2025년 챗봇 분석 가이드

1. 챗봇의 목표 정의하기

챗봇의 목적을 파악하는 것부터 시작하세요. 어떤 구체적인 결과를 원하시나요? 고객 지원 챗 봇과 리드 생성 챗봇은 HR 챗봇과는 전혀 다른 목표를 가지고 있습니다. 

일반적인 목표에는 고객 지원 개선, AI를 통한 리드 생성, 영업 지원 또는 사용자 참여 증가 등이 있습니다.

2. 목표를 KPI에 연결

그런 다음 목표를 반영하는 KPI를 선택할 수 있습니다:

고객 지원 개선이 목표라면 해결 시간 2분 미만, 티켓 이탈률 40% 이상, 고객 만족도 점수 85% 이상을 KPI로 설정할 수 있습니다.

리드 생성이 목표인 경우, 주당 50개의 적격 리드 생성 또는 리드 전환율 20%를 KPI로 설정할 수 있습니다.

3. KPI에 부합하는 지표 모니터링

다음으로, 어떤 특정 지표가 KPI에 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다.

예를 들어 사용자 참여에 대한 메트릭은 다음에 연결됩니다:

• 재방문 사용자 수
• 챗봇의 제품 추천에 대한 참여 여부
• 챗봇을 사용하는 전체 웹사이트 방문자 수

4. 메트릭을 금전적 가치에 연결

챗봇 투자의 성과를 파악하려면 챗봇이 미치는 영향을 정량화해야 합니다.

예를 들어

• 챗봇이 지원 티켓을 줄이면 자동으로 쿼리를 해결하여 인건비를 얼마나 절약할 수 있는지 계산해 보세요.
• 리드 생성을 늘리는 것이 목표인 경우 리드당 평균 수익을 계산하고 봇이 생성하는 리드 수에 곱합니다.

이 단계는 챗봇의 ROI를 계산하는 데 있어 핵심적인 부분입니다.

5. 반복 및 개선

챗봇 분석 모니터링은 지속적으로 진화하는 프로세스입니다. 

챗봇의 성능을 정기적으로 검토하세요. 데이터를 분석하여 높은 드롭오프 지점, 일반적인 오류 또는 비효율적인 해결 경로와 같은 패턴을 파악하세요.

새로운 기능이 추가되거나 사용 사례가 확장되는 등 챗봇이 발전함에 따라 추적하는 메트릭을 KPI와 함께 조정하고 확장해야 합니다.

1. 상호작용 횟수

가장 중요한 지표 중 하나는 가장 기본적인 것으로, 사람들이 챗봇을 사용하고 있나요? 

그렇지 않다면 팀에서 표지판을 더 잘 만들거나 챗봇을 프로세스의 필수 단계로 만들어야 합니다(예: 직원에게 인사 담당자나 챗봇을 통해 휴가 일정을 잡을 수 있는 옵션을 제공하는 대신 챗봇을 통해서만 휴가 일정을 잡을 수 있도록 하는 것).

2. 평균 채팅 시간(시간 및 주고받은 메시지 수 모두)

이상적인 챗봇 상호작용은 효율적이고 도움이 됩니다. 상호작용이 너무 오래 걸리는 경우 병목 현상을 파악하여 줄여보세요.

3. 시작된 흐름 수

챗봇이 문제를 즉시 식별하고 해결하나요, 아니면 여러 플로우를 순환하며 해결책을 찾나요? 

4. 반복 흐름 횟수

챗봇이 동일한 흐름을 반복한다면 비효율적이라는 신호입니다. 챗봇이 처음부터 사용자의 요구를 제대로 인식하지 못했기 때문일 수 있습니다.

5. 챗봇 봉쇄율

챗봇 포함률은 챗봇과 상호작용하여 사람과 상호작용할 필요 없이 상호작용을 완료한 사용자 수를 나타냅니다. 

성공적인 챗봇은 사람의 도움이 필요한 상호작용이 항상 존재하기 때문에 약 65%의 격리율을 보일 수 있습니다. 

6. 반복 사용자 수

챗봇이 유용하다면 재방문 사용자가 표시되어야 합니다.

7. 기간별 활성 사용자 수

사용자가 챗봇과 상호작용하는 시간을 파악하면 실시간 상담원의 교대 근무 일정을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

8. CSAT(고객 만족도 점수)

직접 피드백은 챗봇의 효과를 쉽게 측정할 수 있는 방법입니다.

9. 평균 응답 시간

챗봇의 목표가 고객이나 리드의 대기 시간을 줄이는 것이라면 고객이 인간 상담원과 통화하기까지 얼마나 기다려야 하는지 추적해야 합니다. 

챗봇이 제대로 작동한다면 대기 시간을 크게 줄일 수 있을 것입니다.

실시간 모니터링

고급 챗봇 분석 플랫폼의 핵심 기능은 실시간으로 성과를 추적할 수 있는 기능입니다. 이를 통해 팀은 최신 데이터를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 문제나 이상 징후에 신속하게 대응할 수 있습니다.

예를 들어, 비정상적이거나 격리율 감소와 같은 문제에 대한 실시간 알림을 설정할 수 있습니다. 

비즈니스 시스템과의 통합

챗봇의 데이터를 데이터 시각화 및 BI 도구로 원활하게 내보낼 수 있는 기능(예: Tableu 또는 Google Analytics - 와 같은 시각화 및 BI 도구로 데이터를 원활하게 내보낼 수 있으므로 모든 사람이 챗봇 플랫폼에 로그인할 필요 없이 팀 전체에서 인사이트를 쉽게 공유할 수 있습니다.

사용자 지정 가능한 지표

사용자 지정 가능한 메트릭, 즉 '고급 분석'을 통해 팀은 챗봇의 흐름 중 특정 부분을 집중적으로 분석할 수 있습니다. 

1. 챗봇 분석 데이터를 얼마나 자주 검토해야 하나요?

최소한 매주 점검하세요. 하지만 봇에 많은 트래픽이 발생하거나 전환이나 지원에서 중요한 역할을 하는 경우에는 매일 검토하면 문제를 더 빨리 발견하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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

먼저 몇 주 동안 챗봇의 지표를 변경하지 않고 추적하여 '정상' 성능을 명확하게 파악하세요. 이것이 기준선이 됩니다.

3. 챗봇 분석과 기존 웹사이트 분석의 차이점은 무엇인가요?

챗봇 분석은 사람들이 어떻게 상호 작용하는지, 어디로 이동하는지, 무엇을 묻는지 등의 대화에 초점을 맞추는 반면 웹사이트 분석은 클릭, 페이지뷰, 페이지에 머무는 시간 등을 더 많이 살펴봅니다.

4. 챗봇 분석은 사용자 여정 매핑과 어떻게 통합되나요?

사용자가 여정 중 어느 지점에서 참여하거나, 멈추거나, 이탈하는지를 정확히 보여주기 때문에 적절한 지점에서 경험을 조정하여 흐름을 개선할 수 있습니다.

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

예측 분석은 사용자의 행동 패턴을 파악하여 요구 사항을 예측하고 더 나은 다음 단계를 제안하거나 문제가 발생하기 전에 선제적으로 사용자를 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다.