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 기업에게 데이터 가시성을 확보하지 못하게 할 뿐만 아니라, 실시간 고객 이벤트를 기반으로 특화된 캠페인이나 아웃바운드 커뮤니케이션의 시작을 지연해 적절한 비즈니스 타이밍을 놓치기도 한다.

아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 자사의 연례 행사 ‘AWS 리인벤트(re:Invent)’에서 클라우드 컨택 센터 솔루션 ‘아마존 커넥트(Amazon Connect)’에 생성AI 기능들을 추가했다고 발표했다.

이번에 추가된 기능은 ▲생성AI 기반 자동화된 데이터 세분화 ▲AI 어시스턴트 ‘아마존 Q 인 커넥트(Amazon Q in Connect)’의 셀프 서비스 ▲상담 자동 스코어링 및 데이터 기반 인사이트 등이다.

생성AI 기반 자동 데이터 세분화

이번 업데이트로 아마존 커넥트는 사일로를 제거하고 기업이 문제가 발생하기 전에 각 고객에 대한 데이터를 분석하고, 아웃바운드 캠페인을 수행할 때 실시간 및 과거 고객 상호작용과 선호도에 대한 통합된 데이터 분석 결과를 제공해 문제를 해결한다.

또한, 아마존 커넥트는 다양한 접점에서 얻은 고객 여정 인사이트를 통합함해 의미 있는 고객 세그먼트를 정의하고 관련성 있는 아웃바운드 캠페인을 전달하는 프로세스를 간소화한다.

캠페인 관리자는 이 데이터를 기반으로 간단한 대화형 명령을 사용해 세그먼트를 정의할 수 있다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 실시간 관심사와 이벤트에 대응하는 정확한 타이밍의 인바운드 및 아웃바운드 커뮤니케이션을 구성할 수 있어, 개인화된 경험을 제공할 수 있다.

아마존 큐 인 커넥트, 셀프 서비스 및 가드레일 지원

소비자들은 점점 더 개인화되고, 더 빠르며, 더 유능한 셀프 서비스 지원을 기대한다. 생성AI는 이러한 기대를 충족시킬 수 있는 유망한 솔루션을 제공하지만, 이를 컨택센터 환경에 통합하기 위해서는 여러 타사 서비스와 인프라, 전문 인력에 대한 상당한 투자가 필요하다.

또한 구현 과정에서 기업은 AI 생성 응답을 규제하기 위한 맞춤형 안전장치를 개발해야 한다. 적절한 제어가 없다면, 생성AI는 고객에게 부적절한 정보를 제공하거나, 고객 문제를 해결하지 못하는 정보를 표면화하거나, 동일한 정보를 반복적으로 요청할 수 있다.

셀프 서비스 기능이 추가된 아마존 Q 인 커넥트는 상담원에게 제공되는 것과 동일한 개인화된 응답, 선제적 조치, 맥락적 이해를 고객에게 제공한다. 기업은 사용자에게 맞춤형 응답을 제공할 수 있으며, 서비스에 대해 자동화된 테스트 및 개선이 가능하다.

자동 음성·채팅 상담 스코어링, 데이터 기반 인사이트 제공

한편 전통적인 상담원 성과 평가 방법은 종종 시간이 많이 소요되고 범위가 제한적이어서, 일반적으로 전체 고객 상호작용의 1-2%만 평가할 수 있는 경우가 많았다.

일본의 AWS 파트너 기업 후지쯔는 아마존 커넥트를 도입해 생성AI 기반의 품질 보증(QA) 접근 방식을 개발했다. 기존 후지쯔의 QA 프로세스는 음성 상담의 4%, 채팅 상담의 0.5%만 스코어링이 가능했으나, 도입 후 추가적인 인력 없이 음성과 채팅 상담 채널 모두 자동으로 상담 점수를 환산시킬 수 있게 됐다. 또한 이를 기반한 분석도 지원받았다.

AWS의 파스칼 드마이오(Pasquale DeMaio) 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."라며 "아마존 커넥트는 모든 고객 상호작용이 장기적인 충성도를 높이고 기쁨을 선사하는 기회가 될 수 있는 미래 기반을 마련하고 있다라고 말했다.