[기고] AI컨택센터, 가치 극대화하는 대화 데이터 분석

(지디넷코리아=류로빈 아틀라스랩스 대표)

기업이 인공지능(AI) 컨택센터(AICC)를 도입하는 이유는 고객 경험을 개선하기 위함이다. 그 첫걸음은 고객의 데이터 분석에서 시작한다.

하지만 정량 조사로부터는 깊은 인사이트를 얻기 힘들고, 정성 조사는 많은 리소스를 투입해야 한다는 한계가 있다.

AI컨택센터에서 대화 데이터 분석 솔루션을 활용하면 정성 조사의 인사이트에 정량 조사의 스케일을 더해 업무 흐름을 개선하고 새로운 통찰력을 얻을 수 있다.

상담원과 고객의 대화 데이터를 구조화해 적은 리소스만으로도 깊은 인사이트를 얻을 수 있는 새로운 패러다임을 제시한다.

AI컨택센터에서 대화 데이터 분석의 이점은 기업이 자사의 다양한 데이터를 연동하고 활용할 수 있는 환경을 조성한다는 점이다. 상담원과 고객이 나누는 대화 데이터를 구조화하는 것은 마치 A/B 테스트로 유저 행동을 분석하는 것과 비슷하다. 유저가 홈페이지에 광고 배너를 클릭해 구매로 이어지는 행동을 분석하는 것처럼, AI컨택센터에서 인공지능은 고객이 문의한 대화 내용을 라벨링 해 분석한다.

분석된 대화 데이터는 자연어로 변환되기 때문에 개발 언어에 친숙한 데이터 과학자나 엔지니어가 아니더라도 누구나 즉시 제품이나 서비스의 키워드를 검색할 수 있다. 제각기 다른 모습으로 파편화된 상담 데이터 조각들을 체계적으로 구조화해 상담 대화 데이터를 활용할 수 있는 환경이 구축되는 것이다.

이렇게 데이터 활용 환경이 조성되면, AI컨택센터에서 얻은 데이터와 함께 기업의 각기 다른 데이터를 분석하고 통합해 활용할 수 있게 된다. 기업의 거래 데이터를 비롯하여 CRM, 광고, 고객 서비스, 구독 데이터 등 다양한 데이터를 함께 연동하고 통합해 분석할 수 있다.

예를 들어, 구독 서비스를 가장 많이 활용하고 있는 VIP 고객의 컨택센터 문의 내용을 다른 데이터와 함께 활용해 예측 모델을 구축하는 등 더 나은 의사결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다.

또 고객의 불만 사항과 상담 문의 분석을 통해 해지 예상 고객에게 새로운 프로모션을 진행하는 등 효과적으로 해지 고객 대응 전략 수립에 활용할 수 있다. 아울러 대화 데이터 분석은 영업 리드의 우선순위를 결정하는 영업의 리드 스코어링에서도 활용할 수 있다.

데이터 기반의 예측 모델링으로 합리적인 의사결정을 내려 결과적으로 기업이 더 효용성 있는 높은 가치를 창출할 수 있는 것이다.

대화 데이터 분석 솔루션은 고객의 소리에서 활용할 수 있는 인공지능이라고 할 수 있다. 무엇보다도, 기업은 기술적 측면에 집중해 인공지능을 활용한다는 개념보다는 AI컨택센터에 기업 자산인 데이터 활용 역량을 확장한다는 측면에서 대화 데이터 분석 기술에 접근하는 것이 적절하다.

AI컨택센터가 비용 절감, 생산성과 효율성 향상을 넘어 데이터를 활용해 기업에 더 큰 가치를 제공하는데 그 목적이 있어야 한다. 더 큰 가치를 창출할 수 있는 역량을 제공하는 것이 데이터의 가치를 극대화해 기업의 진정한 발전을 가져올 수 있기 때문이다.

류로빈 아틀라스랩스 대표()