이메일 응대는 긴 시간이 소요되며 동시에 일상의 업무에서 거의 자동화되지 않은 분야입니다. 게다가, 반복되는 이메일 응대는 장시간을 필요로 할 뿐만 아니라 경쟁력 있는 귀사의 직원들에게는 동기부여를 저하시키는 일일 수도 있습니다.
그러한 이유에서, Mailytica는 자연 언어 처리와 인공 지능을 기반으로 하여 이메일의 의미를 이해하고 자동적으로 적절한 응답인 “스마트 리스폰스” 를 제안하는 혁신적인 이메일 응대 봇을 개발하였습니다.
고객 이메일 인입
Mailytica의 이메일 응대 봇은 귀사의 이메일 시스템에 손쉽게 통합 설치 되기 때문에, 직원들은 평소에 사용하던 이메일 시스템으로 업무가 가능합니다.
Mailytica의 스마트 리스폰스 기능 활성화
한 번의 클릭으로 Mailytica의 이메일 응답 봇 기능을 활성화시킬 수 있습니다.
Mailytica의 이메일 응답 봇이 인입된 이메일을 분석
{ classfication: „delivery_time_request“, priority: „urgent“, from: „Timo Streich“, article: „Visitenkarten“, article_no: „421349.44", quantity: 300 }
Mailytica가 과거의 이메일 기록에서 유사한 내용의 이메일을 검색하고, 그에 기반하여 Smart Response를 구성하여 제안
스마트 리스폰스는 이메일 분석에 있어 제품명과 수량 등의 변수 등을 고려합니다.
Mailytica가 제안한 초안을 검토, 필요시 수정하고 이를 발송
Mailytica는 스마트 리스폰스를 임시 보관함 파일에 저장합니다. 담당자는 저장된 이메일을 상황에 따라 수정한 후 발송할 수 있습니다.
Mailytica의 이메일 응답 봇은 인입되는 이메일을 그 내용에 따라 분류합니다. 즉, 모든 이메일, 혹은 이메일 속 각각의 문단이 그 내용에 따라 그룹화됩니다. 그 후, Mailytica는 고객 응대 담당자가 과거에 비슷한 내용의 이메일에 어떻게 응대했는지를 검토하고 이를 다시 스마트 리스폰스 이메일 초안으로 제안합니다. 이 과정에서 이름, 주문 번호와 같은 데이터는 자동적으로 스마트 리스폰스에 자연스러운 문장으로 표시됩니다. 담당자는 초안을 체크하고 필요시 수정한 후 발송하면 됩니다.
Mailytica의 이메일 응답 봇은 Email Machine Learning 컨셉을 기반으로 특정 주제에 대한 고객 관리 담당자의 과거 응대 기록을 사용합니다. 이는 담당자의 응대 스타일을 일정하게 유지하는 것을 가능케 하며, 고객으로 하여금 컴퓨터가 아닌 사람과 커뮤니케이션하는 느낌을 갖게 합니다. 그러므로 이메일 응답 봇은 고도로 자연스러운 커뮤니케이션을 실현합니다.
Mailytica의 이메일 응답 봇은 Machine Learning과 인공지능의 다양한 알고리즘을 사용하여 이메일 내용을 이해하고 자동적으로 응답을 제공합니다.
먼저, 고객 관리 부서에 인입되는 모든 이메일이 컴퓨터를 기반으로 한 ‘텍스트 인텔리전스’를 통해 분석됩니다. 이를 위해 email cleaning, classification, lemmatization (automatic generation of the basic form ), term discrimination, stop word filter, speech recognition, topic and entity recognition 과 같은 관련 툴이 사용됩니다. 이와 같은 자연 언어 처리(Natural Language Processing) 알고리즘을 통해 Mailytica는 각각의 이메일과 문단의 의미를 이해합니다. 다시 말해, 이메일 응답 봇은 단순히 중요한 키워드에만 반응하는 것이 아니라, 각각의 단어와 문장 간 관계의 분석을 바탕으로 해당 이메일을 전체적으로 이해할 수 있습니다.
그 후, 인입된 모든 이메일은 해당 ‘토픽’에 따라 카테고리화 됩니다. 이를 통해 반복적으로 발생하는 이메일 패턴이 파악되고 함께 분류될 수 있습니다.
이제, 새로운 이메일이 고객으로부터 인입되면 Mailytica의 die ‘이메일 머신 러닝 알고리즘’ 이 활성화됩니다. 인입된 각각의 이메일 메시지와 그 내용은 Mailytica의 파이프라인을 통과하며 분석됩니다.
여기서, 자연 언어 처리의 기술이 다시 한번 사용됩니다. 그 후, 이메일 머신 러닝 알고리즘은 새로 인입된 이메일이 과거에 처리된 이메일의 토픽 중 일부와 일치하는지 검토합니다. 자연 언어 처리 메커니즘이 이메일 속 의미를 추출해 낼 수 있기 때문에, 새로운 이메일과 과거의 이메일이 완벽하게 일치할 필요는 없습니다. 중요한 것은 이메일이 가진 의미이며 예를 들어 다양한 문체는 분석에 차이를 일으키지 않습니다. Mailytica가 유사한 토픽을 발견하면, 그 관련성과 유사성을 검토 및 평가합니다.
여기서, 자연 언어 처리의 기술이 다시 한번 사용됩니다. 그 후, 이메일 머신 러닝 알고리즘은 새로 인입된 이메일이 과거에 처리된 이메일의 토픽 중 일부와 일치하는지 검토합니다. 자연 언어 처리 메커니즘이 이메일 속 의미를 추출해 낼 수 있기 때문에, 새로운 이메일과 과거의 이메일이 완벽하게 일치할 필요는 없습니다. 중요한 것은 이메일이 가진 의미이며, 예를 들어 다양한 문체는 분석에 차이를 일으키지 않습니다.. Mailytica가 유사한 토픽을 발견하면, 그 관련성과 유사성을 검토 및 평가합니다.
Mailytica가 해당 이메일이 특정 주제에 부합한다고 판단하면, 이메일 응답 봇이 그 주제에 해당하는 적합한 회신 (스마트 리스폰스)을 제안합니다. 이를 위해, 이메일 머신 러닝 파이프라인은 담당자가 과거에 유사한 사안에 작성한 답변들을 분석합니다. 답변 내에서 비슷한 패턴을 감지할 경우, Mailytica는 이를 인입된 이메일의 답신으로서 사용할 수 있습니다. 그 후, Mailytica가 제안한 스마트 리스폰스가 귀사 이메일 임시 보관함에 초안으로써 제공됩니다.
분석에서부터 스마트 리스폰스 제안까지는 채 수 초도 걸리지 않습니다. 담당자는 스마트 리스폰스를 체크하고 필요시 수정하여 발송하기만 하면 됩니다.
고객 센터 내 반복되는 고객 문의 응대
상품 배송 시기 및 비용 관련 문의 응대
주문 프로세스 응대 및 확인
견적 유효 여부 관련 응대
이메일 응답 봇은 인공 지능과 머신 러닝을 기반으로 귀사의 해당 토픽 관련 과거 고객 응대 히스토리를 통해 훈련됩니다. 그렇기 때문에, 수동적이며 장시간을 소요로 하는 훈련이 불필요합니다.
이메일 응답 봇은 귀사 이메일 프로그램의 한 부분으로써 자리합니다. REST API와 ERP 그리고 CRM 시스템 내 통합을 통해 귀사의 비즈니스 프로그램에 충돌 없이 상호 작용합니다.
이메일 응답 봇은 최신의 고효율 자연 언어 처리 그리고 인공지능 알고리즘을 채택하여 높은 질의 스마트 리스폰스를 가능케 합니다.
