고객 서비스에서 AI에 대한 소비자의 진짜 생각: 6개국 1,000명 이상의 사용자 인사이트

작성자: 이안 에이치슨

오늘날 중요한 것은 AI가 무엇을 할 수 있는가뿐만 아니라 고객이 어떻게 반응하는가입니다. 이러한 변화를 이해하기 위해 COPC Inc.는 호주, 중국, 말레이시아, 싱가포르, 영국, 미국 전역의 1,000명 이상의 소비자를 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 모든 응답자는 지난 3개월 이내에 AI 기반 고객 서비스와 상호작용한 경험이 있었습니다. 

결과는 고객 경험 환경이 빠르게 진화하고 있음을 보여줍니다. 고객들은 AI 사용을 기꺼이 받아들이지만, 신뢰도는 문제 해결 능력, 투명성, 그리고 디지털 채널과 인간 채널의 협력 방식에 달려 있습니다. 많은 기업들이 AI에 막대한 투자를 해왔지만, 우리의 데이터는 탁월한 성과가 여정 설계, 측정 체계, 운영적 조화 같은 기초 요소에 달려 있음을 보여줍니다. 

다음과 같은 흔한 상황을 생각해 보십시오: 고객이 청구 문제를 해결하기 위해 챗봇과 대화를 시작합니다. 봇은 계정을 정확히 식별하지만 거래를 완료하지 못합니다. 고객이 상담원으로 연결되면 대화는 처음부터 다시 시작됩니다. 고객은 이를 불만족스러운 서비스로 경험합니다. 실제로 문제는 AI 모델이 아니라 그 뒤에 있는 워크플로우가 어떻게 설계되었는가에 있습니다.

1. AI는 주류가 되었으나 시장별로 성숙도는 차이가 있다

6개국 모두에서 AI는 고객 서비스의 일상적인 부분이 되었다. 챗봇은 여전히 가장 빈번하게 사용되는 AI 채널이며, 음성 비서와 WhatsApp, WeChat, Facebook Messenger와 같은 메시징 앱이 그 뒤를 잇고 있다. 

그러나 입양은 균일하지 않다. 

• 중국에서는 거의 보편적인 사용률을 보이며, 소비자의 99%가 지난 3개월 동안 인공지능과의 상호작용을 경험했다고 보고했다.
• 호주는 가장 느린 도입 속도를 보이며, 고객 4명 중 1명은 전혀 AI 접촉이 없다.

 미국과 싱가포르는 채팅 및 음성 채널 모두에서 균형 잡힌 사용 패턴을 보여 , 더 강력한 옴니채널 대응 능력을 시사합니다.

이러한 차이점은 고객 경험 프로그램 전반에서 관찰되는 광범위한 패턴을 보여줍니다: 기술 도입 속도가 운영적 조율 속도를 앞지르고 있습니다. 디지털 채널에 막대한 투자를 한 시장들조차 여전히 일관성, 측정, 설계 측면에서 어려움을 겪고 있습니다.

2. 문제가 해결될 때 만족도가 높아진다

전 세계적으로 고객의 74%가 최근 AI 상호작용에 만족한다고 응답했습니다. AI가 문제를 완전히 해결할 경우 이 수치는 급격히 상승합니다. 추가 조치 없이 해결될 경우 만족도는 90% 이상으로 치솟습니다. AI가 문제를 해결하지 못할 경우 순추천지수(NPS)는 최대 70포인트까지 급락할 수 있습니다. 

이는 수십 년간의 COPC 연구 결과와 일치합니다. 고객은 상호작용이 효과적이라면 제한된 공감이나 대본에 따른 어조를 수용할 것입니다. 그러나 해결되지 않은 문제나 반복적인 노력은 용납하지 않을 것입니다.

실용적인 예시:

미국 한 광대역 통신사가 연결 문제 해결을 위해 인공지능(AI) 어시스턴트를 도입했다. AI는 단순한 문제점을 식별할 수 있었으나, 에스컬레이션(상위 단계로 이관)이 발생할 경우 관련 정보가 전달되지 않았다. 이로 인해 해결률이 하락하고 고객의 노력은 증가했다. 해당 기업이 에스컬레이션 워크플로를 재설계하고 계정 정보, 진단 단계, 이전 상호작용 내역이 상담원에게 노출되도록 조치한 후에는 고객 만족도와 문제 해결률이 모두 개선되었다.

이러한 개선은 새로운 기술에 의해 이루어진 것이 아닙니다. 명확한 여정 설계와 일관된 프로세스에 의해 이루어졌습니다.

3. 투명성은 신뢰를 구축합니다

이 연구에서 가장 강력한 발견 중 하나는 우리가 '투명성 배당금'이라고 부르는 것입니다.

인공지능과 상호작용하고 있음을 알고 있던 고객들은 알지 못했던 고객들보다 만족도가 34%포인트 더 높게 보고되었다. 

공개성 측면에서 선도적인 시장인 말레이시아와 싱가포르 등은 인공지능에 대한 전반적인 만족도와 편안함 측면에서도 선두를 달리고 있다.

투명성이 중요한 이유는 세 가지입니다:

• 그것은 능력에 대한 기대치를 설정합니다.
• 인식된 위험을 줄입니다.
• 고객이 에스컬레이션이 적절한 시점을 이해하는 데 도움이 됩니다.

여정 매핑 작업에서 우리는 이를 지속적으로 목격합니다. 조직이 "현재 가상 어시스턴트와 통화 중입니다" 와 같은 간단하고 사전 안내되는 신호를 제공할 때신뢰도가향상되며 , 고객은 상호작용을 보다 공정하게 평가합니다.

4. 인간에게의 인계는 여전히 가장 취약한 고리이다

6개 시장 전반에 걸쳐, 인공지능에서 인간 상담원으로의 전환은 여전히 가장 빈번한 실패 지점이다.

• 중국: 고객의 52%가 에스컬레이션 과정에서 어떤 형태로든 상황 정보 유실을 경험했다고 보고했습니다.  
• 호주: 단 20%만이 인수인계가 매끄럽게 진행되었다고 평가했다. 
• 미국: 실패한 AI 상호작용 후 완전 해결률은 약 절반 정도만 발생했습니다. 

운영적 교훈은 분명합니다: AI 성능은 알고리즘의 질이 아니라 인간 지원과의 연계성으로 평가되는 경우가 많습니다. 최근 COPC 평가에서 우리는 단일 에스컬레이션 경로에 5~9개의 시스템이 관여하는 사례를 일상적으로 목격합니다. 체계적인 설계가 없으면 데이터가 손실되고 맥락이 누락되며 고객은 처음부터 다시 시작해야 합니다.이 분야에서 우수한 성과를 내는 조직들은일반적으로 서비스 설계도 작성과 여정 중심 설계 방식을 활용합니다. 이러한 접근법은 채널 간에 반드시 유지되어야 할 정보와 각 상호작용 지점의 책임 소재를 명확히 합니다.

5. 지역적 차이는 공통된 패턴을 보인다

각 국가마다 고유한 특성이 있지만, 전반적인 연구 결과는 공통된 운영 현실을 시사한다.

• 말레이시아: 전 세계 최고 수준의 만족도(83%)를 기록했으며, 이는 강력한 정보 공개 관행과 디지털 중심 업무 흐름에 대한 높은 수용성 덕분으로 분석된다.
• 중국: 높은 편의성과 수용도, 그러나 확대 과정에서 지속되는 상황적 어려움. 
• 싱가포르: 원활한 인수인계 및 다중 채널 대응 준비도 부문 최고 성과.
• 영국: 인공지능 상호작용 실패 후 중간 정도의 만족도, 그러나 회복세는 미약함. 
• 미국: 인공지능 성능이 우수할 때 가장 높은 만족도를 보이지만, 데이터 개인정보 보호 및 정확성에 대한 강한 우려가 동반된다.
• 호주: 전반적으로 가장 낮은 만족도를 보였으며, 이는 더 많은 노력과 더 느린 해결 속도에 기인합니다. 

이러한 패턴은 AI 기반 고객 경험 프로그램의 성공을 모델이나 플랫폼이 결정하지 않음을 보여줍니다 . 이는 COPC 웨비나에서 논의된 바와 같이 설계, 측정, 거버넌스, 통합으로 특징지어집니다 .  

기술에서 신뢰로: 조직이 다음에 해야 할 일

연구에 따르면 고객들은 고객 경험(CX)에서 인공지능(AI)을 수용할 의사가 있지만, 그들의 신뢰는 다음 세 가지에 달려 있습니다:

• 그들의 문제를 해결받다
• 그들이 기계와 대화하고 있다는 것을 알 때
• 사람이 필요로 할 때 그들에게 다가갈 수 있는 길을 마련해 두는 것

이를 제대로 이해하는 조직들은 먼저 여정을 설계한 다음, AI가 어디에서 도움을 줄지, 성공을 어떻게 측정할지, 그리고 언제 사람이 개입해야 할지를 결정한다. 

COPC는 AI 기반 고객 여정을 검토하고 고객 신뢰와 성과를 동시에 강화할 수 있는 실질적인 개선 방안을 도출하는 데 도움을 드립니다.

오늘 바로 이러한 연구 결과를 여러분의 고객 경험 운영에 적용하는 방법을 알아보세요!