2025년 챗봇 분석 가이드

챗봇 구축과 배포는 AI 챗봇 구축의 첫 단계일 뿐입니다. 배포 후에는 챗봇 분석 기능으로 프로젝트를 모니터링할 수 있습니다.

실제 챗봇이나 AI 에이전트 프로젝트라면 성능을 관찰하고 개선하기 위해 반드시 지표를 추적해야 합니다.

엔터프라이즈 챗봇 배포 경험이 풍부한 저희 팀은 성공적인 챗봇 운영을 모니터링하고 개선하는 데 익숙합니다. 챗봇의 분석 데이터를 제대로 활용하지 않는 것은 챗봇 배포 시 기업들이 자주 저지르는 실수 중 하나입니다.

챗봇 분석을 시작하는 빠른 가이드입니다.

챗봇 분석이란 무엇인가요?

챗봇 분석은 사용자가 챗봇과 어떻게 상호작용하는지 추적하는 데이터와 지표입니다. 이를 통해 성과를 측정하고, 문제를 파악하며, 시간이 지남에 따라 챗봇의 효율성을 최적화할 수 있습니다.

이는 챗봇의 성능과 상호작용을 선택한 지표를 통해 추적, 측정, 분석하는 과정을 포함합니다.

이러한 분석을 통해 사용자가 챗봇과 어떻게 상호작용하는지, 챗봇의 효과성, 그리고 비즈니스 목표에 미치는 전반적인 영향을 파악할 수 있습니다.

왜 챗봇 분석을 측정해야 하나요?

프로젝트가 무엇이든, AI 챗봇의 분석 데이터를 반드시 측정해야 합니다.

AI 챗봇 프로젝트는 빌드, 배포, 모니터의 3단계로 이루어집니다. 모니터 단계의 핵심은 의미 있는 챗봇 분석을 측정하고 챗봇을 반복적으로 개선하는 것입니다.

적절한 모니터링은 챗봇 배포의 성공에 필수적입니다. 분석을 통해 챗봇의 개선이 필요한 영역과 가장 높은 ROI를 내는 부분을 파악할 수 있습니다.

챗봇 성능 측정 방법: 단계별 가이드

1. 챗봇의 목표 정의

챗봇의 목적부터 정하세요. 어떤 결과를 원하나요? 고객 지원 챗봇과 리드 생성 챗봇은 HR 챗봇과 목표가 완전히 다릅니다.

일반적인 목표로는 더 나은 고객 지원, AI 기반 리드 생성, 영업 지원, 사용자 참여도 증가 등이 있습니다.

2. 목표를 KPI와 연계하세요

그런 다음 목표에 맞는 KPI를 선택할 수 있습니다:

고객 지원 향상이 목표라면, KPI로 2분 이내 해결 시간, 40% 이상의 티켓 전환율, 85% 이상의 고객 만족도를 설정할 수 있습니다.

리드 생성이 목표라면, KPI는 주당 50건의 유효 리드 생성 또는 20%의 리드 전환율 등이 될 수 있습니다.

3. KPI에 부합하는 지표를 모니터링하세요.

다음 단계로, KPI에 영향을 주는 구체적인 지표를 선정할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자 참여에 관한 지표는 다음과 연관됩니다:

• 재방문 사용자 수
• 챗봇의 상품 추천에 사용자가 반응하든
• 웹사이트 방문자 중 챗봇을 이용하는 전체 수

4. 지표를 금전적 가치와 연결하기

챗봇 투자 효과를 파악하려면, 그 영향력을 수치로 나타내야 합니다.

예를 들어:

• 챗봇이 지원 티켓을 줄여준다면, 자동으로 문의를 해결함으로써 절감된 인건비를 계산해보세요.
• 리드 생성이 목표라면, 리드당 평균 수익을 계산한 뒤 챗봇이 생성한 리드 수와 곱하세요.

이 단계는 챗봇의 ROI를 계산하는 데 중요한 부분입니다.

5. 반복 개선

챗봇 분석 모니터링은 지속적이고 발전하는 과정입니다.

챗봇의 성과를 정기적으로 검토하세요. 데이터를 분석해 이탈이 많은 지점, 반복되는 오류, 비효율적인 해결 경로 등 패턴을 파악하세요.

챗봇이 진화하면서(새로운 기능 추가, 사용 사례 확장 등) 추적하는 지표와 KPI도 함께 조정하고 확장해야 합니다.

추적해야 할 9가지 챗봇 지표

1. 상호작용 횟수

가장 중요한 지표 중 하나는 아주 기본적인 것, 즉 사람들이 실제로 챗봇을 사용하고 있는가입니다.

그렇지 않다면, 팀에서 안내를 더 명확히 하거나 챗봇을 더 필수적인 단계로 만들어야 합니다(예: 직원이 휴가 일정을 챗봇을 통해서만 신청할 수 있도록 하고, HR 담당자나 챗봇 중 선택할 수 있게 두지 않는 방식).

2. 평균 대화 시간(총 시간 및 주고받은 메시지 수)

이상적인 챗봇 상호작용은 효율적이고 도움이 되어야 합니다. 상호작용에 시간이 너무 오래 걸린다면 병목 구간을 찾아 개선해보세요.

3. 시작된 플로우 수

챗봇이 문제를 즉시 파악해 해결하나요, 아니면 여러 플로우를 거치며 해결책을 찾나요?

4. 반복되는 플로우 수

챗봇이 같은 플로우를 반복한다면 비효율의 신호입니다. 이는 챗봇이 처음부터 사용자의 요구를 제대로 파악하지 못하기 때문일 수 있습니다.

5. 챗봇 자체 해결률

챗봇 컨테인먼트율은 챗봇과 상호작용한 사용자 중 별도의 상담원 연결 없이 상호작용을 완료한 비율을 의미합니다.

성공적인 챗봇은 약 65%의 컨테인먼트율을 보일 수 있습니다. 항상 사람의 도움이 필요한 상호작용이 있기 때문입니다.

6. 재방문 사용자 수

챗봇이 유용하다면, 재방문 사용자가 생길 것입니다.

7. 기간별 활성 사용자 수

사용자들이 챗봇을 이용하는 시간을 파악하면, 실시간 상담원 근무 시간 결정에 도움이 됩니다.

8. CSAT(고객 만족도 점수)

직접적인 피드백은 챗봇의 효과를 측정하는 쉬운 방법입니다.

9. 평균 응답 시간

챗봇의 목표가 고객이나 리드의 대기 시간 단축이라면, 실제로 고객이 상담원과 연결될 때까지 걸리는 시간을 꼭 추적하세요.

챗봇이 제 역할을 한다면 대기 시간이 크게 줄어야 합니다.

고급 챗봇 분석 활용법

최고의 챗봇 플랫폼은 팀이 챗봇 분석을 추적할 맞춤 지표를 설정할 수 있게 해줍니다.

맞춤형 분석을 위해서는 가치가 높은 행동을 식별하고, 챗봇이 이를 추적하도록 지시해야 합니다.

‍

예를 들어, Botpress는 구독 사용자가 ‘Track Event’ 카드를 추가한 모든 이벤트를 추적할 수 있도록 지원합니다.

이런 고급 분석 기능을 통해 매우 구체적인 이벤트도 추적할 수 있습니다. 예시:

• 지식 베이스를 활용해도 챗봇이 답변하지 못하는 질문의 빈도
• 사용자가 챗봇과 상호작용 중에 얼마나 자주 대화를 중단하는지
• 이커머스 챗봇이 결제에 실패하는 빈도
• 특정 시간대나 플로우별로 챗봇을 이탈하는 사용자의 빈도
• 챗봇이 추천한 제품에 사용자가 얼마나 자주 반응하는지
• 챗봇이 제품이나 서비스를 상향 판매 또는 교차 판매하는 빈도

고급 분석 기능을 통해 개선이 필요한 부분을 정확하게 파악할 수 있습니다.

사용자가 챗봇 플로우의 각 부분과 어떻게 상호작용하는지 이해하면, 결과를 점점 더 개선할 수 있도록 프로세스를 지속적으로 최적화할 수 있습니다.

분석 대시보드에서 확인해야 할 점

챗봇 분석 플랫폼은 다양하게 있습니다. 대부분의 챗봇 플랫폼에는 자체 분석 대시보드가 있지만, 분석 애드온을 추가해 기능을 확장할 수 있습니다. 오픈소스 챗봇 분석에도 유용합니다.

고급 챗봇 분석 플랫폼을 찾을 때 주목해야 할 기능은 다음과 같습니다:

실시간 모니터링

고급 챗봇 분석 플랫폼의 핵심 기능은 실시간 성능 추적입니다. 최신 데이터를 바로 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 문제나 이상 징후에 신속하게 대응할 수 있습니다.

예를 들어, 이상 현상이나 낮아진 컨테인먼트율 등 문제 발생 시 실시간 알림을 설정할 수 있습니다.

비즈니스 시스템과의 통합

챗봇 데이터를 Tableu나 Google Analytics 같은 데이터 시각화 및 BI 도구로 손쉽게 내보낼 수 있어, 모든 팀원이 챗봇 플랫폼에 로그인하지 않아도 인사이트를 쉽게 공유할 수 있습니다.

맞춤형 지표 설정 가능

맞춤형 지표(‘고급 분석’)를 통해 팀은 챗봇 플로우의 특정 부분에 집중할 수 있습니다.

다음 달에 챗봇을 배포하세요

수년간 AI 챗봇과 AI 에이전트 도입 경험을 바탕으로, Botpress는 엔터프라이즈와 개인 빌더 모두를 위한 선도적인 챗봇 플랫폼입니다.

확장성과 맞춤화가 뛰어난 이 플랫폼을 통해 챗봇 제작자는 모든 산업, 모든 용도에 맞는 챗봇을 구축할 수 있습니다.

미리 구축된 통합 라이브러리를 활용해 다양한 채널과 플랫폼에 손쉽게 배포할 수 있습니다.

방대한 교육 자료와 2만 명 이상의 봇 제작자가 활동하는 Discord 커뮤니티를 통해 고급 챗봇 제작 방법을 배워보세요.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 챗봇 분석 데이터는 얼마나 자주 검토해야 하나요?

챗봇 분석 데이터는 최소 주 1회 검토해야 합니다. 챗봇이 많은 트래픽을 처리하거나 리드 생성, 지원 분류 등 중요한 기능을 담당한다면, 오류를 빠르게 파악하기 위해 매일 검토하는 것이 좋습니다.

2. 개선 효과를 측정하기 전에 기준선을 설정하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?

개선 효과를 측정하기 전에 기준선을 설정하려면, 2~4주 동안 챗봇의 성능을 변경 없이 모니터링하세요. 세션 수, 자체 해결률, 상담 연결률, 사용자 만족도 등 주요 지표를 추적해 앞으로의 비교를 위한 표준을 마련합니다.

3. 챗봇 분석과 기존 웹사이트 분석의 차이점은 무엇인가요?

챗봇 분석은 의도 인식 정확도, 메시지별 이탈률, 해결률 등 상호작용의 질에 초점을 맞춥니다. 반면, 기존 웹사이트 분석은 페이지뷰와 이탈률을 추적합니다. 챗봇 데이터는 대화 흐름을, 웹 분석은 내비게이션과 콘텐츠를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

4. 챗봇 분석은 사용자 여정 매핑과 어떻게 통합되나요?

챗봇 분석은 사용자 여정 맵과 통합되어, 사용자가 대화에 어디서 참여하고 각 단계를 어떻게 진행하는지 정확히 보여줍니다. 이를 통해 온보딩이나 전환 등 특정 단계에서의 마찰 지점을 파악하고, 사용자 여정을 개선할 수 있습니다.

5. 예측 분석이 시간이 지남에 따라 챗봇 플로우를 어떻게 개선할 수 있나요?

예측 분석은 사용자 행동 패턴을 분석해 다음 의도를 예측하거나 개인화된 콘텐츠를 추천함으로써 챗봇 흐름을 개선할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 챗봇이 사용자를 더 효과적으로 안내해 이탈을 줄이고 작업 완료율을 높입니다.