예측 라우팅
AI를 통해 최적의 고객-상담사 매칭을 구현하고 KPI를 효과적으로 개선하세요.
AI를 통해 최적의 고객-상담사 매칭을 구현하고 KPI를 효과적으로 개선하세요.

고객 생애 가치(LTV)를 높이기 위해 AI를 활용해 경험을 개인화하고 개선합니다. 정적 라우팅 규칙에 의존하지 않고, 고객을 적합한 상담사와 자동으로 매칭합니다.
턴키 AI가 데이터 사일로를 해소해 완전 자동화로 운영을 단순화합니다. 새로운 대기열을 구성하고 테스트를 도입하는 것도 쉽고, 이를 통해 비즈니스 성과를 높일 수 있습니다.
데이터에 기반한 지능형 라우팅으로 목표에 맞춰 처리 시간을 최적화하고, 최초 문의 해결율을 높입니다. 이는 이탈을 줄여주고 고객 유지 및 매출 증대 달성에 도움을 줍니다.
Genesys Cloud AI 모델을 통해 데이터가 어떻게 사용되는지에 대한 가시성과 투명성을 높입니다. 설명 기능은 비즈니스 사용자가 어떤 데이터 포인트가 라우팅 결정에 가장 큰 영향을 미치는지 이해하도록 도와줍니다.
Genesys를 사용하면 모델이 항상 최신 상태로 유지됩니다. 자신만의 속도로 새로운 라우팅 모델을 프로비저닝하고, 테스트하며 롤아웃할 수 있으며, 추가 서비스나 구현 비용 없이도 가능합니다.
턴키 AI와 직관적인 대시보드를 통해 최적화에 가장 적합한 대기열을 분석할 수 있습니다. 대기열을 선택하고 현재 방법과 비교해 예측 라우팅의 성능을 쉽게 테스트해 보세요.
고객의 여정에서 패턴을 자동으로 감지하고, 지속적으로 적응하여 항상 비즈니스 성과를 최적화합니다.
예측 라우팅으로 AI 워크플로우를 손쉽게 시작하고, 모든 데이터가 하나의 간단한 UI에 모여 있어 대기열 테스트와 구성이 쉬워집니다. 음성 및 디지털 채널 전반에서 활용 가능합니다.
예측 라우팅은 기존의 라우팅 규칙과 함께 작동합니다. 대기열 최적화를 위한 추천 사항을 제공해 점진적으로 이관할 수 있도록 돕습니다. AI 적용 준비가 되면 곧바로 활용할 수 있습니다.
고객은 빠르고 편리한 경험을 기대합니다. Genesys의 예측 라우팅 솔루션으로 고객의 니즈뿐만 아니라 상담사의 강점과 행동까지 실제로 이해할 수 있습니다. 상담사, 고객, 상호작용 데이터를 활용해 패턴을 파악하고 의사 결정을 지원합니다.
이 정보를 바탕으로 모든 상호작용을 적합한 상담사에게 연결하고, 모든 상호작용 데이터를 Genesys 플랫폼으로 다시 가져옵니다. 이제 누구나 AI 기반 데이터와 인사이트를 활용해 음성 및 디지털 채널 전반에서 대규모로 더 개인화된 여정을 설계하고 오케스트레이션할 수 있습니다.
최신 콜센터는 대규모 통화량과 함께, 하루가 다르게 변화하는 고객의 기대와 비즈니스 요구 사항에 실시간으로 대응해야 합니다.
AI를 사용하면 수백 개의 데이터 포인트를 효율적으로 분석하여, 각 인터랙션에 가장 적합한 상담사를 예측할 수 있습니다.
특히, 예측 기반 라우팅을 도입하면 규칙을 더 이상 수동적인 방법으로 유지 관리하지 않아도 되며, 관리자는 원하는 KPI를 최적화할 수 있습니다..
Genesys와 함께 완전 자동화된 AI 라이프사이클을 구현합니다. 예측 라우팅으로 대기열의 가능성을 식별하고, 고객과 상담사를 매칭하는 로직을 자동으로 적용하며, 결과 예측과 패턴 발견을 자동화합니다. 최신 상호작용 데이터를 바탕으로 관리자가 AI 기반 도구를 최적화할 수 있도록 지원합니다.
라우팅 규칙 관리는 더 이상 수동 분석이나 유지보수가 필요하지 않습니다. 예측 라우팅은 비전문가와 전문가 모두가 라우팅 로직을 테스트하고 구현하기 쉽게 만듭니다. 기계 학습 AI 로직을 활용해 특정 KPI에 맞춰 라우팅 결정을 최적화하고, 복잡한 모델을 구축하거나 데이터를 깊이 파고들지 않아도 더 효율적인 경로를 설계할 수 있습니다.
모든 비즈니스는 고유한 목표를 가집니다. 평균 처리 시간(AHT)이나 최초 문의 해결(FCR) 같은 핵심 지표를 개선하는 로직으로 상호작용을 라우팅합니다. 또한 다음 연락 방지(NCA)로 고객이 추가 문의를 하는지 추적합니다. 예측 라우팅은 대기열 기반 및 스킬 기반 라우팅을 넘어 실시간 트렌드와 수요에 맞춰 학습하고 이에 적응합니다.
예측 라우팅은 상담사, 고객 및 상호작용 데이터를 분석합니다. 고객과 상담사를 더 효과적으로 매칭하는 패턴을 쉽게 파악할 수 있습니다. 여기에는 예측되는 고객의 필요와 상담사의 문제 해결 태도, 지식 영역 및 기타 강점이 포함됩니다. 이러한 인사이트를 활용해 이해도와 공감을 높이고, 동시에 비즈니스 성과를 향상시킵니다.
모든 고객이 훌륭한 서비스를 누려야 합니다. 예측 기반 라우팅은 최초 통화에서 고객을 적합한 상담사나 리소스에 바로 연결합니다. 고객 여정을 간소화하여 고객 만족도를 높이세요. 데모를 요청하여 콜센터 컨택센터 소프트웨어의 자동 라우팅이 어떻게 비즈니스 목표를 지원하는지 그 방법에 대해 살펴보세요.
관심 가져주셔서 감사합니다.
고객님의 일정에 맞는 날짜와 시간을 정하기 위해 직접 연락드리겠습니다.
콜 라우팅 소프트웨어는 콜센터에서 들어오는 전화를 가장 적합한 상담사나 부서로 전달하기 위해 사용하는 도구입니다. 이 소프트웨어가 사용하는 라우팅 기준은 전화의 목적(문의 사유), 필요한 기술(스킬), 상담사의 가용성, 발신자의 위치 또는 비즈니스에 대한 가치일 수 있습니다.
자동화된 지능형 콜 라우팅은 인공지능(AI)과 기계 학습(Machine Learning)과 같은 첨단 기술을 활용해 컨택센터에서 전화를 라우팅하는 것을 말합니다. 이러한 라우팅 계획 소프트웨어 시스템은 통화 사유, 고객 이력, 상담사 스킬 등 다양한 요인을 분석해 각 통화에 가장 적합한 상담사를 결정합니다. 이로 인해 효율성, 상담사 성과, 그리고 고객 만족이 향상됩니다.
자동화된 라우팅 시스템은 고객의 요구, 행동, 목표에 따라 고객에게 최상의 서비스를 제공할 수 있는 상담사와 고객을 연결합니다.
맞춤 설정을 통해 상호작용이 어디로 라우팅될지 결정하는 규칙을 직접 설정할 수 있습니다. 조직의 구체적 요구에 따라 우선순위가 달라질 수 있는데, 예를 들어 최적의 상담사 매칭이나 최단 대기 시간 등 어떤 것을 우선시하느냐에 달려 있습니다. 커스텀 앱은 미리 정해진 범주에 꼭 들어맞아야 한다는 제약 없이 라우팅 엔진의 성능을 최대한 활용할 수 있게 해줍니다.
AI가 수동 라우팅 계획에 들이는 시간을 줄여 주고, 그 힘든 일을 대신 수행합니다. 사용자가 정의한 규칙에 따라 AI가 전화를 전달할 최적의 상담사를 식별해 연결하므로, 상담사는 더 원활하게 업무를 처리하고 관리자는 처리 시간이 단축되며, 고객은 더 만족스러운 경험을 얻습니다.