AI상담2 AI 상담 자동화, 고객 만족까지 생각한다면 확인해야 할 것 전화를 끊고 대화를 되짚어 메모를 남기는 시간부터 다른 상담원이 응대했던 고객에게 같은 질문을 반복하는 일, 중요한 내용이지만 전달받지 못해 다른 상담원에게 재차 확인하는 일 등 고객과 이야기한 시간보다 불필요한 시간을 소모하는 일이 많았던 날이 있을 겁니다. 문제는 사람을 늘려도 이 구조는 그대로라는 점이에요. 상담원이 늘어도 응대 방법부터 기록 방식이 동일하니까요. 그래서 요즘은 CRM을 고르는 기준 자체가 달라지기도 했습니다. 예전에는 단순 고객관리라도 기업이 원하는 대로 얼마나 잘 맞게 관리를 할 수 있는지, 도입 기간과 비용이 어떤 지 등에 관심이 많았다면 이제는 AI 기반의 ‘자동화’ 기능에 대해 관심을 가지고 있어요. 처음에는 대다수의 기업들이 많은 비용과 시간이 들어가고 AI가 얼마나 일.. 2026. 9. 22. AI 챗봇과 AI 상담사의 한계, 고객이 고객센터에 불만을 느끼는 이유는 무엇일까? AI 챗봇·AI 상담사의 한계, 고객이 고객센터에 불만을 느끼는 이유는 무엇일까? 최근 고객센터에 전화를 걸면 AI 상담사가 먼저 응대하거나, 웹사이트에서 채팅창을 열었더니 챗봇이 자동으로 응답하는 경험, 한 번쯤 있으실텐데요. 많은 기업들이 AI 고객센터 시스템을 점점 도입하고 있지만, 여전히 사람의 응대가 더 효율적이거나 꼭 필요한 경우가 존재합니다. ● AI 챗봇과 AI 상담 시스템 도입 사례다이소는 전국 1,500여 개 매장에서 발생하는 고객 문의를 통합 관리하기 위해 AI 기반 고객센터 시스템을 도입했습니다. 반복적이고 단순한 문의에 빠르게 응대할 수 있도록 자동화된 시스템을 구축해 고객 응대 속도와 직업 업무 효율을 동시에 향상시켰습니다.KB국민카드는 생성형 AI 챗봇 'BELLA QNA'.. 2025. 5. 21. 이전 1 다음
