2025년 챗봇을 위한 24가지 모범 사례

1. 첫날부터 명확한 KPI 정의

소프트웨어 프로젝트는 분위기가 중요한 것이 아닙니다. 수익이 중요합니다. 그렇다면 이를 어떻게 측정할까요?

성공이 어떤 모습인지 미리 결정하세요. 이탈률, 리드 전환율, 해결 시간, 작업 완료율 등 비즈니스에 실제로 중요한 것이 무엇이든 성공의 기준이 될 수 있습니다.

KPI를 조기에 정의하지 않으면 영향력을 추적하거나 지속적인 투자를 정당화할 방법이 없습니다.

KPI를 활용하는 방법에 대한 지침이 필요하다면 챗봇 ROI 측정 방법에 대한 설명서를 참조하세요. 

2. 비즈니스 목표와 개발자 현실의 균형 맞추기

Langchain과 같은 솔루션은 개발자에게 적합합니다. 하지만 비즈니스 측면의 팀원들은 일반적으로 배포를 위해 협업할 수 없다는 것을 의미합니다. 

이름을 밝히지 않겠습니다만, 비즈니스 의사 결정권자에게 완벽한 경쟁사도 있습니다. 하지만 일단 다른 팀원에게 업무를 넘기면 개발자의 손은 제한된 플랫폼에 묶이게 됩니다. 

챗봇은 개발자 팀과 시장 출시 팀 간의 협업입니다. 성공적인 배포는 이 두 가지의 결합입니다. 로드맵과 도구가 양쪽 모두에 적합한지 확인하세요.

3. 실제 사용 데이터를 기반으로 지속적으로 반복

챗봇이 시작되면 챗봇이 완성된 것이 아니라 이제 겨우 시작 단계에 불과합니다.

사람들이 실제로 무엇을 하는지 모니터링하세요. 사람들이 어디에서 하차하는가? 응답할 수 없는 질문은 무엇인가요? 어떤 플로우가 너무 길거나 너무 혼란스러운가요?

트랜스크립트, 분석 및 피드백을 사용하여 정기적으로 업데이트하세요. 챗봇 분석은 생사의 갈림길입니다. 

최고의 봇은 한 번의 대규모 출시가 아니라 작고 지속적인 변화를 통해 구축됩니다.

4. 재치 있는 카피보다 명확성과 유용성을 우선시합니다.

물론 우리 모두는 사용자를 비웃는 재치 있는 농담 봇을 디자인하는 것을 좋아할지도 모릅니다. 하지만 솔직히 이런 봇은 실제로 사용하기에는 형편없습니다.

가장 성공적인 봇은 유용하고 직관적인 봇입니다. 원한다면 약간의 개성을 부여할 수 있지만, 명확한 지원을 위해 뒷전으로 물러나도록 하세요.

5. 지식창고를 최신 상태로 유지

챗봇은 사용하는 데이터만큼만 성능이 향상됩니다. 

챗봇이 내부 데이터 문제를 마법처럼 해결해 주기를 원하는 팀을 많이 볼 수 있습니다. 

'어떤 정보가 정확한지 아무도 모르니 봇을 만들어서 분류하면 되겠지!' 안타깝게도 챗봇을 학습시키기 전에 팀원 중 최소 한 명은 정보를 분류해야 합니다.

기본 데이터가 정확해지면 계속 업데이트하세요. 

그리고 문서를 유지 관리할 사람을 지정하거나 챗봇을 CMS나 데이터베이스와 같이 자동 업데이트되는 소스에 연결하세요. 

6. 사람이 아닌 챗봇이라는 사실을 미리 알려야 합니다.

사용자들이 사람이라고 생각하는 비즈니스 챗봇에 대한 많은 이야기가 있습니다(결국 우리 모두 비슷한 이메일을 보내지 않나요?).

봇을 봇이라고 명확하게 소개하여 혼란을 피하세요. 이렇게 하면 상호작용에 대한 기대치를 설정하는 데 도움이 되며, 사용자는 무언가가 완벽하게 작동하지 않더라도 더 관대해질 가능성이 높습니다.

7. 챗봇을 중심으로 새로운 워크플로 설계하기

챗봇은 단순히 옆에 붙이는 것이 아니라 흐름에 포함될 때 가장 효과적입니다.

지원 요청을 시작하거나 양식을 제출하거나 내부 문서에 액세스할 때 기본 방법으로 설정하세요. 

예를 들어, 봇을 통해 사용자를 먼저 안내한 후 사람에게 전달하거나 봇을 일반적인 질문에 대한 단일 창구로 사용할 수 있습니다.

프로세스의 중심이 되면 사용량도 자동으로 증가합니다(가치도 증가합니다!).

8. 유연한 대화를 위한 LLMs 사용

예전에는 챗봇이 형편없었지만 이제는 LLMs 덕분에 그럴 필요가 없습니다.

요즘 대부분의 챗봇은 LLMs 맞춤형 비즈니스 로직을 조합하여 사용하는 LLM 에이전트입니다.

자연어 처리 덕분에 자연스러운 대화를 할 수 있지만, 실제 정보를 전달하면서도 동시에 사람처럼 들리도록 하는 회사의 가이드라인을 준수합니다.

9. 사용자가 있는 곳에 배포

웹사이트 위젯은 좋은 시작이지만 항상 대화가 이루어지는 곳은 아닙니다.

사람들이 이미 소통하는 곳을 살펴보고 챗봇을 그 흐름의 일부로 만드세요.

고객이 WhatsApp 또는 Instagram DM을 사용하는 경우 WhatsApp 챗봇 또는 소셜 통합을 사용하는 것이 더 적합할 수 있습니다. 

내부 팀이 다음 환경에서 작업하는 경우 Slack 또는 Microsoft Teams 작업하는 경우 해당 팀에 배포하세요.

10. 성능 및 ROI에 대한 현실적인 기대치 설정

열성적인 챔피언이 에이전트 AI를 배포하는 것에 너무 흥분하여 관리팀이나 사용자에게 솔루션을 과도하게 판매하는 경우가 있습니다. 

챗봇이 사용자 문의를 100% 처리할 수는 없습니다(물론 그렇게 하길 바라지도 않겠죠!). 최종 사용자에 대해 자세히 살펴보면 자동화해서는 안 되는 엣지 케이스가 항상 존재합니다. 

그리고 좋은 소식도 있습니다: 잘 구축된 챗봇은 ROI에 큰 도움이 됩니다. 과장할 필요는 없습니다. 

무엇을 기대해야 할지 잘 모르겠다면 챗봇 플랫폼의 고객 성공 팀과 상담해 보세요. 고객 성공팀은 언제나 챗봇 배포에 대한 현실적인 기대치를 제시해 드립니다.

11. 대화를 대화로 유지

로봇처럼 말할 필요는 없습니다. 챗봇을 보다 인간적으로 보이게 하는 쉬운 방법이 많이 있습니다.

12. 맞춤형 대화 디자인 구축

LLM 챗봇의 '두뇌'로 사용하고 있습니다. 좋네요. 완벽하네요. 

많은 사람들이 대화 설계를 할 필요가 없다고 생각합니다. LLM 에이전트가 알아서 처리하도록 맡기면 됩니다( ChatGPT 덕분입니다!).

실제로는 밋밋한 GPT 소집보다 더 나은 경험을 원할 것입니다. 브랜딩은 어떨까요? 챗봇에 개성을 부여할 것인가요? 챗봇이 답을 모를 때 사용자를 어떻게 리디렉션할 것인가?

LLM 활용하되 고유한 사용자 경험을 구축하는 것을 잊지 마세요. 

13. 장기적인 확장성 계획

맞습니다. 작게 시작해야 합니다. 

전체 영업팀을 자동화하기 전에 AI 리드 생성 시스템을 구축하세요. 

하지만 작은 파일럿이 장기적인 전략을 좌우하게 해서는 안 됩니다. 

예를 들어 고객 서비스 챗봇을 구매하여 큰 성공을 거둔 고객들을 종종 볼 수 있습니다. 솔루션을 확장할 준비가 되어 있지만 고객 서비스에 적합한 솔루션만 구입한 경우입니다.

장기적인 로드맵이 무엇인지 생각하고 그에 따라 계획을 세우세요. 팀을 영원히 파일럿 프로젝트에 가두어 두지 마세요.

14. 사용 사례와 팀 스킬셋에 맞는 챗봇 플랫폼 선택하기

시중에 너무 많은 챗봇 플랫폼이 나와 있어 어떤 플랫폼이 자신에게 적합한지 파악하기 어려울 수 있습니다.

일부는 완전한 유연성을 원하는 개발 업무가 많은 팀을 위해 만들어졌습니다. 로우코드 또는 노코드 빌더가 필요한 비기술직 팀에 더 적합한 빌더도 있습니다.

플랫폼을 선택하기 전에 사용 사례가 얼마나 복잡한지, 어떤 통합이 필요한지, 팀에서 봇을 유지 관리할 사람이 누구인지 고려하세요.

자신에게 적합한 것이 무엇인지 알아보려면 문의하세요:

• 팀에서 이 봇을 매일 얼마나 기술적으로 관리하고 있나요?
• 챗봇이 복잡한 워크플로우를 처리하거나 내부 시스템에 연결해야 하나요?
• 멀티채널 지원(웹, WhatsApp, Slack 등)이 필요한가요?
• 이 봇에 시간이 지남에 따라 사용자 지정 로직이나 확장이 필요합니까?
• 라이브가 시작되면 유지 관리는 누가 하나요?

사내에 기술 전문 지식이 없는 경우 프리랜서 또는 구현 파트너와 협력하여 시작하는 것이 좋습니다.

15. 사용자 및 사용 사례에 대한 맞춤형 응답

봇을 더 많이 개인화할수록 봇의 반응이 더 좋아지는 것으로 나타났습니다.

가능한 경우 사용자의 이름을 사용하고 응답에서 해당 사용 사례를 직접 참조하세요. 

이러한 종류의 개인화는 구현이 간단하며 대화가 더 역동적으로 느껴지고 잘라내어 붙여넣기가 덜 필요합니다.

16. 기존 시스템과 통합

챗봇은 작업을 수행할 수 있을 때만 유용합니다. 챗봇은 어떻게 작업을 수행하나요? 조직에서 실행 중인 시스템이나 데이터베이스에 연결하여 작업을 수행합니다.

지원 봇이 헬프 데스크에 액세스해야 할 수도 있습니다. 내부 HR 봇은 공유 드라이브에서 정책 정보를 가져와야 할 수도 있습니다. 리드 생성 봇 은 연락처 정보를 CRM에 푸시해야 할 수도 있습니다.

봇이 수행해야 하는 작업이 무엇인지 생각해 보고, 이를 수행할 수 있는 적절한 액세스 권한이 있는지 확인하세요.

17. 데이터 프라이버시 및 규정 준수를 염두에 둔 설계

챗봇이 개인 정보나 민감한 데이터를 처리하는 경우 처음부터 개인정보 보호 기능을 내장해야 합니다.

필요한 정보만 저장하세요. 민감한 입력을 마스킹하거나 익명화합니다. 전송 중이거나 미사용 중인 데이터는 반드시 암호화하세요.

필요한 경우 동의 메시지를 포함하고 사용자가 옵트아웃하거나 삭제를 요청할 수 있는 방법을 제공하세요.

지역이나 업종에 따라 GDPR을 준수하는 챗봇을 구축하거나 HIPAA, SOC 2, CCPA 또는 ISO 27001과 같은 프레임워크를 따라야 할 수도 있습니다.

법무팀 또는 규정 준수팀과 협력하여 데이터 흐름과 보존 정책을 검토한 후 게시하세요.

18. 챗봇이 수행할 수 있는 작업에 대한 명확한 기대치를 설정하세요.

대부분의 챗봇은 최종 사용자를 위해 무엇을 할 수 있는지 소개하는 것으로 시작됩니다.

기대치가 명확하면 좌절감이 줄어듭니다. "안녕하세요, Chatty입니다. 가장 최근 주문에 대해 도와드릴 수 있습니다." 간단합니다.

19. 사용자에게 챗봇이 있다고 알리기

당연해 보일 수 있지만, 사용자는 봇을 알려야만 봇을 사용할 수 있습니다. 

챗봇을 홍보하는 것은 챗봇의 ROI를 개선하기 위한 노력의 일환입니다. 아무도 사용하지 않는다면 돈 낭비일 뿐입니다. 다른 대형 소프트웨어 프로젝트를 출시할 때처럼 챗봇을 발표하세요.

20. 긴 문단 피하기

최종 사용자를 포함하여 누구나 긴 문단을 읽는 것을 싫어합니다. 

정보에 더 쉽게 접근하고 이해하기 쉽도록 정보를 띄어 배치합니다.

21. 버튼과 빠른 답장을 사용하여 마찰을 줄이세요.

비즈니스 챗봇을 사용해 본 적이 있다면 여러 가지 버튼이 표시된 적이 있을 것입니다.

버튼과 빠른 답장은 사용자가 입력할 필요 없이 다음 단계로 안내합니다. 이렇게 하면 대화 이탈이 줄어들고 대화가 체계적으로 유지됩니다.

특히 작업을 확인 또는 거부하거나 사용자가 몇 가지 일반적인 의도 중에서 선택할 수 있도록 도와주는 데 유용합니다. 

22. 질문의 간격을 두어 사용자를 압도하지 않기

5개의 질문을 연속으로 받는 것을 좋아하는 사람은 없습니다. 

입력을 세분화하여 사용자에게 각각의 입력에 응답할 기회를 주는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 인지 부하를 줄이고 응답 정확도를 높일 수 있습니다.

23. 부수적인 프로젝트가 아닌 실제 제품처럼 펀딩하기

저렴한 챗봇은 ROI가 높지 않습니다. 

계획, 통합 작업, 강력한 백엔드, 사용자 테스트, 출시 후 업데이트 등 다른 제품에 예산을 책정할 때와 마찬가지로 예산을 책정하세요.

이는 인턴 한 명과 Zapier 워크플로가 아닌 실제 개발 시간을 의미합니다. 실제 결과를 원한다면 그에 맞는 투자를 하세요.

24. 챗봇 계획 및 업데이트에 여러 부서가 참여하기

챗봇은 단순한 개발 도구가 아닙니다. 단순한 비즈니스 솔루션도 아닙니다. 

챗봇을 구현하는 데 있어 어려운 부분이지만 다양한 부서(조직에 여러 부서가 있는 경우)의 의견이 필요합니다. 

다양한 기능에서 필요한 정보 유형은 다음과 같습니다:

• 지원 일반적인 사용자 질문, 목소리 톤, 에스컬레이션 경로
• 제품 기능 사양, 릴리스 업데이트, 기술 세부 정보
• 마케팅 브랜딩, 메시지, 승인된 언어
• IT 또는 엔지니어링 통합 포인트, 데이터 액세스, API 지원
• 법률 또는 규정 준수: 데이터 개인정보 보호 요건, 면책 조항
• HR(내부 봇용): 정책 세부 정보, 프로세스 문서

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자주 묻는 질문