직접적인 지원을 원하는 고객에게는 AI 챗봇이 GPT-4의 자연스러운 대화 능력을 활용해 많은 질문의 답을 고객 스스로 빠르게 찾도록 안내합니다. Maven AGI는 질문이 자신의 처리 범위를 벗어나는지 자동으로 판단하고 상담원에게 연결할 수 있습니다.
- 고객의 질문이 에스컬레이션되면 AI와 사람이 함께 일합니다. Maven은 GPT-4의 빠른 처리 속도를 활용해 상담원에게 참고 자료와 응답을 실시간으로 추천합니다. Maven이 답이 담긴 과거 상호작용을 참조하거나 지식 베이스의 잘 알려지지 않은 내용을 찾아 주기 때문에, 고객은 맥락을 길게 설명할 필요가 없습니다.
Maven은 대부분의 CRM 및 지원 도구와 기본적으로 통합되고 정형·비정형 데이터를 모두 수집할 수 있어, 도입 즉시 티켓에 응답하고 상담원을 지원할 수 있습니다. 또한 초기 학습 이후에도 지속적으로 학습합니다.
HubSpot, Tripadvisor 등의 기업은 Maven AGI 도입으로 긍정적인 성과를 거두었습니다. Maven AGI를 도입한 전체 조직의 평균 성과는 다음과 같습니다.
- 고객 지원 문의의 93%를 자율적으로 처리
- 고객 문제의 평균 해결 시간 60% 단축
- 상담원 생산성 2배 향상: 고객 질문에 맞는 답을 찾는 시간은 줄이고, 고객과 소통하는 시간은 늘림
- 티켓당 비용을 $40에서 $8로 80% 절감
OpenAI 모델을 기반으로 더 많은 것을 구축할 계획
AI로 고객 지원을 개선하는 것은 Maven AGI에게 시작에 불과합니다. Maven AGI는 OpenAI 파운데이션 모델을 활용해 다른 비즈니스 기능과 프로세스를 개선할 수 있는 큰 잠재력을 보고 있습니다.
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Maven AGI는 단순 입출력 업무에 묶여 있는 사람의 잠재력을 끌어내는 것을 목표로 합니다. 고객과의 상호작용은 지원에만 국한되지 않으며, Maven과 OpenAI의 기술을 결합하면 지원, 영업, 마케팅 등 고객 대면 기능 간의 협업이 한층 개선될 것입니다.
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