✔️ 콜 인입량 증가 요인 분석 → 해당 상담 유형별 대응 최적화
✔️ 협력사별, 상담원별 퍼포먼스 데이터 기반으로 파악 → 성과 저조 요인 빠르게 개선
✔️ AI 분석으로 관리 필요한 업무 자동 식별 → 관리 업무 부담 감소 및 의사결정 속도 향상
콜센터 운영, 이런 문제로 고민하고 계신가요?
콜센터 관리자가 가장 많이 하는 고민
콜센터 운영을 담당하는 관리자라면 누구나 응대율 저하, 상담원 퍼포먼스 편차, 특정 문의 유형의 급증 같은 문제를 경험합니다.
- 콜 인입량 급증
예상치 못한 콜 증가로 인해 상담원 부족 및 고객 대기 시간 증가 - 협력사 응대율 관리
여러 협력사를 운영할 경우 각 협력사의 성과 편차로 인한 서비스 품질 불균형 - 현황 파악 이상의 심화 분석의 어려움
일반적인 콜 대시보드를 통해 현황을 파악하더라도, 방대한 콜 데이터에서 주요 관리 포인트를 식별하는 것이 어려움
콜센터 관리자는 매일 수천 건의 콜 데이터를 분석해야 하지만, 어떤 요인이 응대율 저하에 가장 큰 영향을 미치는지 빠르게 식별하는 것은 어려운 일입니다. 이러한 문제는 결국 콜센터 운영 비용 증가와 고객 이탈 증가로 이어지며, 장기적으로 기업의 서비스 경쟁력을 약화시키는 요인이 될 수 있습니다.
콜 데이터 관리와 분석을 지원하는 HEARTCOUNT Call Analyzer
콜 어널라이저(Call Analyzer)는 콜 통계에 최적화된 대시보드와 AI분석을 통합하여, 실시간 콜 이슈 파악과 문제 해결을 위한 심화 분석 니즈를 해소하는 AICC 솔루션입니다.
AICC란 무엇인가요?
AICC(Artificial Intelligence Contact Center)는 AI 기술을 활용해 콜센터 운영을 자동화하고 상담 품질을 향상시키는 솔루션입니다. HEARTCOUNT의 Call Analyzer 역시 AICC에 적용되어, 콜 인입량 증가나 상담사 퍼포먼스 편차 같은 문제를 AI 분석으로 해결합니다. 기존 콜센터 대시보드가 단순한 현황 파악에 그쳤다면, Call Analyzer는 심화 분석을 통해 운영 효율을 극대화할 수 있도록 지원합니다.
이번 콘텐츠는 콜센터 운영의 주된 고민을 해결하고, 콜센터 운영을 효율화할 수 있는 3가지 방법을 소개해 드리려고 합니다.
콜 인입량이 갑자기 증가 할 때, AI 콜 분석으로 응대율 최적화
콜 인입량 증가로 응대율이 저하되는 이슈 상황
콜센터에서 콜 인입량이 급증하면 상담원 부족으로 고객 대기 시간이 늘어나고, 이는 고객 만족도 저하로 이어집니다. 이러한 상황은 프로모션, 서비스 장애 또는 계절적 요인 등으로 인해 발생할 수 있습니다. 이로인한 특정 요일/시간대의 콜 몰림, 업무 유형별 상담 시간의 차이가 응대율을 저하시키는 요인이 될 수 있겠죠.
AI 분석으로 이슈 상담 유형 확인 상담 → 해당 유형 응대 개선
먼저, 대시보드에서 응대율에 주요한 영향을 미치는 통화시간 , 묵음 시간 을 필터 하여 응대율 저하가 두드러지는 주요 콜 유형을 식별할 수 있습니다. 하단의 콜 별 통화 내용을 확인해보니 미성년자 예금 개설 관련 콜이 눈에 띄는 것을 확인 할 수 있습니다.
응대율 저하에서 눈에 띄었던 미성년자 예금 관련 문의가 콜 인입량에도 영향을 미쳤을까요? AI 분석 버튼을 눌러 즉시 질문에 대한 답변을 확인할 수 있습니다.
스마트 플롯 메뉴에서 X축을 콜 요약, Y축을 콜 수로 설정하여 가장 많이 유입되는 콜 유형 확인해보니 실제로 미성년자 통장 개설, 예금, 영업점 방문 문의 등 예상한 유형의 콜이 굉장히 많았던 것을 볼 수 있습니다.
인입량이 많고 응대율을 떨어뜨리는 콜 유형을 파악했다면, 해당 문의 유형에 대한 상담 지식 템플릿 추가, 챗봇 응대 추가, 상담 프로세스 최적화 등의 조치를 통해 콜센터 응대율 개선할수 있습니다.
협력사 성과 관리, 성과 저조 요인 파악해 집중 개선
3개 협력사 중 B 협력사의 응대율 특히 저조한 상황
여러 협력사와 함께 콜센터를 운영할 경우, 각 협력사의 응대율에 차이가 발생할 수 있습니다. 특정 협력사의 응대율이 저조하다면, 이는 전체 서비스 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 문제는 협력사별 인입 콜 수, 상담원 수, 상담원 역량 등의 요인에 의해 발생할 수 있습니다.
B협력사의 상담원별 퍼포먼스 파악 → 성과 저조 요인 빠르게 개선
콜 어널라이저(Call Analyzer)는 계열사 및 협력사 관리가 필요한 경우 별도의 대시보드를 셋팅할 수 있는데요. 협력사, 상담사 별 응대현황을 확인해보니 B사가 비교적 응대율이 낮고, 인입 콜수가 많았다는 것을 확인할 수 있습니다.
상담원의 개별 퍼포먼스와도 연관이 있을지도 확인이 필요합니다. 기간 내 상담원별 응대 현황의 AI분석 을 통해 이슈를 정확하게 파악 할 수 있습니다.
응대율이 낮고, 총 통화 콜이 적은 상담원이 협력사 별로 어느정도 분포되어있는지 확인하기 위해 조건에 맞는 레코드(기록 단위)를 확인하는 스마트 서치 기능을 사용해보겠습니다.
원의 중심에 가까울수록 검색 조건 (응대율, 총 통화콜 저조)과 유사하다고 해석할 수 있는데요. 가장 중심에 있는 레코드를 선택해보니 B사의 상담원임을 알 수 있습니다. view more버튼을 눌러 같은 유형의 상담원을 확인해보니 B사의 상담사들이 상담 퍼포먼스가 저조한 것을 확인할 수 있습니다.
AI 분석을 통해 B 협력사의 응대율이 낮은 원인을 빠르게 발견했습니다. 성과가 저조한 상담원 그룹을 빠르게 식별하여 교육 프로그램을 진행한다면, 응대율의 실질적인 개선을 기대할 수 있을 것입니다.
콜센터 운영, 주요 관리 포인트 AI 분석으로 자동 식별
매일 증가하는 데이터에서 어떤 요인이 주요 관리 포인트인지 파악 어려움
콜센터에서는 매일 수천 건의 콜 데이터와 상담 기록이 쌓이기 때문에, 이를 분석하고 주요 관리 포인트를 식별하는 것은 관리자에게 큰 부담입니다. 부족한 업무 시간 내로 쏟아지는 데이터를 실시간으로 파악하기가 쉽지 않기 때문입니다. 특정 지표가 급변하거나 이상 패턴이 발생해도, 이를 조기에 감지하지 못하면 대응이 늦어지고 고객 불만 증가, 운영 비효율 등의 문제로 이어질 수 있습니다.
AI 분석으로 변화의 핵심 원인을 빠르게 식별 → 관리 업무 부담 감소 및 의사결정 속도 향상
전체적인 운영 현황 대시보드 만으로는 트렌드에 영향을 준 이상 패턴이나 핵심 원인을 확인하기는 어렵지만, AI분석을 활용하면 손쉽게 식별할 수 있습니다.
시계열 분석 Signal
AI분석 메뉴 Dialogue의 트렌드 질문을 선택하면 Signal 기능을 사용해 데이터에서 발생하는 이상 패턴이나 주요 변화를 자동으로 감지할 수 있습니다. 이를 통해 관리자는 중요한 이슈를 신속하게 파악하고, 적절한 대응을 할 수 있습니다.
Signal 분석의 상단 종합 분석에서 전반적인 추이를 확인할 수 있습니다. 하단의 주요 인사이트에서는 최근 4개의 기간 동안 연속적으로 증가하고 있는 업무, 감소세에서 증가세로 전환된 업무, 연속적으로 감소하는 업무 등 변수 별로 변화 유형을 살펴볼 수 있습니다.
특히 관리가 필요한 포인트를 확인하기 위해 연속적인 변화만 남겨두고, 업무 유형변수를 검색하여, 관리가 필요한 연속적으로 증가하고 있는 업무를 확인할 수 있습니다.
Text to sql, 방대한 데이터에서 간단한 질문으로 궁금한 데이터 조회
특정한 관리 이슈를 손쉽게 해결하기 위해서는 TTS 기능을 활용할 수 있습니다. Text to SQL 기능은 자연어 질문을 입력해 방대한 로우 데이터에서 원하는 데이터를 조회할 수 있는 기능인데요. 궁금한 질문을 자연어로 입력하고 생성하기버튼을 누르면 sql 쿼리문이 자동 생성되고, 실행하기를 클릭하면 즉시 해당 데이터를 확인할 수 있습니다.
AI 분석을 통해 실시간으로 가장 중요한 관리 요인을 쉽게 확인 가능합니다. 대응이 필요한 영역을 빠르게 발견하여 콜센터 운영 최적화해보세요.
고객 접점이 확대됨에 따라 컨택센터는 이제 콜 데이터 뿐 아니라 채팅, 문자, AI 상담 등 다양한 채널에서 방대한 데이터를 생성하고 있습니다. 특히 AICC로 전환하는 과정에서는 데이터의 정확한 분석이 더욱 필수적입니다.
더이상 "응대율이 낮은 원인이 뭘까?", "운영 효율화를 위해 어디부터 개선해야하지?" 와 같은 고민에 너무 많은 시간을 소모하지 마세요. 컨택센터의 환경에 최적화된 대시보드와 AI 분석 솔루션을 통해 즉각적인 해결책을 도출하고 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다.
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