AI 에이전트를 활용한 B2B 고객 서비스에는 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 추가 인력 없이 연중무휴 24시간 글로벌 고객 파트너를 지원할 수 있습니다.

• 상담원의 개입이 필요 없는 반복적인 문제를 처리해, 문의가 폭주하는 피크 타임에도 한층 안정적인 고객 지원이 가능해집니다.

• 즉각적인 응답과 신속한 문제해결을 통해 까다로운 SLA를 충족하고 고객 만족도(CSAT)를 극대화할 수 있습니다.

• 능동형 AI가 문제를 사전에 감지하고 해결해 고객 문의 및 상담원 개입을 최소화할 수 있습니다.

• SMS, 이메일, WhatsApp, 웹, 모바일 채팅 등 다양한 채널에서 보이스 AI, AI 채팅, 텍스트 등의 멀티모달 고객 지원이 가능해집니다.

• 고객의 모든 여정에서 브랜드 톤에 최적화된 일관된 커뮤니케이션 스타일을 유지할 수 있습니다.

• 모든 상호작용 데이터에 대한 수집 및 분석을 기반으로 고객 행동과 페인 포인트를 파악해 제품·서비스 개선에 활용할 수 있습니다.

• 고객이 선호하는 언어로 소통할 수 있는 다국어 AI 고객 지원으로 언어 장벽을 해소하고 고객의 접근성을 강화할 수 있습니다.

B2B 고객 서비스에 AI 에이전트를 도입하려면 다음과 같은 주요 과제들을 해결해야만 합니다.

• 데이터 통합: AI 에이전트를 기존의 CRM, ERP, 문의 티켓 시스템과 연결하려면 복잡한 절차를 거쳐야만 합니다. 센드버드는 세일즈포스, Freshworks, 젠데스크, 센드버드 데스크, 컨플루언스, Sprinklr, 노션 등 다양한 지식 소스 및 고객 서비스 플랫폼과 손쉽게 연동할 수 있도록 설계되었습니다.

• 특정 산업 정확성: AI 에이전트는 도메인 특화 데이터 및 기업의 히스토리 데이터를 학습해야만 LLM의 초기 학습 데이터셋에서 얻을 수 없는 정확하고 관련성 높은 답변을 제공할 수 있습니다.

• 복잡한 고객 문의 처리: B2B 고객 문의는 여러 이해관계자와 시스템이 얽혀 있는 경우가 많습니다. 센드버드 AI 에이전트는 노코드 기반의 AI 워크플로 커스터마이징 기능으로, 고객의 요구에 맞춰 더욱 유연하고 맥락을 이해하는 정교한 답변을 제공합니다.

• 변화 관리: 팀이 AI 에이전트를 성공적으로 도입하고 이를 활용해 효율적으로 협업하기 위해서는 명확한 AI 거버넌스 기능과 문의 인계 프로토콜이 필요합니다.

• 고객 신뢰: 에이전틱(Agentic) AI의 컴플라이언스와 안전성은 AI 운용 리스크를 줄이고 장기적인 고객 신뢰를 구축하는 데 그 무엇보다 중요합니다.

• 도입 비용: ROI가 확보되지 않으면 비용이 AI 에이전트 운용에 걸림돌이 될 수 있습니다. 센드버드의 'AI 고객 지원 ROI 계산기'를 활용해 절감률을 직접 계산할 수 있습니다. 또한 센드버드 전문가 팀이 CX와 CSAT 점수를 단기간에 개선할 수 있도록 지원합니다.

• 점진적 도입 방안: 파일럿 프로그램으로 도입해 AI 기능을 테스트하고 피드백을 수집한 뒤, AI의 운용 범위를 점진적으로 확장해 AI 에이전트 도입 성공률을 높일 수 있습니다.

• 이해관계자 수용: AI 에이전트는 상담원을 대체하는 것이 아닌, 반복적인 업무를 최소화해 업무 부담을 덜어주는 도구임을 증명하는 것이 중요합니다. 또한 상담원의 개입 및 감독으로 AI 고객 서비스 에이전트를 더욱 효과적으로 확장 및 운용할 수 있습니다.

B2B 고객 서비스에서 AI 에이전트는 주로 다음과 같이 활용됩니다.

• 기술 지원: 복잡한 문제 해결, 설치 및 설정 지원, 문의 인계 관리 등의 기술 지원에 활용됩니다.

• 예약 관리: 고객과 자연스럽게 대화하면 예약 접수, 알림 설정, 재예약 등 예약 관련 업무를 수행합니다.

• 주문 및 재고 관리: 실시간 주문 추적, 재고 현황 제공, 주문 수정 등 주문 및 재고 관리 관련 업무를 수행합니다.

• 고객 온보딩 지원: 신규 고객의 초기 설정 과정을 안내하고 맞춤형 자료를 제공합니다.

• 지식 기반 검색: 관련 문서와 셀프서비스 컨텐츠를 빠르게 찾을 수 있도록 고객을 지원합니다.

• 계약 관리: 계약 관련 문의, 갱신 알림, 문서 전달 등 계약 관련 제반 업무를 처리합니다.

• 청구 및 결제 지원: 청구서 관련 문의, 결제 처리 오류, 환불 상태 업데이트 등 청구 및 결제와 관련된 업무를 지원합니다.

• 제품 추천: 고객 프로필과 히스토리에 기반해 관심을 가질 만한 제품 또는 서비스 업그레이드 추천해 줍니다.

• 이슈 제보 및 상담원 연결: 고객이 이슈를 즉시 제보할 수 있도록 지원하고 관련된 부서의 상담원과 빠르게 연결합니다.

• 피드백 수집: 고객 상호작용 또는 특정 트리거마다 자동으로 고객 피드백과 만족도 데이터를 수집할 수 있습니다.

• 컴플라이언스 지원: 고객이 까다로운 컴플라이언스 요구사항을 쉽게 이해할 수 있도록 관련된 정책 정보를 제공합니다.

• 다중 이해관계자 조율: 고객 기업 조직 내 다양한 팀 간의 커뮤니케이션 및 업데이트를 관리할 수 있습니다.

B2B 고객 서비스에서 AI 에이전트를 성공적으로 활용한 사례 몇 가지를 소개합니다.

• 명확한 고객 서비스 목표 설정: AI 에이전트의 구체적인 비즈니스 목표를 정의해 보세요. 응답 시간을 단축하거나 셀프서비스 비율을 높이는 등의 비즈니스 목표를 설정해 더욱 효율적으로 B2B 고객 지원 AI 에이전트를 활용할 수 있습니다.

• 연관된 데이터 기반 AI 학습: 정확성과 맥락 인식을 위해 산업 분야에 특화된 데이터와 과거 고객 대화 데이터를 활용해 AI 에이전트를 학습시켜 보세요.

• 원활한 AI 상담원 인계 보장: 복잡하거나 민감한 문제를 상담원에게 자연스럽게 인계할 수 있도록 AI 워크플로를 설계해 보세요.

• 투명성 유지: 고객이 AI 에이전트와 상호작용하고 있다는 점을 환기해 언제든 상담원과 연결할 수 있도록 지원해 보세요.

• 데이터 보안 및 에이전틱 AI 컴플라이언스 보장: 강력한 보안 장치로 민감한 고객 데이터를 보호하고 GDPR, HIPAA 등의 규정을 준수하세요.

• AI 에이전트 성능 모니터링 & 개선: AI 에이전트의 성능과 고객의 피드백을 주기적으로 분석해 응답 품질과 워크플로를 개선해 보세요.

• 팀 역량 강화: 고객 지원 담당자가 AI 에이전트와 효과적으로 협업할 수 있도록 적절한 교육과 AI 도구를 지원해 보세요.

• 다국어 AI 고객 지원 활용: AI의 다국어 고객 지원 기능을 활용해 고객이 선호하는 언어로 글로벌 고객을 응대해 보세요.

• 채널 간 통합: 음성, 텍스트, 이메일, 채팅, SMS 등 다양한 고객 서비스 플랫폼에서 AI 에이전트가 일관된 고객 지원을 제공할 수 있도록 운영해 보세요.

• 파일럿 운영을 활용한 확장: 소규모 파일럿 운영으로 성능을 검증한 뒤 피드백을 반영해 점진적으로 운영 범위를 확장해 보세요.