컨택센터 정의

적응형 고객 여정(adaptive customer journeys)은 실시간 데이터와 인사이트를 활용하여 개별 행동과 선호도에 따라 고객 경험을 조정합니다. 이러한 동적 접근 방식을 통해 기업은 각 접점마다 관련성 높은 경험을 제공함으로써 인터랙션을 개인화하고 인게이지먼트를 개선할 수 있습니다.

관리자 코파일럿은 컨택센터에서 운영을 간소화하기 위해 AI 기반 도구를 제공합니다. 이는 스케줄링 자동화, 인력 관리, 분석 및 보고 작업을 포함합니다. AI를 활용하여 자원 할당 최적화, 통화량 예측, 전반적인 운영 효율성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

상담사 어시스트는 반복적인 작업을 자동화하고 주요 정보에 빠르게 액세스할 수 있도록 하여 상담사가 쉽게 업무하도록 합니다.

에이전틱 AI는 최소한의 인간 개입으로 자율적인 결정을 내리고 자주 행동할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다.

컨택센터 인공지능(AI)은 고급 기계 학습 및 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 컨택센터 운영을 자동화하고 최적화하여 고객 서비스를 개선하는 것입니다.

AI 코파일럿은 상담사가 고객과 상호 작용하는 중에 상황에 적합한 최첨단 지능형 지원을 상담사에게 제공합니다.

인공지능(AI)을 활용하여 다양한 접점과 채널에서 고객 경험을 조율하고 관리합니다. AI는 고객 데이터를 수집하고 분석하여 패턴을 찾아내고, 고객의 필요와 이전 행동에 따라 최적의 다음 단계를 추천합니다. AI를 통해 더욱 높은 수준의 개인화가 가능합니다.

컨택센터에서의 AI 요약은 AI 기술을 활용하여 통화, 채팅, 이메일과 같은 고객 상호작용을 자동으로 요약하는 것을 의미합니다. 이를 통해 전체 내용을 읽지 않고도 고객 문의나 피드백의 요점을 빠르게 파악할 수 있어, 신속한 응답과 더욱 개인화된 서비스가 가능합니다.

AI 콜센터 상담사는 고객 서비스 상호작용을 처리하기 위해 설계된 가상 상담사로, AI 기술에 의해 구동됩니다. 이들은 고객 문의를 이해하고 답변하며, 문제를 해결하고 거래를 수행할 수 있습니다. 이러한 AI 상담사는 추가적인 인간 상담원을 고용하지 않고서도 대량의 인바운드 요청을 처리할 수 있는 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

인공지능(AI) 기술을 활용하여 고객 여정을 동적으로 관리하고 최적화합니다. AI는 각 고객 접점에서 데이터를 수집하여 고객의 이동 경로를 파악하고, 이를 바탕으로 다음 단계의 방향을 결정합니다. 이를 통해 모든 고객에게 대규모로 완전히 개인화된 경험을 제공합니다.

인공지능(AI)을 활용하여 개별 고객에게 맞춤형 경험을 제공합니다. AI 기능이 내장된 최신 고객 경험(CX) 플랫폼을 사용하면, 기업은 전 세계에 걸쳐 진정한 맞춤형 경험을 대규모로 제공할 수 있습니다. AI는 고객의 의도를 이해하고 예측할 뿐만 아니라, 더 빠른 문제 해결을 돕습니다. 상호작용에 인간의 지원이 필요할 경우, AI는 이를 인식하고 모든 대화 기록과 맥락을 상담사에게 전달할 수 있습니다.

인공지능(AI)을 활용하여 음성 및 디지털 채널 전반에서 고객 상호작용을 자동화하고 개선하는 플랫폼입니다. 이러한 최신 AI 기반 플랫폼은 기업이 손쉬우면서도 공감 가는 경험으로 고객을 놀라게 하고 기쁘게 할 수 있게 합니다. 또한, 방대한 네이티브 구성 요소, 폭넓은 파트너 생태계 및 개방형 API를 통해 이상적인 솔루션을 조합할 수 있도록 지원합니다.

인공 지능에는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 기능을 개발하는 기술이 포함됩니다.

콜센터는 조직이 고객 전화 통화를 처리하는 곳입니다. 콜센터는 일반적으로 일정량의 컴퓨터 자동화 소프트웨어를 사용합니다.

콜 센터 고객 관계 관리(CRM)는 훌륭한 고객 경험을 위해 콜 센터 상담원이 고객 계정 정보 및 기록에 빠르게 액세스할 수 있도록 하는 콜 센터 기술 솔루션입니다. Genesys에서 자세히 알아보세요.

콜센터 인력 최적화는 직원 성과, 인력 품질 및 자동화된 라우팅 현대화에 초점을 맞춘 고객 서비스 전략입니다.

챗봇은 인공 지능(AI)을 사용하여 사람과 컴퓨터 간의 대화 인터페이스 역할을 하는 소프트웨어입니다. Genesys에서 자세한 내용을 읽어보십시오.

클라우드 콜센터는 고객 통화 및 상호 작용을 처리하는 웹 액세스 가능한 플랫폼입니다.

클라우드 컨택센터는 인터넷 서버에서 호스팅되는 기업의 중심 조직 및 솔루션으로 모든 인바운드 및 아웃바운드 고객 커뮤니케이션을 처리합니다. 자세한 내용을 Genesys.com/ko-kr에서 알아보십시오.

CTI(컴퓨터 전화 통합)는 전화 통화 및 기타 고객 연락처를 컴퓨터를 통해 라우팅하므로 상담원은 여러 채널에서 대화를 처리할 수 있습니다.

소비자 행동이란 개인이 상품 및 서비스 구매에 대한 결정을 내리는 방법과 소비자의 선택에 영향을 미치는 요인을 연구하는 것을 말합니다. 소비자 행동을 이해하면 기업은 마케팅, 제품 개발, 고객 인게이지먼트 전략을 맞춤화하여 소비자 요구를 보다 효과적으로 충족할 수 있습니다.

서비스형 컨택센터 (Contact Center as a Service; CCaaS)는 기업이 컨택센터 제공업체의 소프트웨어를 활용할 수 있게하는 클라우드 기반 고객 경험 솔루션입니다.

컨택센터 고객 관계 관리(CRM)는 개인화된 고객 경험을 창출하는 데 도움이 되는 소프트웨어입니다. Genesys.com/ko-kr에서 자세한 내용을 알아보세요.

대화형 AI는 인공지능 기술로 구동되는 챗봇과 가상 비서를 활용하여 고객과의 인간 같은 대화를 모사하는 것을 의미합니다. 콜센터에서는 응답을 자동화하고, 일상적인 문의를 처리하며, 24/7 지원을 제공하여 효율성과 고객 만족도를 높이는 데 사용됩니다.

대화형 AI는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 처리하고, 대응할 수 있도록 하는 기술입니다.

대화 인텔리전스는 음성이나 텍스트를 통해 고객 및 상담사 인터랙션을 분석하여 감정, 의도, 전반적인 경험 등에 대한 인사이트를 도출합니다.

AI 및 컨택센터 소프트웨어에서, 코파일럿은 상담사, 관리자, 관리자 등 다양한 역할을 지원하는 AI 어시스턴트를 의미합니다. 실시간 지원, 인사이트, 자동화 기능을 제공하여 의사 결정, 생산성 및 고객 경험을 개선합니다. 코파일럿은 지능형 추천과 행동을 통해 이러한 요소들을 강화합니다.

고객 행동 분석은 고객이 다양한 채널에서 브랜드와 인터랙션하는 방식을 분석하는 프로세스를 말합니다. 기업은 고객의 행동 패턴을 파악함으로써 경험을 최적화하고, 인게이지먼트를 개선하며, 고객 여정 관리 전략을 통해 전환율을 높일 수 있습니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)은 다양한 소스의 고객 데이터를 통합된 단일 뷰로 중앙 집중화하는 소프트웨어입니다. CDP를 통해 기업은 실시간으로 고객 데이터를 분석하고 조치를 취함으로써 개인화를 강화하고 고객 경험 전략을 개선할 수 있습니다. CDP는 고객 여정 관리 전략의 중요한 부분입니다. 여정을 최적화하려면 모든 고객 데이터를 한곳에서 수집하고 분석할 수 있어야 합니다.

고객 경험(CX)은 최초 브랜드 인식부터 구매, 지속적인 지원 등에 이르기까지, 한 사람이 브랜드에서 경험하는 모든 인터랙션의 총합입니다.

고객 경험(CX) 지표는 고객 경험의 다양한 측면을 측정하는 핵심 성과 지표입니다. 일반적인 CX 지표에는 순고객 추천 지수, 고객 만족도, 고객 노력 점수가 포함됩니다. 이러한 지표를 통해 기업은 고객의 요구 사항을 얼마나 잘 충족하고 있는지 평가할 수 있습니다.

고객 여정은 고객은 브랜드를 처음 인지하는 순간부터 구매 후 후속 조치에 이르기까지, 고객과 브랜드의 모든 접점과 인터랙션을 추적합니다.

고객 여정 거버넌스는 모든 고객 인터랙션과 접점 전반에서 일관성과 정합성을 확보하기 위한 정책, 관행, 프레임워크를 의미합니다. 이를 통해 기업은 고객 경험 관리, 규정 준수 보장, 비즈니스 목표 달성을 위한 전략을 일관되게 유지할 수 있습니다.

고객 여정 관리는 고객 행동 트렌드와 기술을 조합 사용하여 고객이 브랜드에 대해 갖는 경험을 최적화하는 프로세스를 뜻합니다.

고객 여정에서의 고충은 고객이 브랜드와 인터랙션하는 과정에서 겪는 장애 요소나 어려움을 의미합니다. 이러한 고충을 파악하고 해결하는 것은 전반적인 고객 경험 개선, 이탈률 감소, 고객 만족도 강화에 매우 중요합니다. 고객 여정 관리의 주요 목표는 고객이 최대한 원활한 경험을 즐길 수 있도록 가능한 한 많은 고충 사항을 사전에 제거하는 것입니다.

인공지능을 활용하여 잠재 고객이나 기존 고객을 적합한 세그먼트에 매칭합니다. 이러한 세그먼트는 의도와 우선순위를 분류하여, 유사한 이전 고객을 기반으로 고객의 관심사, 쇼핑 선호도, 구매 행동을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 자동화된 콘텐츠 제안, 봇, 상담사 지원 서비스를 통해 고객에게 언제 어디서 참여할지를 결정하여 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다.

고객 경험(CX) 자동화는 기술을 사용하여 고객 인터랙션과 관련된 반복적인 작업과 프로세스를 간소화하고 자동화합니다. 챗봇, 자동 이메일, 워크플로 자동화 등이 대표적인 예이며, 이를 통해 기업은 고객 서비스 및 인게이지먼트를 확장할 수 있습니다. 자동화는 단순하고 반복적인 업무를 덜고 사람의 개입이 필요한 업무에 더 집중할 수 있도록 지원함으로써 고객 여정 관리를 보다 쉽게 만들어 줍니다.

AI 기반 솔루션인 CX 코파일럿은 상담사와 슈퍼바이저가 더 빠르고 개인화된 고객 인터랙션을 제공할 수 있도록 지원합니다.

CX 성숙도 모델은 기업의 고객 경험 전략 및 프로세스의 발전 정도를 평가하는 데 사용되는 프레임워크입니다. 조직이 고객 경험 역량의 현재 수준을 이해하고 지속적인 개선을 위한 로드맵을 마련하는 데 도움이 됩니다.

고객 경험(CX) 전략은 기업이 브랜드와 고객의 인터랙션을 관리하고 개선하는 방법을 정의하는 계획입니다. 여기에는 고객 만족도, 충성도, 지지도를 높이기 위한 목표가 포함되며, 일반적으로 기술, 프로세스, 직원 인게이지먼트를 함께 고려합니다.

디지털 퍼스트 CX는 고객과의 인터랙션에서 웹사이트, 앱, 소셜 미디어 등 디지털 채널을 주요 수단으로 사용하는 고객 경험 전략입니다. 이 접근 방식은 디지털 환경에서 원활하고 효율적인 경험을 제공하는 데 중점을 둡니다.

인공지능 시스템을 도덕적으로 책임 있게 설계, 개발, 배포하여 윤리적 가치를 준수하는 실천입니다. 윤리적인 AI는 AI의 목적을 명확히 하여 데이터 표준을 지키고 편향을 해결하는 엄격한 지침을 따라야 합니다. 고객과 직원의 데이터를 보호하고 지적 재산을 지키는 프라이버시 설계 원칙이 필요합니다. 설명 가능성과 투명성은 알고리즘이 어떻게 적용되는지에 대한 인사이트를 제공하여, 운영 영향에 대한 이해를 돕고 결과에 대한 통제력을 유지할 수 있게 해야 합니다.

고객 경험(CX) 게임화는 리워드, 포인트, 챌린지 등의 게임 요소를 활용하여 고객 참여를 유도하고 구체적인 행동을 이끄는 전략입니다. 인터랙션을 더욱 재미있고 의미 있게 만들어 인게이지먼트와 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 게임화는 직원 경험 향상에도 유용합니다.

생성형 AI는 광범위한 데이터세트에서 얻은 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

초개인화는 AI, 실시간 데이터, 행동 인사이트를 활용하여 고객 한 명 한 명에게 맞춤화된 경험을 제공합니다.

초개인화는 고급 데이터 분석 및 AI를 사용하여 개별 고객에게 고도로 맞춤화된 경험을 제공합니다. 실시간 데이터 분석을 통해 기업은 각 고객의 선호도와 행동에 적합한 콘텐츠, 추천, 제안을 제공할 수 있습니다. 개인화된 경험은 고객 여정 관리(CJM)의 목표 중 하나이며, 초개인화는 중요한 CJM 툴로 자리매김하고 있습니다.

IVR (대화식 음성 응답)은 컴퓨터가 음성 응용 프로그램이나 전화 키패드를 통해 사람과 상호 작용할 수 있게 해주는 기술입니다.

여정 연속성은 고객의 경험이 다양한 채널과 접점에서 일관적이고 원활하게 유지되도록 하는 것을 말합니다. 즉, 고객이 그 어떤 채널이나 접점을 통해 브랜드와 인터랙션하더라도 이전에 중단한 지점에서 인터랙션을 이어가도록 하는 것을 의미합니다. 연속성은 경험 오케스트레이션의 핵심 요소이며, 고객이 여러 단계를 계속 반복하거나 중요한 정보를 놓치지 않도록 함으로써 고객 경험을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

여정 매핑은 고객이 브랜드와 인터랙션하는 각 단계를 시각적으로 세분화하여 주요 접점을 강조합니다.

여정 최적화는 인터랙션과 접점을 분석하여 고객의 불편을 파악하고 제거함으로써 전반적인 고객 여정을 개선하는 데 중점을 둡니다. 고객 경험을 지속적으로 개선함으로써 만족도, 유지율, 전환율을 높입니다. 이상적인 고객 여정 최적화는 각 고객에 대한 맞춤형 개인화를 기반으로 이루어지며, 기업이 보유한 고객 데이터와 인공 지능을 활용하여 고객의 니즈가 발생하기 전에 이를 예측하여 선제적으로 경험을 제공하는 방식으로 실현됩니다.

여정 오케스트레이션은 여러 접점과 채널에서 발생하는 고객 인터랙션을 실시간으로 조율하는 프로세스를 의미합니다. 고객 여정 전반에서 개인화되고 관련성 높은 경험을 보장하여 여정의 모든 단계에서 인게이지먼트와 만족도를 높입니다. 여정 오케스트레이션은 고객 여정 관리 전략의 한 부분입니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 광범위한 데이터를 학습하여 컨텍스트를 이해하고, 콘텐츠를 생성하며, 인간처럼 대화하도록 훈련된 AI 시스템입니다.

차선의 조치는 데이터 분석을 활용해 고객 여정의 특정 단계에서 고객에게 취해야 할 가장 적절한 조치를 제안하는 의사 결정 전략입니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 고객의 요구 및 선호도에 맞는 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

옴니채널 코파일럿은 모든 채널에서 작동하여 고객과의 인터랙션에서 컨텍스트와 일관성을 유지하는 AI 기반 툴입니다.

옴니채널 고객 여정은 고객 라이프사이클 전반에 걸쳐 고객과 회사 간의 여러 접점을 통한 주요 상호 작용으로 구성됩니다.

옴니채널 인게이지먼트는 디지털 채널, 전화, 오프라인 매장 방문 등 모든 커뮤니케이션 플랫폼에서 고객에게 통합된 경험을 제공합니다.

PBX(사설 교환기)는 회사의 전용 전화망입니다. PBX는 보다 유연한 대안으로 대체된 레거시 기술입니다.

개인화 엔진은 고객의 데이터, 행동, 선호도를 기반으로 개인화된 콘텐츠, 제안, 인터랙션의 전달 프로세스를 자동화하는 기술 플랫폼입니다. 이를 통해 기업은 개별화된 경험을 대규모로 생성하여 인게이지먼트와 전환율을 높일 수 있습니다. AI 기반 경험 오케스트레이션 플랫폼인 Genesys Cloud™는 개인화 엔진의 대표적인 예입니다.

고객 이탈 예측(predicting customer churn)은 데이터 분석 및 머신 러닝을 사용하여 이탈 또는 이탈 위험이 있는 고객을 파악하는 것을 말합니다. 기업은 행동 패턴 및 기타 지표를 분석하여 고객을 유지하고 충성도를 개선하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.

예측 기반 분석은 통계 모델과 머신 러닝을 사용하여 과거 데이터를 조사하고 미래의 결과를 예측합니다.

고객 경험(CX) 예측 기반 분석은 과거 데이터와 AI 기반 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 고객의 미래 행동, 요구 사항, 결과를 예측합니다. 이러한 분석은 고객 기반 전체는 물론, 과거 행동 데이터를 기반으로 개인 고객을 대상으로 수행할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 선제적으로 고객의 우려를 해소하고 고객 여정을 최적화할 수 있습니다.

예측 개인화는 데이터 분석 및 머신 러닝을 활용하여 고객의 선호도와 행동을 예측합니다. 기업은 고객의 요구 사항을 예측하여 개인화된 경험, 추천, 제안을 제공함으로써 인게이지먼트 및 만족도를 개선할 수 있습니다. 개인화된 경험은 고객 여정 관리(CJM)의 목표 중 하나이며, 예측 개인화는 중요한 CJM 툴로 자리매김하고 있습니다.

예측 기반 라우팅은 실시간 데이터와 과거 데이터를 분석하여 각 고객이 직면한 특정 문제 해결에 가장 적합한 리소스를 연결합니다.

선제적 고객 서비스란 고객의 문제나 요구 사항이 발생하기 전에 이를 예측하고 고객이 연락하지 않아도 사전에 해결하는 것을 말합니다. 유용한 정보 전달, 알림 제공, 사전 문체 해결 등의 선제적 서비스를 통해 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다. 인공 지능은 선제적 고객 서비스를 제공하는 강력한 툴로서 데이터를 구성 및 분석하여 고객 요구가 발생하기 전에 예측하도록 도와줍니다.

실시간 고객 인게이지먼트란 라이브 채팅, 음성, 소셜 미디어 등의 다양한 채널에서 고객과 즉각적으로 인터랙션할 수 있는 역량을 말합니다. 이를 통해 기업은 시기 적절하고 관련성 있는 응답과 제안을 제공하여 보다 역동적이고 개인화된 고객 경험을 만들 수 있습니다.

셀프 서비스 AI 솔루션을 통해 고객은 실시간 상담사의 지원 없이 스스로 문제를 해결하거나 정보를 얻을 수 있습니다.

감정 분석은 감정적 어조를 식별하기 위해 언어나 텍스트를 분석하는 프로세스입니다. '오피니언 마이닝'이라고도 합니다. 인공 지능(AI) 기반의 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 고객이 인터랙션 중에 느끼는 감정을 파악합니다. 이러한 정보는 고객의 소리(VoC) 분석의 중요한 구성 요소입니다.

음성 분석은 인공지능(AI) 기반 자연어 이해(NLU)를 활용해 음성 녹음이나 실시간 고객 통화를 분석합니다. 이를 통해 주제나 핵심 구문을 식별하고, 고객의 의도와 감정을 파악하며, 컨택센터가 상담원의 성과와 인바운드 상호작용의 원인을 평가하는 데 도움을 줍니다.

접점은 고객과 브랜드 간의 온라인 또는 오프라인 상의 모든 인터랙션 또는 접촉 지점을 말합니다. 웹사이트 방문, 소셜 미디어 인터랙션, 이메일, 전화 통화, 직접 방문 등이 여기에 해당하며, 이러한 접점은 전반적인 고객 경험 형성에 매우 중요합니다.

고객 통합 뷰는 다양한 인터랙션과 접점에서 발생하는 모든 데이터를 각 고객의 종합적인 단일 프로필에 통합합니다. 이를 통해 기업은 고객 요구 사항을 보다 정확하게 이해하고, 여러 채널에 걸쳐 보다 개인화된 경험을 일관되게 제공할 수 있습니다. 고객 통합 보기는 모든 고객 여정 관리 전략을 실행하기 위해 절대적으로 필요합니다.

사용자 여정은 제품 또는 서비스와 상호 작용하면서 특정 목표를 달성하기 위해 사용자가 취하는 일련의 조치입니다. 사용자 여정을 매핑하면 기업은 고충 사항을 파악하고, 설계를 개선하며, 고객을 위한 보다 직관적이고 만족스러운 경험을 제공할 수 있습니다.

고객의 소리(VoC)란 고객의 요구와 기대, 선호도를 파악하기 위해 고객 피드백 및 정서를 수집 및 분석하는 것을 말합니다. VoC를 통해 기업은 제품, 서비스. 전반적인 고객 경험 등을 개선하기 위한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

보이스봇은 음성 언어를 통해 고객과 인터랙션하는 AI 기반 솔루션입니다.

VoIP은 음성 인터넷 프로토콜이라는 뜻입니다. 즉 VoIP는 인터넷을 통해 전화를 받는 것을 말합니다. 이때 전화는 컴퓨터 또는 모바일 장치에서 오는 콜을 포함합니다. 인터넷을 통해 전화를 걸었다면 VoIP 통화를 했다는 것입니다.

인적 자원 관리는 직원의 생산성을 전략적으로 최적화하여 모든 자원이 적시에 적절한 위치에 있도록 하는 프로세스입니다.

인력 최적화는 고립된 기술을 통합하고 프로세스를 자동화하여 운영 비용을 줄이는 데 사용되는 전략입니다.

가상 상담사는 컴퓨터 생성, 애니메이션, 인공 지능(AI)을 통해 생성된 가상 캐릭터를 사용하여 챗봇 기능을 통해 고객에게 서비스를 제공하는 컨택 센터 기능입니다. 지능형 가상 상담사는 고객 질문에 답변하고 회사의 제품 및 서비스에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.

경험 오케스트레이션을 사용하면 모든 인게이지먼트 채널에서 고객이 원하는 경험을 기반으로 기술을 조정할 수 있습니다. 기업은 일관된 서비스를 제공하기 위한 프로세스의 일부로 경험 오케스트레이션을 통해 더 깊고 충실한 고객 관계를 구축합니다. 또한 비즈니스에 대한 가치 있는 컨텍스트를 도출하는 데 도움이 됩니다. 자동화를 사용하여 고객 인터랙션에 대한 실시간 인사이트를 생성하는 방식으로 작동됩니다. 가장 영향력 있고 선제적인 조취를 취하는 사전 의사 결정에 이를 사용할 수 있습니다.

고객 여정 최적화는 엔드 투 엔드 경험을 이끌거나 영향을 주기 위해 여러 접점에서 고객 인터랙션을 연결하고 매핑하는 프로세스를 말합니다.

백 오피스 관리는 회사의 인적 자원, 기술 및 서비스를 관리를 말합니다. 백오피스는 일반적으로 프론트오피스 팀을 돕고 목표 달성을 지원합니다. 백 오피스 부서는 보통 고객 대면 조직이나 컨택 센터 운영보다 효율성이 떨어집니다. 다양한 시스템 간의 조정 부족으로 인해 연결이 끊긴 워크로드, 시스템 및 리소싱의 단절 문제가 발생하기 때문입니다. 최적의 워크로드 관리의 부재는 일과 고객 커뮤니케이션이 분리되어 고객이 불편함을 겪고 직원이 의욕을 잃게 만듭니다. 백 오피스를 성공적으로 관리하는 조직은 고객 및 직원 만족도와 전반적인 브랜드 충성도가 증가하는 것을 확인할 수 있습니다.

PBX(Private Branch Exchange)는 회사 내에서 사용되는 사설 전화 네트워크입니다. 사용자는 VoIP, ISDN 또는 아날로그와 같은 다양한 통신 채널을 사용하여 내부(사내) 및 외부(사외)에서 통신할 수 있습니다.

상담원 코파일럿은 실시간 정보, 제안 및 자동화된 작업을 제공하여 고객 서비스 상담사를 지원하는 컨택센터 소프트웨어 내의 AI 기반 기능을 말합니다. 자연어 처리(NLP)와 기계 학습을 활용하여 고객 쿼리를 이해하고 상담사에게 최상의 응답, 지식 문서 또는 다음 단계를 안내함으로써 효율성과 고객 만족도를 향상시킵니다.

아웃바운드 IVR은 고객에게 적극적으로 커뮤니케이션을 배포하는 데 사용되는 컨택 센터 솔루션입니다.

예측 다이얼링은 상담사를 통하지 않고 여러 자동 발신 전화를 거는 방법입니다. 응답한 통화는 상담원에게 전달됩니다. 컴퓨터는 비즈니스 목표를 지원하기 위해 특정 알고리즘을 기반으로 전화 걸기 결정을 내립니다.

옴니채널 고객 경험은 원활하게 연결되는 다양한 채널을 통해 개별 고객 접점으로 구성되어 고객이 한 채널에서 중단되었던 인터랙션을 그 부분부터 다시 시작하여 다른 채널에서 경험을 이어나가게 합니다.

자동 다이얼러는 고객 전화번호에 자동으로 전화를 걸어 중요한 정보를 자동 메시지를 통해 전달하거나 전화를 받은 후 고객을 실시간 상담원에게 연결해 주는 아웃바운드 콜 센터 솔루션입니다.

Automatic number identification. A series of numbers associated with a call. These numbers identify the phone number of the caller. Sometimes referred to as a “caller ID.”

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 해석하며 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. NLP는 언어를 작은 단위로 나누고, 문법과 의미를 분석하며, 문맥을 이해하는 과정을 포함합니다.

컨택 센터는 현대화 및 고도화된 콜 센터입니다. 다양한 채널을 통해 인바운드 및 아웃바운드 고객 커뮤니케이션을 관리합니다. 예를 들어 고객은 이메일을 통해 회사에 연락하거나 회사 웹 사이트에서 상담원과 채팅할 수 있습니다.

트렁크는 여러 신호를 동시에 전송하기 위해 설계된 통신 라인 또는 물리적 연결을 의미합니다.