What is Kindly?
효과적인 고객 응대는 매우 중요하지만, 품질을 유지하면서 지원을 확장하는 것은 많은 기업에게 상당한 과제입니다. 고객이 있는 모든 곳에서 응대가 가능해야 하고, 고객의 언어로 정확하게 질문에 답변해야 하며, 효율적으로 처리해야 합니다. Kindly는 기업이 정교한 AI 에이전트를 구축, 배포 및 관리하여 고객 경험을 향상시키고 운영을 간소화할 수 있도록 특별히 설계된 직관적인 플랫폼을 제공하며, 심도있는 기술 전문 지식이 필요하지 않습니다.
주요 기능
✨ 직관적인 노코드 플랫폼: 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 복잡한 대화 흐름을 설계, 구축 및 관리합니다. 이를 통해 기술팀과 비기술팀 모두 효과적인 AI 에이전트를 신속하게 만들 수 있습니다.
🌍 다국어 지원(100개 이상 언어): 선호하는 언어를 자동으로 감지하고 응답하여 전 세계 고객과 소통합니다. 이는 커뮤니케이션 장벽을 허물고 시장 전반에 걸쳐 일관된 서비스를 보장합니다.
🤖 고급 AI & Kindly GPT: 최첨단 머신러닝 및 대규모 언어 모델(LLM)(Kindly GPT 포함)을 활용합니다. 정확하게 프로그래밍된 응답과 안전하고 사실이 확인된 생성형 AI를 결합하여 더 광범위한 문의를 처리할 수 있는 자연스럽고 유용한 대화를 제공합니다.
🔌 원활한 통합: Kindly를 기존 에코시스템(CRM(Salesforce 등), 헬프 데스크(Zendesk, Dixa 등) 및 메시징 플랫폼(Messenger 등) 포함)과 손쉽게 연결합니다. 이를 통해 통합된 워크플로와 데이터 일관성을 보장합니다.
📊 풍부한 분석 및 인사이트: 챗봇 성능, 사용자 상호 작용 및 고객 만족도에 대한 실시간 데이터와 포괄적인 보고서에 액세스합니다. 이러한 실행 가능한 인사이트를 사용하여 전략을 지속적으로 개선하고 고객 경험을 향상시키십시오.
🎨 맞춤형 채팅 인터페이스(Kindly Chat): 챗봇의 모양과 어조를 브랜드 아이덴티티에 완벽하게 맞게 조정하여 모든 접점에서 일관되고 전문적인 사용자 경험을 보장합니다.
⚙️ 자동화된 봇 최적화: 유지 관리 작업을 자동화하고 개선 사항을 제안하며 시간이 지남에 따라 봇 응답의 정확성을 높이는 데 도움이 되는 내장된 머신러닝 기능을 활용합니다.
사용 사례: Kindly의 실제 활용
Kindly가 귀하의 비즈니스에 어떻게 적용될 수 있는지 상상해 보십시오.
고객 지원을 효율적으로 확장: Elkjøp와 같은 국제 전자 상거래 브랜드는 Kindly를 사용하여 주문 추적, 제품 문의, 반품 정책과 같은 일반적인 문의를 연중무휴 24시간 즉시 처리합니다. 그 결과자동화된 대화가 50% 증가하여 상담원은 복잡한 문제에 집중할 수 있게 되었고사용자 만족도가 80%로 크게 향상되었습니다.
일관된 글로벌 서비스 제공: 전 세계적으로 운영되는 Hertz와 같은 회사는 웹사이트에 다국어 Kindly 봇을 배포합니다. 여러 언어로 예약 문의, 위치 정보 및 FAQ에 대해 고객을 지원하여 여행자가 위치나 시간대에 관계없이 표준 업무 시간 외에도 일관된 도움을 받을 수 있도록 합니다.
판매 및 참여를 적극적으로 유도: Happy Socks와 같은 브랜드는 Kindly Chat의 사전 예방적 기능을 사용합니다. 사용자가 특정 제품 카테고리를 잠시 동안 탐색하면 봇이 배너나 푸시 알림을 사용하여 지원을 사전에 제공하고 관련 품목을 제안하거나 현재 프로모션을 강조 표시하여 사용자를 구매로 안내하고 참여도를 높입니다.
결론
Kindly는 AI를 통해 고객 상호 작용을 향상시키려는 기업을 위한 실용적이고 강력한 솔루션을 제공합니다. 사용하기 쉬운 플랫폼, 안전하고 고급 AI 기능, 강력한 다국어 지원 및 원활한 통합을 결합하여 Kindly는 팀이 뛰어난 효율적이고 개인화된 고객 경험을 대규모로 제공할 수 있도록 지원합니다. 이는 정교한 기술을 실질적인 비즈니스 결과로 전환하여 더 강력한 고객 관계를 구축하고 운영을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
More information on Kindly
Launched
2017-12
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Kindly was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-05.
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