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Lyft, Claude를 활용해 고객 지원 시간을 87% 단축하다
업종:
Transportation
회사 규모:
대기업
제품
Claude Platform
위치:
북아메리카
해결 속도 87% 향상
고객 지원 시간 87% 이상 단축
정확도 30% 향상
의사결정 정확성 30% 이상 향상
비디오 캡션
비디오 캡션
6개 대륙, 수천 개의 도시에 걸쳐 있는 글로벌 모빌리티 플랫폼인 Lyft는 간단한 요금 질문부터 복잡한 문제에 이르기까지 고객 지원 상호작용을 처리합니다. 회사의 지원팀은 Lyft에서 고객과 직접 상호작용하는 유일한 팀 중 하나이며, 라이더와 운전자에게 서비스를 제공하고 연결하는 회사의 사명에 매우 중요한 역할을 수행합니다.
Claude와 함께 Lyft가 달성한 결과:
- 에이전트가 인간의 세심한 주의와 공감이 필요한 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 지원
- Lyft의 브랜드 개성을 유지하면서도 문제를 몇 초 만에 해결하는 AI 어시스턴트 구축
- 고객 지원 문제 해결 시간을 87% 이상 단축
- 의사결정 정확도 30% 이상 향상
과제
2023년, Lyft는 중요한 전환점에 직면했습니다. 고객 지원 문의가 사상 최고 수준을 기록했고, 기대치는 계속 높아지는 반면, 지원 경험은 이에 미치지 못했습니다.
Lyft의 지원 부문 AI 프로덕트 리드인 Elyse Hovanesian은 "우리는 정말 어려운 상황에 처해 있었습니다"라고 말했습니다. "고객들은 짜증을 느꼈습니다. 우리는 신제품 개발에 많은 시간과 에너지를 쏟아붓고 있었지만, 별다른 성과를 내지 못했습니다."
상호작용의 양측에서 문제가 가중되었습니다. 승객과 운전자 모두 에이전트와 연결되기까지 30~40분을 기다렸습니다. 마침내 연결되었을 때, 일부 에이전트는 3~4명의 고객을 동시에 응대하며 업무량에 몰려 단 한 명의 고객에게도 충분히 집중을 기울일 수 없는 상황이었습니다. 또한 고객 경험은 기계적이고 딱딱하게 느껴졌습니다. 고객은 경직된 워크플로우를 따라야 했고, 실제 상황에 맞지 않은 복사-붙여넣기식 응답을 받았습니다.
Lyft의 에이전트들은 지쳐갔고, 업무량이 너무 몰려 대화를 주고받은 고객 개개인을 인식할 여유조차 없었습니다. 채팅에 신속하게 응답하고 종료하려다 보니, 실제 문제를 파악할 여유가 없었습니다. 고객을 돕고자 하는 진심을 전달할 기회가 사라졌습니다.
Lyft는 비즈니스를 성장시키는 동시에 고객 경험을 개선할 수 있는 길을 찾아야 했습니다.
포괄적인 테스트를 통해 Claude를 선택하다
Lyft 팀은 여러 모델에 대해 포괄적인 테스트를 실행해 고객 경험에 중요한 정량적 성능과 정성적 요소를 모두 평가했습니다.
Hovanesian은 "우리는 응답의 정확성과 AI 모델이 우리 브랜드를 대표하는 톤과 페르소나를 갖출 수 있는 능력을 테스트했습니다"라고 말했습니다. "이 두 경우 모두 Claude 모델이 Lyft의 요구 사항을 가장 잘 충족한다는 것을 확인했습니다."
브랜드 성격 측면이 도입을 결정짓는 요소로 작용했습니다. Lyft는 자신감 있고 유능하지만, 따뜻하고 진정성 있는 Lyft와 같은 느낌의 AI가 필요했습니다. 팀은 Hovanesian이 "아무도 대화하고 싶어하지 않는 끔찍한 챗봇"이라고 부르는 것을 만드는 것을 피하고자 했습니다.
팀은 먼저 드라이버의 요구 사항을 파악하기 시작했으며, 이들의 요구 사항은 복잡하고 다양했습니다. 드라이버 온보딩은 플랫폼 전반의 정책 위에 지역별 요구 사항이 겹쳐지는 과정으로, Claude가 뛰어난 성능을 발휘하는 섬세하고 교육적인 업무와 정확히 일치합니다. 그 뒤 Lyft는 승객 지원 영역으로 확장했고, 단순한 Q&A에서 벗어나 요금 분쟁, 승차 경험, 그리고 이전에는 사람이 조사해야 했던 기타 문제들을 처리하게 되었습니다.
Hovanesian은 "Claude의 개성이 정말 인상 깊었습니다"라고 말했습니다. "유기적인 느낌이 들었습니다. 고객이 더 많이 대화를 나누고 겪고 있는 문제에 대해 솔직하게 이야기했으며, 이를 통해 우리는 문제를 더 잘 해결할 수 있었습니다."
결과
이제 Claude는 Lyft의 AI 어시스턴트를 사용하여 승객과 운전자 모두를 위한 고객 지원 상호작용을 처리합니다. 어시스턴트는 고객의 이름을 말하며 인사하고, 구체적인 상황을 조사하며, 몇 분이 아닌 몇 초 안에 문제를 해결합니다. 안전 문제, 복잡한 분쟁, 공감이 필요한 상황과 같이 사람의 판단이 필요한 경우, 시스템은 고객을 상담원에게 전달하며, 상담원은 AI가 생성한 대화 요약을 통해 문제를 더 빠르게 이해할 수 있게 됩니다.
그 결과는 Lyft의 고객 지원에 대한 생각을 완전히 바꿔 놓았습니다. 해결 시간은 87% 이상 감소했습니다. 한때 5~10분의 대기와 오랜 문답 과정이 필요했던 일이 이제 몇 초 안에 이루어집니다. 이 회사는 수백만 달러를 절약했으며, 이 절약한 자금을 고객 지원 에이전트들에게 재투자했습니다.
Hovanesian은 말했습니다. "Claude를 사용하여 수백만 달러의 비용을 절약할 수 있었고, 그 돈을 고객 지원 에이전트의 스킬 향상에 재투자하고 있습니다." "우리는 에이전트가 실제로 인간의 세심한 대응이 필요한 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 지원했습니다."
이러한 점은 Lyft Silver와 같은 프로그램에서 확인할 수 있습니다. 이 서비스는 고령 라이더를 대상으로 간소화된 앱 경험과 전담 인력 지원을 함께 제공합니다. Claude 도입 전에는 이러한 프로그램을 위한 자원이 일상적인 요청 처리에 대부분 사용되었을 것입니다. 이제 숙련된 에이전트는 밀착형 온보딩과 직통 전화 서비스를 제공할 수 있습니다. 이 서비스는 해당 고객 세그먼트가 필요로 하는 서비스지만, 이전과 같은 업무량이 있는 상황에서는 제공할 수 없었을 것입니다.
이러한 변화는 Lyft에서 지원 에이전트로 일한다는 것의 의미까지 바꾸어 놓았습니다. 이제 에이전트는 여러 채팅을 다루지 않고, 한 번에 한 고객의 문제를 처리합니다. 에이전트는 문제의 전체 맥락을 이해하고, 솔루션을 비판적으로 검토하며, 고객이 추가로 필요로 할 수 있는 사항까지 예상할 수 있는 여유가 있습니다.
이제 지원 에이전트들은 Lyft에서 명확한 커리어 경로를 확인할 수 있다고 말하며, 이는 종종 지원팀에서 나타나는 소진에서 벗어나는 의미 있는 변화를 보여줍니다.
앞으로 Lyft는 Claude가 점점 더 복잡한 문제를 처리하여 고객의 시간을 절약하게 하고, 인간 에이전트는 공감과 이해가 필요한 문제에 계속 집중할 것으로 예상합니다. 목표는 AI와 대화하든 인간과 대화하든, 개인 맞춤형 경험으로 느껴지는 고객 지원을 제공하는 것입니다. 즉, 속도가 요구될 때는 신속하게 대응하고, 관계 형성이 중요할 때는 세심하게 주의를 기울일 것입니다.
Hovanesian은 "Claude를 사용하면서 Lyft에서 지원을 통해 무엇을 만들어낼 수 있는지에 대한 제 관점이 완전히 바뀌었습니다"라고 말했습니다. "고객에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 우리가 할 수 있는 일은 훨씬 더 많습니다."
"우리는 에이전트가 실제로 인간의 세심한 대응이 필요한 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 지원했습니다."
Lyft 지원 부문 AI 프로덕트 리드
비디오 캡션