[AWS re:Invent 2024] 아마존 커넥트 생성형 AI 기능 강화…엔드투엔드 고객 경험 개선
[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] 생성형 AI 서비스가 가장 빨리 접목되고 있는 영역인 컨텍센터 영역이 주목받고 있다.
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 AWS 리인벤트(re:Invent) 2024에서 AWS의 클라우드 컨택센터(contact center) 솔루션인 아마존 커넥트(Amazon Connect)에 새로운 생성형 AI 기능을 추가했다고 발표했다.
이 신규 기능들은 보다 개인화되고 효율적이며 선제적인 고객 서비스를 제공함으로써 고객 경험을 더욱 개선할 것으로 기대되며, 기업은 신속한 문제 해결과 지속적인 컨택센터 최적화를 통해 고객 만족도를 크게 향상시키는 동시에 운영 비용을 절감할 수 있게 된다.
· 아마존 커넥트는 이제 선제적 지원을 위한 자동화된 세분화 기능을 제공하여, 개인 또는 유사한 특성을 가진 그룹을 대상으로 다양한 커뮤니케이션 채널 전반에 걸쳐 개인화되고 시의적절한 상호작용을 제공한다.
· 고객 서비스를 위한 생성형 AI 기반 어시스턴트인 아마존 Q 인 커넥트(Amazon Q in Connect)는 이제 기업이 관련성 있고 자동화된 동적 셀프 서비스 경험을 만들 수 있도록 지원한다.
· 아마존 Q 인 커넥트는 AI 생성 콘텐츠에 대한 강력한 제어 기능을 갖춘 새로운 맞춤형 AI 가드레일을 제공하여, 기업이 특정 정책을 준수하고 고객 상호작용을 보호하면서 컨택센터에 생성형 AI를 확신을 가지고 배포할 수 있도록 한다.
· 새로운 AI 기반 상담원 평가 및 지능형 컨택 분류 도구를 통해 고객 서비스 관리자가 성과 추세를 쉽게 파악하고, 교육을 강화하고, 전반적인 서비스 품질을 개선하는 데 도움을 준다.
· 수만 개의 AWS 고객이 아마존 커넥트를 사용하여 매일 1,000만 건 이상의 컨택센터 상호작용을 지원하고 있다. 프론트도어(Frontdoor), 후지쯔(Fujitsu), 고스튜던트(GoStudent), 프라이스라인(Priceline), 프로넷엑스(Pronetx), 오클랜드대학교(University of Auckland) 등이 아마존 커넥트의 새로운 생성형 AI 기능을 사용해 보다 낮은 비용으로 우수한 고객 서비스를 제공하는 고객 및 파트너들이다.
파스칼 드마이오(Pasquale DeMaio) AWS 아마존 커넥트 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "AWS는 아마존 커넥트를 통해 고객 서비스를 발전시키는 것 외에도 기업들이 고객 관계를 구축, 육성, 유지하는 방식을 근본적으로 재구상하고 있다"며 "생성형 AI를 활용해 고객 경험을 개선함으로써, 아마존 커넥트는 모든 고객 상호작용이 장기적인 충성도를 높이고 기쁨을 선사하는 기회가 될 수 있는 미래 기반을 마련하고 있다. 아마존 Q 인 커넥트의 지속적인 발전은 기업이 프로그래밍 전문 지식 없이도 정교한 고객 서비스 시나리오를 처리하는 데 필요한 모든 기능과 유연성을 제공하고 있다"고 말했다.
생성형 AI 기반의 개인화된 경험으로 고객 충성도 강화
기업은 구매, 지원 티켓, 온라인 상호작용 등을 위한 개별 데이터베이스를 비롯한 서로 다른 시스템에 걸쳐 분산된 데이터로 인해 관련성 높은 고객 경험을 제공하는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 이러한 파편화는 기업이 고객 여정 전체에 대한 가시성을 확보하지 못하게 할 뿐만 아니라, 실시간 고객 이벤트를 기반으로 특화된 캠페인을 시작하고 선제적인 아웃바운드 커뮤니케이션을 시작하는 능력도 제한한다. 그 결과, 기업은 시의적절한 지원, 관련성 있는 제안, 또는 선제적인 커뮤니케이션을 통해 고객 여정의 적절한 순간에 고객을 참여시킬 수 있는 중요한 기회를 놓치게 된다. 이로 인해 원활하고 관련성 높은 상호작용에 대한 고객의 증가하는 기대치를 충족시키지 못하게 되고, 이는 고객 만족도 감소와 충성도 저하로 이어진다.
아마존 커넥트는 이 같은 사일로를 연결함으로써 기업이 문제가 발생하기 전에 선제적으로 요구사항을 해결하고 아웃바운드 캠페인을 수행할 때 활용할 수 있는 각 고객에 대한 통합된 뷰를 생성해 이러한 문제의 해결을 지원한다. 이제 아마존 커넥트의 생성형 AI 기반 세분화 기능은 데이터를 분석하여 실시간 및 과거 상호작용 모두를 기반으로 한 다양한 고객 그룹의 참여를 유도할 수 있는 스마트한 권장 사항을 제공해 고객 상호작용과 선호도에 대한 포괄적인 뷰를 제공할 수 있다.
예를 들어, 항공사는 아마존 커넥트를 사용해 상당한 지연을 경험하고 있는 단골 승객을 식별한 다음, 그들의 충성도 상태와 과거 여행 패턴을 기반으로 우선 예약 변경 옵션, 라운지 이용, 또는 개인화된 보상을 자동으로 제공할 수 있다. 아마존 커넥트는 다양한 접점에서 얻은 고객 여정 인사이트를 통합함으로써 의미 있는 고객 세그먼트를 정의하고 관련성 있는 아웃바운드 캠페인을 전달하는 프로세스를 간소화한다. 그런 다음 캠페인 관리자는 이 풍부한 데이터를 기반으로 간단한 대화형 명령을 사용하여 세그먼트를 정의할 수 있다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 실시간 관심사와 이벤트에 대응하는 정확한 타이밍의 인바운드 및 아웃바운드 커뮤니케이션을 구성할 수 있어, 고객 만족도와 충성도를 높이는 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있다.
선도적인 튜토리얼 및 에듀테크 제공업체인 고스튜던트는 아마존 커넥트를 사용해 이전 연락 기록을 기반으로 고객의 콜백이 적절한 영업 담당자에게 전달한다. 고스튜던트는 아마존 커넥트의 향상된 통합 고객 프로필과 아웃바운드 캠페인 기능을 활용해 기존의 인바운드 운영과 함께 선제적 지원을 포함하도록 영업 전략을 확장할 예정이다. 이러한 통합 접근 방식을 통해 영업 담당자의 일일 컨택 횟수가 20% 증가하고 리드에서 고객으로의 전환이 가속화될 것으로 예상된다.
아마존 Q 인 커넥트로 생성형 AI 기반 셀프 서비스 경험 창출
소비자들은 점점 더 개인화되고, 더 빠르며, 더 유능한 셀프 서비스 지원을 기대한다. 생성형 AI는 이러한 기대를 충족시킬 수 있는 유망한 솔루션을 제공하지만, 이를 컨택센터 환경에 통합하기 위해서는 여러 타사 서비스와 인프라, 전문 인력에 대한 상당한 투자가 필요하다. 구현 과정에서 기업은 AI 생성 응답을 규제하기 위한 맞춤형 안전장치를 개발해야 한다. 적절한 제어가 없다면, 생성형 AI는 고객에게 부적절한 정보를 제공하거나, 고객 문제를 해결하지 못하는 정보를 표면화하거나, 동일한 정보를 반복적으로 요청함으로써 고객을 실망시킬 수 있다. 결과적으로 많은 기업이 생성형 AI의 전면적 도입을 주저하게 됨으로써 고객 경험 개선과 컨택센터 효율성 향상이라는 잠재적 이점을 놓치고 있다.
셀프 서비스 고객 서비스를 향상시키는 생성형 AI 기반 기능이 추가된 아마존 Q 인 커넥트는 상담원에게 제공되는 것과 동일한 개인화된 응답, 선제적 조치, 맥락적 이해를 고객에게 제공한다. 기업은 맞춤형 응답을 제공하고 선제적 조치를 취하는 AI 기반 셀프 서비스 경험을 채팅 및 음성 채널 전반에 걸쳐 신속하게 생성, 테스트, 개선할 수 있다. 예를 들어, 고객이 자신의 항공편에 대해 어떤 예약 변경 옵션이 가능한지 문의할 때, 아마존 커넥트는 답변을 작성하기 전에 고객의 특정 정보에 액세스하여 분석한다. 여기에는 고객의 항공사 상태(예: 마일리지 등급), 현재 항공권 등급 검토, 항공사 정책에 따른 자격 요건 확인 등이 포함된다. 그런 다음 아마존 커넥트는 이 데이터를 사용하여 고객의 상태, 선호도, 자격에 맞는 예약 변경 옵션을 제공하는 맞춤형 응답을 제공한다. 적절하고 정책 지침을 준수하는 경우 새로운 항공권 예약을 진행할 수도 있다. 아마존 커넥트는 또한 필요한 경우 자동으로 대화를 전달하고, 상호작용에 대한 포괄적인 요약을 제공하고, 수집된 모든 관련 고객 데이터와 맥락을 공유하고, 고객 서비스 상담원에게 매끄럽게 전달될 수 있게 함으로써 고객이 정보를 반복할 필요 없이 대화를 원활하게 이어갈 수 있도록 한다.
컨택센터의 생성형 AI 배포의 안전성과 신뢰성을 향상시키기 위해, 아마존 Q 인 커넥트는 이제 맞춤형 AI 가드레일을 포함한다. 이러한 안전장치는 기업이 광범위한 프롬프트 엔지니어링 없이도 AI 생성 응답을 강력하게 제어할 수 있게 한다. 기업은 셀프 서비스에서 바람직하지 않은 주제를 차단하고, 책임 있는 AI 정책에 따라 유해하고 부적절한 콘텐츠를 필터링하며, 민감한 정보를 삭제해 고객 개인정보를 보호하고, 맥락적 근거 확인을 통해 모델 응답을 검증할 수 있다. 이러한 안전장치는 컨택 유형에 따라 선택적으로 적용될 수 있어 AI 상호작용에 대한 유연한 제어를 제공한다. 아마존은 이러한 기능들을 아마존 Q 인 커넥트에 통합함으로써 커스터마이즈된 생성형 AI 가상 상담원 구축과 관련된 복잡성과 비용을 줄이는 동시에, 기업이 고유한 요구사항에 따른 AI를 컨택센터에서 확신을 가지고 활용할 수 있도록 지원한다.
선도적인 주택 보증 및 디지털 온디맨드 서비스 제공업체인 프론트도어는 상담원 교육 및 온보딩 시간을 줄이기 위해 아마존 Q 인 커넥트를 시범 운영하고 있다. 이 시범 운영은 이미 아마존 커넥트 상담원 워크스페이스 내의 아마존 S3(Amazon S3)에 저장된 정책 문서를 기반으로 상담원에게 다음 최선의 응답과 조치를 제공함으로써 상담원의 숙련도 향상 시간을 단축하고 있다. 상담원들이 이 기술을 사용하는 방법을 파악하게 된 프론트도어는 이와 동일한 지원을 소비자 대면 셀프 서비스 상호작용에까지 확장할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
고객 경험 혁신을 위한 전문 서비스 파트너인 프로넷엑스는 다수의 공공 부문, 연방 정부 및 핀테크 기업을 위해 아마존 Q 인 커넥트를 구현하고 있다. 프로넥엑스는 아마존 Q 인 커넥트를 통해 단일 엔진을 사용하여 고객 대면 대화형 셀프 서비스 경험과 상담원을 위한 맥락 인식 제안 및 자동화를 모두 추진할 수 있게 됐다. 프로넷엑스는 아마존 Q 인 커넥트가 자사가 지원하는 공공 부문, 연방 정부 및 핀테크 기업들이 고객을 위한 중요한 경험을 창출하는 데 집중할 수 있게 하는 동시에, 모든 고객 접점에서 최적의 의사결정 정보와 지침을 제공해 상담원들의 역량을 강화할 것으로 기대하고 있다.
생성형 AI 기반 인사이트로 컨택센터 관리자 역량 강화
컨택센터 관리자들은 디지털 및 상담원 상호작용 전반에 걸쳐 고객 여정과 참여를 대규모로 관리하는 데 상당한 어려움을 겪고 있다. 전통적인 상담원 성과 평가 방법은 종종 시간이 많이 소요되고 범위가 제한적이어서, 일반적으로 전체 고객 상호작용의 1-2%만 평가할 수 있는 경우가 많다. 이러한 제한은 시의적절하고 포괄적인 피드백 제공을 어렵게 만들고, 편향성을 초래할 수 있으며, 전반적인 성과에 대한 가시성을 감소시킨다. 관리자들은 또한 고객과의 컨택을 효율적으로 분류하고 분석하는 데 어려움을 겪어, 트렌드를 식별하고, 개선이 필요한 영역을 발견하고, 고객 경험을 향상시키기 위한 데이터 기반 의사결정을 내리는 능력이 저해된다. 고객 불만이나 상급자 전달 요청과 같은 중요한 문제를 자동으로 강조 표시하는 효과적인 도구가 없다면, 관리자가 새롭게 발생하는 문제를 신속하게 해결할 기회를 놓치는 경우가 많아진다. 이러한 한계는 기업이 고객 경험에 영향을 미치는 외부 환경 및 비즈니스 상황 변화에 보다 민첩하고 유연하게 대처하는 데 걸림돌이 된다.
이러한 과제들을 해결하기 위해, 아마존 커넥트에는 컨택센터 관리자가 고객 피드백의 중요한 트렌드를 신속하게 파악하고 상담원 코칭 인사이트를 파악하는 데 도움이 되는 새로운 기능이 추가됐다. 이제 관리자는 대화 분석 및 화면 녹화 기능을 활용하여 정의된 품질 기준에 따라 상담원 성과 평가 전부를 자동으로 완료할 수 있는 도구를 사용할 수 있다. 관리자는 자동으로 평가를 수행·완료하고, 집계된 상담원 성과 데이터에 액세스하고, 특정 코칭 기회를 파악하여, 팀의 발전과 성장을 도울 수 있다. 이러한 개선사항은 고객 여정의 지속적인 향상에 종합적으로 기여한다. 예를 들어, 관리자는 "고객에게 나쁜 소식을 전달할 때 공감이 부족했음"과 같이 모든 고객 상호작용에서 행동 코칭 기회를 자동으로 식별할 수 있게 된다. 또한 아마존 커넥트는 관리자가 생성형 AI를 활용해 쉽게 고객 컨택을 분류할 수 있도록 지원한다. 자연어 프롬프트를 통해 관리자는 자동으로 컨택을 분류하여 시간별 통화 추세를 파악하고, 고객 불만을 나타내는 통화를 플래그(flag)하고, 통화 중 의사소통 단절을 파악하고, 상담원 성과 개선 기회를 발견하는 등의 작업을 수행할 수 있다. 이를 통해 기업은 직원을 보다 효과적으로 교육하고, 일반적인 고객 문제를 더 빠르게 파악하여 해결하며, 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있다.
일본에 본사를 둔 글로벌 디지털 전환 파트너인 후지쯔는 AWS와 협력하여 생성형 AI 기반의 품질 보증(QA) 접근 방식을 개발했다. 기존 후지쯔의 QA 프로세스는 음성 상호작용의 4%, 채팅 상호작용의 0.5%만 검토할 수 있었다. 하지만 아마존 커넥트를 통해, 후지쯔의 서비스 데스크는 이제 인력 투입을 늘리지 않고도 음성과 채팅 채널 모두에서 100%의 상호작용을 자동으로 점수화할 수 있게 됐다. 이러한 발전은 관리자가 더 높은 수준의 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있게 하고 QA 효율성을 60% 향상시켜 추가적인 QA 리소스 없이도 후지쯔의 QA 프로세스를 실시간, 고샘플, 그리고 편향되지 않은 접근 방식으로 전환시켰다.
다양한 여행 관련 서비스를 제공하는 온라인 여행사인 프라이스라인은 아마존 커넥트를 사용해 고객 상호작용을 신속하게 분석하고 고객 경험 개선을 위한 문제점과 영역에 집중한다. 프라이스라인은 아마존 커넥트의 생성형 AI 기반 상담원 성과 평가 및 통화 요약 기능을 통해 관리자가 고객 상호작용을 평가하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있을 것으로 예상하고 있다. 프라이스라인의 관리자들은 검토 노트에 풍부한 맥락을 제공하는 이 시스템의 기능을 반기고 있다.
뉴질랜드의 공립 연구 대학교인 오클랜드대학교는 품질 보증 프로세스의 효율성과 효과성을 개선하기 위해 생성형 AI 기반 자동 평가를 사용하고 있다. 아마존 커넥트의 이 기능을 구현한 이후, 50명의 직원으로 구성된 팀은 수동 검토보다는 목표에 맞는 피드백과 코칭에 더 집중할 수 있게 되었다. 이러한 변화는 학생 지원 서비스를 크게 개선하는 동시에 직원 교육 시간을 줄이고 전반적인 서비스 제공을 향상시키고 있다. 또한, 새로운 시스템을 통해 QA 프로세스에서 주당 최대 10시간을 절약하고, 이 시간을 다른 긴급한 업무에 투입하여 생산성과 서비스 품질을 더욱 향상시킬 수 있게 됐다.
[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com]