2025년 비즈니스용 챗봇을 구현하는 방법

엔터프라이즈 챗봇

기업용 챗봇은 복잡한 비즈니스 시스템 전반에 걸쳐 긴밀한 통합, 확장성 및 거버넌스를 필요로 하는 대규모 조직을 위해 설계되었습니다.

엔터프라이즈 챗봇의 차별점은 무엇인가요?

• 기업은 여러 법적 관할권에 존재하고 더 많은 개인 데이터를 처리하는 경향이 있으므로 챗봇 보안 요구 사항이 더 엄격한 경향이 있습니다.  
• 기업은 종종 맞춤형 내부 플랫폼(커뮤니케이션, 분석 등)을 사용하며, 봇과 연결하려면 사용자 지정 통합이 필요합니다.
• 부서가 많은 회사일수록 챗봇의 사용 사례가 더 많을 것입니다.

이러한 주요 차이점은 엔터프라이즈 챗봇에는 강력한 보안과 높은 유연성(즉, 사용자 지정 통합 및 확장 구축)이 필요하다는 것을 의미합니다. 또한 GDPR, SOC 2 및 기타 관련 데이터 보호 프레임워크를 준수해야 합니다.

미드마켓 챗봇

미드마켓 챗봇은 엔터프라이즈 수준의 복잡성 없이 필수 비즈니스 도구와 통합하면서 고객 상호작용과 워크플로우를 자동화하는 유연한 챗봇입니다.

엔터프라이즈 챗봇과는 달리 미드 마켓 챗봇은 항상 사용자 지정 통합이 필요하지 않습니다(많은 챗봇 플랫폼이 주요 플랫폼에 미리 구축된 통합 기능을 제공하므로).

보안은 미드 마켓 챗봇에 여전히 필수적이며, 비즈니스 성장에 따라 챗봇을 확장할 수 있는 기능은 특히 중요합니다.

소규모 비즈니스 챗봇

소규모 비즈니스 챗봇은 광범위한 기술 리소스 없이도 증가하는 비즈니스 요구사항에 적응하는 챗봇인 경우가 많습니다. 

소규모 기업은 종종 챗봇을 활용하여 소규모 팀이 단독으로 달성할 수 있는 범위를 넘어 운영을 확장합니다 . 일반적인 사용 사례로는 AI 리드 생성 및 고객 서비스가 있는데, 이러한 작업은 전통적으로 확장에 많은 인력이 필요하기 때문입니다. 

소규모 기업이 사용하는 챗봇은 규모가 작기 때문에 미드 마켓이나 엔터프라이즈 챗봇보다 항상 저렴합니다. 

고객 지원

안타깝게도 여러분은 아마도 몇 년 전의 끔찍한 고객 서비스 봇에 대해 잘 알고 계실 것입니다. 이제 그런 형편없는 봇은 과거의 솔루션이므로 안도의 한숨을 내쉴 수 있습니다.

이제 최고의 팀들은 구식 봇 대신 AI를 CX에 활용합니다.

요즘 고객 지원 챗봇은 LLMs 구동됩니다. 따라서 요청에 막혔을 때 동일한 순환 흐름을 반복하는 대신 LLM 챗봇은 거의 모든 요청(오타 포함)을 이해할 수 있습니다.

이러한 유형의 챗봇은 단순히 문제를 전달하는 데 그치지 않고 문제를 해결합니다. 지식창고에서 답변을 가져오고, 사용자에게 문제 해결 방법을 안내하며, 필요한 경우에만 에스컬레이션할 수 있습니다.

고객 지원 봇은 종종 AI 티켓팅 도구로 사용되어 수신 요청을 분류하고 우선 순위를 자율적으로 결정합니다. 규모에 따라 엔터프라이즈 고객 지원 요구 사항을 위해 전체 AI 컨택 센터를 소싱할 수도 있습니다.

리드 생성

2023년에 기업의 40%가 리드 생성에 대한 AI 투자를 늘릴 계획이라고 답할 정도로 향후 몇 년 안에 대부분의 리드 생성 업무는 AI 리드 생성이 될 것입니다.

여러분이 상호작용하는 챗봇은 대부분 리드 생성 봇이며, 이를 인지하지 못할 수도 있습니다.

리드 생성 봇은 프로젝트 요구 사항에 대한 정보를 수집한 후 가격 견적을 제시할 수 있습니다. 또는 리드를 검증하는 동시에 맞춤형 솔루션을 제안하는 컨설팅 서비스 역할을 할 수도 있습니다.

리드 생성은 건강한 파이프라인을 위해 생성해야 하는 리드 수가 많기 때문에 AI 기반 영업 퍼널에서 가장 많이 사용되는 사용 사례입니다. 다행히도 이러한 봇은 리드의 자격을 검증할 수 있으므로 자격이 없는 후보로 퍼널이 채워지지 않습니다.

판매

영업에 AI를 활용할 수 있는 방법은 무궁무진하며, 유일한 한계는 창의력입니다.

영업 챗봇은 영업 담당자가 바로 개입하지 않고도 리드 검증, 제품 질문에 대한 답변, 데모 예약 등의 작업을 처리할 수 있습니다.

영업 챗봇은 가격, 제품 비교 또는 기능 분석과 같은 일반적인 영업 문의에 대해 즉각적인 답변을 제공할 수 있습니다. 

리드가 구매할 준비가 되지 않은 경우 챗봇은 추후 추가 세부 정보를 제공하거나 영업 담당자와의 미팅을 예약할 수 있습니다. 

온라인 쇼핑이 증가함에 따라 판매 봇은 특히 이커머스 업계에서 인기가 높습니다. 이커머스 챗봇 또는 리테일 챗봇은 온라인 검색 고객을 위한 작은 디지털 비서로, 제품을 추천하거나 개인화된 할인 혜택을 제공할 수 있습니다. 

마케팅

챗봇은 많은 작업을 마음대로 확장하여 더 나은 비즈니스 결과를 얻을 수 있기 때문에 마케팅 팀에서 가장 선호하는 도구입니다.

마케팅 챗봇의 업무와 능력은 다양합니다. 할 수 있습니다:

• 제품 추천
• 콘테스트 또는 경품 행사 개최
• 소셜 미디어 관리
• 디지털 BDR 역할 수행
• 개인화된 이메일 캠페인 실시

고객 측면에서 대화 마케팅은 실시간 개인화 대화를 통해 잠재 고객을 구매 여정으로 유도하는 고객 참여 전략입니다. 

마케팅 챗봇은 리드 생성 사용 사례와 유사하게 채팅을 통해 잠재 고객의 자격을 확인하고, 제품 관련 질문에 답하고, 관련 콘텐츠나 오퍼로 안내할 수 있습니다.

금융 

재무 업무의 오류는 치명적일 수 있습니다. 챗봇은 사람의 실수를 방지할 수 있습니다.

재무용 챗봇은 비용 추적을 간소화하고, 세금 계산을 간소화하고, 납부 알림을 보내고, 재무 예측을 돕고, 규제 업데이트에 대한 최신 정보를 회사에 제공할 수 있습니다.

금융의 광범위한 영역에서 가능한 사용 사례는 더욱 구체화됩니다: 

• 보험 챗봇은 다음과 같이 보험금 청구 처리를 지원할 수 있습니다: Waiver Group의 Waiverlyn
• 회계 봇이 송장 및 분류 비용을 처리할 수 있습니다.
• 대형 기관에서는 뱅킹 챗봇이 대출을 사전 심사하고 사기 패턴을 감지할 수 있습니다. 

인적 자원

많은 인사 담당자들이 같은 질문을 반복해서 받는 것에 지쳐 있습니다. HR 부서가 있는 기업부터 HR 관리자가 없는 스타트업에 이르기까지 HR 챗봇은 직원 경험의 수준을 높일 수 있습니다.

HR 챗봇은 간단할 수 있습니다: 정책에 대한 FAQ에 답변하고 휴가 요청을 접수합니다. 

HR 챗봇은 기업 직원들이 얼마나 자주 병가를 내는지 파악한 다음 예측 일정을 만들어 막판에 급하게 움직이지 않도록 할 수도 있습니다. 

그 범위는 회사의 필요에 따라 달라집니다.

참고: 저희 비즈니스에서는 많은 챗봇을 사용하고 있지만, 가장 사랑받는 챗봇은 Harry Botter라는 이름의 HR 챗봇입니다. 이 챗봇은 복리후생, 보험, 휴가, 직원 명부 또는 기타 인사 관련 질문에 대한 답변을 제공합니다.

IT 및 기술 지원

IT 챗봇은 비즈니스의 또 다른 일반적인 사용 사례입니다. 많은 문제 해결이 동일한 단계를 따르기 때문에 가장 일반적인 문제는 봇에 맡기는 것이 좋습니다.

직원의 경우 IT 지원 챗봇이 비밀번호를 재설정하고, 사용자를 새 소프트웨어에 온보딩하거나, 문제를 해결할 수 있습니다. 

또한 IT 리소스의 배포 및 관리를 간소화하고 적절한 안전 및 규정 준수를 보장하는 등 전반적인 IT 전략에도 도움이 될 수 있습니다.

챗봇은 다운타임 없이 연중무휴 24시간 작동합니다.

챗봇은 고객 문의에 응답하거나 내부 요청을 처리하거나 거래를 처리할 때 시간대에 관계없이 비즈니스가 상호작용을 놓치지 않도록 보장합니다.

챗봇을 통한 대규모 반복 작업 자동화

회의 예약부터 데이터 입력 관리까지, 챗봇은 많은 시간이 소요되는 대량의 프로세스를 처리하므로 직원들은 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있습니다.

챗봇으로 응답 시간 및 효율성 개선

사용자는 대기 중이거나 이메일 회신을 기다릴 필요 없이 여러 채널에서 즉각적인 답변, 자동화된 워크플로, 원활한 셀프 서비스 옵션을 이용할 수 있습니다.

챗봇으로 귀중한 비즈니스 인사이트 확보

챗봇은 상호작용을 추적하고, 고객 행동을 분석하고, 트렌드를 파악하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하여 더 스마트한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

챗봇으로 고객 및 직원 경험 향상

챗봇은 워크플로우를 간소화하고, 마찰을 줄이며, 개인화된 AI 기반 상호작용을 제공함으로써 내부 운영과 고객 참여 모두를 원활하게 만들어 줍니다.

규칙 기반 챗봇

챗봇을 사용하면서 실망스러운 경험을 한 적이 있다면 정적인 규칙 기반 챗봇이었을 가능성이 높습니다.

이러한 봇은 간단한 절차를 따르며 일반적으로 FAQ 봇에 불과합니다. 질문 목록과 답변 목록이 주어지고 세상에 공개됩니다. 

구식이지만 이러한 봇은 여전히 시간과 장소가 있을 수 있습니다. 당장 떠오르는 봇을 꼽을 수는 없지만요. 솔직히 말씀드리자면 형편없습니다.

LLM 챗봇

완벽한 중간 옵션: LLM 상담원은 다양한 사용자 질문에 유연하게 답변할 수 있습니다(사용자가 속어를 사용하거나 철자가 틀린 단어를 사용하거나 챗봇이 이전에 본 적이 없는 방식으로 질문하는 경우에도).

이러한 AI 챗봇은 대규모 언어 모델을 기반으로 하기 때문에 사용자와 복잡한 대화를 나눌 수 있습니다. 이전에 사용해 본 적이 있는 챗봇은 ChatGPT.

간단한 비즈니스 봇만 원한다면 LLM 챗봇이 최고의 선택입니다. 대기업과 소규모 비즈니스 모두 다양한 대화형 작업에 사용하고 있습니다. 

AI 에이전트

무엇보다도 AI 에이전트는 챗봇의 일반적인 기능을 훨씬 뛰어넘을 수 있습니다. LLMs 기반으로 사용자에게 더 나은 정보를 제공하기 위해 고급 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 다음과 같이 할 수 있습니다:

• 현재 재고 현황 불러오기 
• 개인 맞춤형 제품 제안
• 사용자와의 이전 대화를 다시 참조하세요.
• 비밀번호 변경
• 기술 문제 해결
• 영업 담당자와의 미팅 예약하기 

단순한 대화가 아닌 의사 결정을 위한 디자인

챗봇은 채팅 이상의 기능을 수행할 수 있습니다. 웹사이트 방문자에게 단순히 제품을 판매하는 데 그치지 않고 리드를 검증하고 미팅을 예약할 수 있습니다. 

내부 워크플로우를 처리하는 경우 단순히 답변만 제공하는 것이 아니라 승인, 작업 할당 또는 레코드 업데이트를 자동화해야 합니다.

소프트웨어 비용을 지불하고 있다면 최대한 활용하세요. 가치 있는 플랫폼은 모두 자율 기능을 갖추고 있으므로 플로우에 최대한 활용해야 합니다.

유용한 부분 답변 만들기

챗봇이 필요한 모든 정보를 수집할 수 없더라도 사용자에게 유용한 경험을 제공할 수 있어야 합니다.

예를 들어 보험회사의 챗봇이 "내 월 보험료가 얼마인가요?"라는 질문을 받았지만 사용자의 전체 세부 정보가 없는 경우 다음과 같이 응답할 수 있습니다:

"유사한 보험을 기준으로 예상되는 범위는 월 80~120달러입니다. 정확한 견적을 받으려면 나이와 선호하는 보장 범위를 알려주세요. 계속하시겠습니까?"

마찬가지로 복잡한 IT 문제를 처리하는 지원 챗봇은 즉각적인 해결책을 제시하지는 못하지만 문제를 기록하고, 문제 해결 단계를 제공하며, 응답 시간에 대한 기대치를 설정하여 사용자가 좌절하지 않고 계속 정보를 제공받을 수 있도록 합니다.

부분적이지만 유용한 답변을 제공하는 챗봇은 사용자의 참여를 유지하고 불만을 줄이며 대화의 생산성을 유지합니다.

원활한 인적 에스컬레이션 우선 순위 지정

자동화는 강력하지만 일부 요청에는 사람의 손길이 필요하며, 이러한 경우 즉각적이고 원활한 핸드오프가 이루어져야 합니다.

예를 들어 B2B 챗봇이 기업용 소프트웨어 문제를 처리하는 경우 "지원팀에 에스컬레이션하겠습니다."라고만 말해서는 안 됩니다. 대신 전체 채팅 기록을 첨부하고 문제를 분류한 후 적절한 전문가에게 라우팅하여 사용자가 반복해서 문의할 필요가 없도록 해야 합니다.

더 나아가 챗봇이 사용 가능한 미팅 슬롯을 제안하여 사용자가 이메일 응답을 기다리지 않고 채팅에서 바로 실시간 지원 세션을 예약할 수 있도록 할 수도 있습니다. 원활한 에스컬레이션은 불만을 줄이고, 해결 속도를 높이며, 상호 작용의 생산성을 유지합니다.

멀티모달 상호 작용 활성화

비디오, 이미지, 음성 등의 멀티모달 상호작용을 통해 더욱 풍부한 경험을 제공하고 다양한 사용자 선호도를 수용할 수 있습니다. 멀티모달 비즈니스 챗봇은 가능합니다:

• 고객 서비스 또는 내부 지원에서 핸즈프리 상호 작용을 위한 음성 명령 처리
• 양식 제출, 본인 확인, 신청서 처리 등의 작업을 위한 문서 업로드 처리
• 제품 식별, 바코드 스캔 또는 문제 해결을 위해 이미지를 인식합니다.
• 대화형 비주얼을 표시하여 분석, 보고서 또는 단계별 워크플로우를 보여주세요.
• 온보딩, 문제 해결 또는 설정 프로세스를 안내하는 교육용 동영상을 표시합니다.

세상은 점점 더 빠르게 멀티모달화되고 있습니다. 사용자의 커뮤니케이션 방식을 따라잡을 수 있도록 챗봇을 구축하세요.

53만 유로를 절약한 금융 봇

유서 깊은 금융 기관인 VR Bank Südpfalz는 AI 챗봇을 활용하여 대출 신청과 은퇴 계획을 간소화함으로써 53만 유로의 비용 절감과 56%의 비용 절감률을 달성했습니다. 격리율.

매년 3,000건 이상의 부동산 대출 신청을 처리하는 이 은행은 높은 처리 비용과 복잡한 규제에 직면했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 신청자 세부 정보를 수집하고 CRM과 통합하여 연중무휴 실시간 지원을 제공하는 챗봇인 AVA를 도입했습니다.

성공 이후 VR Bank는 AVA의 기능을 은퇴 계획으로 확장하여 고객이 투자를 추적하고 저축을 최적화할 수 있도록 했습니다. 이러한 자동화를 통해 대화당 평균 53유로를 절감하여 비용을 크게 절감하는 동시에 고객 경험을 향상시켰습니다.

사례 연구 전문을 읽어보세요.

환각이 0인 고객 지원 봇

개인 맞춤형 건강 코칭 플랫폼인 Able의 개발사인 RubyLabs는 응답 및 구독 관리를 자동화하여 고객 지원 티켓의 양을 대폭 줄였습니다. 

의료 분야에서는 정확성이 중요합니다. 루비랩스의 핵심 성공 요인은 10만 건의 대화에서 AI 착각이 0건이었으며, 이를 통해 중요한 건강 및 결제 관련 상호 작용에서 정확한 정보를 확보할 수 있었다는 점입니다.

루비랩스는 AI 기반 지원 시스템을 도입한 후 수동 티켓이 65% 감소하고 연간 5만 달러를 절감하는 동시에 정확하고 안정적인 응답을 유지했습니다.

일상적인 문의를 처리하는 자동화를 통해 응답 시간을 개선하고 티어 1 지원의 필요성을 없애고 전체 제품 라인에서 운영을 간소화했습니다.

사례 연구 전문을 읽어보세요.

리드를 25% 늘린 리드 생성 및 예약 챗봇

업무량을 늘리지 않고 더 많은 상담을 예약할 방법이 필요했던 Waiver Group은 질문에 답하고 리드를 검증하며 자동으로 미팅을 예약하는 AI 챗봇인 Waiverlyn을 출시했습니다.

잠재 고객은 문의 양식에 누군가가 답장할 때까지 기다릴 필요 없이 와이버린과 채팅을 통해 필요한 정보를 얻고 그 자리에서 바로 상담을 예약할 수 있습니다. 

이 봇은 캘린더 초대장을 작성하고, 영업 스프레드시트를 업데이트하고, 후속 이메일을 전송하여 어떤 것도 놓치지 않고 처리합니다.

그 효과는 즉각적이었습니다. 상담이 25% 증가하고 방문자 참여도가 9배 증가했으며 챗봇은 단 3주 만에 투자 비용을 회수했습니다. 또한 품질이 낮은 리드를 걸러내는 데도 도움이 되어 영업팀은 막다른 골목에서 쫓아다니는 대신 중요한 잠재고객에 집중할 수 있었습니다.

이제 웨이버 그룹은 챗봇을 더욱 강력하게 만들어 단순한 챗봇을 본격적인 영업 도우미로 전환하는 방법을 모색하고 있습니다.

사례 연구 전문을 읽어보세요.

1. 사용 사례 및 목표 정의

2. 플랫폼 및 개발 접근 방식 선택

챗봇은 누가, 어떻게 구축할 것인가요?

챗봇 개발에는 크게 두 가지 접근 방식이 있습니다:

• 인하우스: 개발팀이 챗봇을 구축합니다.
• 아웃소싱: AI 에이전시 또는 프리랜서와 협력하여 챗봇을 구축합니다. 

로우코드 플랫폼을 사용하면 간단한 비즈니스 봇을 구성하는 데 많은 기술 전문 지식이 필요하지 않습니다. 

사내에 기술력이 있는 회사라면 사내에서 구축하는 것이 합리적일 수 있습니다. 봇을 구축한 사람(또는 팀)에게 더 높은 수준의 접근 권한을 부여할 수 있기 때문입니다. 

사내 개발자가 없는 경우, 대부분의 기업은 프리랜서나 대행사를 통해 비즈니스 챗봇을 구축합니다. 이 경우 기업은 챗봇 구축 및 배포에 익숙하고 경험이 풍부한 인재 풀을 자동으로 활용할 수 있습니다. 

3. 챗봇 워크플로 설계

챗봇의 목표를 알고 있다면 어떻게 하면 챗봇이 목표를 가장 잘 달성할 수 있을까요?

Zendesk 지식창고를 사용하여 지원 요청을 해결하는 경우 지식창고에서 먼저 답변을 가져온 다음 필요한 경우에만 Zendesk 에스컬레이션을 시도할 것인가, 아니면 지식창고를 검색하면서 동시에 Zendesk 먼저 문제를 기록하여 답변을 제안할 것인가?

개발자가 고려해야 할 사항도 있습니다:

• 해결되지 않은 쿼리를 처리하는 방법
• 인간 에이전트의 개입이 필요한 경우
• 기록해야 하는 데이터
• 챗봇 효과를 추적하는 방법 

4. 플랫폼, 채널, 웹훅 및 KB에 통합하기

통합이 없는 AI 에이전트는 자체 버전의 ChatGPT 불과합니다. AI 에이전트의 목적은 통합에 의해 정의됩니다.

AI 에이전트와 통합할 수 있는 엔티티는 매우 다양하며, 유연한 플랫폼을 사용한다면 거의 무한대에 가까운 옵션이 있습니다.

이러한 통합을 통해 AI 에이전트는 커넥터가 없는 '추가 기능'이 아니라 기존 워크플로와 원활하게 통합될 수 있습니다.

5. 테스트 및 반복

AI 챗봇을 구축했다면 다음 단계는 챗봇을 다듬는 것입니다. 테스트와 반복은 성공에 필수적이지만 출시에 급급한 빌더들이 간과하는 경우가 많습니다.

모든 챗봇 플랫폼은 스튜디오 내에 시뮬레이터를 제공하여 배포 전에 봇과의 상호작용을 연습할 수 있도록 해야 합니다. 이는 테스트의 첫 단계이자 개발 과정에서 봇을 미세 조정하는 데 있어 매우 중요한 부분입니다.

초기 빌드를 완료한 후에는 URL을 사용하여 친구나 동료와 에이전트의 샘플 버전을 공유할 수 있습니다. 이러한 방식으로 테스트하면 배포 전에 기능이 준비되었는지 확인할 수 있습니다.

테스트를 진행하면서 챗봇을 더 나은 방향으로 조정할 수 있습니다. 이 과정은 챗봇을 배포한 후에도 계속 진행됩니다. 이는 정상입니다.

6. 모니터링 및 업데이트

챗봇 프로젝트는 배포 후 끝나는 것이 아니라, 배포는 시작에 불과합니다. 챗봇이 세상에 공개되면 챗봇이 본격적으로 작동하기 시작합니다.

우수한 플랫폼은 지속적인 챗봇 분석을 제공하여 사람들이 상담원을 사용하는 시간, 문의하는 주제, 선호하는 플랫폼에 대한 인사이트를 제공합니다.

1. Botpress

Botpress 은 무한한 커스터마이징과 확장이 가능한 다목적 AI 챗봇 플랫폼입니다. 항상 최신 LLM 엔진으로 업데이트되어 챗봇과 AI 에이전트가 항상 최신 기술로 구동되도록 보장합니다.

Botpress 는 개발자를 위한 시각적 드래그 앤 드롭 캔버스, 100개 이상의 언어에 대한 자동 번역, 무한한 사용자 지정 기능을 제공합니다. 

이 플랫폼에는 가장 인기 있는 소프트웨어 및 채널에 대한 사전 구축된 통합 기능이 포함되어 있지만 개발자는 봇을 모든 지식창고 또는 내부 플랫폼에 연결할 수 있습니다. 이러한 무한한 확장성은 Botpress 을 전문적인 엔터프라이즈급 AI 에이전트를 위한 탁월한 플랫폼으로 만들어 줍니다. 

2024년 6월 현재 75만 개 이상의 활성 봇을 운영 중이며 10억 개 이상의 메시지를 처리하고 있습니다. 고객 서비스, HR, IT, 정부, 기술 등 다양한 분야에 걸쳐 AI 챗봇이 사용되고 있습니다.

Botpress 활발한 커뮤니티와 함께 제공됩니다. 챗봇을 구축할 개발자를 찾고 있다면 Botpress 전문 빌더로 구성된 광범위한 파트너 네트워크를 제공합니다. 또한 25,000명의 봇 빌더로 구성된 활발한 Discord 커뮤니티를 통해 다른 개발자들과 24시간 연중무휴로 소통할 수 있습니다. 

YouTube 동영상 튜토리얼과 전문가가 엄선한 Botpress Academy 강좌를 통해 플랫폼의 기능을 쉽게 배울 수 있습니다.

2. IBM 왓슨 어시스턴트

IBM watsonx Assistant 는 고객 서비스 애플리케이션을 위한 가상 및 음성 어시스턴트를 구축하도록 설계된 대화형 AI 플랫폼입니다. 

인공지능과 대규모 언어 모델을 활용하여 고객과의 상호작용을 학습함으로써 문제 해결의 효율성을 높이고 고객 대기 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다.

기존 챗봇과 달리 왓슨x 어시스턴트는 필요에 따라 지식 베이스를 쿼리하고, 설명을 구하거나, 사람 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다. 클라우드 및 온프레미스 설정을 포함한 다양한 환경에서 사용할 수 있습니다.

이 플랫폼은 음성 기능도 제공하므로 전화 고객 지원 시스템과 통합할 수 있습니다. IBM은 고객 서비스 상호작용의 효율성과 효과를 개선하기 위한 도구로 왓슨x 어시스턴트를 홍보하고 있습니다.

3. Intercom

Intercom AI 기반 자동화와 인적 지원을 결합하여 고객과의 상호작용을 향상시키는 고객 서비스 플랫폼입니다. 기업에게 통합 받은 편지함을 제공하여 웹사이트, 모바일 앱, 이메일 전반의 고객 메시지를 한 곳에서 관리할 수 있도록 지원합니다. IntercomAI 기능에는 일반적인 문의를 즉시 해결하여 지원량과 응답 시간을 줄이도록 설계된 챗봇인 Fin AI 에이전트가 포함됩니다.

이 플랫폼은 맞춤형 메시징 도구로 잘 알려져 있어 기업이 타겟팅된 고객 참여 캠페인을 만들 수 있습니다. 또한 널리 사용되는 CRM, 헬프데스크 및 분석 도구와 원활하게 통합되어 고객 지원을 확장할 수 있는 유연한 솔루션입니다.

4. ManyChat

ManyChat은 기업이 Instagram 쪽지, 페이스북 Messenger, WhatsApp 및 SMS에서 대화형 대화를 자동화할 수 있는 채팅 마케팅 플랫폼입니다.

2015년에 설립된 ManyChat은 코딩 전문 지식 없이도 고객 참여, 리드 생성 및 영업 자동화를 간소화하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 플랫폼은 챗봇 구축을 위한 시각적 인터페이스를 제공하여 사용자가 메시지를 브로드캐스트하고, 커뮤니케이션을 예약하고, 키워드를 기반으로 응답을 자동화할 수 있도록 지원합니다. 

ManyChat은 다양한 타사 애플리케이션과의 통합을 지원하여 마케팅, 전자상거래 및 고객 지원 기능의 활용도를 높입니다. 

5. 채팅 연료

Chatfuel은 코드가 필요 없는 챗봇 플랫폼으로, 기업이 Facebook Messenger, Instagram, WhatsApp 같은 메시징 애플리케이션에서 고객과의 상호작용을 자동화할 수 있도록 지원합니다. 

2015년에 설립되어 샌프란시스코에 본사를 둔 Chatfuel은 사용자가 코딩에 대한 전문 지식 없이도 AI 기반 챗봇을 만들 수 있도록 지원합니다.

6. Yellow.ai

Yellow.ai 은 고객과 직원의 대화 경험을 향상시키기 위해 설계된 엔터프라이즈급 AI 챗봇 플랫폼입니다. 리테일, BFSI, 헬스케어 등 고객 서비스 기능에 특화되어 있습니다. 

Yellow.ai 를 사용하면 웹사이트, 앱, 다양한 메시징 채널 등 여러 채널에서 통합된 개인화된 상호 작용이 가능합니다. 

Yellow.ai 는 노코드/로코드 봇 빌더를 호스팅하여 코딩 지식이 없어도 AI 챗봇과 에이전트를 빠르게 배포할 수 있습니다. Yellow.ai 의 사전 구축 템플릿과 통합 기능으로 배포 시간을 더욱 단축할 수 있습니다.

이 플랫폼은 100개 이상의 언어로 대화를 지원할 수 있으며, 캠페인 관리 및 자율적인 고객 상호 작용과 같은 서비스를 제공합니다.

이 플랫폼은 높은 인텐트 정확도와 다국어 유창성을 촉진하는 데 사용되는 DynamicNLP™를 갖추고 있어 챗봇 빌더의 배포 시간을 크게 단축하고 확장성을 향상시킬 수 있습니다.

7. Kore.ai

Kore.ai 기업이 은행, 의료, 소매업 등 다양한 산업 분야에서 AI 기반 가상 비서 및 챗봇을 설계, 구축, 테스트 및 배포할 수 있도록 지원하는 선도적인 대화형 AI 플랫폼입니다.

2013년 CEO인 Raj Koneru가 설립한 이 회사는 플로리다주 올랜도에 본사를 두고 있으며 약 1,000명의 직원을 고용하고 있습니다.

이 플랫폼은 코드가 필요 없는 개발 환경을 제공하여 기업이 프로그래밍에 대한 전문 지식 없이도 가상 비서를 만들고 관리할 수 있도록 지원합니다.

사전 구축된 템플릿과 통합 기능을 제공하여 여러 디지털 및 음성 채널에 원활하게 배포할 수 있습니다. Kore.ai 솔루션은 상호 작용을 자동화하고 프로세스를 간소화하여 고객과 직원 경험을 향상하도록 설계되었습니다.

챗봇 MVP와 프로덕션 지원 봇의 차이점은 무엇인가요?

MVP(최소기능제품) 챗봇은 개념을 증명하는 것일 뿐입니다. 기본적인 사용 사례를 처리하고 완전히 통합되지 않았을 수 있으며 내부적으로 테스트하는 경우가 많습니다. 프로덕션 준비가 완료된 봇은 세련되고 안전하며 확장성이 뛰어나고 실제 사용자와 마주할 준비가 되어 있습니다.

플랫폼 가격 외에 챗봇을 구현하는 데 드는 숨겨진 비용은 무엇인가요?

추가 메시지 용량, AI 사용량, 사용자 지정 통합, 개발자 시간, 심지어 팀 교육에 대한 비용이 발생할 수 있습니다. 그러나 이는 사용 중인 플랫폼과 해당 플랫폼이 제공하는 요금제에 따라 달라집니다. 또한 시간이 지남에 따라 봇을 유지 관리하고 개선하려면 일반적으로 사람들이 예상하는 것보다 더 많은 작업이 필요합니다. 

내 비즈니스가 챗봇을 사용할 준비가 되었는지 어떻게 판단하나요?

반복적인 질문을 받거나, 업무 시간 이후에 리드를 놓치거나, 기본적인 업무에 팀 시간을 낭비하고 있다면 지금이 바로 챗봇을 도입할 때입니다. 챗봇을 도입하면 인력을 늘리지 않고도 운영을 확장할 수 있습니다.

여러 부서에 하나의 챗봇을 사용해야 하나요, 아니면 기능별로 별도의 챗봇을 사용해야 하나요?

요구 사항이 단순하다면 하나의 스마트 봇으로 여러 작업을 처리할 수 있습니다. 하지만 일이 너무 복잡하거나 전문화되면 기능별로 봇을 분할하면 더 깔끔하고 쉽게 관리할 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 챗봇의 정확도를 개선하려면 어떻게 해야 하나요?

대화를 주시하고, 사용자가 어디에서 막히는지 확인하고, 그에 따라 플로우나 트레이닝 데이터를 조정하세요. 마치 정원을 가꾸는 것처럼 가지치기를 하고 물을 주면 줄수록 더 잘 자랄 수 있습니다.