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제네시스, 경험 예측성 강화한 'AI 기반' 라우팅 엔진 공개새로운 기능으로 AI 혁신 확대, 향상된 비즈니스 결과 제공, 높은 만족도 달성
양대규 기자 | 승인 2018.05.15 17:57

[EPNC=양대규 기자] 제네시스가 연례 고객 콘퍼런스인 CX18을 통해 예측적 라우팅(Predictive Routing) 솔루션을 공개했다. 솔루션은 인공지능(AI) 을 기반으로 과거의 성과 데이터를 활용해 고객과 직원의 특성을 일치시킴으로써 어떤 컨택 센터 인력이 가장 비즈니스 목표를 달성하기 적합한지 예측한다.

예측적 라우팅을 통해 제네시스는 기존 고객 경험 부문에서 보유하고 있는 리더십을 한층 강화한다. 강력한 라우팅 엔진은 고객 만족도, 직원 효율성 향상, 비용 절감, 수익·매출 증대, 처리 시간 단축, 최초 문의 시 해결 능력(First Contact Resolution, FCR) 개선 등 기업이 원하는 세일즈, 마케팅 및 서비스 결과를 얻도록 지원한다.

제네시스는 예측적 라우팅을 통해 얻는 주요 혜택들은 이미 기술을 도입해 사용하고 있는 업체들을 통해 입증되고 있다고 설명했다. 캐나다 커뮤니케이션과 미디어 기업 로저스 커뮤니케이션즈(Rogers Communications)는 제네시스 예측적 라우팅을 통해 고객 유지율(Retention)이 약 3% 상승했으며 평균 처리 시간(average handle time)은 7% 단축했다. 

로저스 기업계획 부문 부사장인 케빈 졸리페는 “예측적 라우팅은 머신러닝을 통해 고객 의도와 가장 적합한 상담사를 찾아 연계해 주는 실용적이고 효과적인 방법”이라며, “제네시스 솔루션은 고객의 소중한 시간을 절약해 주면서 직원의 성공 지원과 탁월한 비즈니스 결과 창출이 가능한 스마트하고 신속한 서비스를 제공하는 데 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있다“고 말했다. 

로저스 외에도 서유럽의 한 이동 통신 사업자는 NPS(Net Promoter Score, 순수 추천고객 지수)를 4포인트 높였고 평균 처리 시간을 약 3% 단축했으며, 호주의 한 통신·미디어 기업은 지속적으로 높은 NPS를 달성하고 있다.

예측적 라우팅의 운영 방식

대기열(Queue)과 스킬 기반 라우팅은 정적 의사 결정 트리 로직과 사전 설정 기준에 의존하지만, 예측적 라우팅은 AI와 함께 과거와 실시간 데이터를 사용한다. 예측적 라우팅은 AI를 통해 선호하는 커뮤니케이션 채널, 제품 구매 이력, 과거 서비스 요청, 최근 거래 활동 등을 기반으로 집계된 고객 프로필에서 모델을 구축한다. 이는 근무기간, 지식, 스킬, 인터랙션 이력과 비즈니스 결과 데이터 등의 직원 프로필과 결합해 원하는 결과를 얻을 수 있도록 최적의 고객과 직원의 매칭을 예측한다. 고객과 직원 데이터 모델은 이후의 모든 인터랙션에 대한 경험을 개선하기 위해 지속적으로 업데이트 된다.

현재 제네시스 퓨어인게이지에서 예측적 라우팅을 사용할 수 있으며 음성, 텍스트, 웹채팅, 소셜 등 모든 채널에서 작동한다. 제네시스는 공통 마이크로 서비스 아키텍처를 활용해 올해 말 퓨어커넥트와 클라우드에 기능을 추가할 예정이다. 이 같은 노력은 고객 경험에 초점을 맞춘 AI 혁신의 일환으로 봇과 사람을 결합해 고객의 문제를 더 빠르게 해결하려는 제네시스 블렌디드 AI 전략을 중심으로 진행 중이다. 또한, 제네시스 AI, 머신러닝, 실시간 분석을 인격화한 케이트를 통해 확장하여 기업들이 각 고객의 니즈에 맞춰 사전 예방적이고 예측 가능한 경험을 제공할 수 있도록 지원한다.

제네시스 최고마케팅 책임자인 머레인 트 부이 (Merijn te Booij)는 “제네시스 라우팅 엔진은 수년간 업계 최고의 표준이었으며, 이번 발표를 통해 이러한 역량을 한층 강화했다. 제네시스는 기업의 웹사이트를 처음 방문한 순간부터 고객 여정의 모든 단계에서 기업들이 가장 예측 가능한 경험을 제공할 수 있도록 지원할 것“이라며, ”케이트에게 풍부한 상담 기술을 제공하고 최근 인수한 알토클라우드를 활용해 지속적으로 범위를 확장해 나갈 것이다. 여정 분석, 워크포스(Workforce) 관리 등에서 AI를 강화해 매 순간 모든 채널에서 뛰어난 고객 경험을 제공하겠다”고 말했다.

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양대규 기자  yangdae@epnc.co.kr

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