요약생성
바쁠 때는 리얼라이즈가 내용을 요약해 드려요.
고객 서비스는 여러 산업 분야에서 성공적인 비즈니스의 초석입니다. 제대로만 한다면 장기적인 관계와 브랜드 충성도를 구축할 수 있습니다.
하지만 지난 10여 년간 기술이 발전했음에도 불구하고 고객 경험(CX)은 저하되는 추세를 보이고 있으며, 고객은 연락하여 필요한 지원을 제때 받는 데 어려움을 겪고 있습니다.
오늘날 AI와 데이터의 힘으로 이러한 불균형을 해결하기 위해 노력하는 캘리포니아에 기반을 둔 스타트업 징글리가 스텔스 모드에서 벗어났습니다.
이 회사는 또한 WestWave Capital이 주도하고 Dell Technologies Capital, Scribble Ventures, Formus Capital, 그리고 여러 다른 벤처 캐피털 회사들이 참여한 시드 펀딩에서 1,000만 달러를 모금했다고 발표했습니다.
이미 많은 기업이 기업이 AI를 활용하여 상담원이 고객 문의를 처리하도록 지원하고 있지만, 징글리는 최종 고객을 운전석에 앉힘으로써 다른 접근 방식을 취하고 있습니다.
이 회사는 고객이 자동화된 대화형 음성 응답(IVR) 통화에서 긴 대기 시간을 처리하거나 당면한 문제의 심각성을 이해하지 못하는 경직된 텍스트 기반 온라인 챗봇을 처리해야 하는 번거로움을 덜어주는 AI 기반 협업 공간을 개발했습니다.
아직 초기 단계이지만 이미 첫 번째 고객에게 긍정적인 결과를 제공하고 있습니다.
징글리가 CX 문제를 해결하는 방법
오늘날 수십만 개의 브랜드와 수십억 명의 고객이 존재하는 상황에서 고객 서비스 문제는 규모의 문제가 되었습니다.
기존의 IVR 통화(시간이 지남에 따라 비용이 많이 드는)에 의존하는 경우 모든 발신자를 제때 처리할 수 있는 상담원이 충분하지 않습니다.
반면에 규모에 맞게 챗봇을 구축하거나 구입한 경우 고객은 자신의 요구에 맞게 개인화된 경험을 제공받지 못한다고 느낄 수 있습니다.
아바야와 암독스 같은 회사에서 일했던 가우라브 파시는 CX 문제가 심각하다는 것을 직접 목격하고 파이브9, 톡데스크, 글리아 출신의 CX, CRM, CCaaS 리더들과 팀을 이루어 징글리를 설립했습니다.
이 스타트업은 브랜드에 협업 공간을 제공하여 상담원이 고객과 소통하는 동시에 데이터와 AI의 힘을 손에 쥘 수 있도록 지원합니다.
“계산은 분명합니다. 전 세계적으로 약 1,650만 명의 콜센터 상담원이 수십억 명의 고객을 처리하고 있습니다. 기존 통화 및 경직된 워크플로우 기반 챗봇과 관련된 불만과 긴 대기 시간으로 인해 고객은 연락하기를 두려워하는 현상이 발생했습니다... 징글리는 CX에서 개인화와 확장성 간의 기존 트레이드 오프에서 크게 도약한 것입니다.'라고 파시는 덧붙였습니다.
이 회사는 기본적으로 모든 기술 스택(CRM, 기존 컨택센터 기술, 고객 지원 시스템, 핵심 운영)과 통합되고 고객 데이터를 브랜드 앱/웹사이트에 통합된 징글리 인터페이스로 전달하는 로우코드 플랫폼을 제공합니다.
이렇게 하면 고객이 해당 서비스의 문의하기 버튼을 누르면 과거 주문, 이전에 열거나 닫은 사례, 회사와의 전반적인 관계(등급 기준), 새로운 징글리 룸을 시작하여 연락할 수 있는 옵션 등 브랜드와의 여정을 보여주는 본격적인 패널이 표시됩니다.
고객이 룸을 시작하면 기성 모델과 사내 모델을 결합하여 구동되는 버디라는 생성형 AI 비서가 등장하여 사진/비디오 업로드 옵션과 함께 당면한 문제에 대해 질문합니다.
봇은 응답을 분석하고 스스로 문제를 해결하려고 시도합니다. 그러나 AI가 처리하기에는 너무 복잡하고 전문가가 필요한 문제인 경우 룸을 긴급으로 표시하여 통화/채팅을 통해 담당자를 루프에 참여시킵니다.
징글리 고객 경험 화면
이는 봇과 논의 중인 내용과 프로세스의 진행 상황을 포함한 다양한 매개변수를 분석하여 상담원이 언제 참여해야 하는지 결정하는 회사의 독점적인 관계형 AI를 통해 실행됩니다.
담당자가 룸에 들어오면 사용자에게 다시 돌아오라는 알림이 전송됩니다. 전체 고객 스토리와 컨텍스트가 포함된 유사한 인터페이스를 갖춘 상담원은 생성형 AI가 생성한 답변을 사용하여 대화를 계속하고 사례를 해결할 수 있습니다. 또한 대화에 기술 전문가를 참여시켜 해결 방법에 대한 세부 정보를 파악하고 결제, 방문 예약과 같은 후속 프로세스를 실행할 수 있습니다.
특히 문제가 해결되면 고객은 열려 있는 룸으로 이동하여 직접 사례를 종결할 수 있습니다. 문제가 완벽하게 해결되지 않았거나 다시 발생한 경우 동일한 룸을 다시 열고 통화/채팅을 통해 중단한 부분부터 다시 시작할 수 있습니다. 이전에는 이러한 모든 작업을 상담원이 고객의 전화, 메시지 또는 이메일을 받은 후 처리했습니다.
아직 확인되지 않은 영향
징글리의 접근 방식은 다르지만, 특히 차세대 LLM 챗봇이 등장하는 상황에서 이 기술이 실제 세계에 얼마나 큰 영향을 미칠지는 아직 두고 봐야 합니다.
시에라와 같은 회사는 이미 기업 데이터와 시스템에 연결하여 추론하고, 문제를 해결하고, 의사 결정을 내리는 동시에 사람을 루프에 포함할 수 있는 AI 에이전트를 구축하고 있습니다. 징글리와의 유일한 차이점은 고객에게 브랜드와의 관계 및 여정을 풍부하게 보여주는 패널과 상호 작용하는 방식을 완벽하게 제어할 수 있다는 것입니다.
ZK Research의 수석 애널리스트인 제우스 케라발라에 따르면 징글리의 이러한 접근 방식은 브랜드와 고객 간의 상호 작용 방식을 재구상합니다.
“CX를 조금씩 개선하는 것만으로는 충분하지 않았습니다. 이러한 혁명을 위해서는 데이터, 생성형 AI, 인력을 지능적으로 결합한 심층 기술 솔루션과 미래 지향적인 포춘 500대 디자인 파트너와 함께 CX 전문가로 구성된 전담 팀이 필요했습니다.'라고 케라발라는 말했습니다.
현재 징글리는 금융 서비스, 의료, 제품 회사와 같이 가치가 높은 산업에 주력하고 있습니다. 초기 고객 중 하나는 핵심 인프라 시스템인 Salesforce와 Avaya에 이 플랫폼을 추가한 포춘 500대 기업입니다. 이 회사는 이후 기존의 1:1 전화 통화보다 5배 더 많은 고객과 소통할 수 있었고, 일반적인 전환 시간도 60일에서 18일로 단축하여 수천만 달러의 매출 증대 효과를 거두었습니다.
또한 동일한 기술을 통해 기업은 고객 확보, 온보딩, 성공과 같은 다른 비즈니스 크리티컬 유스케이스도 처리할 수 있습니다. 그러나 현재 이 회사는 데이터 과학 및 엔지니어링, 영업, 마케팅 부서의 팀을 확장하면서 기존 사업을 기반으로 성장하는 데 주력하고 있습니다. 연말까지 전체 직원 수를 두 배로 늘릴 계획입니다.